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hello,大家好呀,我是小楼。
前几天不是写了这篇文章《发现一个开源项目优化点,点进来就是你的了》嘛。
文章介绍了Sentinl的自适应缓存时间戳算法,从原理到实现都手把手解读了,而且还发现Sentinel-Go还未实现这个自适应算法,于是我就觉得,这简单啊,把Java代码翻译成Go不就可以混个PR?
甚至在文章初稿中把这个描述为:「有手就可以」,感觉不太妥当,后来被我删掉了。
过了几天,我想去看看有没有人看了我的文章真的去提了个PR,发现仍然是没有,心想,可能是大家太忙(懒)了吧。
于是准备自己来实现一遍,周末我拿出电脑试着写一下这段代码,结果被当头一棒敲醒,原来这代码不好写啊。
如何实现
先简单介绍一下我当时是如何实现的。
首先,定义了系统的四种状态:
const (
UNINITIALIZED = iota
IDLE
PREPARE
RUNNING
)
这里为了让代码更加贴近Go的习惯,用了iota
。
用了4种状态,第一个状态UNINITIALIZED
是Java版里没有的,因为Java在系统初始化时默认就启动了定时缓存时间戳线程。
但Go版本不是这样的,它有个开关,当开关开启时,会调用StartTimeTicker
来启动缓存时间戳的协程,所以当没有初始化时是需要直接返回系统时间戳,所以这里多了一个UNINITIALIZED
状态。
然后我们需要能够统计QPS的方法,这块直接抄Java的实现,由于不是重点,但又怕你不理解,所以直接贴一点代码,不想看可以往下划。
定义我们需要的BucketWrap:
type statistic struct {
reads uint64
writes uint64
}
func (s *statistic) NewEmptyBucket() interface{} {
return statistic{
reads: 0,
writes: 0,
}
}
func (s *statistic) ResetBucketTo(bucket *base.BucketWrap, startTime uint64) *base.BucketWrap {
atomic.StoreUint64(&bucket.BucketStart, startTime)
bucket.Value.Store(statistic{
reads: 0,
writes: 0,
})
return bucket
}
获取当前的Bucket:
func currentCounter(now uint64) (*statistic, error) {
if statistics == nil {
return nil, fmt.Errorf("statistics is nil")
}
bk, err := statistics.CurrentBucketOfTime(now, bucketGenerator)
if err != nil {
return nil, err
}
if bk == nil {
return nil, fmt.Errorf("current bucket is nil")
}
v := bk.Value.Load()
if v == nil {
return nil, fmt.Errorf("current bucket value is nil")
}
counter, ok := v.(*statistic)
if !ok {
return nil, fmt.Errorf("bucket fail to do type assert, expect: *statistic, in fact: %s", reflect.TypeOf(v).Name())
}
return counter, nil
}
获取当前的QPS:
func currentQps(now uint64) (uint64, uint64) {
if statistics == nil {
return 0, 0
}
list := statistics.ValuesConditional(now, func(ws uint64) bool {
return ws <= now && now < ws+uint64(bucketLengthInMs)
})
var reads, writes, cnt uint64
for _, w := range list {
if w == nil {
continue
}
v := w.Value.Load()
if v == nil {
continue
}
s, ok := v.(*statistic)
if !ok {
continue
}
cnt++
reads += s.reads
writes += s.writes
}
if cnt < 1 {
return 0, 0
}
return reads / cnt, writes / cnt
}
当我们有了这些准备后,来写核心的check逻辑:
func check() {
now := CurrentTimeMillsWithTicker(true)
if now-lastCheck < checkInterval {
return
}
lastCheck = now
qps, tps := currentQps(now)
if state == IDLE && qps > hitsUpperBoundary {
logging.Warn("[time\_ticker check] switches to PREPARE for better performance", "reads", qps, "writes", tps)
state = PREPARE
} else if state == RUNNING && qps < hitsLowerBoundary {
logging.Warn("[time\_ticker check] switches to IDLE due to not enough load", "reads", qps, "writes", tps)
state = IDLE
}
}
最后是调用check的地方:
func StartTimeTicker() {
var err error
statistics, err = base.NewLeapArray(sampleCount, intervalInMs, bucketGenerator)
if err != nil {
logging.Warn("[time\_ticker StartTimeTicker] new leap array failed", "error", err.Error())
}
atomic.StoreUint64(&nowInMs, uint64(time.Now().UnixNano())/unixTimeUnitOffset)
state = IDLE
go func() {
for {
check()
if state == RUNNING {
now := uint64(time.Now().UnixNano()) / unixTimeUnitOffset
atomic.StoreUint64(&nowInMs, now)
counter, err := currentCounter(now)
if err != nil && counter != nil {
atomic.AddUint64(&counter.writes, 1)
}
time.Sleep(time.Millisecond)
continue
}
if state == IDLE {
time.Sleep(300 * time.Millisecond)
continue
}
if state == PREPARE {
now := uint64(time.Now().UnixNano()) / unixTimeUnitOffset
atomic.StoreUint64(&nowInMs, now)
state = RUNNING
continue
}
}
}()
}
自此,我们就实(抄)现(完)了自适应的缓存时间戳算法。
测试一下
先编译一下,咚,报错了:import cycle not allowed!
啥意思呢?循环依赖了!
我们的时间戳获取方法在包util
中,然后我们使用的统计QPS相关的实现在base
包中,util包依赖了base包,这个很好理解,反之,base包也依赖了util包,base包主要也使用了CurrentTimeMillis
方法来获取当前时间戳,我这里截个图,但不止这些,有好几个地方都使用到了:
但我写代码时是特地绕开了循环依赖,也就是util中调用base包中的方法是不会反向依赖回来形成环的,为此还单独写了个方法:
使用新方法,就不会形成依赖环。但实际上编译还是通过不了,这是因为Go在编译时就直接禁止了循环依赖。
那我就好奇了啊,Java是怎么实现的?
这是com.alibaba.csp.sentinel.util
包
这是com.alibaba.csp.sentinel.slots.statistic.base
包
Java也出现了循环依赖,但它没事!
这瞬间勾起了我的兴趣,如果我让它运行时形成依赖环,会怎么样呢?
简单做个测试,搞两个包,互相调用,比如pk1
和pk2
的code
方法都调用对方:
package org.newboo.pk1;
import org.newboo.pk2.Test2;
public class Test1 {
public static int code() {
return Test2.code();
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(code());
}
}
编译可以通过,但运行报错栈溢出了:
Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError
at org.newboo.pk1.Test1.code(Test1.java:7)
at org.newboo.pk2.Test2.code(Test2.java:7)
...
这么看来是Go编译器做了校验,强制不允许循环依赖。
说到这里,其实Java里也有循环依赖校验,比如:Maven
不允许循环依赖,比如我在sentinel-core模块中依赖sentinel-benchmark,编译时就直接报错。
再比如SpringBoot2.6.x默认禁用循环依赖,如果想用,还得手动打开才行。
Java中强制禁止的只有maven,语言层面、框架层面基本都没有赶尽杀绝,但Go却在语言层面强制不让使用。
这让我想起了之前在写Go代码时,Go的锁不允许重入,经常写出死锁代码。这搁Java上一点问题都没有,当时我就没想通,为啥Go不支持锁的重入。
现在看来可能的原因:一是Go的设计者有代码洁癖,想强制约束大家都有良好的代码风格;二是由于Go有循环依赖的强制检测,导致锁重入的概率变小。
但这终究是理想状态,往往在实施起来的时候令人痛苦。
反观Java,一开始没有强制禁用循环依赖,导致后面基本不可避免地写出循环依赖的代码,SpringBoot认为这是不好的,但又不能强制,只能默认禁止,但如果你真的需要,也还是可以打开的。
但话又说回来,循环依赖真的「丑陋」吗?我看不一定,仁者见仁,智者见智。
如何解决
问题是这么个问题,可能大家都有不同的观点,或是吐槽Go,或是批判Java,这都不是重点,重点是我们还得在Go的规则下解决问题。
如何解决Go的循环依赖问题呢?稍微查了一下资料,大概有这么几种方法:
方法一
将两个包合成一个,这是最简单的方法,但这里肯定不行,合成一个这个PR铁定过不了。
方法二
抽取公共底层方法,双方都依赖这个底层方法。比如这里,我们把底层方法抽出来作为common,util和base同时依赖它,这样util和base就不互相依赖了。
---- util
---- ---- common
---- base
---- ---- common
这个方法也是最常见,最正规的方法。
但在这里,似乎也不好操作。因为获取时间戳这个方法已经非常底层了,没办法抽出一个和统计QPS共用的方法,反正我是没能想出来,如果有读者朋友可以做到,欢迎私聊我,真心求教。
花了很多时间,还是没能搞定。当时的感觉是,这下翻车了,这题可没那么简单啊!
方法三
这个方法比较难想到,我也是在前两个方法怎么都搞不定的情况下咨询了组里的Go大佬才知道。
仔细看获取时间戳的代码:
// Returns the current Unix timestamp in milliseconds.
func CurrentTimeMillis() uint64 {
return CurrentClock().CurrentTimeMillis()
}
这里的CurrentClock()
是什么?其实是返回了一个Clock
接口的实现
type Clock interface {
Now() time.Time
Sleep(d time.Duration)
CurrentTimeMillis() uint64
CurrentTimeNano() uint64
}
作者这么写的目的是为了在测试的时候,可以灵活地替换真实实现
实际使用时RealClock,也就是调用了我们正在调优的时间戳获取;MockClock则是测试时使用的。
这个实现是什么时候注入的呢?
func init() {
realClock := NewRealClock()
currentClock = new(atomic.Value)
SetClock(realClock)
realTickerCreator := NewRealTickerCreator()
currentTickerCreator = new(atomic.Value)
SetTickerCreator(realTickerCreator)
}
在util初始化时,就写死注入了realClock。
这么一细说,是不是对循环依赖的解决有点眉目了?
我们的realClock实际上依赖了base,但这个realClock可以放在util包外,util包内只留一个接口。
注入真实的realClock的地方也不能放在util的初始化中,也得放在util包外(比如Sentinel初始化的地方),这样一来,util就不再直接依赖base了。
这样一改造,编译就能通过了,当然这代码只是个示意,还需要精雕细琢。
最后
我们发现就算给你现成的代码,抄起来也是比较难的,有点类似「脑子会了,但手不会」的尴尬境地。
同时每个编程语言都有自己的风格,也就是我们通常说的,Go代码要写得更「Go」一点,所以语言不止是一个工具这么简单,它的背后也存在着自己的思考方式。
本文其实是从一个案例分享了如何解决Go的循环依赖问题,以及一些和Java对比的思考,更偏向代码工程。
如果你觉得还不过瘾,也可以看看这篇文章,也是关于代码工程的:
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