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在 go 的 sync 包中，有一个 singleflight 包，里面有一个 singleflight.go 文件，代码加注释，一共 200 行出头。内容包括以下几块儿：
Group结构体管理一组相关的函数调用工作,它包含一个互斥锁和一个map,map的key是函数的名称,value是对应的call结构体。call结构体表示一个inflight或已完成的函数调用,包含等待组件WaitGroup、调用结果val和err、调用次数dups和通知通道chans。Do方法接收一个key和函数fn,它会先查看map中是否已经有这个key的调用在inflight,如果有则等待并返回已有结果,如果没有则新建一个call并执行函数调用。DoChan类似Do但返回一个channel来接收结果。doCall方法包含了具体处理调用的逻辑,它会在函数调用前后添加defer来recoverpanic和区分正常return与runtime.Goexit。- 如果发生
panic,会将panicwraps成错误返回给等待的channel,如果是goexit会直接退出。正常return时会将结果发送到所有通知channel。 Forget方法可以忘记一个key的调用,下次Do时会重新执行函数。
这个包通过互斥锁和 map 实现了对相同 key 的函数调用去重,可以避免对已有调用的重复计算,同时通过 channel 机制可以通知调用者函数执行结果。在一些需要确保单次执行的场景中，可以使用这个包中的方法。
通过 singleflight 可以很容易实现缓存和去重的效果，避免重复计算，接下来，我们来模拟一下并发请求可能导致的缓存穿透场景,以及如何用 singleflight 包来解决这个问题：
package mainimport ("context""fmt""golang.org/x/sync/singleflight""sync/atomic""time")type Result string
// 模拟查询数据库
func find(ctx context.Context, query string) (Result, error) {return Result(fmt.Sprintf("result for %q", query)), nil
}func main() {var g singleflight.Groupconst n = 200waited := int32(n)done := make(chan struct{})key := "this is key"for i := 0; i < n; i++ {go func(j int) {v, _, shared := g.Do(key, func() (interface{}, error) {ret, err := find(context.Background(), key)return ret, err})if atomic.AddInt32(&waited, -1) == 0 {close(done)}fmt.Printf("index: %d, val: %v, shared: %v\n", j, v, shared)}(i)}select {case <-done:case <-time.After(time.Second):fmt.Println("Do hangs")}time.Sleep(time.Second * 4)
}
在这段程序中，如果重复使用查询结果，shared 会返回 true，穿透查询会返回 false
上面的设计中还有一个问题，就是在 Do 阻塞时，所有请求都会阻塞，内存可能会出现大的问题。
此时，Do 可以更换为DoChan，两者实现上完全一样，不同的是，DoChan() 通过 channel 返回结果。因此可以使用 select 语句实现超时控制
ch := g.DoChan(key, func() (interface{}, error) {ret, err := find(context.Background(), key)return ret, err
})
// Create our timeout
timeout := time.After(500 * time.Millisecond)var ret singleflight.Result
select {
case <-timeout: // Timeout elapsedfmt.Println("Timeout")return
case ret = <-ch: // Received result from channelfmt.Printf("index: %d, val: %v, shared: %v\n", j, ret.Val, ret.Shared)
}
在超时时主动返回，不阻塞。
此时又引入了另一个问题，这样的每一次的请求，并不是高可用的，成功率是无法保证的。这时候可以增加一定的请求饱和度来保证业务的最终成功率，此时一次请求还是多次请求，对于下游服务而言并没有太大区别，此时使用 singleflight 只是为了降低请求的数量级，那么可以使用 Forget() 来提高下游请求的并发。
ch := g.DoChan(key, func() (interface{}, error) {go func() {time.Sleep(10 * time.Millisecond)fmt.Printf("Deleting key: %v\n", key)g.Forget(key)}()ret, err := find(context.Background(), key)return ret, err
})
当然，这种做法依然无法保证100%的成功，如果单次的失败无法容忍，在高并发的场景下需要使用更好的处理方案，比如牺牲一部分实时性、完全使用缓存查询 + 异步更新等。