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13 KiB

共享状态

上一章节中,咱们搭建了一个异步的 redis 服务器,并成功的提供了服务,但是其隐藏了一个巨大的问题:状态(数据)无法在多个连接之间共享,下面一起来看看该如何解决。

解决方法

好在 Tokio 十分强大,上面问题对应的解决方法也不止一种:

  • 使用 Mutex 来保护数据的共享访问
  • 生成一个异步任务去管理状态,然后各个连接使用消息传递的方式与其进行交互

其中,第一种方法适合比较简单的数据,而第二种方法适用于需要异步工作的,例如 I/O 原语。由于我们使用的数据存储类型是 HashMap,使用到的相关操作是 insertget ,又因为这两个操作都不是异步的,因此只要使用 Mutex 即可解决问题。

在上面的描述中,说实话第二种方法及其适用的场景并不是很好理解,但没关系,在后面章节会进行详细介绍。

添加 bytes 依赖包

在上一节中,我们使用 Vec<u8> 来保存目标数据,但是它有一个问题,对它进行克隆时会将底层数据也整个复制一份,效率很低,但是克隆操作对于我们在多连接间共享数据又是必不可少的。

因此这里咱们新引入一个 bytes 包,它包含一个 Bytes 类型,当对该类型的值进行克隆时,就不再会克隆底层数据。事实上,Bytes 是一个引用计数类型,跟 Arc 非常类似,或者准确的说,Bytes 就是基于 Arc 实现的,但相比后者Bytes 提供了一些额外的能力。

Cargo.toml[dependencies] 中引入 bytes

bytes = "1"

初始化 HashMap

由于 HashMap 会在多个任务甚至多个线程间共享,再结合之前的选择,最终我们决定使用 <Arc<Mutext<T>>> 的方式对其进行包裹。

但是,大家先来畅想一下使用它进行包裹后的类型长什么样? 大概,可能,长这样:Arc<Mutex<HashMap<String, Bytes>>>,天哪噜,一不小心,你就遇到了 Rust 的阴暗面:类型大串烧。可以想象,如果要在代码中到处使用这样的类型,可读性会极速下降,因此我们需要一个类型别名( type alias )来简化下:

use bytes::Bytes;
use std::collections::HashMap;
use std::sync::{Arc, Mutex};

type Db = Arc<Mutex<HashMap<String, Bytes>>>;

此时,Db 就是一个类型别名,使用它就可以替代那一大串的东东,等下你就能看到功效。

接着,我们需要在 main 函数中对 HashMap 进行初始化,然后使用 Arc 克隆一份它的所有权并将其传入到生成的异步任务中。事实上在 Tokio 中,这里的 Arc 被称为 handle,或者更宽泛的说,handle 在 Tokio 中可以用来访问某个共享状态。

use tokio::net::TcpListener;
use std::collections::HashMap;
use std::sync::{Arc, Mutex};

#[tokio::main]
async fn main() {
    let listener = TcpListener::bind("127.0.0.1:6379").await.unwrap();

    println!("Listening");

    let db = Arc::new(Mutex::new(HashMap::new()));

    loop {
        let (socket, _) = listener.accept().await.unwrap();
        // 将 handle 克隆一份
        let db = db.clone();

        println!("Accepted");
        tokio::spawn(async move {
            process(socket, db).await;
        });
    }
}

为何使用 std::sync::Mutex

上面代码还有一点非常重要,那就是我们使用了 std::sync::Mutex 来保护 HashMap,而不是使用 tokio::sync::Mutex

在使用 Tokio 编写异步代码时,一个常见的错误无条件地使用 tokio::sync::Mutex 而真相是Tokio 提供的异步锁只应该在跨多个 .await调用时使用,而且 Tokio 的 Mutex 实际上内部使用的也是 std::sync::Mutex

多补充几句,在异步代码中,关于锁的使用有以下经验之谈:

  • 锁如果在多个 .await 过程中持有,应该使用 Tokio 提供的锁,原因是 .await的过程中锁可能在线程间转移,若使用标准库的同步锁存在死锁的可能性,例如某个任务刚获取完锁,还没使用完就因为 .await 让出了当前线程的所有权,结果下个任务又去获取了锁,造成死锁
  • 锁竞争不多的情况下,使用 std::sync::Mutex
  • 锁竞争多,可以考虑使用三方库提供的性能更高的锁,例如 parking_lot::Mutex

更新 process()

process() 函数不再初始化 HashMap,取而代之的是它使用了 HashMap 的一个 handle 作为参数:

use tokio::net::TcpStream;
use mini_redis::{Connection, Frame};

async fn process(socket: TcpStream, db: Db) {
    use mini_redis::Command::{self, Get, Set};

    let mut connection = Connection::new(socket);

    while let Some(frame) = connection.read_frame().await.unwrap() {
        let response = match Command::from_frame(frame).unwrap() {
            Set(cmd) => {
                let mut db = db.lock().unwrap();
                db.insert(cmd.key().to_string(), cmd.value().clone());
                Frame::Simple("OK".to_string())
            }           
            Get(cmd) => {
                let db = db.lock().unwrap();
                if let Some(value) = db.get(cmd.key()) {
                    Frame::Bulk(value.clone())
                } else {
                    Frame::Null
                }
            }
            cmd => panic!("unimplemented {:?}", cmd),
        };

        connection.write_frame(&response).await.unwrap();
    }
}

任务、线程和锁竞争

当竞争不多的时候,使用阻塞性的锁去保护共享数据是一个正确的选择。当一个锁竞争触发后,当前正在执行任务(请求锁)的线程会被阻塞,并等待锁被前一个使用者释放。这里的关键就是:锁竞争不仅仅会导致当前的任务被阻塞,还会导致执行任务的线程被阻塞,因此该线程准备执行的其它任务也会因此被阻塞!

默认情况下Tokio 调度器使用了多线程模式,此时如果有大量的任务都需要访问同一个锁,那么锁竞争将变得激烈起来。当然,你也可以使用 current_thread 运行时设置,在该设置下会使用一个单线程的调度器(执行器),所有的任务都会创建并执行在当前线程上,因此不再会有锁竞争。

current_thread 是一个轻量级、单线程的运行时当任务数不多或连接数不多时是一个很好的选择。例如你想在一个异步客户端库的基础上提供给用户同步的API访问时该模式就很适用

当同步锁的竞争变成一个问题时,使用 Tokio 提供的异步锁几乎并不能帮你解决问题,此时可以考虑如下选项:

  • 创建专门的任务并使用消息传递的方式来管理状态
  • 将锁进行分片
  • 重构代码以避免锁

在我们的例子中,由于每一个 key 都是独立的,因此对锁进行分片将成为一个不错的选择:

type ShardedDb = Arc<Vec<Mutex<HashMap<String, Vec<u8>>>>>;

fn new_sharded_db(num_shards: usize) -> ShardedDb {
    let mut db = Vec::with_capacity(num_shards);
    for _ in 0..num_shards {
        db.push(Mutex::new(HashMap::new()));
    }
    Arc::new(db)
}

在这里,我们创建了 N 个不同的存储实例,每个实例都会存储不同的分片数据,例如我们有a-i共9个不同的 key, 可以将存储分成3个实例那么第一个实例可以存储 a-c,第二个d-f,以此类推。在这种情况下,访问 b 时,只需要锁住第一个实例,此时二、三实例依然可以正常访问,因此锁被成功的分片了。

在分片后,使用给定的 key 找到对应的值就变成了两个步骤:首先,使用 key 通过特定的算法寻找到对应的分片,然后再使用该 key 从分片中查询到值:

let shard = db[hash(key) % db.len()].lock().unwrap();
shard.insert(key, value);

这里我们使用 hash 算法来进行分片但是该算法有个缺陷分片的数量不能变一旦变了后那之前落入分片1 的key很可能将落入到其它分片中,最终全部乱掉。此时你可以考虑dashmap,它提供了更复杂、更精妙的支持分片的hash map

.await 期间持有锁

在某些时候,你可能会不经意写下这种代码:

use std::sync::{Mutex, MutexGuard};

async fn increment_and_do_stuff(mutex: &Mutex<i32>) {
    let mut lock: MutexGuard<i32> = mutex.lock().unwrap();
    *lock += 1;

    do_something_async().await;
} // 锁在这里超出作用域

如果你要 spawn 一个任务来执行上面的函数的话,会报错:

error: future cannot be sent between threads safely
   --> src/lib.rs:13:5
    |
13  |     tokio::spawn(async move {
    |     ^^^^^^^^^^^^ future created by async block is not `Send`
    |
   ::: /playground/.cargo/registry/src/github.com-1ecc6299db9ec823/tokio-0.2.21/src/task/spawn.rs:127:21
    |
127 |         T: Future + Send + 'static,
    |                     ---- required by this bound in `tokio::task::spawn::spawn`
    |
    = help: within `impl std::future::Future`, the trait `std::marker::Send` is not implemented for `std::sync::MutexGuard<'_, i32>`
note: future is not `Send` as this value is used across an await
   --> src/lib.rs:7:5
    |
4   |     let mut lock: MutexGuard<i32> = mutex.lock().unwrap();
    |         -------- has type `std::sync::MutexGuard<'_, i32>` which is not `Send`
...
7   |     do_something_async().await;
    |     ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ await occurs here, with `mut lock` maybe used later
8   | }
    | - `mut lock` is later dropped here

错误的原因在于 std::sync::MutexGuard 类型并没有实现 Send 特征,这意味着你不能将一个 Mutex 锁发送到另一个线程,因为 .await 可能会让任务转移到另一个线程上执行,这个之前也介绍过。

提前释放锁

要解决这个问题,就必须重构代码,让 Mutex 锁在 .await 被调用前就被释放掉。

// 下面的代码可以工作!
async fn increment_and_do_stuff(mutex: &Mutex<i32>) {
    {
        let mut lock: MutexGuard<i32> = mutex.lock().unwrap();
        *lock += 1;
    } // lock在这里超出作用域 (被释放)

    do_something_async().await;
}

大家可能已经发现,很多错误都是因为 .await 引起的,其实你只要记住,在 .await 执行期间,任务可能会在线程间转移,那么这些错误将变得很好理解,不必去死记硬背

但是下面的代码不工作:

use std::sync::{Mutex, MutexGuard};

async fn increment_and_do_stuff(mutex: &Mutex<i32>) {
    let mut lock: MutexGuard<i32> = mutex.lock().unwrap();
    *lock += 1;
    drop(lock);

    do_something_async().await;
}

原因我们之前解释过,编译器在这里不够聪明,目前它只能根据作用域的范围来判断,drop 虽然释放了锁,但是锁的作用域依然会持续到函数的结束,未来也许编译器会改进,但是现在至少还是不行的。

聪明的读者此时的小脑袋已经飞速运转起来,既然锁没有实现 Send 那我们主动给它实现如何?这样不就可以顺利运行了吗?答案依然是不可以,原因就是我们之前提到过的死锁,如果一个任务获取了锁,然后还没释放就在 .await 期间被挂起,接着开始执行另一个任务,这个任务又去获取锁,就会导致死锁。

再来看看其它解决方法:

重构代码:在 .await 期间不持有锁

之前的代码其实也是为了在 .await 期间不持有锁,但是我们还有更好的实现方式,例如,你可以把 Mutex 放入一个结构体中,并且只在该结构体的非异步方法中使用该锁:

use std::sync::Mutex;

struct CanIncrement {
    mutex: Mutex<i32>,
}
impl CanIncrement {
    // 该方法不是 `async`
    fn increment(&self) {
        let mut lock = self.mutex.lock().unwrap();
        *lock += 1;
    }
}

async fn increment_and_do_stuff(can_incr: &CanIncrement) {
    can_incr.increment();
    do_something_async().await;
}

使用异步任务和通过消息传递来管理状态

该方法常常用于共享的资源是 I/O 类型的资源时,我们在下一章节将详细介绍。

使用 Tokio 提供的异步锁

Tokio 提供的锁最大的优点就是:它可以在 .await 执行期间被持有,而且不会有任何问题。但是代价就是,这种异步锁的性能开销会更高,因此如果可以,使用之前的两种方法来解决会更好。

use tokio::sync::Mutex; // 注意,这里使用的是 Tokio 提供的锁

// 下面的代码会编译
// 但是就这个例子而言,之前的方式会更好
async fn increment_and_do_stuff(mutex: &Mutex<i32>) {
    let mut lock = mutex.lock().await;
    *lock += 1;

    do_something_async().await;
} // 锁在这里被释放