详尽干货!从源码角度看 Golang 的调度

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![](https://static.studygolang.com/190524/9443f32c3cd6d5088be29c21bc559373.jpg) > 桔妹导读:本章主要从源码角度针对Go调度相关进行分析,从进程的启动,到调度循环分析,再到分析几个常见runtime下的场景可以清晰的了解调度过程。本文仅关注linux系统下的逻辑。代码版本参考 Go1.9.2。 源码备注可以在此找到:https://github.com/thinkboy/gosrc-reader/tree/master/runtime --- ## 阅读索引 1. 简单概念 - 1.1 调度器的三个抽象概念:G、M、P - 1.2 调度的大致轮廓 2. 进程启动时都做了什么 - 2.1 runtime.osinit(SB)方法针对系统环境的初始化 - 2.2 runtime.schedinit(SB)调度相关的一些初始化 - 2.3 runtime·mainPC(SB)启动监控任务 3. 调度循环都做了什么 - 3.1 调度器如何开启调度循环 - 3.2 调度器如何进行调度循环 - 3.3 多个线程下如何调度 4. 调度循环中如何让出 CPU - 4.1 执行完成让出CPU - 4.2 主动让出CPU - 4.3 抢占让出CPU - 4.4 系统调用让出CPU 5. 待执行 G 的来源 - 5.1 go func 创建G - 5.2 epoll来源 6. 看几个主动让出CPU的场景 - 6.1 time.Sleep - 6.2 sync.Mutex - 6.3 channel ## 简单概念 ### 调度器的三个抽象概念:G、M、P - G:代表一个 goroutine,每个 goroutine 都有自己独立的栈存放当前的运行内存及状态。可以把一个 G 当做一个任务。 - M: 代表内核线程(Pthread),它本身就与一个内核线程进行绑定,goroutine 运行在 M 上。 - P:代表一个处理器,可以认为一个“有运行任务”的P占了一个CPU线程的资源,且只要处于调度的时候就有P。 注:内核线程和 CPU 线程的区别,在系统里可以有上万个内核线程,但 CPU 线程并没有那么多,CPU 线程也就是 Top 命令里看到的 CPU0、CPU1、CPU2......的数量。(Go 语言中文网注释:就是 CPU 核心数,包括超线程的,用 CPU 线程总感觉特别奇怪。) 三者关系大致如下图: ![](https://static.studygolang.com/190524/73dbfaae9e6fbf94fcbb0f90db56a58e.jpg) 图1、图2代表2个有运行任务时的状态。M 与一个内核线程绑定,可运行的 goroutine 列表存放到P里面,然后占用了一个CPU线程来运行。 图3代表没有运行任务时的状态,M 依然与一个内核线程绑定,由于没有运行任务因此不占用 CPU 线程,同时也不占用P。 ### 调度的大致轮廓 ![](https://static.studygolang.com/190526/6c28ca553fa01ea792c4f73a2133c5e0.png) 图中表述了由 go func 触发的调度。先创建M通过M启动调度循环,然后调度循环过程中获取G来执行,执行过程中遇到图中 running G 后面几个 case 再次进入下一循环。 下面从程序启动、调度循环、G的来源三个角度分析调度的实现。 ## 启动时都做了什么? 下面先看一段程序启动的代码 ```asm // runtime/asm_amd64.s TEXT runtime·rt0_go(SB),NOSPLIT,$0 ......此处省略N多代码...... ok: // set the per-goroutine and per-mach "registers" get_tls(BX) // 将 g0 放到 tls(thread local storage)里 LEAQ runtime·g0(SB), CX MOVQ CX, g(BX) LEAQ runtime·m0(SB), AX // save m->g0 = g0 // 将全局M0与全局G0绑定 MOVQ CX, m_g0(AX) // save m0 to g0->m MOVQ AX, g_m(CX) CLD // convention is D is always left cleared CALL runtime·check(SB) MOVL 16(SP), AX // copy argc MOVL AX, 0(SP) MOVQ 24(SP), AX // copy argv MOVQ AX, 8(SP) CALL runtime·args(SB) // 解析命令行参数 CALL runtime·osinit(SB) // 只初始化了CPU核数 CALL runtime·schedinit(SB) // 内存分配器、栈、P、GC回收器等初始化 // create a new goroutine to start program MOVQ $runtime·mainPC(SB), AX // PUSHQ AX PUSHQ $0 // arg size CALL runtime·newproc(SB) // 创建一个新的G来启动runtime.main POPQ AX POPQ AX // start this M CALL runtime·mstart(SB) // 启动M0,开始等待空闲G,正式进入调度循环 MOVL $0xf1, 0xf1 // crash RET ``` 在启动过程里主要做了这三个事情(这里只跟调度相关的): - 初始化固定数量的P - 创建一个新的G来启动 runtime.main, 也就是 runtime 下的 main 方法 - 创建全局 M0、全局 G0,启动 M0 进入第一个调度循环 > M0 是什么?程序里会启动多个 M,第一个启动的叫 M0。 > > G0 是什么?G 分三种,第一种是执行用户任务的叫做 G,第二种执行 runtime 下调度工作的叫G0,每个M都绑定一个G0。第三种则是启动 runtime.main 用到的G。写程序接触到的基本都是第一种 我们按照顺序看是怎么完成上面三个事情的。 ### runtime.osinit(SB)方法针对系统环境的初始化 这里实质只做了一件事情,就是获取 CPU 的线程数,也就是 Top 命令里看到的 CPU0、CPU1、CPU2......的数量。 ```go // runtime/os_linux.go func osinit() { ncpu = getproccount() } ``` ### runtime.schedinit(SB)调度相关的一些初始化 ```go // runtime/proc.go // 设置最大M数量 sched.maxmcount = 10000 // 初始化当前M,即全局M0 mcommoninit(_g_.m) // 查看应该启动的P数量,默认为cpu core数. // 如果设置了环境变量GOMAXPROCS则以环境变量为准,最大不得超过_MaxGomaxprocs(1024)个 procs := ncpu if n, ok := atoi32(gogetenv("GOMAXPROCS")); ok && n > 0 { procs = n } if procs > _MaxGomaxprocs { procs = _MaxGomaxprocs } // 调整P数量,此时由于是初始化阶段,所以P都是新建的 if procresize(procs) != nil { throw("unknown runnable goroutine during bootstrap") } ``` 这里 sched.maxmcount 设置了M最大的数量,而M代表的是系统内核线程,因此可以认为一个进程最大只能启动10000个系统线程。 procresize 初始化P的数量,procs 参数为初始化的数量,而在初始化之前先做数量的判断,默认是 ncpu(与CPU核数相等)。也可以通过环境变量 GOMAXPROCS 来控制P的数量。`_MaxGomaxprocs` 控制了最大的P数量只能是1024。 > 有些人在进程初始化的时候经常用到 runtime.GOMAXPROCS() 方法,其实也是调用的 procresize 方法重新设置了最大 CPU 使用数量。 ### runtime·mainPC(SB) 启动监控任务 ```go // runtime/proc.go // The main goroutine. func main() { ...... // 启动后台监控 systemstack(func() { newm(sysmon, nil) }) ...... } ``` 在 runtime 下会启动一个全程运行的监控任务,该任务用于标记抢占执行过长时间的 G,以及检测 epoll 里面是否有可执行的G。下面会详细说到。 ### 最后 runtime·mstart(SB) 启动调度循环 前面都是各种初始化操作,在这里开启了调度器的第一个调度循环。(这里启动的M就是M0) 下面来围绕G、M、P三个概念介绍 Goroutine 调度循环的运作流程。 ## 调度循环都做了什么 ![](https://static.studygolang.com/190524/e9558cf1ca499dd5f0894ce77dd6360c.jpg) 图1代表M启动的过程,把M跟一个P绑定在一起。在程序初始化的过程中说到在进程启动的最后一步启动了第一个M(即M0),这个M从全局的空闲P列表里拿到一个P,然后与其绑定。而P里面有2个管理G的链表(runq 存储等待运行的G列表,gfree 存储空闲的G列表),M启动后等待可执行的G。 图2代表创建 G 的过程。创建完一个G先扔到当前P的 runq 待运行队列里。在图3的执行过程里,M从绑定的P的 runq 列表里获取一个G来执行。当执行完成后,图4的流程里把 G 扔到 gfree 队列里。注意此时G并没有销毁(只重置了G的栈以及状态),当再次创建G的时候优先从 gfree 列表里获取,这样就起到了复用G的作用,避免反复与系统交互创建内存。 M 启动后处于一个自循环状态,执行完一个 G 之后继续执行下一个 G,反复上面的图2~图4过程。当第一个 M 正在繁忙而又有新的G需要执行时,会再开启一个 M 来执行。 下面详细看下调度循环的实现。 ### 调度器如何开启调度循环 先看一下 M 的启动过程(M0 启动是个特殊的启动过程,也是第一个启动的 M,由汇编实现的初始化后启动,而后续的 M 创建以及启动则是 Go 代码实现)。 ```go // runtime/proc.go func startm(_p_ *p, spinning bool) { lock(&sched.lock) if _p_ == nil { // 从空闲P里获取一个 _p_ = pidleget() ...... } // 获取一个空闲的m mp := mget() unlock(&sched.lock) // 如果没有空闲M,则new一个 if mp == nil { var fn func() if spinning { // The caller incremented nmspinning, so set m.spinning in the new M. fn = mspinning } newm(fn, _p_) return } ...... // 唤醒M notewakeup(&mp.park) } func newm(fn func(), _p_ *p) { // 创建一个M对象,且与P关联 mp := allocm(_p_, fn) // 暂存P mp.nextp.set(_p_) mp.sigmask = initSigmask ...... execLock.rlock() // Prevent process clone. // 创建系统内核线程 newosproc(mp, unsafe.Pointer(mp.g0.stack.hi)) execLock.runlock() } // runtime/os_linux.go func newosproc(mp *m, stk unsafe.Pointer) { // Disable signals during clone, so that the new thread starts // with signals disabled. It will enable them in minit. var oset sigset sigprocmask(_SIG_SETMASK, &sigset_all, &oset) ret := clone(cloneFlags, stk, unsafe.Pointer(mp), unsafe.Pointer(mp.g0), unsafe.Pointer(funcPC(mstart))) sigprocmask(_SIG_SETMASK, &oset, nil) } func allocm(_p_ *p, fn func()) *m { ...... mp := new(m) mp.mstartfn = fn // 设置启动函数 mcommoninit(mp) // 初始化m // 创建g0 // In case of cgo or Solaris, pthread_create will make us a stack. // Windows and Plan 9 will layout sched stack on OS stack. if iscgo || GOOS == "solaris" || GOOS == "windows" || GOOS == "plan9" { mp.g0 = malg(-1) } else { mp.g0 = malg(8192 * sys.StackGuardMultiplier) } // 把新创建的g0与M做关联 mp.g0.m = mp ...... return mp } func mstart() { ...... mstart1() } func mstart1() { ...... // 进入调度循环(阻塞不返回) schedule() } ``` 非 M0 的启动首先从 startm 方法开始启动,要进行调度工作必须有调度处理器 P,因此先从空闲的 P 链表里获取一个 P,在 newm 方法创建一个 M 与 P 绑定。 newm 方法中通过 newosproc 新建一个内核线程,并把内核线程与 M 以及 mstart 方法进行关联,这样内核线程执行时就可以找到 M 并且找到启动调度循环的方法。最后 schedule 启动调度循环 > allocm 方法中创建 M 的同时创建了一个 G 与自己关联,这个 G 就是我们在上面说到的 g0。为什么 M 要关联一个 g0?因为 runtime 下执行一个 G 也需要用到栈空间来完成调度工作,而拥有执行栈的地方只有G,因此需要为每个执行线程里配置一个g0。 ### 调度器如何进行调度循环 调用 schedule 进入调度器的调度循环后,在这个方法里永远不再返回。下面看下实现。 ```go // runtime/proc.go func schedule() { _g_ := getg() // 进入gc MarkWorker 工作模式 if gp == nil && gcBlackenEnabled != 0 { gp = gcController.findRunnableGCWorker(_g_.m.p.ptr()) } if gp == nil { // Check the global runnable queue once in a while to ensure fairness. // Otherwise two goroutines can completely occupy the local runqueue // by constantly respawning each other. // 每处理n个任务就去全局队列获取G任务,确保公平 if _g_.m.p.ptr().schedtick%61 == 0 && sched.runqsize > 0 { lock(&sched.lock) gp = globrunqget(_g_.m.p.ptr(), 1) unlock(&sched.lock) } } // 从P本地获取 if gp == nil { gp, inheritTime = runqget(_g_.m.p.ptr()) if gp != nil && _g_.m.spinning { throw("schedule: spinning with local work") } } // 从其它地方获取G,如果获取不到则沉睡M,并且阻塞在这里,直到M被再次使用 if gp == nil { gp, inheritTime = findrunnable() // blocks until work is available } ...... // 执行找到的G execute(gp, inheritTime) } // 从P本地获取一个可运行的G func runqget(_p_ *p) (gp *g, inheritTime bool) { // If there's a runnext, it's the next G to run. // 优先从runnext里获取一个G,如果没有则从runq里获取 for { next := _p_.runnext if next == 0 { break } if _p_.runnext.cas(next, 0) { return next.ptr(), true } } // 从队头获取 for { h := atomic.Load(&_p_.runqhead) // load-acquire, synchronize with other consumers t := _p_.runqtail if t == h { return nil, false } gp := _p_.runq[h%uint32(len(_p_.runq))].ptr() if atomic.Cas(&_p_.runqhead, h, h+1) { // cas-release, commits consume return gp, false } } } // 从其它地方获取G func findrunnable() (gp *g, inheritTime bool) { ...... // 从本地队列获取 if gp, inheritTime := runqget(_p_); gp != nil { return gp, inheritTime } // 全局队列获取 if sched.runqsize != 0 { lock(&sched.lock) gp := globrunqget(_p_, 0) unlock(&sched.lock) if gp != nil { return gp, false } } // 从epoll里取 if netpollinited() && sched.lastpoll != 0 { if gp := netpoll(false); gp != nil { // non-blocking ...... return gp, false } } ...... // 尝试4次从别的P偷 for i := 0; i < 4; i++ { for enum := stealOrder.start(fastrand()); !enum.done(); enum.next() { if sched.gcwaiting != 0 { goto top } stealRunNextG := i > 2 // first look for ready queues with more than 1 g // 在这里开始针对P进行偷取操作 if gp := runqsteal(_p_, allp[enum.position()], stealRunNextG); gp != nil { return gp, false } } } } // 尝试从全局runq中获取G // 在"sched.runqsize/gomaxprocs + 1"、"max"、"len(_p_.runq))/2"三个数字中取最小的数字作为获取的G数量 func globrunqget(_p_ *p, max int32) *g { if sched.runqsize == 0 { return nil } n := sched.runqsize/gomaxprocs + 1 if n > sched.runqsize { n = sched.runqsize } if max > 0 && n > max { n = max } if n > int32(len(_p_.runq))/2 { n = int32(len(_p_.runq)) / 2 } sched.runqsize -= n if sched.runqsize == 0 { sched.runqtail = 0 } gp := sched.runqhead.ptr() sched.runqhead = gp.schedlink n-- for ; n > 0; n-- { gp1 := sched.runqhead.ptr() sched.runqhead = gp1.schedlink runqput(_p_, gp1, false) // 放到本地P里 } return gp } ``` schedule 中首先尝试从 P 本地队列中获取(runqget)一个可执行的 G,如果没有则从其它地方获取(findrunnable),最终通过 execute 方法执行 G。 runqget 先通过 runnext 拿到待运行 G,没有的话,再从 runq 里面取。 findrunnable 从全局队列、epoll、别的 P 里获取。(后面会扩展分析实现) 在调度的开头处还做了一个小优化:每处理一些任务之后,就优先从全局队列里获取任务,以保障公平性,防止由于每个P里的 G 过多,而全局队列里的任务一直得不到执行机会。 > 这里用到了一个关键方法 getg(),runtime 的代码里大量使用该方法,它由汇编实现,该方法就是获取当前要运行的 G,具体实现不再这里阐述。 ### 多个线程下如何调度 抛出一个问题:每个 P 里面的 G 执行时间是不可控的,如果多个 P 同时在执行,会不会出现有的 P 里面的 G 执行不完,有的 P 里面几乎没有 G 可执行呢? 这就要从 M 的自循环过程中如何获取 G、归还 G 的行为说起了,先看图: ![](https://static.studygolang.com/190524/d469b57a53827213f7cd0f4b4e2abf15.jpg) 图中可以看出有两种途径:1.借助全局队列 sched.runq 作为中介,本地 P 里的 G 太多的话就放全局里,G 太少的话就从全局取。2.全局列表里没有的话直接从 P1 里偷取(steal)。(更多 M 在执行的话,同样的原理,这里就只拿 2 个来举例) ** 第 1 种途径实现如下:** ```go // runtime/proc.go func runqput(_p_ *p, gp *g, next bool) { if randomizeScheduler && next && fastrand()%2 == 0 { next = false } // 尝试把 G 添加到 P 的 runnext 节点,这里确保runnext只有一个G,如果之前已经有一个G则踢出来放到runq里 if next { retryNext: oldnext := _p_.runnext if !_p_.runnext.cas(oldnext, guintptr(unsafe.Pointer(gp))) { goto retryNext } if oldnext == 0 { return } // 把老的g踢出来,在下面放到runq里 gp = oldnext.ptr() } retry: // 如果_p_.runq队列不满,则放到队尾就结束了。 // 试想如果不放到队尾而放到队头里会怎样?如果频繁的创建G则可能后面的G总是不被执行,对后面的G不公平 h := atomic.Load(&_p_.runqhead) // load-acquire, synchronize with consumers t := _p_.runqtail if t-h < uint32(len(_p_.runq)) { _p_.runq[t%uint32(len(_p_.runq))].set(gp) atomic.Store(&_p_.runqtail, t+1) // store-release, makes the item available for consumption return } //如果队列满了,尝试把G和当前P里的一部分runq放到全局队列 //因为操作全局需要加锁,所以名字里带个slow if runqputslow(_p_, gp, h, t) { return } // the queue is not full, now the put above must succeed goto retry } func runqputslow(_p_ *p, gp *g, h, t uint32) bool { var batch [len(_p_.runq)/2 + 1]*g // First, grab a batch from local queue. n := t - h n = n / 2 if n != uint32(len(_p_.runq)/2) { throw("runqputslow: queue is not full") } // 从runq头部开始取出一半的runq放到临时变量batch里 for i := uint32(0); i < n; i++ { batch[i] = _p_.runq[(h+i)%uint32(len(_p_.runq))].ptr() } if !atomic.Cas(&_p_.runqhead, h, h+n) { // cas-release, commits consume return false } // 把要put的g也放进batch去 batch[n] = gp if randomizeScheduler { for i := uint32(1); i <= n; i++ { j := fastrandn(i + 1) batch[i], batch[j] = batch[j], batch[i] } } // 把取出来的一半runq组成链表 for i := uint32(0); i < n; i++ { batch[i].schedlink.set(batch[i+1]) } // 将一半的runq放到global队列里,一次多转移一些省得转移频繁 lock(&sched.lock) globrunqputbatch(batch[0], batch[n], int32(n+1)) unlock(&sched.lock) return true } func globrunqputbatch(ghead *g, gtail *g, n int32) { gtail.schedlink = 0 if sched.runqtail != 0 { sched.runqtail.ptr().schedlink.set(ghead) } else { sched.runqhead.set(ghead) } sched.runqtail.set(gtail) sched.runqsize += n } ``` runqput 方法归还执行完的 G,runq 定义是 runq[256]guintptr,有固定的长度,因此当前 P 里的待运行 G 超过 256 的时候说明过多了,则执行 runqputslow 方法把一半 G 扔给全局 G 链表,globrunqputbatch 连接全局链表的头尾指针。 但可能别的 P 里面并没有超过 256,就不会放到全局 G 链表里,甚至可能一直维持在不到256个。这就借助第 2 个途径了: ** 第 2 种途径实现如下:** ```go // runtime/proc.go // 从其它地方获取G func findrunnable() (gp *g, inheritTime bool) { ...... // 尝试4次从别的P偷 for i := 0; i < 4; i++ { for enum := stealOrder.start(fastrand()); !enum.done(); enum.next() { if sched.gcwaiting != 0 { goto top } stealRunNextG := i > 2 // first look for ready queues with more than 1 g // 在这里开始针对P进行偷取操作 if gp := runqsteal(_p_, allp[enum.position()], stealRunNextG); gp != nil { return gp, false } } } } ``` 从别的P里面"偷取"一些 G 过来执行了。runqsteal 方法实现了"偷取"操作。 ```go // runtime/proc.go // 偷取P2一半到本地运行队列,失败则返回nil func runqsteal(_p_, p2 *p, stealRunNextG bool) *g { t := _p_.runqtail n := runqgrab(p2, &_p_.runq, t, stealRunNextG) if n == 0 { return nil } n-- // 返回尾部的一个G gp := _p_.runq[(t+n)%uint32(len(_p_.runq))].ptr() if n == 0 { return gp } h := atomic.Load(&_p_.runqhead) // load-acquire, synchronize with consumers if t-h+n >= uint32(len(_p_.runq)) { throw("runqsteal: runq overflow") } atomic.Store(&_p_.runqtail, t+n) // store-release, makes the item available for consumption return gp } // 从P里获取一半的G,放到batch里 func runqgrab(_p_ *p, batch *[256]guintptr, batchHead uint32, stealRunNextG bool) uint32 { for { // 计算一半的数量 h := atomic.Load(&_p_.runqhead) // load-acquire, synchronize with other consumers t := atomic.Load(&_p_.runqtail) // load-acquire, synchronize with the producer n := t - h n = n - n/2 ...... // 将偷到的任务转移到本地P队列里 for i := uint32(0); i < n; i++ { g := _p_.runq[(h+i)%uint32(len(_p_.runq))] batch[(batchHead+i)%uint32(len(batch))] = g } if atomic.Cas(&_p_.runqhead, h, h+n) { // cas-release, commits consume return n } } } ``` 上面可以看出从别的 P 里面偷(steal)了一半,这样就足够运行了。有了“偷取”操作也就充分利用了多线程的资源。 ## 调度循环中如何让出 CPU ### 正常完成让出 CPU 绝大多数场景下我们程序都是执行完一个 G,再执行另一个 G,那我们就看下 G 是如何被执行以及执行完如何退出的。 先看 G 如何被执行: ```go // runtime/proc.go func execute(gp *g, inheritTime bool) { _g_ := getg() casgstatus(gp, _Grunnable, _Grunning) ...... // 真正的执行G,切换到该G的栈帧上执行(汇编实现) gogo(&gp.sched) } ``` execute 方法先更改 G 的状态为 `_Grunning` 表示运行中,最终给 gogo 方法做实际的执行操作。而 gogo 方法则是汇编实现。再来看下 gogo 方法的实现: ```asm // runtime.asm_amd64.s TEXT runtime·gogo(SB), NOSPLIT, $16-8 MOVQ buf+0(FP), BX // gobuf 把0偏移的8个字节给BX寄存器, gobuf结构的前8个字节就是SP指针 // If ctxt is not nil, invoke deletion barrier before overwriting. MOVQ gobuf_ctxt(BX), AX // 在把gobuf的ctxt变量给AX寄存器 TESTQ AX, AX // 判断AX寄存器是否为空,传进来gp.sched的话肯定不为空了,因此JZ nilctxt不跳转 JZ nilctxt LEAQ gobuf_ctxt(BX), AX MOVQ AX, 0(SP) MOVQ $0, 8(SP) CALL runtime·writebarrierptr_prewrite(SB) MOVQ buf+0(FP), BX nilctxt: // 下面则是函数栈的BP SP指针移动,最后进入到指定的代码区域 MOVQ gobuf_g(BX), DX MOVQ 0(DX), CX // make sure g != nil get_tls(CX) MOVQ DX, g(CX) MOVQ gobuf_sp(BX), SP // restore SP MOVQ gobuf_ret(BX), AX MOVQ gobuf_ctxt(BX), DX MOVQ gobuf_bp(BX), BP MOVQ $0, gobuf_sp(BX) // clear to help garbage collector MOVQ $0, gobuf_ret(BX) MOVQ $0, gobuf_ctxt(BX) MOVQ $0, gobuf_bp(BX) MOVQ gobuf_pc(BX), BX // PC指针指向退出时要执行的函数地址 JMP BX // 跳转到执行代码处 ``` ```go // runtime/runtime2.go type gobuf struct { // The offsets of sp, pc, and g are known to (hard-coded in) libmach. // // ctxt is unusual with respect to GC: it may be a // heap-allocated funcval so write require a write barrier, // but gobuf needs to be cleared from assembly. We take // advantage of the fact that the only path that uses a // non-nil ctxt is morestack. As a result, gogo is the only // place where it may not already be nil, so gogo uses an // explicit write barrier. Everywhere else that resets the // gobuf asserts that ctxt is already nil. sp uintptr pc uintptr g guintptr ctxt unsafe.Pointer // this has to be a pointer so that gc scans it ret sys.Uintreg lr uintptr bp uintptr // for GOEXPERIMENT=framepointer } ``` gogo 方法传的参数注意是 gp.sched,而这个结构体里可以看到保存了熟悉的函数栈寄存器 SP/PC/BP,能想到是把执行栈传了进去(既然是执行一个 G,当然要把执行栈传进去了)。可以看到在 gogo 函数中实质就只是做了函数栈指针的移动。 这个执行 G 的操作,熟悉函数调用的函数栈的基本原理的人想必有些印象(如果不熟悉请自行搜索),执行一个 G 其实就是执行函数一样切换到对应的函数栈帧上。 C 语言里栈帧创建的时候有个 IP 寄存器指向"return address",即主调函数的一条指令的地址,被调函数退出的时候通过该指针回到调用函数里。在 Go 语言里有个 PC 寄存器指向退出函数。那么下 PC 寄存器指向的是哪里?我们回到创建 G 的地方看下代码: ```go // runtime/proc.go func newproc1(fn *funcval, argp *uint8, narg int32, nret int32, callerpc uintptr) *g { ...... // 从当前P里面复用一个空闲G newg := gfget(_p_) // 如果没有空闲G则新建一个,默认栈大小为_StackMin=2048 bytes if newg == nil { newg = malg(_StackMin) casgstatus(newg, _Gidle, _Gdead) // 把新创建的G添加到全局allg里 allgadd(newg) // publishes with a g->status of Gdead so GC scanner doesn't look at uninitialized stack. } ...... newg.sched.sp = sp newg.stktopsp = sp newg.sched.pc = funcPC(goexit) + sys.PCQuantum // 记录当前任务的pc寄存器为goexit方法,用于当执行G结束后找到退出方法,从而再次进入调度循环 // +PCQuantum so that previous instruction is in same function newg.sched.g = guintptr(unsafe.Pointer(newg)) gostartcallfn(&newg.sched, fn) newg.gopc = callerpc newg.startpc = fn.fn ....... return newg } ``` 代码中可以看到,给 G 的执行环境里的 pc 变量赋值了一个 goexit 的函数地址,也就是说G正常执行完退出时执行的是 goexit 函数。再看下该函数的实现: ```asm // runtime/asm_amd64.s // The top-most function running on a goroutine // returns to goexit+PCQuantum. TEXT runtime·goexit(SB),NOSPLIT,$0-0 BYTE $0x90 // NOP CALL runtime·goexit1(SB) // does not return // traceback from goexit1 must hit code range of goexit BYTE $0x90 // NOP ``` ```go // runtime/proc.go // G执行结束后回到这里放到P的本地队列里 func goexit1() { if raceenabled { racegoend() } if trace.enabled { traceGoEnd() } // 切换到g0来释放G mcall(goexit0) } // g0下当G执行结束后回到这里放到P的本地队列里 func goexit0(gp *g) { ...... gfput(_g_.m.p.ptr(), gp) schedule() } ``` 代码中切换到了 G0 下执行了 schedule 方法,再次进入了下一轮调度循环。 以上就是正常执行一个 G 并正常退出的实现。 ### 主动让出 CPU 在实际场景中还有一些没有执行完成的 G,而又需要临时停止执行,比如 time.Sleep、IO 阻塞等等,就需要挂起该 G,把 CPU 让出给别人使用。在 runtime 下面有个 gopark 方法,看下实现: ```go // runtime/proc.go func gopark(unlockf func(*g, unsafe.Pointer) bool, lock unsafe.Pointer, reason string, traceEv byte, traceskip int) { mp := acquirem() gp := mp.curg status := readgstatus(gp) if status != _Grunning && status != _Gscanrunning { throw("gopark: bad g status") } mp.waitlock = lock mp.waitunlockf = *(*unsafe.Pointer)(unsafe.Pointer(&unlockf)) gp.waitreason = reason mp.waittraceev = traceEv mp.waittraceskip = traceskip releasem(mp) // can't do anything that might move the G between Ms here. // mcall 在M里从当前正在运行的G切换到g0 // park_m 在切换到的g0下先把传过来的G切换为_Gwaiting状态挂起该G // 调用回调函数waitunlockf()由外层决定是否等待解锁,返回true则等待解锁不再执行G,返回false则不等待解锁继续执行 mcall(park_m) } ``` ```go // runtime/stubs.go // mcall switches from the g to the g0 stack and invokes fn(g), // where g is the goroutine that made the call. // mcall saves g's current PC/SP in g->sched so that it can be restored later. ...... func mcall(fn func(*g)) ``` ```go // runtime/proc.go func park_m(gp *g) { _g_ := getg() // 此处获得的是g0,而不是gp if trace.enabled { traceGoPark(_g_.m.waittraceev, _g_.m.waittraceskip) } casgstatus(gp, _Grunning, _Gwaiting) dropg() // 把g0从M的"当前运行"里剥离出来 if _g_.m.waitunlockf != nil { fn := *(*func(*g, unsafe.Pointer) bool)(unsafe.Pointer(&_g_.m.waitunlockf)) ok := fn(gp, _g_.m.waitlock) _g_.m.waitunlockf = nil _g_.m.waitlock = nil if !ok { // 如果不需要等待解锁,则切换到_Grunnable状态并直接执行G if trace.enabled { traceGoUnpark(gp, 2) } casgstatus(gp, _Gwaiting, _Grunnable) execute(gp, true) // Schedule it back, never returns. } } schedule() } ``` gopark 是进行调度出让 CPU 资源的方法,里面有个方法 mcall(),注释里这样描述: > 从当前运行的 G 切换到 g0 的运行栈上,然后调用 fn(g),这里被调用的 G 是调用 mcall 方法时的G。mcall 方法保存当前运行的 G 的 PC/SP 到 `g->sched` 里,因此该 G 可以在以后被重新恢复执行。 在本章开始介绍初始化过程中有提到 M 创建的时候绑定了一个 g0,调度工作是运行在 g0 的栈上的。mcall 方法通过 g0 先把当前调用的 G 的执行栈暂存到 `g->sched` 变量里,然后切换到 g0 的执行栈上执行 park_m。park_m 方法里把 gp 的状态从 _Grunning 切换到 _Gwaiting 表明进入到等待唤醒状态,此时休眠 G 的操作就完成了。接下来既然 G 休眠了,CPU 线程总不能闲下来,在 park_m 方法里又可以看到 schedule 方法,开始进入到到一轮调度循环了。 > park_m 方法里还有段小插曲,进入调度循环之前还有个对 waitunlockf 方法的判断,该方法意思是如果解锁不成功则调用 execute 方法继续执行之前的 G,而该方法永远不会 return,也就不会再次进入下一次调度。也就是说给外部一个控制是否要进行下一个调度的选择。 ### 抢占让出 CPU 回想在 runtime.main() 里面有单独启动了一个监控任务,方法是 sysmon。看下该方法: ```go // runtime/proc.go func sysmon() { ...... for { // delay参数用于控制for循环的间隔,不至于无限死循环。 // 控制逻辑是前50次每次sleep 20微秒,超过50次则每次翻2倍,直到最大10毫秒 if idle == 0 { // start with 20us sleep... delay = 20 } else if idle > 50 { // start doubling the sleep after 1ms... delay *= 2 } if delay > 10*1000 { // up to 10ms delay = 10 * 1000 } usleep(delay) lastpoll := int64(atomic.Load64(&sched.lastpoll)) now := nanotime() if lastpoll != 0 && lastpoll+10*1000*1000 < now { atomic.Cas64(&sched.lastpoll, uint64(lastpoll), uint64(now)) gp := netpoll(false) // non-blocking - returns list of goroutines if gp != nil { ...... incidlelocked(-1) // 把epoll ready的G列表注入到全局runq里 injectglist(gp) incidlelocked(1) } } // retake P's blocked in syscalls // and preempt long running G's if retake(now) != 0 { idle = 0 } else { idle++ } ...... } } func retake(now int64) uint32 { n := 0 for i := int32(0); i < gomaxprocs; i++ { _p_ := allp[i] // 从所有P里面去找 if _p_ == nil { continue } pd := &_p_.sysmontick s := _p_.status if s == _Psyscall { ...... } else if s == _Prunning { // 针对正在运行的P // Preempt G if it's running for too long. t := int64(_p_.schedtick) if int64(pd.schedtick) != t { pd.schedtick = uint32(t) pd.schedwhen = now continue } // 如果已经超过forcePreemptNS(10ms),则抢占 if pd.schedwhen+forcePreemptNS > now { continue } // 抢占P preemptone(_p_) } } return uint32(n) } func preemptone(_p_ *p) bool { mp := _p_.m.ptr() if mp == nil || mp == getg().m { return false } // 找到当前正在运行的G gp := mp.curg if gp == nil || gp == mp.g0 { return false } // 标记抢占状态 gp.preempt = true // Every call in a go routine checks for stack overflow by // comparing the current stack pointer to gp->stackguard0. // Setting gp->stackguard0 to StackPreempt folds // preemption into the normal stack overflow check. // G里面的每一次调用都会比较当前栈指针与 gp->stackguard0 来检查堆栈溢出 // 设置 gp->stackguard0 为 StackPreempt 来触发正常的堆栈溢出检测 gp.stackguard0 = stackPreempt return true } ``` sysmon() 方法处于无限 for 循环,整个进程的生命周期监控着。retake() 方法每次对所有的 P 遍历检查超过 10ms 的还在运行的 G,如果有超过 10ms 的则通过 preemptone() 进行抢占,但是要注意这里只把 gp.stackguard0 赋值了一个 stackPreempt,并没有做让出 CPU 的操作,因此这里的抢占实质只是一个”标记“抢占。那么真正停止 G 执行的操作在哪里? ```go // runtime/stack.go func newstack(ctxt unsafe.Pointer) { ...... // NOTE: stackguard0 may change underfoot, if another thread // is about to try to preempt gp. Read it just once and use that same // value now and below. // 这里的逻辑是为G的抢占做的判断。 // 判断是否是抢占引发栈扩张,如果 gp.stackguard0 == stackPreempt 则说明是抢占触发的栈扩张 preempt := atomic.Loaduintptr(&gp.stackguard0) == stackPreempt ...... //如果判断可以抢占, 则继续判断是否GC引起的, 如果是则对G的栈空间执行标记处理(扫描根对象)然后继续运行, //如果不是GC引起的则调用gopreempt_m函数完成抢占. if preempt { ...... // 停止当前运行状态的G,最后放到全局runq里,释放M // 这里会进入schedule循环.阻塞到这里 gopreempt_m(gp) // never return } ...... } ``` ```go // runtime/proc.go func goschedImpl(gp *g) { status := readgstatus(gp) if status&^_Gscan != _Grunning { dumpgstatus(gp) throw("bad g status") } casgstatus(gp, _Grunning, _Grunnable) dropg() lock(&sched.lock) globrunqput(gp) unlock(&sched.lock) schedule() } ``` 我们都知道 Go 的调度是非抢占式的,要想实现 G 不被长时间,就只能主动触发抢占,而 Go 触发抢占的实际就是在栈扩张的时候,在 newstack 新创建栈空间的时候检测是否有抢占标记(也就是 gp.stackguard0 是否等于 stackPreempt),如果有则通过 goschedImpl 方法再次进入到熟悉的 schedule 调度循环。 ### 系统调用让出 CPU 我们程序都跑在系统上面,就绕不开与系统的交互。那么当我们的 Go 程序做系统调用的时候,系统的方法不确定会阻塞多久,而我们程序又不知道运行的状态该怎么办? 在 Go 中并没有直接对系统内核函数调用,而是封装了个 syscall.Syscall 方法,先看下实现: ```go // syscall/syscall_unix.go func Syscall(trap, a1, a2, a3 uintptr) (r1, r2 uintptr, err Errno) ``` ```asm // syscall/asm_linux_amd64.s TEXT ·Syscall(SB),NOSPLIT,$0-56 CALL runtime·entersyscall(SB) MOVQ a1+8(FP), DI MOVQ a2+16(FP), SI MOVQ a3+24(FP), DX MOVQ $0, R10 MOVQ $0, R8 MOVQ $0, R9 MOVQ trap+0(FP), AX // syscall entry SYSCALL // 进行系统调用 CMPQ AX, $0xfffffffffffff001 JLS ok MOVQ $-1, r1+32(FP) MOVQ $0, r2+40(FP) NEGQ AX MOVQ AX, err+48(FP) CALL runtime·exitsyscall(SB) RET ok: MOVQ AX, r1+32(FP) MOVQ DX, r2+40(FP) MOVQ $0, err+48(FP) CALL runtime·exitsyscall(SB) RET ``` 在汇编代码中看出先是执行了 runtime·entersyscall 方法,然后进行系统调用,最后执行了 runtime·exitsyscall(SB),从字面意思看是进入系统调用之前先执行一些逻辑,退出系统调用之后执行一堆逻辑。看下具体实现: ```go // runtime/proc.go func entersyscall(dummy int32) { reentersyscall(getcallerpc(unsafe.Pointer(&dummy)), getcallersp(unsafe.Pointer(&dummy))) } func reentersyscall(pc, sp uintptr) { ...... // Leave SP around for GC and traceback. // 保存执行现场 save(pc, sp) _g_.syscallsp = sp _g_.syscallpc = pc // 切换到系统调用状态 casgstatus(_g_, _Grunning, _Gsyscall) ...... // Goroutines must not split stacks in Gsyscall status (it would corrupt g->sched). // We set _StackGuard to StackPreempt so that first split stack check calls morestack. // Morestack detects this case and throws. _g_.stackguard0 = stackPreempt _g_.m.locks-- } ``` 进入系统调用前先保存执行现场,然后切换到 `_Gsyscall` 状态,最后标记抢占,等待被抢占走。 ```go // runtime/proc.go func exitsyscall(dummy int32) { ...... // Call the scheduler. mcall(exitsyscall0) ...... } func exitsyscall0(gp *g) { _g_ := getg() casgstatus(gp, _Gsyscall, _Grunnable) dropg() lock(&sched.lock) // 获取一个空闲的P,如果没有则放到全局队列里,如果有则执行 _p_ := pidleget() if _p_ == nil { globrunqput(gp) // 如果没有P就放到全局队列里,等待有资源时执行 } else if atomic.Load(&sched.sysmonwait) != 0 { atomic.Store(&sched.sysmonwait, 0) notewakeup(&sched.sysmonnote) } unlock(&sched.lock) if _p_ != nil { acquirep(_p_) execute(gp, false) // Never returns. // 如果找到空闲的P则直接执行 } if _g_.m.lockedg != nil { // Wait until another thread schedules gp and so m again. stoplockedm() execute(gp, false) // Never returns. } stopm() schedule() // Never returns. // 没有P资源执行,就继续下一轮调度循环 } ``` 系统调用退出时,切到 G0 下把 G 状态切回来,如果有可执行的 P 则直接执行,如果没有则放到全局队列里,等待调度,最后又看到了熟悉的 schedule 进入下一轮调度循环。 ## 待执行 G 的来源 ### gofunc 创建G 当开启一个 Goroutine 的时候用到 go func() 这样的语法,在 runtime 下其实调用的就是 newproc 方法。 ```go // runtime/proc.go func newproc(siz int32, fn *funcval) { argp := add(unsafe.Pointer(&fn), sys.PtrSize) pc := getcallerpc(unsafe.Pointer(&siz)) systemstack(func() { newproc1(fn, (*uint8)(argp), siz, 0, pc) }) } func newproc1(fn *funcval, argp *uint8, narg int32, nret int32, callerpc uintptr) *g { ...... _p_ := _g_.m.p.ptr() // 从当前P里面复用一个空闲G newg := gfget(_p_) // 如果没有空闲G则新建一个,默认栈大小为 _StackMin=2048 bytes if newg == nil { newg = malg(_StackMin) casgstatus(newg, _Gidle, _Gdead) // 把新创建的G添加到全局allg里 allgadd(newg) // publishes with a g->status of Gdead so GC scanner doesn't look at uninitialized stack. } ...... if isSystemGoroutine(newg) { atomic.Xadd(&sched.ngsys, +1) } newg.gcscanvalid = false casgstatus(newg, _Gdead, _Grunnable) // 把G放到P里的待运行队列,第三参数设置为true,表示要放到runnext里,作为优先要执行的G runqput(_p_, newg, true) // 如果有其它空闲P则尝试唤醒某个M来执行 // 如果有M处于自璇等待P或G状态,放弃。 // NOTE: sched.nmspinning!=0说明正在有M被唤醒,这里判断sched.nmspinnin==0时才进入wakep是防止同时唤醒多个M if atomic.Load(&sched.npidle) != 0 && atomic.Load(&sched.nmspinning) == 0 && mainStarted { wakep() } ...... return newg } ``` newproc1 方法中 gfget 先从空闲的 G 列表获取一个 G 对象,没有则创建一个新的 G 对象,然后 runqput 放到当前 P 待运行队列里。 ### epoll 来源 回想上面分析抢占以及多线程下如何调度时都见到一个 netpoll 方法,这个方法就是从系统内核获取已经有数据的时间,然后映射到对应的 G 标记 ready。下面看实现: ```go // runtime/proc.go func netpoll(block bool) *g { ...... var events [128]epollevent retry: n := epollwait(epfd, &events[0], int32(len(events)), waitms) if n < 0 { if n != -_EINTR { println("runtime: epollwait on fd", epfd, "failed with", -n) throw("runtime: netpoll failed") } goto retry } var gp guintptr for i := int32(0); i < n; i++ { ev := &events[i] if ev.events == 0 { continue } var mode int32 if ev.events&(_EPOLLIN|_EPOLLRDHUP|_EPOLLHUP|_EPOLLERR) != 0 { mode += 'r' } if ev.events&(_EPOLLOUT|_EPOLLHUP|_EPOLLERR) != 0 { mode += 'w' } if mode != 0 { pd := *(**pollDesc)(unsafe.Pointer(&ev.data)) netpollready(&gp, pd, mode) } } if block && gp == 0 { goto retry } return gp.ptr() } func netpollready(gpp *guintptr, pd *pollDesc, mode int32) { var rg, wg guintptr if mode == 'r' || mode == 'r'+'w' { rg.set(netpollunblock(pd, 'r', true)) } if mode == 'w' || mode == 'r'+'w' { wg.set(netpollunblock(pd, 'w', true)) } if rg != 0 { rg.ptr().schedlink = *gpp *gpp = rg } if wg != 0 { wg.ptr().schedlink = *gpp *gpp = wg } } // 解锁pd wait状态,标记为pdReady,并返回 func netpollunblock(pd *pollDesc, mode int32, ioready bool) *g { gpp := &pd.rg if mode == 'w' { gpp = &pd.wg } for { old := *gpp if old == pdReady { return nil } if old == 0 && !ioready { // Only set READY for ioready. runtime_pollWait // will check for timeout/cancel before waiting. return nil } var new uintptr if ioready { new = pdReady } // 变量pd.rg在netpollblock的时候已经指向了运行pd的G,因此old其实指向G的指针,而不是pdWait等等的状态指针了 if atomic.Casuintptr(gpp, old, new) { if old == pdReady || old == pdWait { old = 0 } return (*g)(unsafe.Pointer(old)) } } } ``` 首先 epollwait 从内核获取到一批 event,也就拿到了有收到就绪的 FD。netpoll 的返回值是一个 G 链表,在该方法里只是把要被唤醒的 G标记 ready,然后交给外部处理,例如 sysmon 中的代码: ```go // runtime/proc.go func sysmon() { ...... for { ...... lastpoll := int64(atomic.Load64(&sched.lastpoll)) now := nanotime() if lastpoll != 0 && lastpoll+10*1000*1000 < now { atomic.Cas64(&sched.lastpoll, uint64(lastpoll), uint64(now)) gp := netpoll(false) // non-blocking - returns list of goroutines if gp != nil { ...... incidlelocked(-1) // 把epoll ready的G列表注入到全局runq里 injectglist(gp) incidlelocked(1) } } ...... } } // 把G列表注入到全局runq里 func injectglist(glist *g) { ...... lock(&sched.lock) var n int for n = 0; glist != nil; n++ { gp := glist glist = gp.schedlink.ptr() casgstatus(gp, _Gwaiting, _Grunnable) globrunqput(gp) } ...... } ``` netpoll 返回的链表交给了 injectglist,然后其实是放到了全局 rung 队列中,等待被调度。 > epoll 内容较多,本章主要围绕调度的话题讨论,在这里就不展开分析。 ## 看几个主动让出 CPU 的场景 ### time.Sleep 当代码中调用 time.Sleep 的时候我们是要 black 住程序不再继续往下执行,此时该 goroutine 不会做其他事情了,理应把 CPU 资源释放出来,下面看下实现: ```go // runtime/time.go func timeSleep(ns int64) { if ns <= 0 { return } t := getg().timer if t == nil { t = new(timer) getg().timer = t } *t = timer{} // 每个定时任务都创建一个timer t.when = nanotime() + ns t.f = goroutineReady // 记录唤醒该G的方法,唤醒时通过该方法执行唤醒 t.arg = getg() // 把timer与当前G关联,时间到了唤醒时通过该参数找到所在的G lock(&timers.lock) addtimerLocked(t) // 把timer添加到最小堆里 goparkunlock(&timers.lock, "sleep", traceEvGoSleep, 2) // 切到G0让出CPU,进入休眠 } ``` ```go // runtime/proc.go func goparkunlock(lock *mutex, reason string, traceEv byte, traceskip int) { gopark(parkunlock_c, unsafe.Pointer(lock), reason, traceEv, traceskip) } ``` timeSleep 函数里通过 addtimerLocked 把定时器加入到 timer 管理器(timer 通过最小堆的数据结构存放每个定时器,在这不做详细说明)后,再通过 goparkunlock 实现把当前 G 休眠,这里看到了上面提到的 gopark 方法进行调度循环的上下文切换。 上面介绍的是一个 G 如何进入到休眠状态的过程,该例子是个定时器,当时间到了的话,当前 G 就要被唤醒继续执行了。下面就介绍下唤醒的流程。 返回到最开始 timeSleep 方法里在进入调度方法之前有一个 addtimerLocked 方法,看下这个方法做了什么。 ```go // runtime/time.go func addtimerLocked(t *timer) { // when must never be negative; otherwise timerproc will overflow // during its delta calculation and never expire other runtime timers. if t.when < 0 { t.when = 1<<63 - 1 } t.i = len(timers.t) timers.t = append(timers.t, t) //将当前timer添加到timer管理器里 siftupTimer(t.i) ...... // 如果没有启动timer管理定时器,则启动。timerproc只会启动一次,即全局timer管理器 if !timers.created { timers.created = true go timerproc() } } ``` ```go // runtime/time.go // Timerproc runs the time-driven events. // It sleeps until the next event in the timers heap. // If addtimer inserts a new earlier event, it wakes timerproc early. func timerproc() { timers.gp = getg() for { lock(&timers.lock) timers.sleeping = false now := nanotime() delta := int64(-1) for { if len(timers.t) == 0 { delta = -1 break } t := timers.t[0] delta = t.when - now if delta > 0 { break } if t.period > 0 { // leave in heap but adjust next time to fire t.when += t.period * (1 + -delta/t.period) siftdownTimer(0) } else { // remove from heap last := len(timers.t) - 1 if last > 0 { timers.t[0] = timers.t[last] timers.t[0].i = 0 } timers.t[last] = nil timers.t = timers.t[:last] if last > 0 { siftdownTimer(0) } t.i = -1 // mark as removed } f := t.f arg := t.arg seq := t.seq unlock(&timers.lock) if raceenabled { raceacquire(unsafe.Pointer(t)) } f(arg, seq) lock(&timers.lock) } ...... } } ``` 在 addtimerLocked 方法的最下面有个逻辑在运行期间开启了 "全局时间事件驱动器" timerproc,该方法会全程遍历最小堆,寻找最早进入 timer 管理器的定时器,然后唤醒。它是怎么找到要唤醒哪个G的?回头看下 timeSleep 方法里把当时正在执行的 G 以及唤醒方法 goroutineReady 带到了每个定时器里,而在 timerproc 则通过找到期的定时器执行 f(arg, seq) 即通过 goroutineReady 方法唤醒。方法调用过程: `goroutineReady() -> ready()` ```go // runtime/time.go func goroutineReady(arg interface{}, seq uintptr) { goready(arg.(*g), 0) } ``` ```go // runtime/proc.go func goready(gp *g, traceskip int) { systemstack(func() { ready(gp, traceskip, true) }) } // Mark gp ready to run. func ready(gp *g, traceskip int, next bool) { if trace.enabled { traceGoUnpark(gp, traceskip) } status := readgstatus(gp) // Mark runnable. _g_ := getg() _g_.m.locks++ // disable preemption because it can be holding p in a local var if status&^_Gscan != _Gwaiting { dumpgstatus(gp) throw("bad g->status in ready") } // status is Gwaiting or Gscanwaiting, make Grunnable and put on runq casgstatus(gp, _Gwaiting, _Grunnable) runqput(_g_.m.p.ptr(), gp, next) ...... } ``` 在上面的方法里可以看到先把休眠的 G 从 `_Gwaiting` 切换到 `_Grunnable` 状态,表明已经可运行。然后通过 runqput 方法把 G 放到 P 的待运行队列里,就进入到调度器的调度循环里了。 **总结:** time.Sleep 想要进入阻塞(休眠)状态,其实是通过 gopark 方法给自己标记个 `_Gwaiting` 状态,然后把自己所占用的 CPU 线程资源给释放出来,继续执行调度任务,调度其它的 G 来运行。而唤醒是通过把 G 更改回 `_Grunnable` 状态后,然后把 G 放入到 P 的待运行队列里等待执行。通过这点还可以看出休眠中的 G 其实并不占用 CPU 资源,最多是占用内存,是个很轻量级的阻塞。 ### Mutex ```go // sync/mutex.go func (m *Mutex) Lock() { // Fast path: grab unlocked mutex. // 首先尝试抢锁,如果抢到则直接返回,并标记mutexLocked状态 if atomic.CompareAndSwapInt32(&m.state, 0, mutexLocked) { if race.Enabled { race.Acquire(unsafe.Pointer(m)) } return } var waitStartTime int64 starving := false awoke := false iter := 0 old := m.state for { // Don't spin in starvation mode, ownership is handed off to waiters // so we won't be able to acquire the mutex anyway. // 尝试自璇,但有如下几个条件跳过自璇,这里的自璇是用户态自璇,基本lock的cpu消耗都耗到这里了 // 1.不在饥饿模式自璇 // 2.超过4次循环,则不再自璇. (runtime_canSpin里面) // 3.全部P空闲时,不自璇.(runtime_canSpin里面) // 4.当前P里无运行G时,不自璇.(runtime_canSpin里面) if old&(mutexLocked|mutexStarving) == mutexLocked && runtime_canSpin(iter) { // Active spinning makes sense. // Try to set mutexWoken flag to inform Unlock // to not wake other blocked goroutines. if !awoke && old&mutexWoken == 0 && old>>mutexWaiterShift != 0 && atomic.CompareAndSwapInt32(&m.state, old, old|mutexWoken) { awoke = true } runtime_doSpin() // doSpin其实就是用户态自璇30次 iter++ old = m.state continue } ...... if atomic.CompareAndSwapInt32(&m.state, old, new) { ...... runtime_SemacquireMutex(&m.sema, queueLifo) // 这里会再次自璇几次,然后最后切换到g0把G标记_Gwaiting状态阻塞在这里 starving = starving || runtime_nanotime()-waitStartTime > starvationThresholdNs // 如果锁等了1毫秒才被唤醒,才会标记为饥饿模式 old = m.state ...... } else { old = m.state } } if race.Enabled { race.Acquire(unsafe.Pointer(m)) } } ``` ```go // runtime/sema.go func sync_runtime_Semacquire(addr *uint32) { semacquire1(addr, false, semaBlockProfile) } func semacquire1(addr *uint32, lifo bool, profile semaProfileFlags) { ...... for { ...... // Any semrelease after the cansemacquire knows we're waiting // (we set nwait above), so go to sleep. root.queue(addr, s, lifo) // 把当前锁的信息存起来以便以后唤醒时找到当前G,G是在queue里面获取的。 goparkunlock(&root.lock, "semacquire", traceEvGoBlockSync, 4) // 进行休眠,然后阻塞在这里 if s.ticket != 0 || cansemacquire(addr) { break } } } // queue adds s to the blocked goroutines in semaRoot. func (root *semaRoot) queue(addr *uint32, s *sudog, lifo bool) { s.g = getg() // 这里记录了当前的G,以便唤醒的时候找到要被唤醒的G s.elem = unsafe.Pointer(addr) s.next = nil s.prev = nil var last *sudog pt := &root.treap for t := *pt; t != nil; t = *pt { ...... last = t if uintptr(unsafe.Pointer(addr)) < uintptr(t.elem) { pt = &t.prev } else { pt = &t.next } } ...... ``` Mutex.Lock 方法通过调用 runtime_SemacquireMutex 最终还是调用 goparkunlock 实现把 G 进入到休眠状态。在进入休眠之前先把自己加入到队列里 `root.queue(addr, s, lifo)`,在 queue 方法里,记录了当前的 G,以便以后找到并唤醒。 ```go // sync/mutex.go func (m *Mutex) Unlock() { ...... if new&mutexStarving == 0 { // 如果不是饥饿模式 old := new for { ...... if atomic.CompareAndSwapInt32(&m.state, old, new) { runtime_Semrelease(&m.sema, false) // 唤醒锁 return } old = m.state } } else { // Starving mode: handoff mutex ownership to the next waiter. // Note: mutexLocked is not set, the waiter will set it after wakeup. // But mutex is still considered locked if mutexStarving is set, // so new coming goroutines won't acquire it. runtime_Semrelease(&m.sema, true) // 唤醒锁 } } ``` ```go // runtime/sema.go func sync_runtime_Semrelease(addr *uint32, handoff bool) { semrelease1(addr, handoff) } func semrelease1(addr *uint32, handoff bool) { root := semroot(addr) s, t0 := root.dequeue(addr) if s != nil { atomic.Xadd(&root.nwait, -1) } ...... if s != nil { // May be slow, so unlock first ...... readyWithTime(s, 5) } } func readyWithTime(s *sudog, traceskip int) { if s.releasetime != 0 { s.releasetime = cputicks() } goready(s.g, traceskip) } ``` Mutex.Unlock 方法通过调用 runtime_Semrelease 最终还是调用 goready 实现把 G 唤醒。 ### channel ```go // runtime/chan.go func chansend(c *hchan, ep unsafe.Pointer, block bool, callerpc uintptr) bool { // 寻找一个等待中的receiver,直接把值传给这个receiver,绕过下面channel buffer, // 避免从sender buffer->chan buffer->receiver buffer,而是直接sender buffer->receiver buffer,仍然做了内存copy if sg := c.recvq.dequeue(); sg != nil { send(c, sg, ep, func() { unlock(&c.lock) }, 3) return true } // 如果没有receiver等待: // 如果当前chan里的元素个数小于环形队列大小(也就是chan还没满),则把内存拷贝到channel buffer里,然后直接返回。 // 注意dataqsiz是允许为0的,当为0时,也不存在该if里面的内存copy if c.qcount < c.dataqsiz { // Space is available in the channel buffer. Enqueue the element to send. qp := chanbuf(c, c.sendx) // 获取即将要写入的chan buffer的指针地址 if raceenabled { raceacquire(qp) racerelease(qp) } // 把元素内存拷贝进去. // 注意这里产生了一次内存copy,也就是说如果没有receiver的话,就一定会产生内存拷贝 typedmemmove(c.elemtype, qp, ep) c.sendx++ // 发送索引+1 if c.sendx == c.dataqsiz { c.sendx = 0 } c.qcount++ // 队列元素计数器+1 unlock(&c.lock) return true } if !block { // 如果是非阻塞的,到这里就可以结束了 unlock(&c.lock) return false } // ########下面是进入阻塞模式的如何实现阻塞的处理逻辑 // Block on the channel. Some receiver will complete our operation for us. // 把元素相关信息、当前的G信息打包到一个sudog里,然后扔进send队列 gp := getg() mysg := acquireSudog() mysg.releasetime = 0 if t0 != 0 { mysg.releasetime = -1 } // No stack splits between assigning elem and enqueuing mysg // on gp.waiting where copystack can find it. mysg.elem = ep mysg.waitlink = nil mysg.g = gp // 把当前G也扔进sudog里,用于别人唤醒该G的时候找到该G mysg.selectdone = nil mysg.c = c gp.waiting = mysg // 记录当前G正在等待的sudog gp.param = nil c.sendq.enqueue(mysg) // 切换到g0,把当前G切换到_Gwaiting状态,然后唤醒lock. // 此时当前G被阻塞了,P就继续执行其它G去了. goparkunlock(&c.lock, "chan send", traceEvGoBlockSend, 3) ...... return true } func send(c *hchan, sg *sudog, ep unsafe.Pointer, unlockf func(), skip int) { ...... gp := sg.g unlockf() gp.param = unsafe.Pointer(sg) if sg.releasetime != 0 { sg.releasetime = cputicks() } goready(gp, skip+1) } ``` 当给一个 chan 发送消息的时候,实质触发的方法是 chansend。在该方法里不是先进入休眠状态。 1)如果此时有接收者接收这个 chan 的消息则直接把数据通过 send 方法扔给接收者,并唤醒接收者的 G,然后当前 G 则继续执行。 2)如果没有接收者,就把数据 copy 到 chan 的临时内存里,且内存没有满就继续执行当前 G。 3)如果没有接收者且 chan 满了,依然是通过 goparkunlock 方法进入休眠。在休眠前把当前的 G 相关信息存到队列(sendq)以便有接收者接收数据的时候唤醒当前 G。 ```go func chanrecv(c *hchan, ep unsafe.Pointer, block bool) (selected, received bool) { ...... if sg := c.sendq.dequeue(); sg != nil { // Found a waiting sender. If buffer is size 0, receive value // directly from sender. Otherwise, receive from head of queue // and add sender's value to the tail of the queue (both map to // the same buffer slot because the queue is full). // 寻找一个正在等待的sender // 如果buffer size是0,则尝试直接从sender获取(这种情况是在环形队列长度(dataqsiz)为0的时候出现) // 否则(buffer full的时候)从队列head接收,并且帮助sender在队列满时的阻塞的元素信息拷贝到队列里,然后将sender的G状态切换为_Grunning,这样sender就不阻塞了。 recv(c, sg, ep, func() { unlock(&c.lock) }, 3) return true, true } // 如果有数据则从channel buffer里获取数据后返回(此时环形队列长度dataqsiz!=0) if c.qcount > 0 { // Receive directly from queue qp := chanbuf(c, c.recvx) // 获取即将要读取的chan buffer的指针地址 if raceenabled { raceacquire(qp) racerelease(qp) } if ep != nil { typedmemmove(c.elemtype, ep, qp) // copy元素数据内存到channel buffer } typedmemclr(c.elemtype, qp) c.recvx++ if c.recvx == c.dataqsiz { c.recvx = 0 } c.qcount-- unlock(&c.lock) return true, true } if !block { unlock(&c.lock) return false, false } // ##########下面是无任何数据准备把当前G切换为_Gwaiting状态的逻辑 // no sender available: block on this channel. gp := getg() mysg := acquireSudog() mysg.releasetime = 0 if t0 != 0 { mysg.releasetime = -1 } // No stack splits between assigning elem and enqueuing mysg // on gp.waiting where copystack can find it. mysg.elem = ep mysg.waitlink = nil gp.waiting = mysg mysg.g = gp mysg.selectdone = nil mysg.c = c gp.param = nil c.recvq.enqueue(mysg) // 释放了锁,然后把当前G切换为_Gwaiting状态,阻塞在这里等待有数据进来被唤醒 goparkunlock(&c.lock, "chan receive", traceEvGoBlockRecv, 3) ...... return true, !closed } func recv(c *hchan, sg *sudog, ep unsafe.Pointer, unlockf func(), skip int) { ...... sg.elem = nil gp := sg.g unlockf() gp.param = unsafe.Pointer(sg) if sg.releasetime != 0 { sg.releasetime = cputicks() } goready(gp, skip+1) } ``` chanrecv 方法是在 chan 接收者的地方调用的方法。 1)如果有发送者被休眠,则取出数据然后唤醒发送者,当前接收者的 G 拿到数据继续执行。 2)如果没有等待的发送者就看下有没有发送的数据还没被接收,有的话就直接取出数据然后返回,当前接收者的 G 拿到数据继续执行。(注意:这里取的数据不是正在等待的 sender 的数据,而是从 chan 的开头的内存取,如果是 sender 的数据则读出来的数据顺序就乱了) 3)如果既没有发送者,chan 里也没数据,就通过 goparkunlock 进行休眠,在休眠之前把当前的 G 相关信息存到 recvq 里面,以便有数据时找到要唤醒的 G。 ## END ![](https://static.studygolang.com/190524/8912fc230b8db334779b59d2e661c1e6.png?imageView2/2/w/380) ![](https://static.studygolang.com/190524/70079b9818d863e3f410a46dc0880b2d.png?imageView2/2/w/380) ![](https://static.studygolang.com/190524/bc212d2d96f7ba929e2a095c187aab70.jpg?imageView2/2/w/380) 刘  丁 | 滴滴 | 资深软件开发工程师 2014年开始接触 Go 语言,Go 及相关生态爱好者。技术栈偏向于网络编程, 技术上执着于拿源码说明问题,拿证据验证结论。17 年加入滴滴基础架构部,负责滴滴物联网平台的研发。 ![](https://static.studygolang.com/190524/e05fe8d2e0d034bcc5d026bedc0c2193.jpg?imageView2/2/w/380) ![](https://static.studygolang.com/190524/3268c11c96589d651a53cd6f0a8fe856.gif?imageView2/2/w/380)

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本文来自:微信公众平台

感谢作者:滴滴技术

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