作者：穆尼奥 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/138199791 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
用线程有两个作用：
提高性能，利用多核。更优雅的构造代码。在本课程实验中，我们并不要求使用线程以极尽性能，只要求程序的正确性。
对锁的使用也一样，不要求细粒度的加锁以提升性能，可以大范围加锁以简化代码。
内存模型中主要提到了多线程执行时，代码运行的顺序性。主要结论是，单个线程内的可以保证执行效果和代码语句顺序一致，但是跨线程间，如果没有做显式同步（通过锁或者 channel），那么语句执行的先后是没有办法保证的。内存模型大致就讲这么多，本节课的重点在于探讨实验中可能会用到的一些典型代码模式。
使用 for 循环 + goroutine 可以很自然的表达 Leader 并行地给 Follower 发送消息的过程。但需要注意循环变量（下例中的 i）在子 goroutine 中被引用时，最好事先拷贝一份（一般是通过函数传参或者在循环体内复制来拷贝）。此外，经常利用 WaitGroup 来在父 goroutine 中阻塞地等待一组子 goroutine 的完结。样例如下：
func main() { var wg sync.WaitGroup for i := 0; i < 5; i++ { wg.Add(1) go func(x int) { sendRPC(x) wg.Done() }(i) } wg.Wait() } func sendRPC(i int) { println(i) }使用 go 标准库 time ，可以很方便的实现周期性的做某些事情，比如 raft 中的心跳逻辑。
func periodic() { for { println("heartbeat") time.Sleep(1 * time.Second) } }在 raft 被杀死时，你可能想要结束所有后台线程，可以使用一个共享变量作为循环跳出条件来达到目的。
var done bool var mu sync.Mutex func main() { println("started") go periodic() time.Sleep(5 * time.Second) // wait for a while so we can observe what ticker does mu.Lock() done = true mu.Unlock() println("cancelled") time.Sleep(3 * time.Second) // observe no output } func periodic() { for done{ println("tick") time.Sleep(1 * time.Second) mu.Lock() if done { return } mu.Unlock() } }需要注意的是，共享变量 done 修改和读取时，都需要使用锁 sync.Mutex 包裹起来，这是通过锁 sync.Mutex 强制多线程间同步（一个 goroutine mu.Unlock 会唤醒另外的 goroutine 正在阻塞 mu.Lock）来保证主线程对 done 的修改一定能够被子线程看到。否则，如果不做任何同步措施，由于多线程内部的变量缓存问题，go 的内存模型并不严格对共享变量的可见性做保证。
主要有以下两种情况需要使用锁：
保证多线程间共享变量的可见性。保证一个代码块的原子性（不会与其他 goroutine 中的语句交替执行）。当然这两种情况往往是一种情况。
由于 go 内存模型的不可捉摸性（fancy），最好通过加锁来保护所有对共享变量的访问，否则写出的多线程代码很可能会出现一些难以发现和调试的问题。下面是一个使用多线程对未加锁的共享变量进行自增的例子：
func main() { counter := 0 for i := 0; i < 1000; i++ { go func() { counter = counter + 1 }() } time.Sleep(1 * time.Second) println(counter) // 大概率不输出 1000 }最后 counter 值不为 1000 的原因有两个：
counter = counter + 1 编译成 CPU 指令后不是原子的，并行运行时可能会产生交错执行。counter 修改后可能不能及时被其他线程所看到，从而对旧值加一。修改后如下：
func main() { counter := 0 var mu sync.Mutex for i := 0; i < 1000; i++ { go func() { mu.Lock() defer mu.Unlock() counter = counter + 1 }() } time.Sleep(1 * time.Second) // 这里用 WaitGroup 更为稳妥，等待1s只能保证大概率正确。 mu.Lock() println(counter) mu.Unlock() }下面看一个 Alice 和 Bob 相互借钱，并试图维持总钱数不变的例子。我们各用一个线程来分别表示 Alice 借给 Bob 钱和 Bob 借给 Alice 钱的过程。
func main() { alice, bob := 10000, 10000 var mu sync.Mutex total := alice + bob go func() { for i := 0; i < 1000; i++ { mu.Lock() alice -= 1 mu.Unlock() mu.Lock() bob += 1 mu.Unlock() } }() go func() { for i := 0; i < 1000; i++ { mu.Lock() bob -= 1 mu.Unlock() mu.Lock() alice += 1 mu.Unlock() } }() start := time.Now() for time.Since(start) < 1*time.Second { mu.Lock() if alice+bob != total { fmt.Printf("observed violation, alice = %v, bob = %v, sum = %v\n", alice, bob, alice+bob) // # violation } mu.Unlock() } }上述代码会打印出 violation 么？答案是会的。因为观察线程可能在某人借出钱，但是另外一个人没有收到钱的时候打印出 violation。可以从以下两个角度来理解这个问题：
原子性。出借和借钱应该是一个原子性操作，因此需要使用锁整个包裹起来。否则在中间某个时刻观察，就会产生不一致：钱被借出了，但是还没有收到，即在“控制”。不变性（invariant）。锁可以守护不变性，即当获取锁进入临界区后，可能会破坏不变性（借钱，此时钱在“空中”，此时观察会凭空少了一块钱），但是释放锁前恢复（收钱，从“空中”放到另一个人的账户里，两人账户和维持不变）即可。因此需要将交易过程改为如下：
go func() { for i := 0; i < 1000; i++ { mu.Lock() alice -= 1 bob += 1 mu.Unlock() } }() // 另一个线程也对应修改在 raft 里，会有一个场景，Candidate 向所有 Followers 要票，然后根据收集到的票数决定是否成为 Leader。
func main() { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) count := 0 finished := 0 var mu sync.Mutex for i := 0; i < 10; i++ { go func() { vote := requestVote() mu.Lock() defer mu.Unlock() if vote { count++ } finished++ }() } for { // busy wait mu.Lock() if count >= 5 || finished == 10 { break } mu.Unlock() } mu.Lock() if count >= 5 { println("received 5+ votes!") } else { println("lost") } mu.Unlock() } func requestVote() bool { time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(100)) * time.Millisecond) return rand.Int() % 2 == 0 }这种写法有个忙等待，再加上循环过程中不断加锁、释放锁会造成极大的 CPU 占用。
一种很简单的性能提升方法，在忙等待循环中加一个 time.Sleep(50 * time.Millisecond)，就能极大的减少 CPU 的占用。
另一种更高效的方式，是使用 condition，condition 与一个锁绑定，在获取锁之后，通过 Wait 来暂时挂起线程，并且释放锁；于是另一个线程就可以通过 Lock 获取锁，并且在出临界区前，通过调用 Broadcast 来唤醒所有 Wait 在此锁上挂起的线程。类似使用一种信号机制，来在多个线程间进行通知锁的释放和获取。
使用 Condition 修改上述代码如下：
func main() { rand.Seed(time.Now().UnixNano()) count := 0 finished := 0 var mu sync.Mutex cond := sync.NewCond(&mu) for i := 0; i < 10; i++ { go func() { vote := requestVote() mu.Lock() defer mu.Unlock() if vote { count++ } finished++ cond.Broadcast() }() } mu.Lock() for count < 5 && finished != 10 { cond.Wait() // 1. release the mu 2. wait Broadcast() 3. try to acquire the mu again } if count >= 5 { println("received 5+ votes!") } else { println("lost") } mu.Unlock() }需要注意的是，Condition 的使用模式要求 cond.Broadcast 和 cond.Wait 都必须在对应的锁所守护的临界区间内，并且调用 cond.Broadcast 后要及时释放锁，否则会引起其他线程的对一个未释放的锁的争抢。
mu.Lock() // do something that might affect the condition cond.Broadcast() mu.Unlock() //---- mu.Lock() while condition == false { cond.Wait() } // now condition is true, and we have the lock mu.Unlock()此外，cond.Signal 每次仅唤起一个调用 cond.Wait 进入等待的线程，而 cond.Broadcast 会唤起所有等待在相应锁上的线程。当然，前者更高效。
不带缓冲（unbuffered channel）的 channel 通常被用作多线程间进行同步的一种控制手段。
func main() { c := make(chan bool) go func() { time.Sleep(1 * time.Second) <-c }() start := time.Now() c <- true // blocks until other goroutine receives fmt.Printf("send took %v\n", time.Since(start)) }channel 用在同一个线程内部没有意义，一般都是用作多线程间的通信手段（进行同步或者传递消息）。
而带缓冲的 channel 类似一个同步队列，不过在此次 raft 实验中基本用不到，建议在实验中通过共享变量+锁来进行多线程间消息的同步和互斥。
使用 channel 进行同步，可以发挥类似 WaitGroup 的作用：
func main() { done := make(chan bool) for i := 0; i < 5; i++ { go func(x int) { sendRPC(x) done <- true }(i) } for i := 0; i < 5; i++ { <-done } } func sendRPC(i int) { println(i) }死锁的一个很重要的条件，通俗来说是，占有并等待。即都是占着自己碗里的不放，还想要对方碗里，自然就会形成死锁。
一个简单原则是在进行耗时任务时（比如 rpc，IO），要及时释放锁。
在 Candidate 收回选票结果时，需要判断自己是否仍然在原来的 term 内，以及是否仍然是 Candidate。否则可能选出两个 leader。
if rf.state != Candidate || rf.currentTerm != term { return }不过，其实只检查 currentTerm 就足够了，但是只检查 state 是不够的。
DPrintf ：server 编号是一个很重要的字段，建议输出在开头；然后在关注的地方前后加输出语句。
死锁：可以通过 'control+\' 发送一个 SIGQUIT 信号给正在运行中的 go 程序，然后程序就会退出，并且打印出当前各个线程的运行栈。
竞态条件：go test -race -run 2A ，使用 -race 当 go 检测到竞态发生时打印运行栈。一般多是共享变量被多个线程访问，并且至少有一个访问的地方没有加锁。
临界区（strict area）：多个线程需要互斥访问的代码段。
忙等待（busy wait）：一直循环，直到条件满足。
