看这篇文章,请确保你已经熟悉进程、线程、协程等相关概念。并熟悉了操作系统常用的线程调度方式。并对并发和并行有一定了解和理解
接下来我简单概述一下相关逻辑概念:
滚滚历史长河中国出现多进程 / 多线程的操作系统,就是为了解决进程 / 线程阻塞的问题,因为一个进程阻塞 cpu 可以立刻切换到其他进程中去执行,而且调度 cpu 的算法可以保证在运行的进程都可以被分配到 cpu 的运行时间片。这样从宏观来看,似乎多个进程是在同时被运行。
但新的问题就又出现了,进程拥有太多的资源,进程的创建、切换、销毁,都会占用很长的时间,CPU 虽然利用起来了,但如果进程过多,CPU 有很大的一部分都被用来进行进程调度了(进行上下文切换,记录执行状态,刷新缓存)。
尽管线程看起来较为友好点,但实际上多线程只是在同一进行中国进行切换时友好,如果切换的不是同一进程的线程,还是不友好,而且多线程开发设计会变得更加复杂,要考虑很多同步竞争等问题,如锁、竞争冲突等。
最主要的原因还是因为线程还是不够小(轻量),在当今互联网高并发场景下,为每个任务都创建一个线程是不现实的,因为会消耗大量的内存,比如java一个线程默认是1MB。所以大量的进程 / 线程出现了新的问题:1. 高内存占用 2. 调度的高消耗 CPU。
然后工程师们就发现,其实一个线程分为 “内核态 “线程和” 用户态 “线程。
一个 “用户态线程” 必须要绑定一个 “内核态线程”,但是 CPU 并不知道有 “用户态线程” 的存在,它只知道它运行的是一个 “内核态线程”(Linux 的 PCB 进程控制块)。
这样,我们再去细化去分类一下,内核线程依然叫 “线程 (thread)”,用户线程叫 “协程 (goroutine)”.
上文就讲到过,一个协程 (routine) 可以绑定一个线程 (thread),那么能不能多个协程 (routine) 绑定一个或者多个线程 (thread) 上呢。那这样是不是就可以降低线程的数量,同时在程序方面有提高了并发呢?
N 个协程经过协程调度器绑定 1 个线程,优点就是协程在用户态线程即完成切换,不会陷入到内核态,这种切换非常的轻量快速。但也有很大的缺点。
1 个协程绑定 1 个线程,这种最容易实现。协程的调度都由 CPU 完成了,不存在 N:1 缺点,有点类似java的线程池。
M 个协程绑定 N 个线程,是 N:1 和 1:1 类型的结合,克服了以上 2 种模型的缺点,但实现起来最为复杂,尤其在调度器那块。
从这里也可以看出来协程跟线程是有区别的,线程由 CPU 调度是抢占式的,协程由用户态调度是协作式的,一个协程让出 CPU 后,才执行下一个协程。
Go 为了提供更容易使用的并发方法,使用了 goroutine 和 channel。goroutine 来自协程的概念,让一组可复用的函数运行在一组线程之上,即使有协程阻塞,该线程的其他协程也可以被调度器(runtime) 调度,转移到其他可运行的线程上。最关键的是,程序员看不到这些底层的细节,这就降低了编程的难度,提供了更容易的并发。
Go 中,协程被称为 goroutine,它非常轻量,一个 goroutine 只占几 KB,并且这几 KB 就足够 goroutine 运行完,这就能在有限的内存空间内支持大量 goroutine,支持了更多的并发。虽然一个 goroutine 的栈只占几 KB,但实际是可伸缩的,如果需要更多内容,runtime 会自动为 goroutine 分配。
上文也说到,如果使用M:N的方式,可以避免很多缺陷,而且对用户使用起来也是很友好我的,并发量也是很大的,但是难点就在于调度器的实现。
Go 目前使用的调度器是 2012 年重新设计的,因为之前的调度器性能存在问题,所以使用 4 年就被废弃了,那么我们先来分析一下被废弃的调度器是如何运作的?
G 来表示 Goroutine,用 M 来表示线程。
M 想要执行、放回 G 都必须访问全局 G 队列,并且 M 有多个,即多线程访问同一资源需要加锁进行保证互斥 / 同步,所以全局 G 队列是有互斥锁进行保护的。
面对之前调度器的问题,Go 设计了新的调度器。
在新调度器中,出列 M (thread) 和 G (goroutine),又引进了 P (Processor)。
Processor,它包含了运行 goroutine 的资源,如果线程想运行 goroutine,必须先获取 P,P 中还包含了可运行的 G 队列。也就是说有了多个协程队列,降低了单个协程队列的加锁和解锁的竞争,并且如果是同一个P里的协程又创建了新的协程,会优先放回到自己的协程队列中,保护了多了协程之间的依赖性,降低了切换的成本,并将资源统一管理到一个P中,即使发送切换,也降低了开销。
在 Go 中,线程是运行 goroutine 的实体,调度器的功能是把可运行的 goroutine 分配到工作线程上。
Goroutine 调度器和 OS 调度器是通过 M 结合起来的,每个 M 都代表了 1 个内核线程,OS 调度器负责把内核线程分配到 CPU 的核上执行。
M 与 P 的数量没有绝对关系,一个 M 阻塞,P 就会去创建或者切换另一个 M,所以,即使 P 的默认数量是 1,也有可能会创建很多个 M 出来。
P 何时创建:在确定了 P 的最大数量 n 后,运行时系统会根据这个数量在使用时最大创建 n 个 P。
M 何时创建:没有足够的 M 来关联 P 并运行其中的可运行的 G就会创建M。比如所有的 M 此时都阻塞住了,而 P 中还有很多就绪任务,就会去寻找空闲的 M,而没有空闲的,就会去创建新的 M。
复用线程:避免频繁的创建、销毁线程,而是对线程的复用。
当本线程无可运行的 G 时,尝试从其他线程绑定的 P 偷取 G,而不是直接销毁线程。
当本线程因为 G 进行系统调用阻塞时,线程释放绑定的 P,把 P 转移给其他空闲的线程执行。
利用并行:GOMAXPROCS 设置 P 的数量,但最多有 SetMaxThreads 个线程分布在多个 CPU 上同时运行。SetMaxThreads 也限制了并行的程度,比如 SetMaxThreads = 核数/2,则最多利用了一半的 CPU 核进行并行。
抢占:在 routine 中要等待一个协程主动让出 CPU 才执行下一个协程,在 Go 中,一个 goroutine 最多占用 CPU 10ms,超过10ms就把他扔回到全局队列中,防止其他 goroutine 被饿死,这就是 goroutine 不同于其他 routine 的一个地方。
全局 G 队列:在新的调度器中依然有全局 G 队列,但功能已经被弱化了,当 M 执行 work stealing 从其他 P 偷不到 G 时,它可以从全局 G 队列获取 G。
M0
M0 是启动程序后的编号为 0 的主线程,这个 M 对应的实例会在全局变量 runtime.m0 中,不需要在 heap 上分配,M0 负责执行初始化操作和启动第一个 G, 在之后 M0 就和其他的 M 一样了。
G0
G0 是每次启动一个 M 都会第一个创建的 gourtine,G0 仅用于负责调度的 G,G0 不指向任何可执行的函数,每个 M 都会有一个自己的 G0。在调度或系统调用时会使用 G0 的栈空间,全局变量的 G0 是 M0 的 G0。
package main
import "fmt"
func main() {
fmt.Println("Hello world")
}
接下来我们来针对上面的代码对调度器里面的结构做一个分析。
也会经历如上图所示的过程:
调度器的生命周期几乎占满了一个 Go 程序的一生,runtime.main 的 goroutine 执行之前都是为调度器做准备工作,runtime.main 的 goroutine 运行,才是调度器的真正开始,直到 runtime.main 结束而结束。
简单测试代码:main 函数创建 trace,trace 会运行在单独的 goroutine 中,然后 main 打印”Hello World” 退出。
package main
import (
"os"
"fmt"
"runtime/trace"
)
func main() {
//创建trace文件
f, err := os.Create("trace.out")
if err != nil {
panic(err)
}
defer f.Close()
//启动trace goroutine
err = trace.Start(f)
if err != nil {
panic(err)
}
defer trace.Stop()
//main
fmt.Println("Hello World")
}
运行程序
$ go run trace.go
Hello World
会得到一个 trace.out 文件,然后我们可以用一个工具打开,来分析这个文件。
D:\code\GO>go tool trace trace.out
2022/04/10 15:33:38 Parsing trace...
2022/04/10 15:33:38 Splitting trace...
2022/04/10 15:33:38 Opening browser. Trace viewer is listening on http://127.0.0.1:62349
我们可以通过浏览器打开 http://127.0.0.1:62349网址,点击 view trace 能够看见可视化的调度流程。
P 拥有 G1,M1 获取 P 后开始运行 G1,G1 使用 go func() 创建了 G2,为了局部性 G2 优先加入到 P1 的本地队列。
实现中并不一定是新的 G7,如果 G7 是 G2 之后就执行的,会被保存在本地队列,利用某个老的 G 替换新 G7 加入全局队列。
这些 G 被转移到全局队列时,会被打乱顺序。所以 G3,G4,G7 被转移到全局队列。
(5) 场景 5
G2 创建 G8 时,P1 的本地队列未满,所以 G8 会被加入到 P1 的本地队列。
G8 加入到 P1 点本地队列的原因还是因为 P1 此时在与 M1 绑定,而 G2 此时是 M1 在执行。所以 G2 创建的新的 G 会优先放置到自己的 M 绑定的 P 上。
(6) 场景 6
在创建 G 时,运行的 G 会尝试唤醒其他空闲的 P 和 M 组合去执行。
假定 G2 唤醒了 M2,M2 绑定了 P2,并运行 G0,但 P2 本地队列没有 G,M2 此时为自旋线程(没有 G 但为运行状态的线程,不断寻找 G)
(7) 场景 7
直到G2把G3、G7、G4f放到全局队列 (简称 “GQ”) ,并释放锁后,M2的G0获取到全局队列的锁,把全局队列中的G拉倒自己的本地队列中。取一批 G 放到 P2 的本地队列(函数:findrunnable())。M2 从全局队列取的 G 数量符合下面的公式:
n = min(len(GQ)/GOMAXPROCS + 1, len(GQ/2))
至少从全局队列取 1 个 g,但每次不要从全局队列移动太多的 g 到 p 本地队列,给其他 p 留点。这是从全局队列到 P 本地队列的负载均衡。
假定我们场景中一共有 4 个 P(GOMAXPROCS 设置为 4,那么我们允许最多就能用 4 个 P 来供 M 使用)。所以 M2 只从能从全局队列取 1 个 G(即 G3)移动 P2 本地队列,然后完成从 G0 到 G3 的切换,运行 G3。
(8) 场景 8
假设 G2 一直在 M1 上运行,经过 2 轮后,M2 已经把 G7、G4 从全局队列获取到了 P2 的本地队列并完成运行,全局队列和 P2 的本地队列都空了,如场景 8 图的左半部分。
全局队列已经没有 G,那 m 就要执行 work stealing (偷取):从其他有 G 的 P 哪里偷取一半 G 过来,放到自己的 P 本地队列。P2 从 P1 的本地队列尾部取一半的 G,本例中一半则只有 1 个 G8,放到 P2 的本地队列并执行。
(9) 场景 9
G1 本地队列 G5、G6 已经被其他 M 偷走并运行完成,当前 M1 和 M2 分别在运行 G2 和 G8,M3 和 M4 没有 goroutine 可以运行,M3 和 M4 处于自旋状态,它们不断寻找 goroutine。
为什么要让 m3 和 m4 自旋,自旋本质是在运行,线程在运行却没有执行 G,就变成了浪费 CPU. 为什么不销毁现场,来节约 CPU 资源。因为创建和销毁 CPU 也会浪费时间,我们希望当有新 goroutine 创建时,立刻能有 M 运行它,如果销毁再新建就增加了时延,降低了效率。当然也考虑了过多的自旋线程是浪费 CPU,所以系统中最多有 GOMAXPROCS 个自旋的线程 (当前例子中的 GOMAXPROCS=4,所以一共 4 个 P),多余的没事做线程会让他们休眠。(类似java的线程池的核心线程数,是不会进行销毁的,但是多余线程会进行销毁)
(10) 场景 10
假定当前除了 M3 和 M4 为自旋线程,还有 M5 和 M6 为空闲的线程 (没有得到 P 的绑定,注意我们这里最多就只能够存在 4 个 P,所以 P 的数量应该永远是 M>=P, 大部分都是 M 在抢占需要运行的 P),G8 创建了 G9,G8 进行了阻塞的系统调用,M2 和 P2 立即解绑,P2 会执行以下判断:如果 P2 本地队列有 G、全局队列有 G 或有空闲的 M,P2 都会立马唤醒 1 个 M 和它绑定,否则 P2 则会加入到空闲 P 列表,等待 M 来获取可用的 p。本场景中,P2 本地队列有 G9,可以和其他空闲的线程 M5 绑定。
(11) 场景 11
G8 创建了 G9,假如 G8 进行了非阻塞系统调用。
M2 和 P2 会解绑,但 M2 会记住 P2,然后 G8 和 M2 进入系统调用状态。当 G8 和 M2 退出系统调用时,会尝试获取 P2,如果无法获取,则获取空闲的 P,如果依然没有,G8 会被记为可运行状态,并加入到全局队列,M2 因为没有 P 的绑定而变成休眠状态 (长时间休眠等待 GC 回收销毁)。
Go 调度器很轻量也很简单,足以撑起 goroutine 的调度工作,并且让 Go 具有了原生(强大)并发的能力。Go 调度本质是把大量的 goroutine 分配到少量线程上去执行,并利用多核并行,实现更强大的并发。