[Golang] 讓 Goroutine Debug 變得更簡單

#goroutine #golang #OOM #concurrency

在進行多執行緒開發的時候，最害怕的遇到的四件事情：

Deadlock: process 之間都在等待資源釋出，但沒有process 可以釋出資源導致系統停擺
CPU usage is high, but it is expected to be low:
系統因為process 異常使用cpu，通常是由於goroutine 沒有被release 造成的堆積效應，使得預期cpu usage 應要降低，但卻維持高位
RAM usage is high, but it is expected to be low.
造成原因通常有兩個，1. process 沒有正確的release 造成 CPU & RAM 使用率居高不下. 2. codebase design variable problem.
Linux Out-Of-Memory Killer
過度佔用 os 的 RAM，Process 會因為被系統判斷為不健康的程式，直接被系統刪除。常會在Database or Reverse proxy 使用上會出現。

這篇文章主要介紹，要如何避免上述狀況，以及要如何debug 的經驗分享。

Debug Tools

Golang tool pprof 這是一個官方提供的工具，可以透過圖形的方式將Runtime 的程式進一步用圖形化的方式顯現，ex Gorountine counts, Memory usage by package 這些都相當方便，提供給大家參考。

Monitor Tools
- NewRelic:
這是一個類似 ELK 的 monitor，他可以很輕鬆的建置並偵測到 CPU & Memory 等 Matrix 的資訊，如果是自己的 side project 很推薦使用，因為他有 100GB 每月使用量，比起你自架來得省事省時間。但 ELK 也是很推薦，畢竟是 open source 但需要考慮的事情就會變多，ex database storage size, data rotation time, Infra Problems。
Deployment Tools: 使用K8s, Docker 等等的工具進行deployment 是一個容易控管Program 的選擇，每種 Deployments 都有相應的 Health checking 機制，可以針對各種異常，進行緊急處理的機制。

UseCases

實驗環境：使用Mac Book M1 Pro, 在 golang:1.19-alpine3.17 Container 中進行測試

以下舉例，容易造成問題的幾種用法：

Deadlock

Golang Mutex use:在使用的過程中，容易會有double lock 的狀況，如下程式碼 ReadValue 在 UpdateValue 都在一開始使用時，就先lock 住，導致執行UpdateValue時，ReadValue無法成功被執行。

package article

import (
	"fmt"
	"sync"
	"testing"
)

type MutexExample struct {
	lock   sync.Mutex
	ArrInt []int
}

func (m *MutexExample) UpdateValue(idx, val int) {
	m.lock.Lock()
	defer m.lock.Unlock()
	// here we are double lock
	v := m.ReadValue(idx)
	if v == 0 {
		m.InsetValue(val)
	} else {
		m.ArrInt[idx-1] = val
	}
}

func (m *MutexExample) InsetValue(val int) int {
	m.lock.Lock()
	defer m.lock.Unlock()
	m.ArrInt = append(m.ArrInt, val)
	return len(m.ArrInt)
}

func (m *MutexExample) ReadValue(idx int) int {
	m.lock.Lock()
	defer m.lock.Unlock()
	return m.ArrInt[idx-1]
}

func TestMutexArticle(t *testing.T) {
	m := &MutexExample{
		ArrInt: make([]int, 0),
	}
	idx := m.InsetValue(1)
	fmt.Println("idx= ", idx)
	val := m.ReadValue(idx)
	fmt.Println("val= ", val)

	m.UpdateValue(idx, 2)
}

Golang Channel and Mutex Lock is interactive use
當mutex 跟 channel 一起使用的時候，容易造成互相等待導致deadlock 產生，func 保持單一職責原則，不要混著用導致deadlock 產生。
Golang Channel and Mutex Lock is interactive use
當mutex 跟 channel 一起使用的時候，容易造成互相等待導致deadlock 產生，func 保持單一職責原則，不要混著用導致deadlock 產生。

package article

import (
	"fmt"
	"sync"
	"testing"
)

type MutexChannelExample struct {
	lock    sync.Mutex
	ArrInt  []int
	updated chan bool
}

func (m *MutexChannelExample) InsetValue(val int) {
	m.lock.Lock()
	defer m.lock.Unlock()
	m.ArrInt = append(m.ArrInt, val)
	m.updated <- true
}

func (m *MutexChannelExample) ReadValue() int {
	m.lock.Lock()
	defer m.lock.Unlock()
	return m.ArrInt[len(m.ArrInt)-1]
}

func TestMutexChannelExample(t *testing.T) {
	m := &MutexChannelExample{
		ArrInt:  make([]int, 0),
		updated: make(chan bool),
	}
	go func() {
		for <-m.updated {
			// When m.ReadValue() is called, it will lock. However, in
			// line 44, m.InsetValue inputs a bool into the channel. 
			// Consequently, line 19 waits for the value to be 
			// retrieved and released, triggering another call to 
			// m.ReadValue(), which results in a deadlock.
			fmt.Println(m.ReadValue())
		}
	}()
	for i := 0; i < 10; i++ {
		m.InsetValue(i)
		fmt.Println("do once ===>")
	}
}

CPU & RAM usage is high, but it is expected to be low

在使用 Time 套件的時候，需要非常小心，以time.Tick為例，當他沒有被執行完成的時候，不會觸發 garbage recycle 所以cpu 不會被release 因此 cpu memory 都不會因為func結束而釋出資源。

package article

import (
	"fmt"
	"runtime"
	"testing"
	"time"
)

type TickUsageExample struct {
}

func (e *TickUsageExample) RaiseGoroutine(c chan bool) {
	go func() {
		time.Sleep(time.Microsecond * 900)
		c <- true
	}()
	select {
	case <-time.Tick(time.Second):
		return
	case <-c:
		return
	}
}

func TestTickUsageExample(t *testing.T) {
	forever := make(chan bool)
	ex := TickUsageExample{}
	for i := 0; i < 1; i++ {
		go ex.RaiseGoroutine(make(chan bool))
	}
	fmt.Println("goruntine number:= ", runtime.NumGoroutine())
	time.Sleep(time.Second)
	fmt.Println("goruntine number:= ", runtime.NumGoroutine())
	<-forever
}

Linux Out-Of-Memory Killer

當我們使用記憶體，到達os 的上限的時候，linux os 會將最不健康的 process 刪除，因此要注要在使用Goroutine的時候，需要考慮到他的記憶體使用率，以免踩到！

docker run -it --rm -v $PWD:/source -m 100m  golang:1.19-alpine3.17 sh

package article

import "testing"

func TestOOm(t *testing.T) {
	for i := 0; i < 3; i++ {
		go func() {
			for true {
				var arr []string = make([]string, 100000)
				arr[0] = "test_str"
			}
		}()
	}
	forever := make(chan bool)
	<-forever
}

Better Practices

Use Pool

使用Goroutine時候，需使用 Gorountine Pool 去限制記憶體以及數量。可以有效的管理 Func 的生命週期，以及 CPU, Memory 使用率，去避免 OOM 機制，不要使用time 去管理 Goroutine 而是使用context去管理就不會踩到 CPU、Memory 不會被 release 的問題。

以下方程式碼為例：這是一個使用 ant pool 的一個例子，line 14 宣告 pool size，從這裡可以有效的管理 CPU, Memory ，下方圖片的例子分別設定 10 和 100 size 的 pool，但跑一樣的一份程式碼，CPU, Memory Usage 是有相當大的差異。透過這樣的方式可以有效的避免 OOM 的機制的觸發。

docker run -it --rm -v $PWD:/source -m 100m golang:1.19-alpine3.17 sh

package article

import (
	"sync"
	"testing"
	"time"

	"github.com/panjf2000/ants/v2"
)

func TestPool(t *testing.T) {
	var wg sync.WaitGroup
        // it can adjusted the pool size, expired_time, log... a lots of opts.
	pool, _ := ants.NewPool(10, ants.WithPreAlloc(true))
	for i := 0; i < 100; i++ {
		pool.Submit(func() {
			defer wg.Done()
			var arr []string = make([]string, 100000)
			arr[0] = "test_str"
			time.Sleep(time.Second * 10)
		})
		wg.Add(1)
	}
	wg.Wait()
}

Use to write the unit-test to find out the deadlock situation

預防或者發現Deadlock的狀況，最簡單的方式就是透過 unit-test ，透過測試容易使得這一類問題提早發現。Deadlock 往往都是在真的 program 上線了之後才會發現有這樣的問題。

How to find out:

Write the edge case for each func 撰寫Edge case test (極端測試) 在每一隻Goroutine程式，好處是可以去發現 deadlock的狀況，也比較能夠發現 Resource Usage (CPU, Memory) 的問題
Integration and Pression Test 整合測試與壓力測試實際上在軟體開發中非常重要，做這樣的測試的前提是，要使用 Monitor 工具，觀察每一個 Transaction (程式行為)的執行時間，還有執行片段。透過觀察Metrix的變化，是一個有效debug 的方式。

Reference

https://www.oracle.com/technical-resources/articles/it-infrastructure/dev-oom-killer.html

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Last updated 2 months ago