在我们谈论协程(Goroutines)泄漏之前，我们先看看并发编程的概念。并发编程处理程序的并发执行。多个连续流任务通过并发编程同时执行，得到更快的执行完成。对于运行在多核处理器上的现代软件，并发编程是必要的，它有助于更好地利用多核处理器的功能，实现更快的并发/并行程序。

协程 (Goroutines)

协程实现了并发执行，协程是Go运行时轻量级线程，协程和线程之间并无一对一的关系，协程由Go管理调度，运行在不同的线程上。Go协程的设计隐藏了许多线程创建和管理方面的复杂工作。

关于并发/并行程序，并发程序可能是并行的，也可能不是。并行是一种通过使用多处理器以提高速度的能力。一个设计良好的并发程序在并行方面的表现也非常出色。在Go语言中，为了使你的程序可以使用多个核心运行，这时协程就真正的是并行运行了，你必须使用GOMAXPROCS变量。详细参考：https://github.com/Unknwon/the-way-to-go_ZH_CN/blob/master/eBook/14.1.md

同步 (synchronize)

进程、线程、协程协作都有一个共同的目标：同步和通讯。

Go语言中，Channels用于协程的同步。传统线程模式通讯是共享内存。Go鼓励使用Channel在协程之间传递引用，而不是显式地使用锁来协调对共享数据的访问。 这种方法确保在给定时间只有一个goroutine可以访问数据。

如下面的例子所示，每个worker执行完成后，他们需要与main协程协作，将返回结果通过channels传递给main协程，之后main协程退出程序。

同步出错

请注意，每次使用go关键字时，Go例程将如何退出。有时候同步可能出现错误，导致一些goroutine永远等待。在Go语言中，如下情况可能导致同步出错：

Channel没有接受者

没有一个接受者来接受发送者发送的数据，Channel是阻塞的。没有接受者的Channel会引起程序挂起。下面的例子，ch1没有接受者，将导致Channel是阻塞的。

package main

import "fmt"

func main() {

ch1 :=make(chanint)

go pump(ch1)// pump hangs

fmt.Println(<-ch1)// prints only 0

}

funcpump(chchanint) {

fori :=0; ; i++ {

ch <- i

}

}

Channel没有写入者

如下情况会出现channel没有写入者的情况，会出现goroutine泄漏。

例 1: for-select

for {

select {

case <-c:

// process here

}

}

例 2: channel循环

go func() {

for range ch { }

}()

例3: 演示tasks循环，导致channel没有写入者，需要主程序调用close(tasks)来避免goroutine泄漏问题。

package main

import "fmt"

func concurrency() {

// lets first create a channel with a buffer

tasks := make(chan string, 20)

// create another one to receive the results

results := make(chan string, 20)

workers := []int{1, 2, 3, 4}

// inserting tasks inside the channel

for task := 0; task < 10; task++ {

tasks <- fmt.Sprintf("Task %d", task)

}

for _, w := range workers {

// starging one goroutine for each worker

go work(w, tasks, results)

}

close(tasks)

// lets print the resutls

fmt.Println("Will print the results")

for res := 0; res < 10; res++ {

fmt.Println("Result:", <-results)

}

}

func work(workerID int, tasks chan string, results chan string) {

// worker will block util a new task arrives in the channel

for t := range tasks {

// simple task as example

results <- fmt.Sprintf("Worker %d got %v", workerID, t)

}

}

func main() {

concurrency()

}

好的做法

使用timeOut

timeout := make(chan bool, 1)

go func() {

time.Sleep(1e9) // one second

timeout <- true

}()

select {

case <- ch:

// a read from ch has occurred

case <- timeout:

// the read from ch has timed out

}           OR select {

case res := <-c1:

fmt.Println(res)

case <-time.After(time.Second * 1):

fmt.Println("timeout 1")

}

使用Golang context package

Golang context package可以用来优雅地结束例程甚至超时

泄漏检测

仪器（instrumentation）端点

检测Web服务器泄漏的办法是添加仪器端点，并将其与负载测试一起使用。

// get the count of number of go routines in the system.

func countGoRoutines() int {

returnruntime.NumGoroutine()

}

func getGoroutinesCountHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

// Get the count of number of go routines running.

count := countGoRoutines()

w.Write([]byte(strconv.Itoa(count)))

}

func main() {

http.HandleFunc("/_count", getGoroutinesCountHandler)

}

在负载测试之前和之后，通过仪器端点响应在系统中存在的goroutines数量。以下是负载测试程序的流程：

Step 1: Call the instrumentation endpoint and get the count of number of goroutines alive in your webserver.

Step 2: Perform load test.Lets the load be concurrent.

for i := 0; i < 100 ; i++ {

go callEndpointUnderInvestigation()

}

Step 3: Call the instrumentation endpoint and get the count of number of goroutines alive in your webserver.

如果负载测试后系统中存在异常增加的goroutine数量，则证明存在泄漏。这是一个具有漏洞端点的Web服务器的小例子。 通过简单的测试我们可以确定服务器是否存在泄漏。

// First run the leaky server $ go run leaky-server.go

// Run the load test now.$ go run load.go

3 Go routines before the load test in the system.

54 Go routines after the load test in the system.

您可以清楚地看到，通过50个并发请求到泄漏端点，系统中增加了50个程序。

让我们再次运行负载测试。

$ go run load.go

53 Go routines before the load test in the system.

104 Go routines after the load test in the system.

很清楚，在每次运行的负载测试中，服务器中的执行次数都在增加，而不是下降。 这是一个明显的泄漏证据。

识别泄漏的起因

使用栈跟踪端点

一旦发现Web服务器中存在泄漏，需要确定泄漏的来源。可以通过添加返回Web服务器的栈跟踪端点可以帮助识别泄漏的来源。

import (

"runtime/debug"

"runtime/pprof"

)

func getStackTraceHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

stack := debug.Stack()

w.Write(stack)

pprof.Lookup("goroutine").WriteTo(w, 2)

}

func main() {

http.HandleFunc("/_stack", getStackTraceHandler)

}

在确定泄漏的存在之后，使用端点在负载之前和之后获取栈跟踪信息，以识别泄漏的来源。

将栈跟踪工具添加到泄漏服务器并再次执行负载测试。

如下栈跟踪信息清楚地指出泄漏的震中：

// First run the leaky server$ go run leaky-server.go

// Run the load test now.$ go run load.go

3 Go routines before the load test in the system.

54 Go routines after the load test in the system. goroutine 149 [chan send]:

main.sum(0xc420122e58, 0x3, 0x3, 0xc420112240)

/home/karthic/gophercon/count-instrument.go:39 +0x6c

created by main.sumConcurrent

/home/karthic/gophercon/count-instrument.go:51 +0x12b

goroutine 243 [chan send]:

main.sum(0xc42021a0d8, 0x3, 0x3, 0xc4202760c0)

/home/karthic/gophercon/count-instrument.go:39 +0x6c

created by main.sumConcurrent

/home/karthic/gophercon/count-instrument.go:51 +0x12b

goroutine 259 [chan send]:

main.sum(0xc4202700d8, 0x3, 0x3, 0xc42029c0c0)

/home/karthic/gophercon/count-instrument.go:39 +0x6c

created by main.sumConcurrent

/home/karthic/gophercon/count-instrument.go:51 +0x12b

goroutine 135 [chan send]:

main.sum(0xc420226348, 0x3, 0x3, 0xc4202363c0)

/home/karthic/gophercon/count-instrument.go:39 +0x6c

created by main.sumConcurrent

/home/karthic/gophercon/count-instrument.go:51 +0x12b

goroutine 166 [chan send]:

main.sum(0xc4202482b8, 0x3, 0x3, 0xc42006b8c0)

/home/karthic/gophercon/count-instrument.go:39 +0x6c

created by main.sumConcurrent

/home/karthic/gophercon/count-instrument.go:51 +0x12b

goroutine 199 [chan send]:

main.sum(0xc420260378, 0x3, 0x3, 0xc420256480)

/home/karthic/gophercon/count-instrument.go:39 +0x6c

created by main.sumConcurrent

/home/karthic/gophercon/count-instrument.go:51 +0x12b

........

使用profiling

由于泄漏的goroutine通常被阻止去尝试读取或写入channel或甚至可能睡眠，profilling分析将帮助识别泄漏的起因。参见benchmarks and profiling谈论基准测试和分析，或https://github.com/Unknwon/the-way-to-go_ZH_CN/blob/master/eBook/13.10.md。

避免泄漏，赶早不赶晚

单元测试和功能测试中使用instrument机制可以帮助早期识别泄漏。计数试验前后的goroutine数。

func TestMyFunc() {

// get count of go routines. perform the test.

// get the count diff.

// alert if there's an unexpected rise.

}

测试中的栈差异

栈差异是一个简单的程序，它在测试之前和之后对栈跟踪进行差异比较，并在任何不期望的goroutine遗留的系统情况下发出警报。 将将其与单元测试和功能测试集成，可以帮助在开发过程中识别泄漏。

import (

github.com/fortytw2/leaktest

)

func TestMyFunc(t *testing.T) {

defer leaktest.Check(t)()

go func() {

for {

time.Sleep(time.Second)

}

}()

}

安全设计

当系统受到一个端点/服务受到泄漏或资源中断影响的时候，微服务架构的服务做为独立容器/过程运行可以保护整个系统。推荐使用容器编排工具，如Kubernetes，Mesosphere和Docker Swarm。

Goroutine泄漏就像慢性自杀。设想获取整个系统的栈跟踪，并尝试识别哪些服务导致数百个服务中的泄漏！ 真的吓人!!!! 他们在一段时间浪费你的计算资源，慢慢积累，你甚至不会注意到。 真的很重要去意识到泄漏并尽早调试它们！

Go will make you love programming again. I promise.

Go会让你再次爱编程。 我承诺。

参考：

《The Way to Go》中文译本《Go入门指南》https://github.com/Unknwon/the-way-to-go_ZH_CN

Debugging go routine leaks:https://youtu.be/hWo0FEVr92A

https://github.com/fortytw2/leaktest

http://www.tuicool.com/articles/2AZf63J

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