Борьба с гонками (race conditions) в JavaScript на примере работы с кешем

Рассмотрим следующую задачу. Нам необходимо делать вызовы стороннего API, которые считаются дорогими, и, следовательно, их необходимо кешировать в Redis. Мы используем современный NodeJS (версии 14+), а значит и конструкции async / await.

Напишем сначала класс обертку над вызовом API, где сам вызов будем эмулировать 2-секундным таймаутом.

class ApiWrapper {
    #callTimes = 0;

    async apiCall(payload) {
        return new Promise(resolve => {
            setTimeout(() => {
                this.#callTimes++;
                resolve(`success: ${payload}`)
            }, 2000);
        })
    }

    get callTimes() {
        return this.#callTimes;
    }
}

const run = async () => {
    const api = new ApiWrapper();

    // эмулируем параллельный вызов API 4 раза
    const prDirect = await Promise.all([api.apiCall('test'), api.apiCall('test'), api.apiCall('test'), api.apiCall('test')]);
    console.log(prDirect); // => ['success: test', 'success: test', 'success: test', 'success: test']
    console.log(apiCache.callTimes); // => 4
}

run();

Я специально добавил в класс счетчик вызовов callTimes - он показывает сколько раз мы вызвали метод API. В данном примере у нас 4 прямых вызова.

Теперь добавим к коду кеширование в Redis. Для этого будем использовать пакет redis@next.

Код с кеширующим методом cachedApiCall
class ApiWrapper {
    #client;
    #callTimes = 0;

    constructor(url) {
        // создаем клиента Redis
        this.#client = createClient({
            url
        });
    }

    async init() {
        // Подключаемся к Redis
        await this.#client.connect();
    }

    async apiCall(payload) {
        return new Promise(resolve => {
            setTimeout(() => {
                this.#callTimes++;
                resolve(`success: ${payload}`)
            }, 2000);
        })
    }

    async cachedApiCall(payload) {
        let data = await this.#client.get(payload);
        if (data === null) {
            // cache for 5 minutes
            data = await this.apiCall(payload);
            await this.#client.set(payload, data, {
                EX: 60 * 5
            });
        }
        return data;
    }

    get callTimes() {
        return this.#callTimes;
    }
}

const run = async () => {
    const api = new ApiWrapper('redis://10.250.200.9:6379/6');
    await api.init();

    const prCached = await Promise.all([api.cachedApiCall('test'), api.cachedApiCall('test'), api.cachedApiCall('test'), api.cachedApiCall('test')]);
    console.log(prCached); // => ['success: test', 'success: test', 'success: test', 'success: test']
    console.log(api.callTimes); // => 4
}

Несмотря на то, что мы вызываем cachedApiCall, наш счетчик вызовов API всё равно показывает цифру 4. Это происходит из-за особенностей работы async / await.

Давайте детальней рассмотрим кеширующий метод. Я его написал так, как если бы я работал с синхронным кодом.

    async cachedApiCall(payload) {
        // получаем данные из кеша
        let data = await this.#client.get(payload);
        // если данных нет, то вызываем API и кладем в кеш
        if (data === null) {
            // cache for 5 minutes
            data = await this.apiCall(payload);
            await this.#client.set(payload, data, {
                EX: 60 * 5
            });
        }
        return data;
    }

В коде, при обращении к асинхронным методам, я использовал await. Следовательно, как только исполнение первого вызова cachedApiCall дойдет до этой строки оно прервется, и начнет работать следующий параллельный вызов (а у нас их 4). Так будет происходить на каждом вызове await. Если бы наше обращение к cachedApiCall не вызывалось параллельно, то проблемы бы в таком коде не было. Но при параллельном вызове мы нарвались на состояние гонки. Все 4 вызова соревнуются внутри метода, и в итоге мы имеем 4 запроса на получения значения кеша, 4 вызова API, и 4 вызова на установку значения кеша.

Как можно решить такую проблему? Нужно куда-то спрятать await, например во вложенной фукнции, а сам вызов вложенной функции кешировать в памяти на время работы основой функции.

Выглядеть это будет вот так:

    async cachedApiCall(payload) {
        // тут мы спраятали прошлый код во вложенную функцию getOrSet
        const getOrSet = async payload => {
            let data = await this.#client.get(payload);
            if (data === null) {
                // cache for 5 minutes
                data = await this.apiCall(payload);
                await this.#client.set(payload, data, {
                    EX: 60 * 5
                });
            }
            return data;
        }
        // во временном кеше на время работы функции мы храним промисы
        // если находясь тут у нас есть значение в tempCache, то мы словили
        // параллельный вызов
        if (typeof this.#tempCache[payload] !== 'undefined')
            return this.#tempCache[payload];
        // конструкция try - finally нам позволяет почистить за собой при
        // любом исходе
        try {
            // помещаем во временный кеш промис
            this.#tempCache[payload] = getOrSet(payload);
            // используем await, чтобы все параллельные вызовы сюда зашли
            return await this.#tempCache[payload];
        } finally {
            delete this.#tempCache[payload];
        }
    }

Теперь, при параллельном вызове cachedApiCall все получат один и тот же промис, а значит вызовы к Redis и к нашему API произойдут всего 1 раз.

Боролись ли вы в своих JavaScript проектах с состоянием гонки и какие подходы вы применяли?

@PaulIsh
11.10.2021 09:09 UTC
Первоисточник

Комментарии

@Alexandroppolus
11.10.2021 05:49 UTC
+2

Боролся, применял то же самое.

Есть ещё другой кейс гонки - когда нет смысла кэшировать, например там форма с каким-то набором значений, либо результат может меняться. Там проблема не в повторном запросе, а в том, что первый запрос, задержавшись в пути, может прийти после ответа на следующий запрос и накрыть своим устаревшим результатом. Там тоже стандартный подход: держать в замыкании колбэка "id запроса" и сравнивать с текущим актуальным id.

@aamonster
11.10.2021 09:33 UTC
0

Как всё-таки мало в JavaScript проблем с многозадачностью... Не то что C++, где после четырёх callTimes++ в четырёх тредах не можешь быть уверен, чему будет равно значение callTimes.
ЗЫ: Хотя и кооперативная многозадачность может подкинуть сюрприз. Однажды столкнулся: отлаживаю код в Safari, нажимаю F6 (step over) – и отрабатывает код из очереди промисов. При том что никакого await не было, в главный цикл мы не попадали. Просто Safari решил, что остановка в отладчике – как раз подходящее время проверить очередь промисов.

@nextdesu
11.10.2021 09:48 UTC
0

А это необходимо для работы создавать функцию getOrSet в вызове метода или можно её вынести в отдельный метод?

@PaulIsh
11.10.2021 09:48 UTC
0

можно вынести в отдельный метод

11.10.2021 10:34 UTC
0

Понял, благодарю

@Able1991
11.10.2021 10:41 UTC
0

Комментарий с примером кода почему то отклонили...

Вопрос такой, как вы будете решать задачу когда нода будет запускаться не в одном инстансе?

Не легче сразу прикрутить redlock если используете редис для Кеша? Ваше решение явно не production ready

@PaulIsh
11.10.2021 10:43 UTC
+1

Потому что в примере было не по теме. Вы решаете задачу как поднять несколько сервисов и синхронизировать между ними запись/чтение кеша Redis. В теме статьи, на примере работы с кешем, рассказывается о гонках и как с ними бороться. Безусловно, в этой статье я не расписываю много дополнительных деталей, поскольку они лишние для понимая проблемы.

11.10.2021 10:47 UTC
-1

Вы даёте заведомо неправильное решение, даже маленький проект в проде будут запускать минимум с пм2 в кластер моде, для чего тогда ваше решение?

11.10.2021 11:01 UTC
0

Я даю решение как победить гонку. Пример призван продемонстрировать проблему. Мыслите шире, отвяжитесь от кешей и моего примера. У вас есть просто несколько параллельных вызовов асинхронного кода, в котором делаются вызовы другого асинхронного кода с await. Их можно решить тем же подходом - всем вызовам подсунуть один и тот же промис.

Статья не про синхронизацию кеша между разными процессами.

11.10.2021 11:15 UTC
+1

Я абсолютно абстрагирован, и говорю что для решения race condition в NodeJS нужно использовать блокировки, если речь не о работе с бд, то для этого используется distributed lock, редлок с редисом это один из возможных вариантов. Ваше решение - не решение, так как оно не работает реальном мире, где никто не крутит сервисы на ноде в одном инстансе

Кстати в яваскрипте нет параллельных вызовов метода. Все вызовы в этом языке последовательные, подменяете понятия и ещё больше запутываете читателя.

Лучше напишите как работают промисы и эвент луп

12.10.2021 11:38 UTC
0

Не стоит отклонять комментарии просто потому, что вы с ними не согласны. ИМХО. Вот если человек какую-то грубость написал или ошибся статьёй, то другое дело.

12.10.2021 15:33 UTC
0

По мне, так человек статьей ошибся. Я говорю в статье про шаблон, который при переносе из синхронного кода на асинхронный приводит к проблеме. Для демонстрации проблемы я выбрал приближенный к жизни пример.

Вот вам еще пример с тем же шаблоном, но без Redis.

4 раза вместо 1 создаем клиента и подключаемся к нему
class DummyClient {
    async connect() {
        return new Promise(resolve => {
            setTimeout(() => {
                console.log('connect');
                resolve()
            }, 2000);
        })
    }

    async doSomething() {
        console.log('done something')
    }
}

class ApiWrapper {
    #client;

    async getClient() {
        if (!this.#client) {
            const client = new DummyClient();
            await client.connect();
            this.#client = client;
        }
        return this.#client;
    }

    async doSomething() {
        const client = await this.getClient();
        return client.doSomething();
    }
}

const run = async () => {
    const api = new ApiWrapper();

    await Promise.all([api.doSomething(), api.doSomething(), api.doSomething(), api.doSomething()]);
}

run();
/* клиент создан 4 раза вместо одного */
12.10.2021 15:46 UTC
0
По мне, так человек статьей ошибся.

Не, не ошибся. Я же вижу в его комментариях, как и в комментариях от mark_ablov, о чём идёт речь. Вы просто зря в статье про nodejs и redis написали. Там в общем случае ваш паттерн неуместен. В браузерной вкладке — ок, там всего 1 поток и гонки имеют скорее логический характер. Но когда много процессов вы так гонки не почините. Максимум замаскируете.

14.10.2021 15:26 UTC
0

Пример не про race condition а про понимание как работают промисы

14.10.2021 15:18 UTC
0

А комментарии автор что ли может отклонить?) Вот это новость

@mark_ablov
11.10.2021 13:47 UTC
0

Кроме redlock'a можно и pubsub использовать, который предоставляется редисом из коробки. Правда там тоже нужно код аккуратно написать, дабы не нарваться на другие race condition'ы уже.

11.10.2021 14:09 UTC
0

Как, если не секрет, тут прикрутить пабсаб?

11.10.2021 14:21 UTC
0

Если в двух словах, то храним в redis'e не только кэш, но и флаг того что у нас есть inflight запрос.

  const cached = await dbService.get(cacheKey(id));
  if (cached) {
    return cached;
  }

  // need to pre-subscribe, if we would subscribe after flag checking we can miss event
  const fetchedEvent = eventForFetchedData(id);
  const inflightPromise = new Promise((resolve) => {
    messageBusService.sub(fetchedEvent, ({ data }) => {
      messageBusService.unsub(fetchedEvent).catch();
      resolve(data);
    });
  });

  const fetchStartEvent = eventForFetchStart(vin);
  const fetchStartPromise = new Promise((resolve) => {
    messageBusService.sub(fetchStartEvent, ({ tag }) => {
      messageBusService.unsub(fetchStartEvent).catch();
      resolve(tag);
    });
  });

  const inflightRequest = await dbService.get(cacheKeyForInflightFlag(id));
  if (inflightRequest !== null) {
    return inflightPricePromise;
  }

  const requesterId = getRequesterId();
  await messageBusService.pub(fetchStartEvent, { tag: requesterId });
  const firstRequesterId = await fetchStartPromise;
  // we lost that race, some other thread was first to send message to message bus,
  // that it is going to fetch data!
  if (firstRequesterId !== requesterId) {
    return inflightPromise;
  }

  messageBusService.unsub(fetchedEvent).catch();
  const data = await callToAPI(id);
  await dbService.set(cacheKey(id), data);
  await dbService.del(cacheKeyForInflightFlag(id));
  // order is important, we need to clean flag first, otherwise consumer can subscribe
  // inbetween pub and del operations and get stuck
  await messageBusService.pub(fetchedEvent, { data });
  return data;
14.10.2021 15:31 UTC
0

Выглядит сложно, используйте редлок)

@mark_ablov
11.10.2021 13:48 UTC
0

Забавно: мы похожую задачку даём на техническом интервью) Не всё же алгоритмами мучать - нужно что-то и из реального мира проверять.

@sasha-hohloma
28.10.2021 08:06 UTC
0

Если говорить про блокировку на Redis для борьбы с гонкой, то у них в доках описан паттерн блокировки с использованием SETNX, просто и без redlock. Решение рабочее, я таким образом успешно ставлю на паузу 40 параллельных запросов в 4 инстанса, запущенных через pm2