goroutineでmath/randを利用する時のマルチコアにおける注意点

この記事ではAWS ec2上のCentOS7にインストールしたGo1.7を使っています。

とあるgoroutineを使ったGo言語のプログラムを作成して、マルチコア環境で実行してみたところ、シングルコアよりも性能が落ちてしまう、という不思議な現象に遭遇しました。

いろいろ切り分けてみると、math/randライブラリで、グローバルrandを使っていると、この現象に陥ることがわかりました。ローカルrandに書き換えると、マルチコアで順当に性能が出ます。マルチスレッドでグローバル関数を利用したために競合が起きているように思います。
シングルコアの時にgoroutineでスレッドを増やしてもこの現象は発生せず、マルチコアになると発生します。

そのものズバリを解説している記事を見つけてしまいました。
Goroutine と math/rand とベンチマークの罠

二番煎じですが、役に立つ情報かもしれませんので、ベンチマークのコードと結果を示します。

rand_test.go

package main

import (
  "testing"
  "math/rand"
)

func BenchmarkGlobal(b *testing.B) {
  c := make(chan bool, 10000)
  for i := 0; i < b.N; i++ {
    c <- true
    go func() {
      defer func() { <-c }()
      for j := 0; j < 100; j++ {
        _ = rand.Intn(100)  // use global rand
      }
    }()
  }
}

func BenchmarkLocal(b *testing.B) {
  c := make(chan bool, 10000)
  for i := 0; i < b.N; i++ {
    c <- true
    go func() {
      defer func() { <-c }()
      r := rand.New(rand.NewSource(1)) // create local rand
      for j := 0; j < 100; j++ {
        _ = r.Intn(100)   // use local rand
      }
    }()
  }
}

go test -bench . -benchmemでベンチマークを実行します。

以下に結果を表にまとめます。
AWS ec2のインスタンスタイプを変えて、ベンチマーク結果の変化を比較しています。

BenchmarkGlobal

インスタンスタイプ	コア数	ns/op	B/op	allocs/op
t2.nano	1	6082	4	0
t2.small	1	6365	4	0
t2.medium	2	24269	28	0
t2.xlarge	4	30654	56	0
t2.2xlarge	8	22361	6	0

BenchmarkLocal

インスタンスタイプ	コア数	ns/op	B/op	allocs/op
t2.nano	1	20738	5387	1
t2.small	1	21593	5399	1
t2.medium	2	11624	5359	1
t2.xlarge	4	6038	5410	1
t2.2xlarge	8	3112	5405	1

BenchmarkGlobalだとコア数が増えてもむしろ性能悪化してしまいます。一方、BenchmarkLocalはコア数に対してほぼリニアに性能向上しています。

参考リンク:
Goroutineの最大数を制御する方法
go言語でベンチマーク
Go言語でランダムな文字列を生成する方法の比較