Как избежать race condition при одновременном чтении и записи в таблицу транзакций в Go

Что проверяют

Различаете ли вы гонку в памяти процесса и гонку в базе данных: «таблица транзакций» может означать и слайс в структуре, и настоящую таблицу в PostgreSQL. Следом обычно спрашивают, как вы докажете, что гонки больше нет, и что будет, если сервис запущен в нескольких экземплярах.

Как отвечать

Сначала уточните, где лежат данные, и разберите оба случая. Если это структура в памяти:

• sync.Mutex или sync.RWMutex: все чтения и записи общего слайса идут под одним мьютексом. RWMutex имеет смысл, когда чтений заметно больше, чем записей;
• копия на выходе: геттер возвращает slices.Clone(s.items), а не сам слайс. Иначе вызывающий код читает тот же массив уже после Unlock, и гонка возвращается;
• горутина-владелец: состояние держит одна горутина, остальные общаются с ней через каналы, и мьютекс не нужен;
• sync/atomic: для счётчиков и флагов, например atomic.Int64.

Если это таблица в базе, мьютекс в Go не поможет: у сервиса несколько реплик. Здесь работают средства СУБД:

• атомарный UPDATE: UPDATE accounts SET balance = balance - $1 WHERE id = $2 AND balance >= $1 вместо «прочитать, посчитать в Go, записать»;
• SELECT ... FOR UPDATE внутри транзакции из db.BeginTx: строка заблокирована до коммита;
• оптимистическая блокировка: колонка version, запись с условием WHERE version = $n и повтор, если обновлено ноль строк;
• изоляция Serializable с повтором транзакции при ошибке сериализации.

Проверку назовите сразу: go test -race находит гонки в памяти, для базы нужен тест с параллельными транзакциями.

Где спотыкаются

Возвращают внутренний слайс из-под мьютекса и считают, что защитили данные. Блокировка закончилась на return, а массив остался общим.

Предлагают sync.Mutex для таблицы в базе. Он работает внутри одного процесса, вторая реплика сервиса о нём ничего не знает.

Считают чистый прогон с -race гарантией. Детектор ловит только гонки, которые реально случились во время теста, поэтому тест должен нагружать код параллельно.