大纲

• 并发经典场景

• 怎么解决？

• 单例模式

• Once 的实现

• 思考：为什么没有用 cas 原子判断？

• 思考：为什么 doSlow 用 defer 来加计数，而不是 f() 之后直接操作？

• Once 的语义

• 总结

并发经典场景

Go 并发编程的场景中，有一个特别经典的场景，就是并发创建对象的时候。一般伪代码如下：

if ( /* 如果对象不存在 */) {
    // 那么就创建对象 
}

因为是并发的环境，所以多个 goroutine 短时间内得出的判断都是一样的：都判断得到对象是不存在的，这时候大家的的行为也特别一致，每个 goroutine 磨刀霍霍就是创建。这时候如果不加以控制，那么会导致程序逻辑出问题。

会导致对象重复创建多次，并且可能不断的被替换和丢弃。

怎么解决？

加锁互斥

最简单的方法：加锁互斥。保证判断和创建这两个动作是原子操作，这样就不存在并发误判的时间窗，那么就不会存在以上问题了。

lock ...
{
    if ( /* 如果对象不存在 */) {
        // 那么就创建对象 
    }
}
unlock ...

加锁不可怕，锁冲突才可怕，如果每次都要抢一把锁，那性能就划不来了。

Once

在 Go 的并发库对此有另外一个实现：sync.Once 对象。这是一个非常小巧的实现，对象实现代码极其精简。这个库非常方便的实现 Go 的单实例设计模式。

我们换一个思路，我们不做判断，需要一个库能够提供只执行一次的语义，那么也能实现我们的目的。

没错，就是直接调用 Once.Do 执行创建对象，业务方甚至都不需要再做多余的判断的动作，如下：

once.Do(/* 创建对象 */)

对，就是这么简单，上面的调用就能保证在并发的上下文中，保持正确性。那么 sync.Once 对外保证了什么语义呢？

划重点：确保传入函数只被执行一次。

这里注意思考一个点：只执行一次是针对库的还是针对实例的？

划重点：只执行一次的语义是和具体的 once 变量绑定的。

怎么理解？举个例子：

var once1 sync.Once
var once2 sync.Once

once1.Do( f1 )
once2.Do( f2 )

f1 和 f2 各保证执行一次。

单例模式

单例模式模式可以说是设计模式里最简单的了。Go 怎么实现只创建一个对象呢？

非常简单，就是借助 sync.Once 结构。举个完整的例子：

// 全局变量（我们只希望创建一个）
var s *SomeObject
// 定义一个 once 变量
var once sync.Once
// 只希望创建一个，单例模式
func GetInstance() *SomeObject {
    once.Do(func(){
        // 创建一个对象，赋值指针给全局变量
        s = &SomeObject{}
    })
    return s
}

这样，我们就实现了单例模式，每次调用 GetInstance 函数返回的对象都只有一个。那么 sync.Once 是怎么做到的呢？

Once 的实现

以下就是 Once 实例的全部源码实现，非常的简短，也非常的有趣。

package sync
import (
    "sync/atomic"
)
type Once struct {
    done uint32
    m    Mutex
}

func (o *Once) Do(f func()) {
    // 思考题：为什么这里不用 cas 来判断？
    if atomic.LoadUint32(&o.done) == 0 {
        o.doSlow(f)
    }
}

func (o *Once) doSlow(f func()) {
    o.m.Lock()
    defer o.m.Unlock()
    if o.done == 0 {
        // 思考题：为什么这里用 defer 来加计数？
        defer atomic.StoreUint32(&o.done, 1)
        f()
    }
}

以上的 sync.Once 实现非常简短，但是也有两个值得思考的地方。

1. 为什么 Once.Do 里面没有用 cas 判断？原子操作岂不是更快？
2. 为什么 Once.doSlow 里面用 defer 来加计数，而不是直接操作？

思考：为什么没有用 cas 原子判断？

什么是 cas ？

Go 里面有是 atomic.CompareAndSwapUint32 实现这 cas 的功能。cas 就是 Compare And Swap 的缩写，把判断和赋值包装成一个原子操作。我们看一下 cas 的伪代码实现：

func cas(p : pointer to int, old : int, new : int) bool {
    // *p 不等于 old 的时候，返回 false
    if *p != old {
        return false
    }
    // *p 等于 old 的时候，赋值新值，并返回 true
    *p = new
    return true
}

上面的就是 cas 的伪代码实现，cas 保证上面的逻辑是原子操作。思考下，为什么 Once 不能用如下的实现：

if atomic.CompareAndSwapUint32(&o.done, 0, 1) {
    f()
}

第一眼看过去，好像也能实现 Once 只执行一次语义？

这个代码看起来 o.done == 0 的时候，会赋值 o.done==1，然后执行 f()。其他并发请求的时候， o.done == 1，就不会再进到这个分支里，貌似也可以？

那为什么没用原子操作呢？cas 原子操作不是性能最好的吗？

细品下，虽然能保证只执行一次，却有个致命的缺陷：无法在 o.done==1 的时候保证 f() 函数有执行完成。Golang 的标准库也针对这些提到了这点。

// Do guarantees that when it returns, f has finished. // This implementation would not implement that guarantee: // given two simultaneous calls, the winner of the cas would // call f, and the second would return immediately, without // waiting for the first's call to f to complete.

当 o.done 判断为 0 的时候，立即就设置成了 1 ，这个时候才走到 f() 函数里执行，这里的语义不再正确。

Once 不仅要保证只执行一次，还要保证当其他用户看到 o.done==1 导致 Once.Do 返回的时候，确保执行完成。

这个语义很重要吗？

非常重要，这里涉及到逻辑的正确性。举个栗子，我们用 Once.Do 来创建一个唯一的全局变量对象，如果是你回复了用户已经 Once.Do 成功，但是却 f() 还在执行过程，那么就会出现中间态，全局变量还没有创建出来，行为是无法定义的。

那么怎么解决？解决非常简单，两个思路：

1. 热路径：用原子读 o.done 的值，保证竞态条件正确；
2. 既然不能用 cas 原子操作，那就用锁机制来保证原子性。如果 o.done == 0 ，那么就走慢路径，注意：以下所有逻辑在一把大锁内
3. 先执行 f() 函数；
4. 然后才去设置 o.done 为 1；

第一次可能在锁互斥的时候，可能会比较慢。因为要抢锁，但是只要执行过一次，就不会在走到锁内的逻辑了。都是走原子读的路径，也是非常快的。

既然提到锁，我们再来看一个死锁的例子。Once 内部用锁来保证代码的临界区，那么就千万不要嵌套使用，不然会死锁。如下：

once1.Do( func(){
    once1.Do( func(){
        /* something */
    } )
} )

上面的代码会死锁在 once1.m.Lock() 的调用上。

划重点：千万不要把 sync.Once 用的复杂，要保持简洁，嵌套很容易死锁。

思考：为什么 doSlow 用 defer 来加计数，而不是 f() 之后直接操作？

Once.doSlow 整个是在锁内操作的，所以这段代码的操作是串行化的。如果 o.done 为 0，标识没有执行过 f，整个时候注册一个 defer 函数 defer atomic.StoreUint32(&o.done, 1) ，然后运行 f() 。

func (o *Once) doSlow(f func()) {
    o.m.Lock()
    defer o.m.Unlock()
    if o.done == 0 {
        // 思考题：为什么这里用 defer 来加计数？
        defer atomic.StoreUint32(&o.done, 1)
        f()
    }
}

这里为什么要用 defer 来确保执行 o.done 赋值为 1 的操作呢？踏实把 atomic.StoreUint32(&o.done, 1) 放到 f() 之后不好吗？

不好！因为处理不了 panic 的异常。举个例子：

如果不用 defer ，当 f() 执行的时候出现 panic 的时候（被外层 recover，进程没挂），会导致没有 o.done 加计数，但其实 f() 已经执行过了，这就违反语义了。

之前我们说过，defer 注册的函数，就算 f() 内部执行出现 panic ，也会被执行，所以这里就保证了 Once 对外的语义：执行过一次，o.done 一定是非 0。

不过，我们继续思考 panic 场景，如果说 f() 因为某些原因，导致了 panic，可能并没有执行完，这种时候，也再不会执行 Once.Do 了，因为已经执行过一次了。业务自己承担这个责任，框架已经尽力了。

Once 的语义

这里归纳出 Once 提供的语义：

1. Once.Do 保证只调用一次的语义，无论 f() 内部有没有执行完（ panic ）；
2. 只有 f() 执行完成，Once.Do 才会返回，否则阻塞等待 f() 的第一次执行完成；

抢锁简要演示：

‍

最开始一轮并发的时候，需要抢锁，但是只有这一会儿，不会太久。

之后的常规操作，全都走原子读即可，非常快速：

总结

1. Once 对外提供 f() 只调用一次的语义;
2. Once.Do 返回之后，按照约定，f() 一定被执行过一次，并且只执行过一次。如果没有执行完，会阻塞等待 f() 的第一次执行完成；
3. Once 只执行一次的语义是跟实例绑定的关系，多个 Once 实例的话，每个实例都有一次的机会；
4. 内部用锁机制来保证逻辑的原子性，先执行 f() ，然后设置 o.done 标识位；
5. Once 用 defer 机制保证 panic 的场景，也能够保证 o.done 标识位被设置；
6. Once 实例千万注意，不要嵌套，内部有锁，乱用的话容易死锁；

~完～

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