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用 panic-recover 做錯誤處理?會影響 Go 程序性能的

開發 前端
對于 Go 應用來講,這種方式也是有一定的損耗。今天結合在網上看到的 The cost of Go’s panic and recover 和大家一起來看看。

Go 這一門編程語音的 if err != nil 錯誤處理機制一直飽受爭議。既然爭議那么多,想必有很多人想出各種奇思妙計,試圖解決這個問題。

其中一個辦法是使用 panic-recover 來替代 if err != nil 來做錯誤處理機制。

對于 Go 應用來講,這種方式也是有一定的損耗。今天結合在網上看到的 The cost of Go’s panic and recover 和大家一起來看看。

Effective Java 例子

原作者 @Julien Cretel 是在閱讀經典作品《Effective Java》中學習時,看到 Java 異常進行控制流的示例:

try {
  int i = 0;
  while (true)
    range[i++].climb();
} catch (ArrayIndexOutOfBoundsException e) {
}

該程序的變量 i 最終會遞增到數組的長度,此時如果試圖訪問索引 i 處的數組,就會引發 ArrayIndexOutOfBoundsException 異常,該異常會被捕獲并立即忽略。

使用 panic/recover 做控制流

很多 Java、PHP 等其他很多編程語言轉過來的同學,第一次接觸 Go 時,會試圖像上述例子去尋找能做一定的 try-catch 錯誤處理機制的例子。

而在 Go 這一門編程語言中,能做到的類似模式的只有 panic-recover 的機制,因此可能產生了一些濫用的情況。

下述是模擬 Java try-catch 示例粗略翻譯成 Go panic-recover 示例的演示,以此驗證性能基準的測試。

1、主程序:

package main

type Mountain struct {
 climbed bool
}

func (m *Mountain) Climb() {
 m.climbed = true
}

func main() {
 mountains := make([]Mountain, 8)
 ClimbAllPanicRecover(mountains)
}

func ClimbAllPanicRecover(mountains []Mountain) {
deferfunc() {
recover()
 }()
for i := 0; ; i++ {
  mountains[i].Climb()
 }
}

func ClimbAll(mountains []Mountain) {
for i := range mountains {
  mountains[i].Climb()
 }
}

2、基準測試:

package main

import (
"fmt"
"testing"
)

var cases [][]Mountain

func init() {
for _, size := range []int{0, 1, 1e1, 1e2, 1e3, 1e4, 1e5} {
  s := make([]Mountain, size)
  cases = append(cases, s)
 }
}

func BenchmarkClimbAll(b *testing.B) {
 benchmark(b, "idiomatic", ClimbAll)
 benchmark(b, "panic-recover", ClimbAllPanicRecover)
}

func benchmark(b *testing.B, impl string, climbAll func([]Mountain)) {
for _, ns := range cases {
  f := func(b *testing.B) {
   b.ReportAllocs()
   for b.Loop() {
    climbAll(ns)
   }
  }
  desc := fmt.Sprintf("impl=%s/size=%d", impl, len(ns))
  b.Run(desc, f)
 }
}

測試結果

從測試結果可以得知,即使是在處理小規模輸入切片時,ClimbAllPanicRecover 的性能也明顯劣于 ClimbAll 的實現。

如下測試報告:

?  demo1 benchstat -col '/impl@(idiomatic panic-recover)' results.txt
goos: darwin
goarch: arm64
pkg: example.com/greet
cpu: Apple M3 Pro
                        │  idiomatic   │             panic-recover              │
                        │    sec/op    │    sec/op     vs base                  │
ClimbAll/size=0-11        1.046n ± 32%   94.320n ± 0%  +8921.52% (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=1-11        1.612n ± 20%   94.400n ± 0%  +5754.26% (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=10-11       4.202n ±  6%   97.565n ± 0%  +2221.87% (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=100-11      26.69n ±  0%   120.20n ± 0%   +350.36% (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=1000-11     255.0n ±  0%    354.8n ± 2%    +39.14% (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=10000-11    2.479μ ±  0%    2.595μ ± 0%     +4.68% (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=100000-11   24.72μ ±  0%    24.87μ ± 0%     +0.61% (p=0.001 n=10)
geomean                   60.46n          422.2n        +598.25%

                        │  idiomatic  │        panic-recover         │
                        │    B/op     │    B/op     vs base          │
ClimbAll/size=0-11        0.00 ± 0%     24.00 ± 0%  ? (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=1-11        0.00 ± 0%     24.00 ± 0%  ? (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=10-11       0.00 ± 0%     24.00 ± 0%  ? (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=100-11      0.00 ± 0%     24.00 ± 0%  ? (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=1000-11     0.00 ± 0%     24.00 ± 0%  ? (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=10000-11    0.00 ± 0%     24.00 ± 0%  ? (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=100000-11   0.00 ± 0%     24.00 ± 0%  ? (p=0.000 n=10)
geomean                             1   24.00       ?
1 summaries must be >0 to compute geomean

                        │  idiomatic   │        panic-recover         │
                        │  allocs/op   │ allocs/op   vs base          │
ClimbAll/size=0-11        0.000 ± 0%     1.000 ± 0%  ? (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=1-11        0.000 ± 0%     1.000 ± 0%  ? (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=10-11       0.000 ± 0%     1.000 ± 0%  ? (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=100-11      0.000 ± 0%     1.000 ± 0%  ? (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=1000-11     0.000 ± 0%     1.000 ± 0%  ? (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=10000-11    0.000 ± 0%     1.000 ± 0%  ? (p=0.000 n=10)
ClimbAll/size=100000-11   0.000 ± 0%     1.000 ± 0%  ? (p=0.000 n=10)
geomean                              1   1.000       ?
1 summaries must be >0 to compute geomean

具體差異體現在:

  • 執行效率差距:在小數據集場景下,panic/recover 的操作成本占據主導地位,導致 ClimbAllPanicRecover 運行遲緩。在 64 位系統中,每次調用會產生 24 字節的堆內存分配(推測源于運行時觸發的 runtime.boundsError 邊界錯誤)。
  • 內存管理差異:標準實現 ClimbAll 完全避免了內存分配,因此不會對垃圾回收機制造成額外壓力。
  • 性能趨勢變化:隨著輸入切片長度的增加,兩種實現的性能差異逐漸縮小。這是因為 panic-recover 的固定開銷被更大的計算量所稀釋,不再成為主要性能瓶頸。

為什么 Go 不支持 try-catch

Go 官方早在《Error Handling — Problem Overview[1]》提案早已明確提過,Go 官方在設計上會有意識地選擇使用顯式錯誤結果和顯式錯誤檢查。

結合《language: Go 2: error handling meta issue[2]》可得知,要拒絕 try-catch 關鍵字的主要原因是:

  • 會涉及到額外的流程控制,因為使用 try 的復雜表達式,會導致函數意外返回。
  • 在表達式層面上沒有流程控制結構,只有 panic 關鍵字,它不只是從一個函數返回。

說白了,就是設計理念不合,加之實現上也不大合理。在以往的多輪討論中早已被 Go 團隊拒絕了。

反之 Go 團隊倒是一遍遍在回答這個問題,已經不大耐煩了,直接都整理了 issues 版的 FAQ 了。

圖片圖片

總結

對于 Go 這一門編程語言來講,if err != nil 是其提供的最基本的錯誤處理機制。

雖然很多開發同學略感不適,但官方依然是建議在其基礎上做設計模式的設計和調整。這是較為推薦的。

在很多妙計中,也有像本文使用 panic-recover 的方式。但通過實際測試來講,是會明確影響性能的。

官方也明確過不推薦該類錯誤處理機制的方式。

見仁見智了。

參考資料

[1] Error Handling — Problem Overview: https://go.googlesource.com/proposal/+/master/design/go2draft-error-handling-overview.md

[2] language: Go 2: error handling meta issue: https://github.com/golang/go/issues/40432

責任編輯:武曉燕 來源: 腦子進煎魚了
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