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go语言协程切换原理 golang 协程切换

golang协程调度模式解密

golang学习笔记

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频繁创建线程会造成不必要的开销,所以才有了线程池。在线程池中预先保存一定数量的线程,新任务发布到任务队列,线程池中的线程不断地从任务队列中取出任务并执行,可以有效的减少创建和销毁带来的开销。

过多的线程会导致争抢cpu资源,且上下文的切换的开销变大。而工作在用户态的协程能大大减少上下文切换的开销。协程调度器把可运行的协程逐个调度到线程中执行,同时即时把阻塞的协程调度出协程,从而有效地避免了线程的频繁切换,达到了少量线程实现高并发的效果。

多个协程分享操作系统分给线程的时间片,从而达到充分利用CPU的目的,协程调度器决定了则决定了协程运行的顺序。每个线程同一时刻只能运行一个协程。

go调度模型包含三个实体:

每个处理器维护者一个协程G的队列,处理器依次将协程G调度到M中执行。

每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行,全局队列中的G主要来自系统调用中恢复的G.

如果协程发起系统调用,则整个工作线程M被阻塞,协程队列中的其他协程都会阻塞。

一般情况下M的个数会略大于P个数,多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。与线程池类似,Go也提供M池子。当协程G1发起系统掉用时,M1会释放P,由 M1-P-G1 G2 ... 转变成 M1-G1 , M2会接管P的其他协程 M2-P-G2 G3 G4... 。

冗余的M可能来源于缓存池,也可能是新建的。

当G1结束系统调用后,根据M1是否获取到P,进行不用的处理。

多个处理P维护队列可能不均衡,导致部分处理器非常繁忙,而其余相对空闲。产生原因是有些协程自身不断地派生协程。

为此Go调度器提供了工作量窃取策略,当某个处理器P没有需要调度的协程时,将从其他处理中偷取协程,每次偷取一半。

抢占式调度,是指避免某个协程长时间执行,而阻碍其他协程被调度的机制。

调度器监控每个协程执行时间,一旦执行时间过长且有其他协程等待,会把协程暂停,转而调度等待的协程,以达到类似时间片轮转的效果。比如for循环会一直占用执行权。

在IO密集型应用,GOMAXPROCS大小设置大一些,获取性能会更好。

IO密集型会经常发生系统调用,会有一个新的M启用或创建,但由于Go调度器检测M到被阻塞有一定延迟。如果P数量多,则P管理协程队列会变小。

2020-08-20:GO语言中的协程与Python中的协程的区别?

福哥答案2020-08-20:

1.golang的协程是基于gpm机制,是可以多核多线程的。Python的协程是eventloop模型(IO多路复用技术)实现,协程是严格的 1:N 关系,也就是一个线程对应了多个协程。虽然可以实现异步I/O,但是不能有效利用多核(GIL)。

2.golang用go func。python用import asyncio,async/await表达式。

评论

Golang 线程和协程的区别

线程:

多线程是为了解决CPU利用率的问题,线程则是为了减少上下文切换时的开销,进程和线程在Linux中没有本质区别,最大的不同就是进程有自己独立的内存空间,而线程是共享内存空间。

在进程切换时需要转换内存地址空间,而线程切换没有这个动作,所以线程切换比进程切换代价要小得多。

协程:

想要简单,又要性能高,协程就可以达到我们的目的,它是用户视角的一种抽象,操作系统并没有这个概念,主要思想是在用户态实现调度算法,用少量线程完成大量任务的调度。

Goroutine是GO语言实现的协程,其特点是在语言层面就支持,使用起来十分方便,它的核心是MPG调度模型:M即内核线程;P即处理器,用来执行Goroutine,它维护了本地可运行队列;G即Goroutine,代码和数据结构;S及调度器,维护M和P的信息。

【golang详解】go语言GMP(GPM)原理和调度

Goroutine调度是一个很复杂的机制,下面尝试用简单的语言描述一下Goroutine调度机制,想要对其有更深入的了解可以去研读一下源码。

首先介绍一下GMP什么意思:

G ----------- goroutine: 即Go协程,每个go关键字都会创建一个协程。

M ---------- thread内核级线程,所有的G都要放在M上才能运行。

P ----------- processor处理器,调度G到M上,其维护了一个队列,存储了所有需要它来调度的G。

Goroutine 调度器P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

模型图:

避免频繁的创建、销毁线程,而是对线程的复用。

1)work stealing机制

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,而不是销毁线程。

2)hand off机制

当本线程M0因为G0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。进而某个空闲的M1获取P,继续执行P队列中剩下的G。而M0由于陷入系统调用而进被阻塞,M1接替M0的工作,只要P不空闲,就可以保证充分利用CPU。M1的来源有可能是M的缓存池,也可能是新建的。当G0系统调用结束后,根据M0是否能获取到P,将会将G0做不同的处理:

如果有空闲的P,则获取一个P,继续执行G0。

如果没有空闲的P,则将G0放入全局队列,等待被其他的P调度。然后M0将进入缓存池睡眠。

如下图

GOMAXPROCS设置P的数量,最多有GOMAXPROCS个线程分布在多个CPU上同时运行

在Go中一个goroutine最多占用CPU 10ms,防止其他goroutine被饿死。

具体可以去看另一篇文章

【Golang详解】go语言调度机制 抢占式调度

当创建一个新的G之后优先加入本地队列,如果本地队列满了,会将本地队列的G移动到全局队列里面,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。

协程经历过程

我们创建一个协程 go func()经历过程如下图:

说明:

这里有两个存储G的队列,一个是局部调度器P的本地队列、一个是全局G队列。新创建的G会先保存在P的本地队列中,如果P的本地队列已经满了就会保存在全局的队列中;处理器本地队列是一个使用数组构成的环形链表,它最多可以存储 256 个待执行任务。

G只能运行在M中,一个M必须持有一个P,M与P是1:1的关系。M会从P的本地队列弹出一个可执行状态的G来执行,如果P的本地队列为空,就会想其他的MP组合偷取一个可执行的G来执行;

一个M调度G执行的过程是一个循环机制;会一直从本地队列或全局队列中获取G

上面说到P的个数默认等于CPU核数,每个M必须持有一个P才可以执行G,一般情况下M的个数会略大于P的个数,这多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。类似线程池,Go也提供一个M的池子,需要时从池子中获取,用完放回池子,不够用时就再创建一个。

work-stealing调度算法:当M执行完了当前P的本地队列队列里的所有G后,P也不会就这么在那躺尸啥都不干,它会先尝试从全局队列队列寻找G来执行,如果全局队列为空,它会随机挑选另外一个P,从它的队列里中拿走一半的G到自己的队列中执行。

如果一切正常,调度器会以上述的那种方式顺畅地运行,但这个世界没这么美好,总有意外发生,以下分析goroutine在两种例外情况下的行为。

Go runtime会在下面的goroutine被阻塞的情况下运行另外一个goroutine:

用户态阻塞/唤醒

当goroutine因为channel操作或者network I/O而阻塞时(实际上golang已经用netpoller实现了goroutine网络I/O阻塞不会导致M被阻塞,仅阻塞G,这里仅仅是举个栗子),对应的G会被放置到某个wait队列(如channel的waitq),该G的状态由_Gruning变为_Gwaitting,而M会跳过该G尝试获取并执行下一个G,如果此时没有可运行的G供M运行,那么M将解绑P,并进入sleep状态;当阻塞的G被另一端的G2唤醒时(比如channel的可读/写通知),G被标记为,尝试加入G2所在P的runnext(runnext是线程下一个需要执行的 Goroutine。), 然后再是P的本地队列和全局队列。

系统调用阻塞

当M执行某一个G时候如果发生了阻塞操作,M会阻塞,如果当前有一些G在执行,调度器会把这个线程M从P中摘除,然后再创建一个新的操作系统的线程(如果有空闲的线程可用就复用空闲线程)来服务于这个P。当M系统调用结束时候,这个G会尝试获取一个空闲的P执行,并放入到这个P的本地队列。如果获取不到P,那么这个线程M变成休眠状态, 加入到空闲线程中,然后这个G会被放入全局队列中。

队列轮转

可见每个P维护着一个包含G的队列,不考虑G进入系统调用或IO操作的情况下,P周期性的将G调度到M中执行,执行一小段时间,将上下文保存下来,然后将G放到队列尾部,然后从队列中重新取出一个G进行调度。

除了每个P维护的G队列以外,还有一个全局的队列,每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行,全局队列中G的来源,主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列,也是为了防止全局队列中的G被饿死。

除了每个P维护的G队列以外,还有一个全局的队列,每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行,全局队列中G的来源,主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列,也是为了防止全局队列中的G被饿死。

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rutime.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goroutine,G0仅用于负责调度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

一个G由于调度被中断,此后如何恢复?

中断的时候将寄存器里的栈信息,保存到自己的G对象里面。当再次轮到自己执行时,将自己保存的栈信息复制到寄存器里面,这样就接着上次之后运行了。

我这里只是根据自己的理解进行了简单的介绍,想要详细了解有关GMP的底层原理可以去看Go调度器 G-P-M 模型的设计者的文档或直接看源码

参考: ()

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为什么go语言适合开发网游服务器端

前段时间在golang-China读到这个贴:

个人觉得golang十分适合进行网游服务器端开发,写下这篇文章总结一下。

从网游的角度看:

要成功的运营一款网游,很大程度上依赖于玩家自发形成的社区。只有玩家自发形成一个稳定的生态系统,游戏才能持续下去,避免鬼城的出现。而这就需要多次大量导入用户,在同时在线用户量达到某个临界点的时候,才有可能完成。因此,多人同时在线十分有必要。

再来看网游的常见玩法,除了排行榜这类统计和数据汇总的功能外,基本没有需要大量CPU时间的应用。以前的项目里,即时战斗产生的各种伤害计算对CPU的消耗也不大。玩家要完成一次操作,需要通过客户端-服务器端-客户端这样一个来回,为了获得高响应速度,满足玩家体验,服务器端的处理也不能占用太多时间。所以,每次请求对应的CPU占用是比较小的。

网游的IO主要分两个方面,一个是网络IO,一个是磁盘IO。网络IO方面,可以分成美术资源的IO和游戏逻辑指令的IO,这里主要分析游戏逻辑的IO。游戏逻辑的IO跟CPU占用的情况相似,每次请求的字节数很小,但由于多人同时在线,因此并发数相当高。另外,地图信息的广播也会带来比较频繁的网络通信。磁盘IO方面,主要是游戏数据的保存。采用不同的数据库,会有比较大的区别。以前的项目里,就经历了从MySQL转向MongoDB这种内存数据库的过程,磁盘IO不再是瓶颈。总体来说,还是用内存做一级缓冲,避免大量小数据块读写的方案。

针对网游的这些特点,golang的语言特性十分适合开发游戏服务器端。

首先,go语言提供goroutine机制作为原生的并发机制。每个goroutine所需的内存很少,实际应用中可以启动大量的goroutine对并发连接进行响应。goroutine与gevent中的greenlet很相像,遇到IO阻塞的时候,调度器就会自动切换到另一个goroutine执行,保证CPU不会因为IO而发生等待。而goroutine与gevent相比,没有了python底层的GIL限制,就不需要利用多进程来榨取多核机器的性能了。通过设置最大线程数,可以控制go所启动的线程,每个线程执行一个goroutine,让CPU满负载运行。

同时,go语言为goroutine提供了独到的通信机制channel。channel发生读写的时候,也会挂起当前操作channel的goroutine,是一种同步阻塞通信。这样既达到了通信的目的,又实现同步,用CSP模型的观点看,并发模型就是通过一组进程和进程间的事件触发解决任务的。虽然说,主流的编程语言之间,只要是图灵完备的,他们就都能实现相同的功能。但go语言提供的这种协程间通信机制,十分优雅地揭示了协程通信的本质,避免了以往锁的显式使用带给程序员的心理负担,确是一大优势。进行网游开发的程序员,可以将游戏逻辑按照单线程阻塞式的写,不需要额外考虑线程调度的问题,以及线程间数据依赖的问题。因为,线程间的channel通信,已经表达了线程间的数据依赖关系了,而go的调度器会给予妥善的处理。

另外,go语言提供的gc机制,以及对指针的保护式使用,可以大大减轻程序员的开发压力,提高开发效率。

展望未来,我期待go语言社区能够提供更多的goroutine间的隔离机制。个人十分推崇erlang社区的脆崩哲学,推动应用发生预期外行为时,尽早崩溃,再fork出新进程处理新的请求。对于协程机制,需要由程序员保证执行的函数不会发生死循环,导致线程卡死。如果能够定制goroutine所执行函数的最大CPU执行时间,及所能使用的最大内存空间,对于提升系统的鲁棒性,大有裨益。


本文题目:go语言协程切换原理 golang 协程切换
URL链接:http://mswzjz.cn/article/hjshjp.html

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