Go实例讲解，并发编程-数字递增的线程安全性问题

2019年6月15日 217次阅读

先上实例代码，后面再来详细讲解。

/**
 * 并发编程，数字递增的线程安全性问题
 */
package main

import (
   "sync"
   "time"
   "fmt"
   "sync/atomic"
)

var data1 int = 0
var data2 *int32
var wgInt sync.WaitGroup = sync.WaitGroup{}

func main() {
   t := int32(0)
   data2 = &t
   max := 100000
   wgInt.Add(max)
   fmt.Printf("data1 add num=%d\n", max)
   time1 := time.Now().UnixNano()
   for i := 0; i < max; i++ {
      go addData1()
   }
   wgInt.Wait()
   time2 := time.Now().UnixNano()
   fmt.Printf("data1=%d, time=%d ms\n", data1, (time2-time1)/1000000)

   wgInt.Add(max)
   fmt.Printf("data2 add num=%d\n", max)
   time3 := time.Now().UnixNano()
   for i := 0; i < max; i++ {
      go addData2()
   }
   wgInt.Wait()
   time4 := time.Now().UnixNano()
   fmt.Printf("data2=%d, time=%d ms\n", *data2, (time4-time3)/1000000)
}
// 简单的+1处理，线程不安全
func addData1() {
   data1++
   wgInt.Done()
}
// 原子性+1处理，线程安全
func addData2() {
   atomic.AddInt32(data2, 1)
   wgInt.Done()
}

实例中定义了两个数字data1, data2，一个是普通的int类型，一个是int32指针，data1用简单的++运算符递增，data2用atomic.AddInt32()方法递增。

本地计算机是4核i5处理器，并发运行10w个协程，看到下面的运算结果，和大家预期的一样吗？

data1 add num=100000

data1=98626, time=22 ms

data2 add num=100000

data2=100000, time=26 ms

为什么这么简单的++递增是不安全的呢？

这时，我们就需要深入理解计算机原理了。

++运算符实际上是三个操作，从内存读取data1，cpu更新data1=data1+1，写入data1到内存。

由于我们是多核并行运算的，那么从读取到写入整个过程中，就会出现不同的cpu内核读取到相同的数值，然后更新同样的数值写入到内存，这样就造成++数量比预期的少。

那么atomic.AddInt32()方法又是怎么保证数值递增的安全性呢？

这里就涉及到CAS（ Compare and Swap ）操作特定的一个复合指令cmpxchg，这个复合指令是现代CPU将上面的3条指令合成为一个指令，由CPU支持的一个复合指令，保证了操作的原子性。

并行运算时数据问题方面，CAS操作没有用互斥锁那么重，而使用的缓存锁的方式，在CPU高速缓存上对缓存行的一致性更新来保证数据更新的一致性。在前面的文章《高并发和高性能系统中锁的影响与解决办法》，有对比讲解缓存锁和锁总线。

《Go实例讲解，并发编程-数字递增的线程安全性问题》

这里只是一个最简单的，单机同进程中，数字递增的并发处理，放大到分布式系统中，这种情况还会更加复杂，比如：如何安全的减少库存。

在实战课程 《PHP秒杀系统 高并发高性能的极致挑战》中，也是针对这类高并发的业务场景做了特定的性能优化以及分布式方案，大家可以参考学习。

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