golang密集场景下协程调度饥饿问题

rfyiamcool · · 1250 次点击 · · 开始浏览

这是一个创建于的文章，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

前言:

前段时间跟一个滴滴的小哥聊了关于golang饥饿调度的话题，似乎大家觉得golang不会出现太长时间饥饿。虽然大家看过golang sysmon抢占的源码实现，但不确定实际运行的结果是否跟预想的一致。什么是饥饿调度，就是长时间得不到调度器来调度运行, 长时间算多长？这个时间是个相对值。这里主要测试go在 cpu密集和非cpu密集下的调度器表现。当然，go里面做cpu密集计算是有些反社会的，go社区里也不推荐这么使用go，应该没人这么干吧？

我们知道golang是善于做的是服务端开发，大家写的服务端程序或多或少会有这些 network io, channel, disk io, sleep 调用什么的。这些的操作都会导致M跟G的解绑，并且M重新的获取可用G的调度。golang很多的syscall调用之前也会做一些解绑操作。也就是说，golang在正常的场景下似乎很难出现同一组 MPG 长时间绑定的情况。另外，就算出现mpg长时间绑定运行，sysmon也会帮你做抢占，不管你是Psyscall, 还是Prunning状态。

sysmon retake() 是怎么抢占的？

起初runtime.main会创建一个额外的M运行sysmon函数, 抢占就是在sysmon中实现的. sysmon会进入一个无限循环, 第一轮回休眠20us, 之后每次休眠时间倍增, 最大不会超过10ms. sysmon中有netpool(获取fd事件), retake(抢占), forcegc(按时间强制执行gc), scavenge heap等处理. 这里只说 retake 抢占。
Sysmon会调用retake()函数，retake()函数会遍历所有的P，如果一个P处于Psyscall状态，会被调用handoffp来解绑MP关系。如果处于Prunning执行状态，一直执行某个G且已经连续执行了 > 10ms的时间，就会被抢占。retake()调用preemptone()将P的stackguard0设为stackPreempt，这将导致该P中正在执行的G进行下一次函数调用时，导致栈空间检查失败。进而触发morestack()然后进行一连串的函数调用，主要的调用过程如下：

# xiaorui.cc

morestack()（汇编代码）-> newstack() -> gopreempt_m() -> goschedImpl() -> schedule()

# xiaorui.cc

morestack()（汇编代码）-> newstack() -> gopreempt_m() -> goschedImpl() -> schedule()

golang的PMG怎么可能会一直处于Prunning状态，一般来说只有cpu密集场景才会吧…. （废话）

测试一把cpu密集场景

我先写了一个看起来是协程调度饥饿的例子。为了高度模拟cpu密集的场景，脚本的逻辑很简单，spawn了10w个协程，每个协程不断的在循环计数, 协程初次和结束都会做一个atomic计数，好让监控协程支持大家都有被调度到。当监控协程检测到大家都有被触发时, 退出.

另外，runtime.GOMAXPROCS为什么设置为 3 ? 运行的阿里云机器是 4core, procs设为3，在cpu密集场景下应该是cpu 300%. sysmon是在一个独立出一个M也就是线程去执行，这样避免了4个core下cpu 400%的情况下，在满荷载下ssh登陆都是个问题，导致无法进行其他操作。

# xiaorui.cc

package main

import (
	"fmt"
	// "net/http"
	"os"
	"runtime"
	"sync"
	"sync/atomic"
	"time"
)

var (
	startIncr int32
	endIncr   int32
)

const goCount = 100000
const plusCount = 10000
const callCount = 1000

func IncrCounter(num *int32) {
	atomic.AddInt32(num, 1)
}

func LoadCounter(num *int32) int32 {
	return atomic.LoadInt32(num)
}

func DecrCounter(num *int32) {
	atomic.AddInt32(num, -1)
}

func main() {
	runtime.GOMAXPROCS(3)
	var wg sync.WaitGroup
	startT := time.Now()

	go detect(&wg)
	for i := 0; i < goCount; i++ {
		wg.Add(1)
		go work(i, &wg)
	}
	wg.Wait()
	elapsed := time.Since(startT)
	fmt.Println("all exit, time cost: ", elapsed)
}

func detect(wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done()

	runtime.LockOSThread()
	defer runtime.UnlockOSThread()
	startT := time.Now()
	for {
		fmt.Println("time since: ", time.Since(startT))
		fmt.Println("start incr: ", LoadCounter(&startIncr))
		fmt.Println("end incr: ", LoadCounter(&endIncr))
		fmt.Println()

		if LoadCounter(&startIncr) == goCount && LoadCounter(&endIncr) == goCount {
			fmt.Println("finish detect")
			os.Exit(0)
			break
		}
		time.Sleep(1 * time.Millisecond)
	}
}

func work(gid int, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done()
	var first = true
	var localCounter = 0

	for {
		if first == true {
			IncrCounter(&startIncr)
			// fmt.Printf("gid:%d#\n", gid)
		}

		for i := 0; i < plusCount; i++ {
			localCounter += 1
		}

		if first == true {
			IncrCounter(&endIncr)
			// fmt.Printf("gid:%d#\n", gid)
			first = false
		}
	}
}

# xiaorui.cc

package main

import (

"fmt"

// "net/http"

"os"

"runtime"

"sync"

"sync/atomic"

"time"

)

var (

startIncr int32

endIncr int32

)

const goCount = 100000

const plusCount = 10000

const callCount = 1000

func IncrCounter(num *int32) {

atomic.AddInt32(num, 1)

}

func LoadCounter(num *int32) int32 {

return atomic.LoadInt32(num)

}

func DecrCounter(num *int32) {

atomic.AddInt32(num, -1)

}

func main() {

runtime.GOMAXPROCS(3)

var wg sync.WaitGroup

startT := time.Now()

go detect(&wg)

for i := 0; i < goCount; i++ {

wg.Add(1)

go work(i, &wg)

}

wg.Wait()

elapsed := time.Since(startT)

fmt.Println("all exit, time cost: ", elapsed)

}

func detect(wg *sync.WaitGroup) {

defer wg.Done()

runtime.LockOSThread()

defer runtime.UnlockOSThread()

startT := time.Now()

for {

fmt.Println("time since: ", time.Since(startT))

fmt.Println("start incr: ", LoadCounter(&startIncr))

fmt.Println("end incr: ", LoadCounter(&endIncr))

fmt.Println()

if LoadCounter(&startIncr) == goCount && LoadCounter(&endIncr) == goCount {

fmt.Println("finish detect")

os.Exit(0)

break

}

time.Sleep(1 * time.Millisecond)

}

func work(gid int, wg *sync.WaitGroup) {

defer wg.Done()

var first = true

var localCounter = 0

for {

if first == true {

IncrCounter(&startIncr)

// fmt.Printf("gid:%d#\n", gid)

}

for i := 0; i < plusCount; i++ {

localCounter += 1

}

if first == true {

IncrCounter(&endIncr)

// fmt.Printf("gid:%d#\n", gid)

first = false

}

我们先看下CPU使用情况，跟我们想象中的结果是一样的几乎到了cpu 300%

程序一直扔在tmux后台跑, 在等了两天之后，发现10w个协程中还有一些goroutine没有被调度到, 也就是说程序一直还在运行着。下面的截图是6个小时的cpu运行状态，因为监控系统存储误操作，清理了数据, 丢失了2天的图表。

为什么没有触发抢占?

为什么没有被触发？ golang runtime sysmon代码看起来是10ms会发生触发一次抢占请求, 当然，当M处于处于正在分配内存或者非抢占模式下或其他原因，可能会跳过这次抢占。但，6个小时过去了，依然有一些协程没有被调度到，这是什么原因？

上面sysmon原理的时候有提过，retake会触发 morestack, 然后调用 newstack, 然后gopreempt_m会重置g的状态，扔到runq并且重新调度. 关键点是 morestack ? goroutine stack默认是2kb, 而然我们的goroutine被spawn之后，基本是自己玩自己的，没有调用其他的function, 那自然stack没啥变化了，所以说，没有发生抢占. runtime代码有说，morestack — > newstack才会真的触发抢占，我们加上一些有层次的函数调用, 让stack扩充不就行了。

使用了递归调用栈来迅速扩充stack大小。经过测试，下面的代码在 2分钟内 1w个协程都会被调度到的。

time since:  2m11.493924996s
finish detect

1 2	time since: 2m11.493924996s finish detect

刚才不是10w个协程么，怎么又缩减1w了… 因为10w协程长时间没动静….. 可以说，go在cpu密集场景下，会产生协程饥饿调度的问题，单看我们的测试结果，所谓的饥饿调度还是有的。在几k的协程下没有看到饥饿调度现象, 几w的协程还有可以看出一定程度的饥饿。

另外，在CPU密集场景下，你调度器去均衡调度、抢占有个屁用呀，来回切换也有调度器自身产生的cpu消耗，还不如老老实实的处理完。要么加机器，要么优化算法。

# xiaorui.cc


func work(gid int, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done()
	var first = true
	var localCounter = 0

	for {
		if first == true {
			IncrCounter(&startIncr)
			// fmt.Printf("gid:%d#\n", gid)
		}

		for i := 0; i < plusCount; i++ {
			localCounter += 1
		}

		if first == true {
			IncrCounter(&endIncr)
			// fmt.Printf("gid:%d#\n", gid)
			first = false
            		// sysmon配合扩大函数调用栈来调度g.
		        curCount := 0
             	        call1(&curCount)
		}
	}
}

func call1(cur *int) {
	if *cur > callCount {
		return
	}
	*cur += 1
	call2(cur)
}

func call2(cur *int) {
	if *cur > callCount {
		return
	}
	*cur += 1
	call3(cur)
}

func call3(cur *int) {
	if *cur > callCount {
		return
	}
	*cur += 1
	call1(cur)
}

# xiaorui.cc

func work(gid int, wg *sync.WaitGroup) {

defer wg.Done()

var first = true

var localCounter = 0

for {

if first == true {

IncrCounter(&startIncr)

// fmt.Printf("gid:%d#\n", gid)

}

for i := 0; i < plusCount; i++ {

localCounter += 1

}

if first == true {

IncrCounter(&endIncr)

// fmt.Printf("gid:%d#\n", gid)

first = false

// sysmon配合扩大函数调用栈来调度g.

curCount := 0

call1(&curCount)

}

func call1(cur *int) {

if *cur > callCount {

return

}

*cur += 1

call2(cur)

}

func call2(cur *int) {

if *cur > callCount {

return

}

*cur += 1

call3(cur)

}

func call3(cur *int) {

if *cur > callCount {

return

}

*cur += 1

call1(cur)

}

讲道理，讲调度

先简单的描述下调度流程，首先空闲的M跟可用空闲的P绑定，然后从P的runq里获取可用的G, 当G长时间执行的时候，会被sysmon做retake()抢占，被中断的G会放到全局队列的尾部. P的runq和全局的runq应该存有fifo的特性，按道理来说，应该都会被调度到呀, 只是时间长短而已… 我这里多次尝试过使用go tool pprof 或者 go tool trace 来追踪来分析原因，但又因为测试模拟了cpu密集，导致cpu打满的，所以 pprof和trace根本就调度不出来。。。

正常场景下, 10w个协程的调度情况

文章开头时，有说过 ! 正常场景很难出现MPG长时间绑定的情况，那么我们再来模拟测试下golang在正常场景下的调度表现？

方法1，在cpu密集里加入一个time.Sleep(), 后台会调用gopark.

time since:  1.2353259s
start incr:  100000
end incr:  100000

finish detect

time since: 1.2353259s

start incr: 100000

end incr: 100000

finish detect

第二个, 在每组计算完成后主动触发goshed

time since:  1.369199087s
start incr:  100000
end incr:  100000

finish detect

time since: 1.369199087s

start incr: 100000

end incr: 100000

finish detect

第三个, 触发一个网络io操作.

time since:  5.389349861s
start incr:  100000
end incr:  100000

finish detect

time since: 5.389349861s

start incr: 100000

end incr: 100000

finish detect

这三种方法在在一个合理的时间里， 10w个协程都被触发调度了. 具体的耗时时间大家可以自己测一把, 这跟机器的cpu hz是有直接关系的.

# xiaorui.cc


func work(gid int, wg *sync.WaitGroup) {
	defer wg.Done()
	var first = true
	var localCounter = 0

	for {
		if first == true {
			IncrCounter(&startIncr)
			// fmt.Printf("gid:%d#\n", gid)
		}

		for i := 0; i < plusCount; i++ {
			localCounter += 1
		}

		if first == true {
			IncrCounter(&endIncr)
			// fmt.Printf("gid:%d#\n", gid)
			first = false
		}

		// 第一种方法
		// time.Sleep 会产生调度，被goPark.
		// 1s
		// time.Sleep(1 * time.Millisecond)

		// 第二种方法
		// 使用GoSched切换调度
		// 1s
		// runtime.Gosched()

		// 第三种方法
		// 我们常见的有网络io的场景.
		// 5s
		// http.Get("http://127.0.0.2/test")

	}
}

# xiaorui.cc

func work(gid int, wg *sync.WaitGroup) {

defer wg.Done()

var first = true

var localCounter = 0

for {

if first == true {

IncrCounter(&startIncr)

// fmt.Printf("gid:%d#\n", gid)

}

for i := 0; i < plusCount; i++ {

localCounter += 1

}

if first == true {

IncrCounter(&endIncr)

// fmt.Printf("gid:%d#\n", gid)

first = false

}

// 第一种方法

// time.Sleep 会产生调度，被goPark.

// 1s

// time.Sleep(1 * time.Millisecond)

// 第二种方法

// 使用GoSched切换调度

// 1s

// runtime.Gosched()

// 第三种方法

// 我们常见的有网络io的场景.

// 5s

// http.Get("http://127.0.0.2/test")

}

总结

这个所谓饥饿调度测试我承认有些无聊呀，也显得工作不饱和。实际工作中似乎除了机器学习，模型计算之外，似乎少有这样长时间cpu密集纯计算的场景了。但通过实验我们最少可以证明，golang retake抢占在 cpu密集场景下，上w 协程貌似不怎么管用 !

那么，在golang到底存不存在饥饿调度的问题？正常使用golang的场景下，不会出现协程饥饿调度的问题。但cpu bound场景下，饥饿调度现象还是有的。当然这里的测试方法还有待商榷，也不算严谨。

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本文来自：峰云就她了

感谢作者：rfyiamcool

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