在 Python 中测试竞争条件

当你有多个进程或线程访问相同的数据时,竞争条件是一个威胁。本文探讨了在发现竞争条件后如何测试它们。

Incrmnt

你在一个名为“Incrmnt”的火热新创公司工作,该公司只做一件事情,并且做得比较好。

你展示一个全局计数器和一个加号,用户可以点击加号,此时计数器加一。这太简单了,而且容易使人上瘾。毫无疑问这就是接下来的大事情。

投资者们争先恐后的进入了董事会,但你有一个大问题。

竞争条件

在你的内测中,Abraham和Belinda是如此的兴奋,以至于每个人都点了100次加号按钮。你的服务器日志显示了200次请求,但计数器却显示为173。很明显,有一些请求没有被加上。

先将“Incrmnt变成了一坨屎”的新闻抛到脑后,你检查下代码(本文用到的所有代码都能在Github上找到)。

你的Web服务器使用多进程处理流量请求,所以这个函数能在不同的线程中同时执行。如果你没掌握好时机,将会发生:

所以尽管增加了两次计数,但最终只增加了1。

你知道你可以修改这个代码,变为线程安全的,但是在你那么做之前,你还想写一个测试证明竞争的存在。

重现竞争

在理想情况下,测试应该尽可能的重现上面的场景。竞争的关键因素是:

•两个 get_count 调用必须在两个 set_count 调用之前执行,从而使得两个线程中的计数具有相同的值。

set_count 调用,什么时候执行都没关系,只要它们都在 get_count 调用之后即可。

简单起见,我们试着重现这个嵌套的情形。这里整 个Thread 2 在 Thread 1 的首个 get_count 调用之后执行:

before_after 是一个库,它提供了帮助重现这种情形的工具。它可以在一个函数之前或之后插入任意代码。

before_after 依赖于 mock 库,它用来补充一些功能。如果你不熟悉 mock,我建议阅读一些优秀的文档。文档中特别重要的部分是 Where To Patch

我们希望,Thread 1 调用 get_count 后,执行全部的 Thread 2 ,之后恢复执行 Thread 1。

我们的测试代码如下:

在首次 get_count 调用之后,我们使用 before_after 的上下文管理器 after 来插入另外一个 increment 的调用。

在默认情况下,before_after只调用一次 after 函数。在这个特殊的情况下这是很有用的,因为否则的话堆栈会溢出(increment调用get_count,get_coun t也调用 increment,increment 又调用get_count…)。

这个测试失败了,因为计数等于1,而不是2。现在我们有一个重现了竞争条件的失败测试,一起来修复。

防止竞争

我们将要使用一个简单的锁机制来减缓竞争。这显然不是理想的解决方案,更好的解决方法是使用原子更新进行数据存储——但这种方法能更好地示范 before_after 在测试多线程应用程序上的作用。

在 incrmnt.py 中添加一个新函数:

它保证在同一时间只有一个线程对计数进行读写操作。如果一个线程试图获取锁,而锁被另外一个线程保持,将会引发 CouldNotLock 异常。

现在我们增加这样一个测试:

现在在同一时间,就只有一个线程能够增加计数了。

减缓竞争

我们这里还有一个问题,通过上边这种方式,如果两个请求冲突,一个不会被登记。为了缓解这个问题,我们可以让 increment 重新链接服务器(有一个简洁的方式,就是用类似 funcy retry 的东西):

当我们需要比这种方法提供的更大规模的操作时,可以将 increment 作为一个原子更新或事务转移到我们的数据库中,让其在远离我们的应用程序的地方承担责任。

总结

Incrmnt 现在不存在竞争了,人们可以愉快地点击一整天,而不用担心自己不被计算在内。

这是一个简单的例子,但是 before_after 可以用于更复杂的竞争条件,以确保你的函数能正确地处理所有情形。能够在单线程环境中测试和重现竞争条件是一个关键,它能让你更确定你正在正确地处理竞争条件。

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关于作者:笑虎

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