Go 獲取隨機數是開發中經常會用到的功能, 不過這個里面還是有一些坑存在的, 本文將完全剖析 Go math/rand, 讓你輕松使用 Go Rand.

開篇一問: 你覺得 rand 會 panic 嗎 ?

源碼剖析

math/rand 源碼其實很簡單, 就兩個比較重要的函數

func (rng *rngSource) Seed(seed int64) {
	rng.tap = 0
	rng.feed = rngLen - rngTap

	//...
	x := int32(seed)
	for i := -20; i  rngLen; i++ {
		x = seedrand(x)
		if i >= 0 {
			var u int64
			u = int64(x)  40
			x = seedrand(x)
			u ^= int64(x)  20
			x = seedrand(x)
			u ^= int64(x)
			u ^= rngCooked[i]
			rng.vec[i] = u
		}
	}
}

這個函數就是在設置 seed, 其實就是對 rng.vec 各個位置設置對應的值. rng.vec 的大小是 607.

func (rng *rngSource) Uint64() uint64 {
	rng.tap--
	if rng.tap  0 {
		rng.tap += rngLen
	}

	rng.feed--
	if rng.feed  0 {
		rng.feed += rngLen
	}

	x := rng.vec[rng.feed] + rng.vec[rng.tap]
	rng.vec[rng.feed] = x
	return uint64(x)
}

我們在使用不管調用 Intn(), Int31n() 等其他函數, 最終調用到就是這個函數. 可以看到每次調用就是利用 rng.feed rng.tap 從 rng.vec 中取到兩個值相加的結果返回了. 同時還是這個結果又重新放入 rng.vec.

在這里需要注意使用 rng.go 的 rngSource 時, 由于 rng.vec 在獲取隨機數時會同時設置 rng.vec 的值, 當多 goroutine 同時調用時就會有數據競爭問題. math/rand 采用在調用 rngSource 時加鎖 sync.Mutex 解決.

func (r *lockedSource) Uint64() (n uint64) {
	r.lk.Lock()
	n = r.src.Uint64()
	r.lk.Unlock()
	return
}

另外我們能直接使用 rand.Seed(), rand.Intn(100), 是因為 math/rand 初始化了一個全局的 globalRand 變量.

var globalRand = New(lockedSource{src: NewSource(1).(*rngSource)})

func Seed(seed int64) { globalRand.Seed(seed) }

func Uint32() uint32 { return globalRand.Uint32() }

需要注意到由于調用 rngSource 加了鎖, 所以直接使用 rand.Int32() 會導致全局的 goroutine 鎖競爭, 所以在高并發場景時, 當你的程序的性能是卡在這里的話, 你需要考慮利用 New(lockedSource{src: NewSource(1).(*rngSource)}) 為不同的模塊生成單獨的 rand. 不過根據目前的實踐來看, 使用全局的 globalRand 鎖競爭并沒有我們想象中那么激烈. 使用 New 生成新的 rand 里面是有坑的, 開篇的 panic 就是這么產生的, 后面具體再說.

種子(seed)到底起什么作用 ?

func main() {
	for i := 0; i  10; i++ {
		fmt.Printf("current:%d\n", time.Now().Unix())
		rand.Seed(time.Now().Unix())
		fmt.Println(rand.Intn(100))
	}
}

結果:

current:1613814632
65
current:1613814632
65
current:1613814632
65
...

這個例子能得出一個結論: 相同種子，每次運行的結果都是一樣的. 這是為什么呢?

在使用 math/rand 的時候, 一定需要通過調用 rand.Seed 來設置種子, 其實就是給 rng.vec 的 607 個槽設置對應的值. 通過上面的源碼那可以看出來, rand.Seed 會調用一個 seedrand 的函數, 來計算對應槽的值.

func seedrand(x int32) int32 {
	const (
		A = 48271
		Q = 44488
		R = 3399
	)

	hi := x / Q
	lo := x % Q
	x = A*lo - R*hi
	if x  0 {
		x += int32max
	}
	return x
}

這個函數的計算結果并不是隨機的, 而是根據 seed 實際算出來的. 另外這個函數并不是隨便寫的, 是有相關的數學證明的.

這也導致了相同的 seed, 最終設置到 rng.vec里面的值是相同的, 通過 Intn 取出的也是相同的值

我遇到的那些坑

1. rand panic

文章開頭的截圖就是項目開發中使用別人封裝的底層庫, 在某天出現的 panic. 大概實現的代碼

// random.go

var (
	rrRand = rand.New(rand.NewSource(time.Now().Unix()))
)

type Random struct{}

func (r *Random) Balance(sf *service.Service) ([]string, error) {
	// .. 通過服務發現獲取到一堆ip+port, 然后隨機拿到其中的一些ip和port出來
	randIndexes := rrRand.Perm(randMax)

	// 返回這些ip 和port
}

這個 Random 會被并發調用, 由于 rrRand 不是并發安全的, 所以就導致了調用 rrRand.Perm 時偶爾會出現 panic 情況.

在使用 math/rand 的時候, 有些人使用 math.Intn() 看了下注釋發現是全局共享了一個鎖, 擔心出現鎖競爭, 所以用 rand.New 來初始化一個新的 rand, 但是要注意到 rand.New 初始化出來的 rand 并不是并發安全的.

修復方案: 就是把 rrRand 換成了 globalRand, 在線上高并發場景下, 發現全局鎖影響并不大.

2. 獲取的都是同一個機器

同樣也是底層封裝的 rpc 庫, 使用 random 的方式來流量分發, 在線上跑了一段時間后, 流量都路由到一臺機器上了, 導致服務直接宕機. 大概實現代碼:

func Call(ctx *gin.Context, method string, service string, data map[string]interface{}) (buf []byte, err error) {
	ins, err := ral.GetInstance(ctx, ral.TYPE_HTTP, service)
	if err != nil {
		// 錯誤處理
	}
	defer ins.Release()

	if b, e := ins.Request(ctx, method, data, head); e == nil {
		// 錯誤處理
	}
	// 其他邏輯, 重試等等
}

func GetInstance(ctx *gin.Context, modType string, name string) (*Instance, error) {
	// 其他邏輯..

	switch res.Strategy {
	case WITH_RANDOM:
		if res.rand == nil {
			res.rand = rand.New(rand.NewSource(time.Now().Unix()))
		}
		which = res.rand.Intn(res.count)
	case 其他負載均衡查了
	}

	// 返回其中一個ip和port
}

引起問題的原因: 可以看出來每次請求到來都是利用 GetInstance 來獲取一個 ip 和 port, 如果采用 Random 方式的流量負載均衡, 每次都是重新初始化一個 rand. 我們已經知道當設置相同的種子，每次運行的結果都是一樣的. 當瞬間流量過大時, 并發請求 GetInstance, 由于那一刻 time.Now().Unix() 的值是一樣的, 這樣就會導致獲取到隨機數都是一樣的, 所以就導致最后獲取到的 ip, port都是一樣的, 流量都分發到這臺機器上了.

修復方案: 修改成 globalRand 即可.

rand 未來期望

說到這里基本上可以看出來, 為了防止全局鎖競爭問題, 在使用 math/rand 的時候, 首先都會想到自定義 rand, 但是就容易整出來莫名其妙的問題.

為什么 math/rand 需要加鎖呢?

大家都知道 math/rand 是偽隨機的, 但是在設置完 seed 后, rng.vec 數組的值基本上就確定下來了, 這明顯就不是隨機了, 為了增加隨機性, 通過 Uint64() 獲取到隨機數后, 還會重新去設置 rng.vec. 由于存在并發獲取隨機數的需求, 也就有了并發設置 rng.vec 的值, 所以需要對 rng.vec 加鎖保護.

使用 rand.Intn() 確實會有全局鎖競爭問題, 你覺得 math/rand 未來會優化嗎? 以及如何優化? 歡迎留言討論

到此這篇關于一文完全掌握 Go math/rand(源碼解析)的文章就介紹到這了,更多相關Go math rand內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！