20180310_simple queue with optimistic concurrency in go

title: "用 Go 語言實現單一或多重 Queue 搭配 optimistic concurrency" date: 2018-03-10 type: blog author: AppleBoy link: https://blog.wu-boy.com/2018/03/simple-queue-with-optimistic-concurrency-in-go/ layout: post comments: true

本篇教學會著重在如何使用 Go 語言的 goroutine 及 channel。MongoDB 是一套具有高效能讀寫的 NoSQL 資料庫，但是不像傳統關連式資料庫，有非常好用的 Transaction 交易模式，而在 MongoDB 也可以透過 Two Phase Commits 來達成交易功能，大家可以先打開文件看看，非常冗長，工程師需要花很多時間閱讀文件並且實現出來。而在 Go 語言內，我們可以在 Single Thread 內同一時間點讀寫存取同一筆資料庫來解決此問題。此篇作法只適合運作在單一 application，如果是執行多個 application 則需要透過其他方式來解決，像是 Optimistic concurrency control。

問題描述

底下步驟來產生資料

建立使用者，並且初始化每人 $1000 USD
接到新的交易請求
讀取使用者帳戶剩餘存款
將該帳號增加 $50 USD

根據上述的需求，我們可以知道，當有 100 個連線交易時，理論上該使用者的存款會變成 $1000 + $50*100 = $6000 USD。這是理想狀態，假設如果同時間打上來，大家可以知道最後存款肯定不到 $6000。底下程式碼可以複製出此問題

func main() {
    session, _ := mgo.Dial("localhost:27017")
    globalDB = session.DB("queue")
    globalDB.C("bank").DropCollection()

    user := currency{Account: account, Amount: 1000.00, Code: "USD"}
    err := globalDB.C("bank").Insert(&user)

    if err != nil {
        panic("insert error")
    }

    log.Println("Listen server on 8000 port")
    http.HandleFunc("/", pay)
    http.ListenAndServe(":8000", nil)
}

上述是主程式，新增一個 Handle 為 pay，用來處理交易。

func pay(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    entry := currency{}
    // step 1: get current amount
    err := globalDB.C("bank").Find(bson.M{"account": account}).One(&entry)

    if err != nil {
        panic(err)
    }

    wait := Random(1, 100)
    time.Sleep(time.Duration(wait) * time.Millisecond)

    //step 3: subtract current balance and update back to database
    entry.Amount = entry.Amount + 50.000
    err = globalDB.C("bank").UpdateId(entry.ID, &entry)

    if err != nil {
        panic("update error")
    }

    fmt.Printf("%+v\n", entry)

    io.WriteString(w, "ok")
}

解決方式

這邊提供幾個解決方式，第一種就是透過 sync.Mutex 方式，直接將交易區段程式碼 lock 住，這樣可以避免同時寫入或讀出的問題。在 Handler 內直接新增底下程式碼就可以解決，詳細程式碼請參考 safe.go

    mu.Lock()
    defer mu.Unlock()

第二種方式可以用 Go 語言內的優勢: goroutine + channel，在這邊我們只要建立兩個 Channle，第一個是使用者帳號 (string) 第二個是輸出 Result (struct)。完整程式碼範例

    in = make(chan string)
    out = make(chan Result)

在 main func 內建立第一個 goroutine

    go func(in *chan string) {
        for {
            select {
            case account := <-*in:
                entry := currency{}
                // step 1: get current amount
                err := globalDB.C("bank").Find(bson.M{"account": account}).One(&entry)

                if err != nil {
                    panic(err)
                }

                //step 3: subtract current balance and update back to database
                entry.Amount = entry.Amount + 50.000
                err = globalDB.C("bank").UpdateId(entry.ID, &entry)

                if err != nil {
                    panic("update error")
                }

                out <- Result{
                    Account: account,
                    Result:  entry.Amount,
                }
            }
        }

    }(&in)

上面可以很清楚看到使用到 select 來接受 input channel，並且透過 go 將 for loop 丟到背景執行。所以在每個交易時，將帳號丟到 in channel 內，就可以開始進行交易，同時間並不會有其他交易。在 handler 內，也是透過此方式來讀取使用者最後存款餘額

    wg := sync.WaitGroup{}
    wg.Add(1)

    go func(wg *sync.WaitGroup) {
        in <- account
        for {
            select {
            case result := <-out:
                fmt.Printf("%+v\n", result)
                wg.Done()
                return
            }
        }
    }(&wg)

    wg.Wait()

不過上面這方法，可想而知，只有一個 Queue 幫忙處理交易資料，那假設有幾百萬個交易要同時進行呢，該如何消化更多的交易，就要將上面程式碼改成 Multiple Queue 完整程式碼範例。假設我們有 100 個帳號，開 10 個 Queue 去處理，每一個 Queue 來處理 10 個帳號，也就是說 ID 為 23 號的分給第 3 (23 % 10) 個 Queue，ID 為 59 號則分給第 9 個 Queue。

    for i := range in {
        go func(in *chan string, i int) {
            for {
                select {
                case account := <-*in:
                    out <- Result{
                        Account: account,
                        Result:  entry.Amount,
                    }
                }
            }

        }(&in, i)
    }

其中 channel 要宣告為底下: maxThread 為 10 (可以由開發者任意設定)

    in = make([]chan string, maxThread)
    out = make([]chan Result, maxThread)

Optimistic concurrency control

假設需要擴展服務，執行超過一個服務，就會遇到 Optimistic concurrency control，原因在上述方法只能保證在單一服務內不會同時存取同一筆資料，但是如果是多個服務則還是會發生同時存取或寫入單筆資料。這邊可以用簡單的機制來解決應用層的問題，直接在資料表加上 Version，初始值為 1，要執行更新時請透過底下語法來更新:

    entry.Amount = entry.Amount + 50.000
    err = globalDB.C("bank").Update(bson.M{
        "version": entry.Version,
        "_id":     entry.ID,
    }, bson.M{"$set": map[string]interface{}{
        "amount":  entry.Amount,
        "version": (entry.Version + 1),
    }})

    if err != nil {
        goto LOOP
    }

如果資料不存在時，就無法寫入，這樣可以避免同時寫入問題。

效能測試

上述提供了幾種解決方式，但是該選擇哪一種會比較好呢，底下是透過 [vegeta] http 效能檢測工具來實驗看看，底下先整理結果

使用 sync.Mutex
使用 single queue
使用 multiple queue
使用 optimistic concurrency 解決方案
使用 single queue + optimistic concurrency 解決方案
使用 multiple queue + optimistic concurrency 解決方案

直接給數據看看

	max Latencies	mean Latencies	user account
sync lock	26.250468944s	13.171447347s	1
optimistic lock	5.016707396s	1.903748023s	1
single queue	66.078117ms	763.662µs	1
multiple queue	49.270982ms	789.131µs	100
optimistic single queue	139.045488ms	1.297197ms	1
optimistic multiple queue	51.268963ms	924.951µs	100

如果只需要執行單一服務，可以選擇 multiple queue，這不是最好的解法，要執行多個服務，請務必使用 optimistic multiple queue

結論

詳細的程式碼都有放在 go-transaction-example，歡迎大家拿去測試看看。最後宣傳一下自己最近開的 Go 語言課程，限時特價 $1600 如果想趁這機會踏入 Go 語言，可以透過此線上課程學到基礎實戰，包含本片的的影音教學。

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