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golang 设计模式-单例模式

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在日常开发中，单例模式是一种比较常见的设计模式，单例模式是指某个变量在内存中只会创建一次。在计算机系统中，线程池、缓存、日志对象、打印机常被设计成单例，因为这些应用或多或少具有资源管理器的功能，单例模式的优势在于通过控制实例产生的数量，从而达到控制和节省资源的目的。

所以，如果希望系统中某个变量只初始化一次，单例模式则是最好的解决方案。

单例模式从实现上分为两种:

  • 饿汉模式
  • 懒汉模式

饿汉模式是提前就把某个变量初始化好，但这样会产生一个问题，如果一个变量使用频率不高，且占用内存还特别大，饿汉模式就不太适用了；相比之下，懒汉模式的优势更明显，懒汉模式是指: 在程序需要某个变量的时候才会去初始化，所以接下来主要围绕单例模式的懒汉模式展开。

实现懒汉模式的最常见的方式是双重检查锁(Check-Lock-Check)，双重检查锁理解下来比较简单，但是如果要实现一个生产环境可用的、无 bug 的还是有些难度的，接下来我们将一步一步实现它。

简易版的双重检查锁

首先我们看以下代码，理解下双重检查锁。

package main

import (
	"log"
	"sync"
	"time"
)

type Singleton struct {
	Name string
}

var (
	instance *Singleton
	lock     sync.Mutex
)

func GetInstance() *Singleton {
	if instance == nil { // 19 行
		lock.Lock()        // 20 行
		defer lock.Unlock()  // 21 行
		if instance == nil {  // 22 行
			instance = &Singleton{Name: "zhangsan"}
		}
	}
	return instance
}

func main() {
	for i := 0; i < 5; i++ {
		go func() {
			resp := GetInstance()
			log.Printf("the value is : %s", resp.Name)
		}()
	}
	time.Sleep(time.Second)
}

以上代码最核心的双重检查锁(check-lock-check)体现在 19-22 行之间:

  1. check: 19 行先判断实例是否为空，为空说明需要初始化 instance 对象，非空直接返回。
  2. lock: 20 行加一个互斥锁，目的是防止多个 goroutine 同时初始化 instance，21 行解锁。
  3. check: 22 行再次判断实例是否为空，再次判断的原因是：如果多个 goroutine 同时通过第一次 check，而且其中一个 goroutine 首先通过了第二次 check 并初始化了 instance 实例，那么剩余的 goroutine 的就不必再去初始化实例了。

我们执行以上程序，程序打印正常，看起来是没有问题。但是当执行命令 go run --race main.go 去检查是否有数据竞争时，会报WARNING: DATA RACE 的，这个 warning 表示存在数据竞争，而数据竞争也是会造成一些问题的，所以为了解决这个 warning，我们要先了解下数据竞争(data race)。

数据竞争

在 golang 有一篇专门的文章介绍数据竞争，数据竞争是指: 至少有两个 goroutine 同时去访问一个变量，而这两个 goroutine 中至少有一个会写这个变量。

A data race occurs when two goroutines access the same variable concurrently and at least one of the accesses is a write.

我们通过一个简单的例子说明下，比如以下代码

package main

import "fmt"

func main() {
	fmt.Println(getNumber())
}

func getNumber() int {
	var i int
	go func() {
		i = 5
	}()

	return i
}

以上代码使用 go run --race main.go 去执行，依旧有数据竞争的警告，我们通过以下图说明下:

golang 设计模式-单例模式

当 main goroutine 正在执行读 i 操作时，second goroutine 在执行写 i 操作，因为存在一个写变量 i 的 goroutine，所以会发生数据竞争。

生产环境可用的双重检查锁

明确了数据竞争的概念后，我们分析下双重检查锁遇到的问题，如下图所示：

golang 设计模式-单例模式

通过上图可知，出现了数据竞争，因为 first goroutine 在初始化实例时，second goroutine 正在读实例。为了避免这种 case 的出现，我们需要把原来的互斥锁改成粒度更小的读写锁，目的是为了避免一个 goroutine 在初始化实例时，另一个 goroutine 正在读实例的这种case，修改后的部分代码如下:

var (
	instance *Singleton
	lock     sync.RWMutex
)
// .....
func GetInstance() *Singleton {
	// 实现一个读锁，保证和下面的 instance 赋值是同步的，保证原子性
	lock.RLock()
	lock.RUnlock()
	if instance == nil {
		lock.Lock()
		defer lock.Unlock()
		if instance == nil {
			instance = &Singleton{Name: "zhangsan"}
		}
	}
	return instance
}

改善后，我们再次通过 go run --race main.go 运行以上代码，就没有数据竞争的问题了。其改动后的逻辑如下图所示:

golang 设计模式-单例模式

因为读写锁中，读锁和写锁是互斥的。所以 second goroutine 在 first goroutine 没有释放写锁之前，会一直 waiting ，直到 first goroutine 释放写锁，所以也就不会发生数据竞争。

另一种思路的双重检查锁

首先我们再次回到「简易版的双重检查锁」，在「简易版」中出现数据竞争的原因是: instance 变量在同一时刻既有 goroutine 读，也有 goroutine 写，本质原因是变量的修改非原子操作，而 golang 中提供了一个原子操作 package atomic ，atomic 的逻辑是实现在硬件层面之上，其意味着即使有多个 goroutine 修改同一个 atomic 变量，该变量也会正确更新且不会发生数据竞争。

以下是实现的代码逻辑:

package main

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

type Singleton struct {
   Name string
}

var (
   instance *Singleton
   lock     sync.Mutex
   flag     uint32
)

func GetInstance() *Singleton {
   if atomic.LoadUint32(&flag) == 0 {
      lock.Lock()
      defer lock.Unlock()
      if atomic.LoadUint32(&flag) == 0 {
         instance = &Singleton{Name: "zhangsan"}
         defer atomic.StoreUint32(&flag, 1)
      }
   }
   return instance
}

同样我们使用 go run --race main.go 去运行代码，没有数据竞争的出现。我们通过下图分析代码逻辑。

golang 设计模式-单例模式

这两个 goroutine 在每个阶段都不存在数据竞争的问题，所以程序可用。

golang 提供的双重检查锁

golang 也提供了一种双重检查锁的方法 sync.Once，sync.Once 只暴露了一个方法 Do，你可以多次调用 Do 方法，但是只有第一次调用 Do 方法时 f 参数才会执行，这里的 f 是一个无参数无返回值的函数。

func (o *Once) Do(f func())

我们看下其仅有的方法 once.do，本质就是上一 part 中「另一种思路的双重检查锁」实现。

下面用 sync.once 实现下单例模式。

package main

import (
	"log"
	"sync"
	"time"
)

type Singleton struct {
	Name string
}

var (
	instance *Singleton
	once     sync.Once
)

func GetInstance() *Singleton {
	once.Do(func() {
		instance = &Singleton{Name: "zhangsan"}
	})
	return instance
}

同样通过 go run --race main.go运行以上代码，正常运行，没发现问题。

三种双重检查锁的比较

下面我们会通过性能、适用场景两个方面比较下不同方式实现的双重检查锁的优劣。

性能比较

我们通过 go test -bench . -benchtime=5s . 运行以下代码的基准测试。

package main

import (
	"sync"
	"sync/atomic"
	"testing"
)

type Singleton struct {
	Name string
}

var (
	instance *Singleton
	lock     sync.RWMutex
	flag     uint32
	once     sync.Once
)

func GetInstanceV1() *Singleton {
	lock.RLock()
	ins := instance
	lock.RUnlock()
	if ins == nil {
		lock.Lock()
		defer lock.Unlock()
		if instance == nil {
			instance = &Singleton{Name: "zhangsan"}
		}
	}
	return instance
}

func GetInstanceV2() *Singleton {
	if atomic.LoadUint32(&flag) == 0 {
		lock.Lock()
		defer lock.Unlock()
		if atomic.LoadUint32(&flag) == 0 {
			instance = &Singleton{Name: "zhangsan"}
			defer atomic.StoreUint32(&flag, 1)
		}
	}
	return instance
}

func GetInstanceV3() *Singleton {
	once.Do(func() {
		instance = &Singleton{Name: "zhangsan"}
	})
	return instance
}
func BenchmarkV1Mutex(b *testing.B) {
	for n := 0; n < b.N; n++ {
		GetInstanceV1()
	}
}

func BenchmarkV2Atomic(b *testing.B) {
	for n := 0; n < b.N; n++ {
		GetInstanceV2()
	}
}

func BenchmarkV3SyncOnce(b *testing.B) {
	for n := 0; n < b.N; n++ {
		GetInstanceV3()
	}
}

运行的基准结果如下表所示:

样例执行次数执行每次操作的时间
BenchmarkV1Mutex(加锁实现)43934619913.76 ns/op
BenchmarkV2Atomic(atomic实现)10000000002.266 ns/op
BenchmarkV3SyncOnce(sync.once实现)10000000001.985 ns/op

通过对比发现 sync.Once 的性能更加，其次是 atomic 实现，最后是加锁实现。

另外多说一句，sync.once 和 atomic 的实现基本类似，为什么 sync.once 的性能更佳呢，原因是 sync.once 实现了内联优化，这里就不展开了，感兴趣可以搜索下～

适用场景比较

通过上面的表格，发现 sync.once 的性能更佳，是否意味着，我们遇到单例模式就用 sync.once 了呢？实则不然，因为有些场景下使用读写锁的方式实现更容易实现，比如下面这个例子。

我们希望在 map 中实现一个单例，map 中的 key 对应的 value 如果不存在，就初始化一个，存在就返回，通过读写锁实现代码如下:

package main

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

type Singleton struct {
	Name string
}

var (
	lock      sync.RWMutex
	instances = map[string]*Singleton{}
)

func getInstance(key string) *Singleton {
	lock.RLock()
	if value, ok := instances[key]; ok {
		lock.RUnlock()
		return value
	}

	lock.RUnlock()

	lock.Lock()
	defer lock.Unlock()
	if value, ok := instances[key]; ok {
		return value
	}
	instance := &Singleton{Name: "zhangsan"}
	instances[key] = instance
	return instance
}

如果使用 sync.once 就较难实现，其本质原因是 sync.once 仅执行一次，而这里需要判断 map 中对应的 value 是否存在，要初始化多次实例，因此就不适合。

总结

本文重点围绕懒汉模式的双重检查锁进行展开，依次提出单例模式的实现方式有：加锁实现、atomic 实现、sync.once 实现，然后比较三种方式的优劣，得出结论: 每种方式都要其应用场景，要具体问题具体分析。

最后，希望本篇文章真的能给你带来收获，您的点赞和评论将是我持续创作的巨大动力。

引用

go.dev/src/sync/on…

stackoverflow.com/a/62260652/…

medium.com/golang-issu…

转载自:https://juejin.cn/post/7124720007447052302
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