本篇文章带大家聊聊Golang的协程泄露，介绍一下Go怎么预防泄露，希望对大家有所帮助！
协程在Go里面是一个常见的概念，伴随着Go程序的生命周期开始至结束。今天来细聊Go的协程泄露。【相关推荐：Go视频教程】
关于协程泄露很多时候我们往往会忽略它，直到机器资源负载异常才引起重视。 之前排除生产环境异常的时候，曾经遇到过go程序内存泄露的场景，内存泄漏和协程泄露有很大关系，本质上都是资源不回收导致的。
这里列举一个典型的泄露案例：
func JumpForSignal() int {
ch := make(chan int)
go func() {
ch <- bizMtx
}()
go func() {
ch <- bizMtx
}()
go func() {
ch <- bizMtx
}()
//一有输入立刻返回
return <-ch
}
func main() {
// ...
JumpForSignal()
// ...
}事后分析这个demo可以得知，这个函数调用会阻塞两个子协程，预期只有一个协程会正常退出。
既然存在协程泄露，我们在日常工作怎么避免或者发现它呢？下面我们列举几个思路。
由于Go是自带GC的语言，很多时候写代码不需要关心变量的资源释放，不像C程序员变量申请之后需要在结束处释放。但是Go的chan在使用时候是有一些准则的，当确定chan不再使用时候，可以在输出方进行close，避免其他协程还在等待该chan的输出。
找到泄露的协程，第一个能够想到的是协程数量，当你的函数处理逻辑比较简单，除了主协程之外，预期协程应该都在结束前返回，可以在main函数结束处调用runtime包的函数：
// NumGoroutine returns the number of goroutines that currently exist.
func NumGoroutine() int {
return int(gcount())
}通过它可以返回当前协程总数量：
func Count() {
fmt.Printf("Number of goroutines:%d\n", runtime.NumGoroutine())
}
func main() {
defer Count()
Count()
JumpForSignal()
}输出：
Number of goroutines:1 Number of goroutines:3
还有一种比较常见定位协程的形式，在Go里面，可以用于分析协程函数的上下文，常见的比如go自带的pprof也是通过这种方式获取，实际案例中，条件允许的情况可以开启pprof方便分析。
下面来看一个示例，我们在上面的例子加一个http端口监听，用于接入go自带的pprof分析工具。
随后在浏览器输入：
http://localhost:8899/debug/pprof/goroutine?debug=1
可以得到整个程序的协程列表：
goroutine profile: total 7 1 @ 0x165eb6 0x126465 0x126235 0x29341e 0x19de01 # 0x29341d pixelgo/leak.JumpForSignal.func1+0x3d F:/code/pixelGo/src/pix-demo/leak/leak.go:24 1 @ 0x165eb6 0x126465 0x126235 0x29347e 0x19de01 # 0x29347d pixelgo/leak.JumpForSignal.func2+0x3d F:/code/pixelGo/src/pix-demo/leak/leak.go:28 1 @ 0x165eb6 0x15bb3d 0x1975a5 0x228d05 0x229d8d 0x22c40d 0x321765 0x33437c 0x447c89 0x285239 0x285606 0x4493f3 0x450da8 0x19de01 # 0x1975a4 internal/poll.runtime_pollWait+0x64 D:/dev/go1.16/src/runtime/netpoll.go:227 # 0x228d04 internal/poll.(*pollDesc).wait+0xa4 D:/dev/go1.16/src/internal/poll/fd_poll_runtime.go:87 # 0x229d8c internal/poll.execIO+0x2ac D:/dev/go1.16/src/internal/poll/fd_windows.go:175 # 0x22c40c internal/poll.(*FD).Read+0x56c // ...
结论是：当前程序一共有7个协程，可以看出分别有1个协程分配在F:/code/pixelGo/src/pix-demo/leak/leak.go:24 和F:/code/pixelGo/src/pix-demo/leak/leak.go:28，正是上文泄露的代码块。
有时候还可以多维度去分析，比如输入：
http://localhost:8899/debug/pprof/goroutine?debug=2
可以通过协程后面的标签,看到当前协程的不同状态，running/io wait/chan send
goroutine 9 [running]:
runtime/pprof.writeGoroutineStacks(0x7f7d00, 0xc0000aa000, 0x0, 0x0)
D:/dev/go1.16/src/runtime/pprof/pprof.go:693 +0xc5
net/http/pprof.handler.ServeHTTP(0xc000094011, 0x9, 0x7fba40, 0xc0000aa000, 0xc000092000)
//..
goroutine 1 [IO wait]:
internal/poll.runtime_pollWait(0x223debb10d8, 0x72, 0xc000152f48)
D:/dev/go1.16/src/runtime/netpoll.go:227 +0x65
internal/poll.(*pollDesc).wait(0xc0001530b8, 0x72, 0x93b400, 0x0, 0x0)
//...
goroutine 6 [chan send]:
pixelgo/rout.JumpForSignal.func1(0xc000053800)
F:/code/pixelGo/src/pix-demo/rout/leak.go:25 +0x10e
created by pixelgo/rout.JumpForSignal
F:/code/pixelGo/src/pix-demo/rout/leak.go:23 +0x71
goroutine 7 [chan send]:
pixelgo/rout.JumpForSignal.func2(0xc000053800)
F:/code/pixelGo/src/pix-demo/rout/leak.go:30 +0x10e
created by pixelgo/rout.JumpForSignal
F:/code/pixelGo/src/pix-demo/rout/leak.go:28 +0x93接下来我们来探索协程标识：协程id，在Go中，每个运行的协程都会分配一个协程id，一个常见的方式是从函数运行栈获取，引用之前网上其他同学的写法：
func main() {
fmt.Println(getGID())
}
func getGID() uint64 {
b := make([]byte, 64)
b = b[:runtime.Stack(b, false)]
b = bytes.TrimPrefix(b, []byte("goroutine "))
b = b[:bytes.IndexByte(b, ' ')]
n, _ := strconv.ParseUint(string(b), 10, 64)
return n
}我们来看看runtime.stack() 会返回什么呢，其中真实内容是这样的：
goroutine 21 [running]: leaktest.interestingGoroutines(0xdb9980, 0xc00038e018, 0x0, 0x0, 0x0) F:/code/pixelGo/src/leaktest/leaktest.go:81 +0xbf leaktest.CheckContext(0xdbe398, 0xc000108040, 0xdb9980, 0xc00038e018, 0x0) F:/code/pixelGo/src/leaktest/leaktest.go:141 +0x6e leaktest.CheckTimeout(0xdb9980, 0xc00038e018, 0x3b9aca00, 0x0) F:/code/pixelGo/src/leaktest/leaktest.go:127 +0xe5 leaktest.TestCheck.func8(0xc000384780) F:/code/pixelGo/src/leaktest/leaktest_test.go:122 +0xaf testing.tRunner(0xc000384780, 0xc000100050) D:/dev/go1.16/src/testing/testing.go:1193 +0x1a3 created by testing.(*T).Run D:/dev/go1.16/src/testing/testing.go:1238 +0x63c goroutine 1 [chan receive]: testing.(*T).Run(0xc000037080, 0xd8486a, 0x9, 0xd9ebc8, 0x304bd824304bd800) D:/dev/go1.16/src/testing/testing.go:1239 +0x66a testing.runTests.func1(0xc000036f00) D:/dev/go1.16/src/testing/testing.go:1511 +0xbd testing.tRunner(0xc000036f00, 0xc00008fc00) D:/dev/go1.16/src/testing/testing.go:1193 +0x1a3 testing.runTests(0xc0000040d8, 0xf40460, 0x5, 0x5, 0x0, 0x0, 0x0, 0x21cbf1c0100) D:/dev/go1.16/src/testing/testing.go:1509 +0x448 testing.(*M).Run(0xc0000c0000, 0x0) D:/dev/go1.16/src/testing/testing.go:1417 +0x514 main.main() _testmain.go:51 +0xc8
可以发现这个栈和我们运行panic抛出的信息非常类似，需要注意的是，通过这种方式获取协程id并不是一个高效的方式。
实际生产使用过程并不提倡，值得一提的是，为了方便我们更好的定位问题上下文，有时候日志框架又需要我们打印出当前协程id。
比如这是一个生产案例日志输出：
// gid-1号协程用于初始化资源
[0224/162532.310:INFO:gid-1:yx_trace.go:66] cfg:&{ false false [] 0xc000295140 0xc0001d4e00 <nil> <nil> <nil>}
[0224/162532.320:INFO:gid-1:main.go:50] GameRoom Startup->
[0224/162532.320:INFO:gid-1:config_manager.go:107] configManager SetHttpListenAddr:8080
[0224/162532.320:INFO:gid-1:room_manager.go:57] roomManager Startup
[0224/162532.323:INFO:gid-1:room_manager.go:72] roomManager initPrx.
[0224/162532.330:INFO:gid-1:bootstrap.go:153] GameRoom START ok.
// gid-60号协程分配用于启动HTTP Server
[0224/162533.277:INFO:gid-60:expose.go:36] Start for HTTP server...
[0224/162533.277:INFO:gid-60:expose.go:39] register for debug server...往往日志框架是力求对业务性能影响最低的，既然有性能顾虑，那么它是怎么获取协程id的呢？只能曲线救国了。
还有一个解法，其实在Go中，每个协程绑定的系统线程结构中，有一个g指针，拿到g指针的信息之后，根据g指针结构的偏移量(注意不同go版本可能不同)，指定获取id。
通过协程绑定的g指针，这里参考《Go高级编程》的做法
// 记录各个版本的偏移量
var offsetDictMap = map[string]int64{
"go1.12": 152,
"go1.12.1": 152,
"go1.12.2": 152,
"go1.12.3": 152,
"go1.12.4": 152,
"go1.12.5": 152,
"go1.12.6": 152,
"go1.12.7": 152,
"go1.13": 152,
"go1.14": 152,
"go1.16.12": 152,
}
// offset for go1.12
var goid_offset uintptr = 152
//go:nosplit
func getG() interface{}
func GoId() int64
// 部分汇编代码
// func getGptr() unsafe.Pointer
TEXT ·getGptr(SB), NOSPLIT, $0-8
MOVQ (TLS), BX
MOVQ BX, ret+0(FP)
RET
TEXT ·GoId(SB),NOSPLIT,$0-8
NO_LOCAL_POINTERS
MOVQ ·goid_offset(SB),AX
// get runtime.g
MOVQ (TLS),BX
ADDQ BX,AX
MOVQ (AX),BX
MOVQ BX,ret+0(FP)
RET这里点到为止，大概思路是这样。
我们来简单测试下两种获取go协程id方式性能差距：
// BenchmarkGRtId-8 1000000000 0.0005081 ns/op
func BenchmarkGRtId(b *testing.B) {
for n := 0; n < 1000000000; n++ {
// runtime获取协程id
getGID()
}
}
// BenchmarkGoId-8 1000000000 0.05731 ns/op
func BenchmarkGoId(b *testing.B) {
for n := 0; n < 1000000000; n++ {
// 汇编方式获取
GoId()
}
}可以看到通过汇编方式获取协程id的方式性能更优，相差几个数量级。
上面列举了几个定位协程信息的方法，那么在协程泄露之前有没有其他方式对程序的go协程进行管控呢，有个做法是使用强大的channel坐下限制。
这里先提供一个简单的思路，即再包装一层channel进行保护，
// 限制数量
var LIMIT_G_NUM = make(chan struct{}, 100)
// 需要自定义的处理逻辑
type HandleFun func()
func AsyncGoForHandle(fn HandleFun) {
// 计数加一
LIMIT_G_NUM <- struct{}{}
go func() {
defer func() {
if err := recover(); err != nil {
log.Fatalf("AsyncGoForHandle recover from err: %v", err)
}
// 回收计数
<-LIMIT_G_NUM
}()
// 处理逻辑
fn()
}()
}上面的思路比较简单，相信大家能看懂，每次需要异步创建协程只要调用AsyncGoForHandle()函数即可，不足之处可能是处理逻辑HandleFun()不够通用，需要自己定义具体实现。
还有一种方式，就是引入协程池的概念，这里的池子和数据库连接池有点像，即一开始就预创建好，业务层只要负责提交数据，业界已经有不少成熟的封装。
之前看到社区有一个封装得比较完善的协程池tunny，代码行数不多，我们来试着拆解分析一下代码，项目地址：https://github.com/Jeffail/tunny
1、定义处理逻辑接口：
type Worker interface {
// 自定义逻辑实现，开发者只需要关心入参和出参
Process(interface{}) interface{}
}2、包装worker的输入源workRequest
type workerWrapper struct {
// 注入内部实现逻辑
worker Worker
interruptChan chan struct{}
// 请求来源workRequest
reqChan chan<- workRequest
// ...
}3、输入源结构
type workRequest struct {
// 输入
jobChan chan<- interface{}
// 处理结果，即worker.Process()的返回值
retChan <-chan interface{}
// ...
}4、编写实现类：
我们知道Go的接口遵循鸭子模型： 只要它表现得像个鸭子，它就是鸭子
// Worker实现类
type closureWorker struct {
processor func(interface{}) interface{}
}
func (w *closureWorker) Process(payload interface{}) interface{} {
return w.processor(payload)
}5、定义工作池结构
type Pool struct {
queuedJobs int64
// 成员函数，用于"鸭子"实体
ctor func() Worker
workers []*workerWrapper
reqChan chan workRequest
workerMut sync.Mutex
}
func NewFunc(n int, f func(interface{}) interface{}) *Pool {
return New(n, func() Worker {
return &closureWorker{
// 传入真正的实现模块
processor: f,
}
})
}
func New(n int, ctor func() Worker) *Pool {
p := &Pool{
ctor: ctor,
reqChan: make(chan workRequest),
}
// 批量创建协程，监听处理来自reqChan的任务
p.SetSize(n)
return p
}相关实体结构如下，配合源码阅读就比较清晰了。
这个框架相当于把协程预先创建好做了池化，随后业务层只需要源源不断把"加工数据"输入到workRequest这个chan即可，也就是process()函数，process()模块会把数据输入到内部channel进行处理，池中的worker会进行加工。
这种工厂模式还是值得借鉴的，Go也有很多成熟框架使用了这种写法。
引用原项目README.md的用法示例：
numCPUs := runtime.NumCPU()
pool := tunny.NewFunc(numCPUs, func(payload interface{}) interface{} {
var result []byte
// 关心业务层的输入、输出即可
result = wrapSomething()
return result
})
defer pool.Close()
http.HandleFunc("/work", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
input, err := ioutil.ReadAll(r.Body)
if err != nil {
http.Error(w, "Internal error", http.StatusInternalServerError)
}
defer r.Body.Close()
// 提交任务给Process
result := pool.Process(input)
w.Write(result.([]byte))
})
http.ListenAndServe(":8080", nil)Go协程有几个内置信息，协程id、协程栈、协程状态(running/io wait/chan send)，通过这些信息可以帮助我们一定程度的避免或者定位问题
Go里面创建协程只需要一个Go关键字，但是要合理回收却很关键，必要时可以用协程池做限制
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