Go竞争检测修复

问题现象 #

在Go并发测试中使用 -race 标志时发现数据竞争警告：

go test -v -race -coverprofile=coverage.out ./...

WARNING: DATA RACE
Read at 0x00c0003fa000 by goroutine 3448:
  math/rand.(*rngSource).Uint64()
      /opt/homebrew/opt/go/libexec/src/math/rand/rng.go:239

根本原因 #

1. `math/rand.Rand` 非线程安全 #

math/rand.Rand 内部包含可变状态，每次调用 Intn() 都会读写共享内存，导致并发不安全。

2. 并发访问时序问题 #

时间线：
goroutine A: 读取 tap=5, feed=10  ←─┐
goroutine B: 读取 tap=5, feed=10  ←─┼─ 数据竞争
goroutine A: 更新 vec[5] = xxx    ←─┤
goroutine B: 更新 vec[5] = yyy    ←─┘

结果：

重复随机数：相同状态产生相同序列
状态污染：并发写入破坏内部一致性
不确定行为：后续随机数序列不可预测

3. 代码触发路径 #

// 多个goroutine共享同一个generator实例
generator := testdata.NewBillGenerator()

for i := 0; i < concurrency; i++ {
    go func(id int) {
        record := generator.GenerateBillRecord() // ← 数据竞争
        // ...
    }(i)
}

Race Detector工作原理 #

Go使用 -race 编译时会在每个内存访问点插入检测代码，运行时维护内存访问历史表。

检测条件：相同地址 + 不同Goroutine + 至少一个写 + 时间重叠

解决方案 #

方案对比 #

方案	内存使用	CPU开销	并发安全	代码复杂度
共享rand.Rand	低	高(需要锁)	❌	中
每goroutine独立	高	低	✅	高
math/rand/v2	中	低	✅	低

推荐方案：升级到 math/rand/v2 #

修改前：

import "math/rand"

type BillGenerator struct {
    rand *rand.Rand  // 共享可变状态
}

func (g *BillGenerator) generateAmount() float64 {
    return float64(g.rand.Intn(49900)+100) / 100  // 数据竞争
}

修改后：

import "math/rand/v2"  // 升级到v2

type BillGenerator struct {
    // 移除共享rand实例
}

func (g *BillGenerator) generateAmount() float64 {
    return float64(rand.IntN(49900)+100) / 100  // 线程安全
}

math/rand/v2 优势 #

per-CPU随机数生成器：避免全局锁竞争
API改进：IntN() 替代 Intn()，更清晰的语义
性能提升：无锁实现，并发性能更优
向后兼容：可渐进式迁移

验证修复效果 #

go test -v -race ./... -run TestBillRepositoryConcurrent
# 修复前：WARNING: DATA RACE
# 修复后：PASS

最佳实践 #

1. 并发测试必用 `-race` #

go test -race ./...

2. 识别共享可变状态 #

任何被多个goroutine访问的结构体字段都是潜在风险点。

3. 优先使用线程安全API #

✅ math/rand/v2 包级函数
✅ sync.Map 替代普通map
✅ atomic 包进行原子操作

4. 遵循Go并发原则 #

“不要通过共享内存来通信，要通过通信来共享内存” - Rob Pike

技术细节 #

老版本：全局锁，性能瓶颈

// math/rand 需要加锁保护
mu.Lock()
result := globalRand.Intn(n)  
mu.Unlock()

新版本：per-CPU随机数生成器，无锁

// math/rand/v2 线程安全
rand.IntN(n)  // ~5倍性能提升

参考资料 #

总结 #

数据竞争是并发编程中最隐蔽的bug类型，math/rand.Rand 的非线程安全特性是常见的陷阱。通过升级到 math/rand/v2 并使用包级函数，可以彻底解决这个问题，同时获得更好的性能和更简洁的代码。

记住：在并发世界中，任何共享的可变状态都可能是定时炸弹。