当并发成为语言的原生特性之后，在实践过程中就会频繁地使用并发来处理逻辑问题，尤其是涉及到网络I/O的过程，例如 RPC 调用，数据库访问等。下图是一个微服务处理请求的抽象描述：

当 Request 到达 GW 之后，GW 需要整合下游5个服务的结果来响应本次的请求，假定对下游5个服务的调用不存在互相的数据依赖问题。那么这里会同时发起5个 RPC 请求，然后等待5个请求的返回结果。为避免长时间的等待，这里会引入等待超时的概念。超时事件发生后，为了避免资源泄漏，会发送事件给正在并发处理的请求。在实践过程中，得出两种抽象的模型。

Wait

Cancel

Wait和Cancel两种并发控制方式，在使用 Go 开发服务的时候到处都有体现，只要使用了并发就会用到这两种模式。在上面的例子中，GW 启动5个协程发起5个并行的 RPC 调用之后，主协程就会进入等待状态，需要等待这5次 RPC 调用的返回结果，这就是 Wait 模式。另一中 Cancel 模式，在5次 RPC 调用返回之前，已经到达本次请求处理的总超时时间，这时候就需要 Cancel 所有未完成的 RPC 请求，提前结束协程。Wait 模式使用会比较广泛一些，而对于 Cancel 模式主要体现在超时控制和资源回收。

在 Go 语言中，分别有 sync.WaitGroup 和 context.Context 来实现这两种模式。

　　超时控制

合理的超时控制在构建可靠的大规模微服务架构显得非常重要，不合理的超时设置或者超时设置失效将会引起整个调用链上的服务雪崩。

图中被依赖的服务G由于某种原因导致响应比较慢，因此上游服务的请求都会阻塞在服务G的调用上。如果此时上游服务没有合理的超时控制，导致请求阻塞在服务G上无法释放，那么上游服务自身也会受到影响，进一步影响到整个调用链上各个服务。

在 Go 语言中，Server 的模型是“协程模型”，即一个协程处理一个请求。如果当前请求处理过程因为依赖服务响应慢阻塞，那么很容易会在短时间内堆积起大量的协程。每个协程都会因为处理逻辑的不同而占用不同大小的内存，当协程数据激增，服务进程很快就会消耗大量的内存。

协程暴涨和内存使用激增会加剧 Go 调度器和运行时 GC 的负担，进而再次影响服务的处理能力，这种恶性循环会导致整个服务不可用。在使用 Go 开发微服务的过程中，曾多次出现过类似的问题，我们称之为协程暴涨。

有没有好的办法来解决这个问题呢？通常出现这种问题的原因是网络调用阻塞过长。即使在我们合理设置网络超时之后，偶尔还是会出现超时限制不住的情况，对 Go 语言中如何使用超时控制进行分析，首先我们来看下一次网络调用的过程。

第一步，建立 TCP 连接，通常会设置一个连接超时时间来保证建立连接的过程不会被无限阻塞。

第二步，把序列化后的 Request 数据写入到 Socket 中，为了确保写数据的过程不会一直阻塞，Go 语言提供了 SetWriteDeadline 的方法，直播，控制数据写入 Socket 的超时时间。根据 Request 的数据量大小，可能需要多次写 Socket 的操作，并且为了提高效率会采用边序列化边写入的方式。因此在 Thrift 库的实现中每次写 Socket 之前都会重新 Reset 超时时间。

第三步，从 Socket 中读取返回的结果，和写入一样， Go 语言也提供了 SetReadDeadline 接口，由于读数据也存在读取多次的情况，因此同样会在每次读取数据之前 Reset 超时时间。

分析上面的过程可以发现影响一次 RPC 耗费的总时间的长短由三部分组成：连接超时，写超时，读超时。而且读和写超时可能存在多次，这就导致超时限制不住情况的发生。为了解决这个问题，在 kite 框架中引入了并发超时控制的概念，并将功能集成到 kite 框架的客户端调用库中。