go语言---锁

什么是锁呢？就是某个协程（线程）在访问某个资源时先锁住，防止其它协程的访问，等访问完毕解锁后其他协程再来加锁进行访问。这和我们生活中加锁使用公共资源相似，例如：公共卫生间。

死锁

死锁是指两个或两个以上的进程在执行过程中，由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，
死锁：不是锁的一种！！！是一种错误使用锁导致的现象。

1. 单go程自己死锁

	channel 应该在 至少 2 个以上的 go程中进行通信。否则死锁！！！

2. go程间channel访问顺序导致死锁

	使用channel一端读（写）， 要保证另一端写（读）操作，同时有机会执行。否则死锁。

3. 多go程，多channel 交叉死锁

	Ago程，掌握M的同时，尝试拿N； Bgo程，掌握N的同时尝试拿M。 

4. 在go语言中，尽量不要将 互斥锁、读写锁 与 channel 混用。 ——  隐性死锁。

//单go程自己死锁

ch := make(chan int) //channel
ch <- 789            //写 这里写入就会阻塞
num := <-ch          //读
fmt.Println(num)

//go程间channel访问顺序导致死锁
	ch := make(chan int)

	num := <-ch //顺序不对，阻塞了，那么go就不执行了
	fmt.Println(num)
	go func() {
		ch <- 789
	}()

//多go程，多channel 交叉死锁

ch1 := make(chan int)
ch2 := make(chan int)
	go func() {				// 子
		for {
			select {
			case num := <-ch1:
				ch2 <- num
			}
		}
	}()
	for {
		select {
			case num := <- ch2:
				ch1 <- num
		}
	}

4. 在go语言中，尽量不要将 互斥锁、读写锁 与 channel 混用。 ——  隐性死锁。
package main

import (
	"fmt"
	"math/rand"
	"sync"
	"time"
)

var rwMutex sync.RWMutex //锁只有一把，两个属性

// 左写右读
// <-chan int 读
func readGo(in <-chan int, index int) {
	for {
		rwMutex.RLock() //以读模式加锁
		num := <-in
		fmt.Printf("----%dth 读 go程，读出：%d\n", index, num)
		time.Sleep(time.Second)
		rwMutex.RUnlock() //以读模式写锁
	}
}

// chan<- int 写
func writeGo(out chan<- int, index int) {
	for {
		//生成随机数
		num := rand.Intn(1000)
		rwMutex.Lock() //以写模式加锁
		out <- num     //写进去
		fmt.Printf("%dth 写go程，写入：%d\n", index, num)
		time.Sleep(time.Millisecond * 300) // 放大实验现象
		rwMutex.Unlock()                   //解锁
	}
}

func main() {
	// 播种随机数种子
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())
	ch := make(chan int)
	for i := 0; i < 5; i++ {
		go readGo(ch, i+1)
	}

	for i := 0; i < 5; i++ {
		go writeGo(ch, i+1)
	}

	for true {

	}
}

互斥锁

每个资源都对应于一个可称为 “互斥锁” 的标记，这个标记用来保证在任意时刻，只能有一个协程（线程）访问该资源。其它的协程只能等待。
互斥锁是传统并发编程对共享资源进行访问控制的主要手段，它由标准库sync中的Mutex结构体类型表示。sync.Mutex类型只有两个公开的指针方法，Lock和Unlock。Lock锁定当前的共享资源，Unlock进行解锁。
在使用互斥锁时，一定要注意：对资源操作完成后，一定要解锁，否则会出现流程执行异常，死锁等问题。通常借助defer。锁定后，立即使用defer语句保证互斥锁及时解锁。如下所示：
var mutex sync.Mutex // 定义互斥锁变量 mutex

func write(){
mutex.Lock( )
defer mutex.Unlock( )
}

互斥锁：（互斥量）

A 、B go程共同访问共享数据。由于cpu调度随机，需要对共享数据访问顺序加以限定（同步）。

创建 mutex（互斥锁），访问共享数据之前，加锁，访问结束，解锁。在Ago程加锁期间，B go程加锁会失败——阻塞。

直至 A go程解说mutex，B 从阻塞处。恢复执行。

package main

import (
	"fmt"
	"time"
	"sync"
)

// 使用channel 完成同步
/*var ch = make(chan int)

func printer(str string)  {
	for _, ch := range str {
		fmt.Printf("%c", ch)
		time.Sleep(time.Millisecond * 300)
	}
}

func person1()  {				// 先
	printer("hello")
	ch <- 98
}

func person2()  {				// 后
	<- ch
	printer("world")
}

func main()  {
	go person1()
	go person2()
	for {
		;
	}
}
*/

// 使用 “锁” 完成同步 —— 互斥锁
var mutex sync.Mutex		// 创建一个互斥量， 新建的互斥锁状态为 0. 未加锁。 锁只有一把。

func printer(str string)  {
	mutex.Lock()			// 访问共享数据之前，加锁
	for _, ch := range str {
		fmt.Printf("%c", ch)
		time.Sleep(time.Millisecond * 300)
	}
	mutex.Unlock()			// 共享数据访问结束，解锁
}

func person1()  {				// 先
	printer("hello")
}

func person2()  {				// 后
	printer("world")
}

func main()  {
	go person1()
	go person2()
	for {
		;
	}
}

读写锁

互斥锁的本质是当一个goroutine访问的时候，其他goroutine都不能访问。这样在资源同步，避免竞争的同时也降低了程序的并发性能。程序由原来的并行执行变成了串行执行。
其实，当我们对一个不会变化的数据只做“读”操作的话，是不存在资源竞争的问题的。因为数据是不变的，不管怎么读取，多少goroutine同时读取，都是可以的。
所以问题不是出在“读”上，主要是修改，也就是“写”。修改的数据要同步，这样其他goroutine才可以感知到。所以真正的互斥应该是读取和修改、修改和修改之间，读和读是没有互斥操作的必要的。
因此，衍生出另外一种锁，叫做读写锁。
读写锁可以让多个读操作并发，同时读取，但是对于写操作是完全互斥的。也就是说，当一个goroutine进行写操作的时候，其他goroutine既不能进行读操作，也不能进行写操作。
GO中的读写锁由结构体类型sync.RWMutex表示。此类型的方法集合中包含两对方法：
一组是对写操作的锁定和解锁，简称“写锁定”和“写解锁”：
func (*RWMutex)Lock()
func (*RWMutex)Unlock()
另一组表示对读操作的锁定和解锁，简称为“读锁定”与“读解锁”：
func (*RWMutex)RLock()
func (*RWMutex)RUlock()
读写锁：
读时共享，写时独占。写锁优先级比读锁高。

读写锁—数据同步

package main

import (
	"fmt"
	"math/rand"
	"sync"
	"time"
)

var rwMutex sync.RWMutex //锁只有一把，两个属性

var value int //定义全局变量，模拟共享数据

// 左写右读
// <-chan int 读
func readGo(index int) {
	for {
		rwMutex.RLock() //以读模式加锁 channel和读锁不能同时存在
		num := value
		fmt.Printf("----%dth 读 go程，读出：%d\n", index, num)
		//time.Sleep(time.Second)
		rwMutex.RUnlock() //以读模式写锁
	}
}

// chan<- int 写
func writeGo(index int) {
	for {
		//生成随机数
		num := rand.Intn(1000)
		rwMutex.Lock() //以写模式加锁
		value = num    //写进去
		fmt.Printf("%dth 写go程，写入：%d\n", index, num)
		//time.Sleep(time.Millisecond * 300) // 放大实验现象
		rwMutex.Unlock() //解锁
	}
}

func main() {
	// 播种随机数种子
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())
	for i := 0; i < 5; i++ {
		go readGo(i + 1)
	}

	for i := 0; i < 5; i++ {
		go writeGo(i + 1)
	}

	for true {

	}
}

读写锁—对应channel

package main

import (
	"fmt"
	"math/rand"
	"time"
)

var value int //定义全局变量，模拟共享数据

// 左写右读
// <-chan int 读
func readGo(ch <-chan int, index int) {
	for {
		num := <-ch //从channel中读取数据
		fmt.Printf("----%dth 读 go程，读出：%d\n", index, num)
		time.Sleep(time.Second)
	}
}

// chan<- int 写
func writeGo(ch chan<- int, index int) {
	for {
		//生成随机数
		num := rand.Intn(1000)
		ch <- num //写进去
		fmt.Printf("%dth 写go程，写入：%d\n", index, num)
		time.Sleep(time.Millisecond * 300) // 放大实验现象
	}
}

func main() {
	// 播种随机数种子
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())
	ch := make(chan int)
	for i := 0; i < 5; i++ {
		go readGo(ch, i+1)
	}

	for i := 0; i < 5; i++ {
		go writeGo(ch, i+1)
	}

	for true {

	}
}

生产者消费者模型回顾

package main

import (
	"fmt"
	"math/rand"
	"time"
)

// 左写
func producer(out chan<- int, index int) {
	for i := 0; i < 50; i++ {
		num := rand.Intn(800)
		fmt.Printf("生产者%dth，生成:%d\n", index, num)
		out <- num
	}
	close(out)
}

// 右读
func consumer(in <-chan int, index int) {
	for i := range in {

		fmt.Printf("-------消费者%dth，消费:%d\n", index, i)
		//time.Sleep(time.Millisecond * 300)
	}
}

func main() {
	product := make(chan int)
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())
	for i := 0; i < 5; i++ {
		go producer(product, i+1)
	}

	for i := 0; i < 5; i++ {
		go consumer(product, i+1)
	}
	for {

	}
}

在上面的代码中，加了一个消费者，同时在consumer方法中，将数据取出来后，又进行了一组运算。这时可能会出现一个协程从管道中取出数据，参与加法运算，但是还没有算完另外一个协程又从管道中取出一个数据赋值给了num变量。所以这样累加计算，很有可能出现问题。当然，按照前面的知识，解决这个问题的方法很简单，就是通过加锁的方式来解决。增加生产者也是一样的道理。

另外一个问题，如果消费者比生产者多，仓库中就会出现没有数据的情况。我们需要不断的通过循环来判断仓库队列中是否有数据，这样会造成cpu的浪费。反之，如果生产者比较多，仓库很容易满，满了就不能继续添加数据，也需要循环判断仓库满这一事件，同样也会造成CPU的浪费。

条件变量

条件变量的作用并不保证在同一时刻仅有一个协程（线程）访问某个共享的数据资源，而是在对应的共享数据的状态发生变化时，通知阻塞在某个条件上的协程（线程）。条件变量不是锁，在并发中不能达到同步的目的，因此条件变量总是与锁一块使用。
例如，我们上面说的，如果仓库队列满了，我们可以使用条件变量让生产者对应的goroutine暂停（阻塞），但是当消费者消费了某个产品后，仓库就不再满了，应该唤醒（发送通知给）阻塞的生产者goroutine继续生产产品。
GO标准库中的sys.Cond类型代表了条件变量。条件变量要与锁（互斥锁，或者读写锁）一起使用。成员变量L代表与条件变量搭配使用的锁。

type Cond struct {
   noCopy noCopy
   // L is held while observing or changing the condition
   L Locker
   notify  notifyList
   checker copyChecker
}

对应的有3个常用方法，Wait，Signal，Broadcast。
1)func (c *Cond) Wait()
该函数的作用可归纳为如下三点：
a)阻塞等待条件变量满足
b)释放已掌握的互斥锁相当于cond.L.Unlock()。注意：两步为一个原子操作。
c)当被唤醒，Wait()函数返回时，解除阻塞并重新获取互斥锁。相当于cond.L.Lock()
2)func (c *Cond) Signal()
单发通知，给一个正等待（阻塞）在该条件变量上的goroutine（线程）发送通知。
3)func (c *Cond) Broadcast()
广播通知，给正在等待（阻塞）在该条件变量上的所有goroutine（线程）发送通知。

条件变量：

本身不是锁！！！ 但经常与锁结合使用！！

   使用流程：

1.  创建 条件变量： var cond    sync.Cond

2.  指定条件变量用的 锁：  cond.L = new(sync.Mutex)

3.  cond.L.Lock()	给公共区加锁（互斥量）

4.  判断是否到达 阻塞条件（缓冲区满/空）	—— for 循环判断

	for  len(ch) == cap(ch) {   cond.Wait() —— 1) 阻塞 2) 解锁 3) 加锁

5.  访问公共区 —— 读、写数据、打印 

6.  解锁条件变量用的 锁  cond.L.Unlock()

7.  唤醒阻塞在条件变量上的 对端。 signal()  Broadcast()

条件变量使用原理分析

在这里插入图片描述

条件变量生产者消费者–主要是串行

package main

import (
	"fmt"
	"math/rand"
	"sync"
	"time"
)

var cond sync.Cond //定义全部条件变量

// 左写
func producer(out chan<- int, index int) {
	for {
		//先加锁
		cond.L.Lock()
		//判断缓冲区是否满
		if len(out) == 5 {
			cond.Wait() //1 阻塞，释放刚才的锁，唤醒以后重新加锁
		}
		num := rand.Intn(800)
		out <- num
		fmt.Printf("生产者%dth，生成:%d\n", index, num)
		//返回公共区结束，并且打印结束，解锁
		cond.L.Unlock()
		//唤醒阻塞在条件变量上的消费者
		cond.Signal()
		time.Sleep(time.Millisecond * 200)
	}
}

// 右读
func consumer(in <-chan int, index int) {
	for {
		//先加锁
		cond.L.Lock()
		//判断缓冲器是否为空
		if len(in) == 0 {
			cond.Wait()
		}
		num := <-in
		fmt.Printf("-------消费者%dth，消费:%d\n", index, num)

		//访问公共区结束后，解锁
		cond.L.Unlock()
		//唤醒 阻塞在条件变量上的生产者
		cond.Signal()
		time.Sleep(time.Millisecond * 200)
	}
}

func main() {
	product := make(chan int, 6)
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())
	//指定条件变量使用的锁
	cond.L = new(sync.Mutex) //互斥锁，初值0 未加锁状态
	for i := 0; i < 5; i++ {
		go producer(product, i+1)
	}

	for i := 0; i < 5; i++ {
		go consumer(product, i+1)
	}
	for {

	}
}

判断wait使用for的原因分析—主要是并行

package main

import (
	"fmt"
	"math/rand"
	"sync"
	"time"
)

var cond sync.Cond //定义全部条件变量

// 左写
func producer(out chan<- int, index int) {
	for {
		//先加锁
		cond.L.Lock()
		//判断缓冲区是否满
		for len(out) == 5 { //如果有多个并行就要使用for
			cond.Wait() //1 阻塞，释放刚才的锁，唤醒以后重新加锁
		}
		num := rand.Intn(800)
		out <- num
		fmt.Printf("生产者%dth，生成:%d\n", index, num)
		//返回公共区结束，并且打印结束，解锁
		cond.L.Unlock()
		//唤醒阻塞在条件变量上的消费者
		cond.Signal()
		time.Sleep(time.Millisecond * 200)
	}
}

// 右读
func consumer(in <-chan int, index int) {
	for {
		//先加锁
		cond.L.Lock()
		//判断缓冲器是否为空
		for len(in) == 0 {
			cond.Wait()
		}
		num := <-in
		fmt.Printf("-------消费者%dth，消费:%d\n", index, num)

		//访问公共区结束后，解锁
		cond.L.Unlock()
		//唤醒 阻塞在条件变量上的生产者
		cond.Signal()
		time.Sleep(time.Millisecond * 200)
	}
}

func main() {
	product := make(chan int, 6)
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())
	//指定条件变量使用的锁
	cond.L = new(sync.Mutex) //互斥锁，初值0 未加锁状态
	for i := 0; i < 5; i++ {
		go producer(product, i+1)
	}

	for i := 0; i < 5; i++ {
		go consumer(product, i+1)
	}
	for {

	}
}