go为什么这么快？(再探GMP模型)

进程、线程、协程

进程:进程是系统进行资源分配的基本单位，有独立的内存空间，单切换代价极高，进程间通信也比较麻烦

线程:线程是CPU调度和分派的基本单位，线程依附于进程，与其他线程共享进程的资源，仅有自己的（程序计数器，一组寄存器的值，和栈），线程切换代价小（但是线程之间的切换可能会设计用户态和内核态的切换），由于共享进程资源，所以线程之间通信比较方便。

协程： 协程是一种用户态的轻量级线程 ，协程的调度完全由用户控制，协程切换只需要保存和恢复任务的上下文，没有内核的开销。协程间通信也比较简单（协程间本身是不可抢占的，由于操作系统的调度机制无法影响到它，因此一般存在用户自定义的调度机制）(也可以这么说内核线程依然叫“线程(thread)”，用户线程叫“协程(co-routine)".)

Golang为并发而生

Goroutine非常轻量，主要体现在以下方面：

1. 上下文切换代价小，Goroutine的上下文切换只涉及到三个寄存器（PC/SP/DX）的值的修改，而线程的切换需要涉及模式转换，以及16个寄存器的刷新。
2. 内存占用少，线程栈空间一般是2M,而goroutine只需要2k;

Go的调度器实现机制

Go程序通过调度器来调度 Goroutine在内核级线程上执行 ，但是并不直接绑定os线程M-Machine运行，而是由Goroutine Scheduler中的 P-processor作获取内核线程资源的【中介】

Go的调度器通常被称为G-M-P模型，实际包含四个结构，分别为：

G:Goroutine，每个Gotoutine对应一个G结构体，G存储Goroutine的运行堆栈，状态，以及任务函数，可重用（函数实体）G需要保存到P才能被调度执行

M:machine，os内核线程抽象，代表真正执行计算的 资源 ,在绑定有效的P后，进入schedule循环；而shcedule循环的机制大致是从 Global队列，P的local队列以及wait队列 中获取。

M的数量是不固定的，有Go Runtime调整，为了防止创建过多OS线程导致系统调度不过来，目前默认设置为10000个，M不保存G的上下文，这是G可以跨M的基础。

P:Processor,表示逻辑处理器，对G来说，P相当于CPU核，G只有绑定到P才能被调度。对M来说，P提供了相关的执行环境，入内存分配状态，任务队列等。

P 的数量决定了系统内最大可并行的 G 的数量（前提：物理 CPU 核数 >= P 的数量）。

P 的数量由用户设置的 GoMAXPROCS 决定，但是不论 GoMAXPROCS 设置为多大，P 的数量最大为 256。

Sche:Go调度器，它维护有 存储M和G的队列 以及调度器的一些状态信息等。

调度器循环的机制大致是从各种队列、P 的本地队列中 获取 G ，切换到 G 的执行栈上并执行 G 的函数，调用 Goexit 做清理工作并回到 M，如此反复。

可以通过经典的地鼠推车搬砖的模型来说明其三者关系：

Processor（P）：

根据用户设置的 GoMAXPROCS 值来创建一批小车(P)。

Goroutine(G)：

通过 Go 关键字就是用来创建一个 Goroutine，也就相当于制造一块砖(G)，然后将这块砖(G)放入当前这辆小车(P)中。

Machine (M)：

地鼠(M)不能通过外部创建出来，只能砖(G)太多了，地鼠(M)又太少了，实在忙不过来，刚好还有空闲的小车(P)没有使用，那就从别处再借些地鼠(M)过来直到把小车(P)用完为止。

这里有一个地鼠(M)不够用，从别处借地鼠(M)的过程， 这个过程就是创建一个内核线程(M) 。

需要注意的是：地鼠(M) 如果没有小车(P)是没办法运砖的， 小车(P)的数量决定了能够干活的地鼠(M)数量 ，在 Go 程序里面对应的是活动线程数；

在Go程序里，我们也可以通过下面的图示来展示G-M-P模型。

Go 调度器中有两个不同的运行队列：全局运行队列(GRQ)和本地运行队列(LRQ)。

每个 P 都有一个 LRQ，用于管理分配给在 P 的上下文中执行的 Goroutines，这些 Goroutine 轮流被和 P 绑定的 M 进行上下文切换。GRQ 适用于尚未分配给 P 的 Goroutines。

从上图可以看出， G 的数量可以远远大于 M 的数量 ，换句话说， Go 程序可以利用少量的内核级线程来支撑大量 Goroutine 的并发 M:N模型 。多个 Goroutine 通过用户级别的上下文切换来共享内核线程 M 的计算资源，但对于操作系统来说并 没有线程上下文切换产生的性能损耗 。

为了更加充分利用线程的计算资源，Go 调度器采取了以下几种调度策略：

任务窃取：

为了提高 Go 并行处理能力，调高整体处理效率，当每个 P 之间的 G 任务不均衡时，调度器允许从 GRQ，或者其他 P 的 LRQ 中获取 G 执行。

减少阻塞

在Go里阻塞主要分为以下4个场景：

1.由于原子、互斥量或channel操作调用导致阻塞，调度器将把当前阻塞的 Goroutine 切换出去，重新调度 LRQ 上的其他 Goroutine。

2.由于网络请求和 IO 操作导致 Goroutine 阻塞

Go 程序提供了 网络轮询器（NetPoller） 来处理网络请求和 IO 操作的问题，其后台通过 kqueue（MacOS），epoll（Linux）或 iocp（Windows）来实现 IO 多路复用。

通过使用 NetPoller 进行网络系统调用，调度器可以防止 Goroutine 在进行这些系统调用时阻塞 M。这可以让 M 执行 P 的 LRQ 中其他的 Goroutines，而不需要创建新的 M。有助于减少操作系统上的调度负载。

G1 正在 M 上执行，还有 3 个 Goroutine 在 LRQ 上等待执行。网络轮询器空闲着，什么都没干。

接下来，G1 想要进行网络系统调用，因此它被移动到网络轮询器并且处理异步网络系统调用。然后，M 可以从 LRQ 执行另外的 Goroutine。此时，G2 就被上下文切换到 M 上了。

最后，异步网络系统调用由网络轮询器完成，G1 被移回到 P 的 LRQ 中。一旦 G1 可以在 M 上进行上下文切换，它负责的 Go 相关代码就可以再次执行。这里的最大优势是，执行网络系统调用不需要额外的 M。网络轮询器使用系统线程，它时刻处理一个有效的事件循环。

3.当调用一些系统方法的时候，如果系统方法调用的时候发生阻塞，这种情况下，网络轮询器（NetPoller）无法使用，而进行系统调用的 Goroutine 将阻塞当前 M。

让我们来看看同步系统调用（如文件 I/O）会导致 M 阻塞的情况：G1 将进行同步系统调用以阻塞 M1。

调度器介入后：识别出 G1 已导致 M1 阻塞，此时，调度器将 M1 与 P 分离，同时也将 G1 带走。然后调度器引入新的 M2 来服务 P。此时，可以从 LRQ 中选择 G2 并在 M2 上进行上下文切换。

阻塞的系统调用完成后：G1 可以移回 LRQ 并再次由 P 执行。如果这种情况再次发生，M1 将被放在旁边以备将来重复使用。

4.在Goroutine中去执行一个sleep操作，导致M被阻塞

Go 程序后台有一个监控线程 sysmon， 它监控那些长时间运行的 G 任务然后设置可以强占的标识符 ，别的 Goroutine 就可以抢先进来执行。

只要下次这个 Goroutine 进行函数调用，那么就会被强占，同时也会保护现场，然后重新放入 P 的本地队列里面等待下次执行。

参考

go为什么这么快

30+张图讲解：Golang调度器GMP原理与调度全分析