在Python中测试访问同一数据的竞争条件的方法

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）。

# incrmnt.pyimport db def increment():  count = db.get_count()   new_count = count + 1  db.set_count(new_count)   return new_count

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：

# 线程1和线程2在不同的进程中同时执行# 为了展示的目的，在这里并排放置# 在垂直方向分开它们，以说明在每个时间点上执行什么代码# Thread 1（线程1）         # Thread 2（线程2）def increment():                  def increment():  # get_count returns 0  count = db.get_count()                    # get_count returns 0 again                    count = db.get_count()  new_count = count + 1  # set_count called with 1  db.set_count(new_count)                    new_count = count + 1                    # set_count called with 1 again                    db.set_count(new_count)

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：

# Thread 1             # Thread 2def increment():  # get_count returns 0  count = db.get_count()                  def increment():                    # get_count returns 0 again                    count = db.get_count()                     # set_count called with 1                    new_count = count + 1                    db.set_count(new_count)  # set_count called with 1 again  new_count = count + 1  db.set_count(new_count)

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：

# test_incrmnt.py import unittest import before_after import dbimport incrmnt class TestIncrmnt(unittest.TestCase):  def setUp(self):    db.reset_db()   def test_increment_race(self):    # after a call to get_count, call increment    with before_after.after('incrmnt.db.get_count', incrmnt.increment):      # start off the race with a call to increment      incrmnt.increment()     count = db.get_count()    self.assertEqual(count, 2)

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：

# incrmnt.py def locking_increment():  with db.get_lock():    return increment()

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：

# test_incrmnt.py def test_locking_increment_race(self):  def erroring_locking_increment():    # Trying to get a lock when the other thread has it will cause a    # CouldNotLock exception - catch it here or the test will fail    with self.assertRaises(db.CouldNotLock):      incrmnt.locking_increment()   with before_after.after('incrmnt.db.get_count', erroring_locking_increment):    incrmnt.locking_increment()   count = db.get_count()  self.assertEqual(count, 1)

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）：

# incrmnt.py def retrying_locking_increment():  @retry(tries=5, errors=db.CouldNotLock)  def _increment():    return locking_increment()   return _increment()

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。