2. Go并发编程--GMP调度

目录

• 1. 前言
  • 1.1 Goroutine 调度器的 GMP 模型的设计思想
  • 1.2 GMP 模型
  • 1.3. 有关M和P的个数问题
  • 1.4 P 和 M 何时会被创建
• 2. 调度器的设计策略
• 3. go fucn() 调度流程
• 4. 调度器的生命周期
  • 4.1 特殊的 M0 和 G0
  • 4.2 示例代码说明
• 5. 可视化 GMP 编程
  • 5.1 方式 1：go tool trace
  • 5.3 方式 2：Debug trace
• 6. 参考

1. 前言

GMP调度应该是被面试的时候问的频率最高的问题！

我们知道，一切的软件都是跑在操作系统上，真正用来干活 (计算) 的是 CPU。早期的操作系统每个程序就是一个进程，知道一个程序运行完，才能进行下一个进程，就是 “单进程时代”

一切的程序只能串行发生。

1.1 Goroutine 调度器的 GMP 模型的设计思想

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。

1.2 GMP 模型

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（M）上

• 全局队列（Global Queue）：存放等待运行的 G。
• P为本地队列：同全局队列类似，存放的也是等待运行的 Goroutine，存的数量有限，不超过 256 个。新建 G时，G优先加入到 P 的本地队列，如果队列满了，则会把本地队列中一半的 G 移动到全局队列。
• P 列表：所有的 P 都在程序启动时创建，并保存在数组中，最多有 GOMAXPROCS(可配置) 个。
• M：线程想运行任务就得获取 P，从 P 的本地队列获取 G，P 队列为空时，M 也会尝试从全局队列拿一批 G 放到 P 的本地队列，或从其他 P 的本地队列偷一半放到自己 P 的本地队列。M 运行 G，G 执行之后，M 会从 P 获取下一个 G，不断重复下去。

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。

1.3. 有关M和P的个数问题

1. P的数量：
   • 由启动时环境变量 $GOMAXPROCS 或者是由 runtime 的方法 GOMAXPROCS() 决定。这意味着在程序执行的任意时刻都只有 $GOMAXPROCS 个 goroutine 在同时运行。
2. M的数量：
   • go 语言本身的限制：go 程序启动时，会设置 M 的最大数量，默认 10000. 但是内核很难支持这么多的线程数，所以这个限制可以忽略。
   • runtime/debug 中的 SetMaxThreads 函数，设置 M 的最大数量
   • 一个 M 阻塞了，会创建新的 M。

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。

1.4 P 和 M 何时会被创建

1. 在确定了 P 的最大数量 n 后，运行时系统会根据这个数量创建 n 个 P。
2. 没有足够的 M 来关联 P 并运行其中的可运行的 G。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。

2. 调度器的设计策略

复用线程：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，最多有 GOMAXPROCS 个线程分布在多个 CPU 上同时运行。GOMAXPROCS 也限制了并发的程度，比如 GOMAXPROCS = 核数/2，则最多利用了一半的 CPU 核进行并行。

抢占：在 coroutine 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，防止其他 goroutine 被饿死，这就是 goroutine 不同于 coroutine 的一个地方。

全局 G 队列：，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。

3. go fucn() 调度流程

从上图我们可以分析出几个结论：

1. 通过 go func () 来创建一个 goroutine；
2. 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；
3. 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；
4. 一个 M 调度 G 执行的过程是一个循环机制；
5. 当 M 执行某一个 G 时候如果发生了 syscall 或则其余阻塞操作，M 会阻塞，如果当前有一些 G 在执行，runtime 会把这个线程 M 从 P 中摘除 (detach)，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
6. 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。

4. 调度器的生命周期

4.1 特殊的 M0 和 G0

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。

4.2 示例代码说明

package main

import "fmt"

func main() {
    fmt.Println("Hello world")
}

会经历如上图所示的过程：

1. runtime 创建最初的线程 m0 和 goroutine g0，并把 2 者关联。
2. 调度器初始化：初始化 m0、栈、垃圾回收，以及创建和初始化由 GOMAXPROCS 个 P 构成的 P 列表。
3. 示例代码中的 main 函数是 main.main，runtime 中也有 1 个 main 函数 ——runtime.main，代码经过编译后，runtime.main 会调用 main.main，程序启动时会为 runtime.main 创建 goroutine，称它为 main goroutine 吧，然后把 main goroutine 加入到 P 的本地队列。
4. 启动 m0，m0 已经绑定了 P，会从 P 的本地队列获取 G，获取到 main goroutine。
5. G 拥有栈，M 根据 G 中的栈信息和调度信息设置运行环境
6. M 运行G
7. G 退出，再次回到 M 获取可运行的 G，这样重复下去，直到 main.main 退出，runtime.main 执行 Defer 和 Panic 处理，或调用 runtime.exit 退出程序。

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。

5. 可视化 GMP 编程

有 2 种方式可以查看一个程序的 GMP 的数据。

5.1 方式 1：go tool trace

trace 记录了运行时的信息，能提供可视化的 Web 页面。

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

• trace.go

  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。

  $ go tool trace trace.out 
  /09/21 22:14:22 Parsing trace...
  2021/09/21 22:14:22 Splitting trace...
  2021/09/21 22:14:22 Opening browser. Trace viewer is listening on http://127.0.0.1:7925
  

• 我们可以通过浏览器打开 http://127.0.0.1:7925 网址，点击 view trace 能够看见可视化的调度流程。
  

G信息

点击 Goroutines 那一行可视化的数据条，我们会看到一些详细的信息。

一共有两个G在程序中，一个是特殊的G0，因为每个M必须有的一个初始化的G

M 信息

点击 Threads 那一行可视化的数据条，我们会看到一些详细的信息。

一共有两个 M 在程序中，一个是特殊的 M0，用于初始化使用

P信息

G1 中调用了 main.main，创建了 trace goroutine g19。G1 运行在 P1 上，G19 运行在 P0 上。

这里有两个 P，我们知道，一个 P 必须绑定一个 M 才能调度 G。

来看看上面的 M 信息。

确实 G19 在 P0 上被运行的时候，确实在 Threads 行多了一个 M 的数据

多了一个 M2 应该就是 P0 为了执行 G19 而动态创建的 M2.

5.3 方式 2：Debug trace

1. 代码

   package main
   
   import (
       "fmt"
       "time"
   )
   
   func main() {
       for i := 0; i < 5; i++ {
           time.Sleep(time.Second)
           fmt.Println("Hello World")
       }
   }
   

2. 编译

   go build trace2.go
   

3. 通过debug方式运行

   GODEBUG=schedtrace=1000 ./trace2
   SCHED 0ms: gomaxprocs=2 idleprocs=0 threads=4 spinningthreads=1 idlethreads=1 runqueue=0 [0 0]
   Hello World
   SCHED 1003ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=0 [0 0]
   Hello World
   SCHED 2014ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=0 [0 0]
   Hello World
   SCHED 3015ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=0 [0 0]
   Hello World
   SCHED 4023ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=0 [0 0]
   Hello World
   

   • SCHED：调试信息输出标志字符串，代表本行是 goroutine 调度器的输出；
   • 0ms：即从程序启动到输出这行日志的时间；
   • gomaxprocs: P 的数量，本例有 2 个 P, 因为默认的 P 的属性是和 cpu 核心数量默认一致，当然也可以通过 GOMAXPROCS 来设置；
   • idleprocs: 处于 idle 状态的 P 的数量；通过 gomaxprocs 和 idleprocs 的差值，我们就可知道执行 go 代码的 P 的数量；
   • threads: os threads/M 的数量，包含 scheduler 使用的 m 数量，加上 runtime 自用的类似 sysmon 这样的 thread 的数量；
   • spinningthreads: 处于自旋状态的 os thread 数量；
   • idlethread: 处于 idle 状态的 os thread 的数量
   • runqueue=0： Scheduler 全局队列中 G 的数量；
   • [0 0]: 分别为 2 个 P 的 local queue 中的 G 的数量。

6. 参考

1. https://www.topgoer.com/并发编程/GMP原理与调度.html
2. https://www.topgoer.cn/docs/gozhuanjia/gozhuanjiaxiecheng2