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使用Golang测试高并发下的Sequence生成器冲突

P粉602998670

P粉602998670

发布时间:2026-02-15 12:12:57

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来源于php中文网

原创

不能——sync.mutex 默认不安全,需确保锁为结构体字段、覆盖全部临界区、defer unlock紧贴lock;atomic仅保单变量原子性,不保多步逻辑一致性;测试需校验id唯一性而非仅总数。

使用golang测试高并发下的sequence生成器冲突

Go 里用 sync.Mutex 保护 Sequence 生成器,真能防住并发冲突?

不能——至少不是默认就安全。很多人以为加个 sync.Mutex 就万事大吉,结果压测时还是出现重复 ID。问题常出在:锁没覆盖全部临界区、defer mu.Unlock() 被提前 return 绕过、或误把锁对象定义在方法内(每次调用都是新锁)。

正确做法是把 sync.Mutex 作为结构体字段,且所有读写 next 的路径都必须走同一把锁:

type Sequence struct {
    mu    sync.Mutex
    next  int64
}

func (s *Sequence) Next() int64 {
    s.mu.Lock()
    defer s.mu.Unlock()
    s.next++
    return s.next
}
  • 别在 Next() 里 new 一个 sync.Mutex,否则锁失效
  • 如果生成逻辑包含 IO 或可能 panic,确保 Unlock()defer 中且位置紧贴 Lock()
  • 注意:sync.Mutex 不可复制,结构体不能被值传递(比如传参时写 func f(s Sequence)

为什么 atomic.AddInt64 比加锁更快,但有时还是出错?

因为原子操作只保单个变量的读-改-写线程安全,不保业务逻辑完整性。比如你想“取当前值 → 做校验 → 再自增”,这三步之间有竞态窗口,atomic 无法帮你锁住整个流程。

常见翻车场景:

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  • atomic.LoadInt64(&s.next) 判断是否超限,再用 atomic.AddInt64(&s.next, 1) —— 中间可能已被其他 goroutine 修改
  • 多个字段需同步更新(如 nextversion),atomic 无法跨字段保证一致性
  • atomic 对非对齐内存(如 struct 里混排的字段)行为未定义,某些架构下会 panic

示例(错误):

if atomic.LoadInt64(&s.next) > 1e6 {
    return errors.New("exhausted")
}
return atomic.AddInt64(&s.next, 1) // 这里可能已超限

测试高并发 Sequence 冲突,光靠 go test -race 不够

-race 能抓数据竞争,但抓不到逻辑冲突——比如两个 goroutine 都拿到相同 next 值,这是正确执行的结果(没数据竞争),但业务上非法。

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必须自己构造确定性可验证的测试:

  • 启动 N 个 goroutine 并发调用 Next() M 次,收集全部返回值
  • map[int64]bool 检查是否有重复,而非只看总数是否等于 N*M
  • runtime.Gosched() 或短 sleep 提高调度扰动,更容易暴露时序问题
  • 避免用 time.Sleep 等待 goroutine 结束,改用 sync.WaitGroup

关键代码片段:

var wg sync.WaitGroup
seen := make(map[int64]bool)
mu := sync.RWMutex{}

for i := 0; i < 100; i++ {
    wg.Add(1)
    go func() {
        defer wg.Done()
        for j := 0; j < 100; j++ {
            id := seq.Next()
            mu.Lock()
            if seen[id] {
                t.Errorf("duplicate id: %d", id)
            }
            seen[id] = true
            mu.Unlock()
        }
    }()
}
wg.Wait()

Redis 或 DB 做 Sequence 后端时,本地缓存怎么不放大冲突风险?

本地缓存(比如预取 1000 个号存内存)本身没错,但容易忽略两个关键点:缓存耗尽时的获取逻辑、以及多实例部署下的全局唯一性保障。

典型坑点:

  • 缓存为空时直接调 Redis INCR,但没设超时或重试,网络抖动导致多次请求都 fallback 到 DB,DB 又没加行锁,结果生成重复起始号
  • 多个服务实例各自缓存一批号,但没做号段隔离(如实例 A 拿 [1000-1999],B 拿 [2000-2999]),最终还是撞
  • redis.Incr() 时没处理 redis.Nil(key 不存在),导致反复初始化为 0

建议策略:号段 + 原子预分配。例如用 Redis INCRBY 一次性拿走 1000 个号,再本地递增分发:

start := redis.IncrBy(ctx, "seq:order", 1000).Val() // 返回旧值
// 本实例可用范围:[start+1, start+1000]

这样既减少网络往返,又靠 Redis 单点保证号段不重叠。

真正难的从来不是“怎么实现 Sequence”,而是“怎么证明它在 5000 QPS 下连续跑一周不重复”。边界条件、实例扩缩、时钟回拨、节点宕机恢复……这些地方一漏,压测时看着绿,上线后半夜告警。

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