示例说明
计数器是监控的最小单元，也是竞争最密集的共享状态——用互斥锁会让热路径串行化。atomic.Int64 的 Add 是单条 CPU 指令级操作，百个 goroutine 并发累加零锁竞争。Snapshot 用 Load 读一致性足够的近似值——监控指标本来就容忍微小滞后，不需要强一致快照。
技术要点
- atomic.Add 无锁完成并发累加
- Load 快照读容忍监控级滞后
- 速率计算按时间差折算
代码解读
Counters 三类指标各自独立原子量，方法封装读写细节；RateCalculator 保存上次的时间与值，Rate 调用时按差值除以秒数得到速率，首次调用返回零并记录基线。main 里一百个协程并发递增验证无竞争正确性。
使用建议
复合读需多字段强一致时仍要锁或版本号。速率计算器非并发安全，采样应固定单协程。正式监控接 prometheus/client_golang。
代码示例
package main
import (
"fmt"
"sync"
"sync/atomic"
"time"
)
type Counters struct {
requests atomic.Int64
errors atomic.Int64
bytes atomic.Int64
}
func (c *Counters) IncRequest() { c.requests.Add(1) }
func (c *Counters) IncError() { c.errors.Add(1) }
func (c *Counters) AddBytes(n int64) { c.bytes.Add(n) }
func (c *Counters) Snapshot() (req, errs, transferred int64) {
return c.requests.Load(), c.errors.Load(), c.bytes.Load()
}
type RateCalculator struct {
lastValue atomic.Int64
lastTime atomic.Int64
}
func (r *RateCalculator) Rate(now time.Time, current int64) float64 {
prevTime := r.lastTime.Load()
prevValue := r.lastValue.Load()
if prevTime == 0 {
r.lastTime.Store(now.Unix())
r.lastValue.Store(current)
return 0
}
elapsed := now.Unix() - prevTime
if elapsed <= 0 {
return 0
}
rate := float64(current-prevValue) / float64(elapsed)
r.lastTime.Store(now.Unix())
r.lastValue.Store(current)
return rate
}
func main() {
counters := new(Counters)
rate := new(RateCalculator)
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < 100; i++ {
wg.Add(1)
go func(n int) {
defer wg.Done()
counters.IncRequest()
if n%50 == 0 {
counters.IncError() // 模拟约百分之二的错误率
}
counters.AddBytes(512)
}(i)
}
wg.Wait()
req, errs, transferred := counters.Snapshot()
fmt.Println(req, errs, transferred, rate.Rate(time.Now(), req))
}