go为什么这么快?(再探GMP模型)

GGBond_8488 · · 3758 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。

进程、线程、协程

进程:进程是系统进行资源分配的基本单位,有独立的内存空间,单切换代价极高,进程间通信也比较麻烦

线程:线程是CPU调度和分派的基本单位,线程依附于进程,与其他线程共享进程的资源,仅有自己的(程序计数器,一组寄存器的值,和栈),线程切换代价小(但是线程之间的切换可能会设计用户态和内核态的切换),由于共享进程资源,所以线程之间通信比较方便。

协程协程是一种用户态的轻量级线程,协程的调度完全由用户控制,协程切换只需要保存和恢复任务的上下文,没有内核的开销。协程间通信也比较简单(协程间本身是不可抢占的,由于操作系统的调度机制无法影响到它,因此一般存在用户自定义的调度机制)(也可以这么说内核线程依然叫“线程(thread)”,用户线程叫“协程(co-routine)".)

Golang为并发而生

Goroutine非常轻量,主要体现在以下方面:

  1. 上下文切换代价小,Goroutine的上下文切换只涉及到三个寄存器(PC/SP/DX)的值的修改,而线程的切换需要涉及模式转换,以及16个寄存器的刷新。
  2. 内存占用少,线程栈空间一般是2M,而goroutine只需要2k;

Go的调度器实现机制

Go程序通过调度器来调度Goroutine在内核级线程上执行,但是并不直接绑定os线程M-Machine运行,而是由Goroutine Scheduler中的 P-processor作获取内核线程资源的【中介】

Go的调度器通常被称为G-M-P模型,实际包含四个结构,分别为:
G:Goroutine,每个Gotoutine对应一个G结构体,G存储Goroutine的运行堆栈,状态,以及任务函数,可重用(函数实体)G需要保存到P才能被调度执行

M:machine,os内核线程抽象,代表真正执行计算的资源,在绑定有效的P后,进入schedule循环;而shcedule循环的机制大致是从Global队列,P的local队列以及wait队列中获取。

M的数量是不固定的,有Go Runtime调整,为了防止创建过多OS线程导致系统调度不过来,目前默认设置为10000个,M不保存G的上下文,这是G可以跨M的基础。

P:Processor,表示逻辑处理器,对G来说,P相当于CPU核,G只有绑定到P才能被调度。对M来说,P提供了相关的执行环境,入内存分配状态,任务队列等。
P 的数量决定了系统内最大可并行的 G 的数量(前提:物理 CPU 核数 >= P 的数量)。
P 的数量由用户设置的 GoMAXPROCS 决定,但是不论 GoMAXPROCS 设置为多大,P 的数量最大为 256。

Sche:Go调度器,它维护有存储M和G的队列以及调度器的一些状态信息等。

调度器循环的机制大致是从各种队列、P 的本地队列中获取 G,切换到 G 的执行栈上并执行 G 的函数,调用 Goexit 做清理工作并回到 M,如此反复。

可以通过经典的地鼠推车搬砖的模型来说明其三者关系:


地鼠(Gopher)的工作任务是:工地上有若干砖头,地鼠借助小车把砖头运送到火种上去烧制。M 就可以看作图中的地鼠,P 就是小车,G 就是小车里装的砖。

Processor(P)
根据用户设置的 GoMAXPROCS 值来创建一批小车(P)。

Goroutine(G)
通过 Go 关键字就是用来创建一个 Goroutine,也就相当于制造一块砖(G),然后将这块砖(G)放入当前这辆小车(P)中。

Machine (M)
地鼠(M)不能通过外部创建出来,只能砖(G)太多了,地鼠(M)又太少了,实在忙不过来,刚好还有空闲的小车(P)没有使用,那就从别处再借些地鼠(M)过来直到把小车(P)用完为止。

这里有一个地鼠(M)不够用,从别处借地鼠(M)的过程,这个过程就是创建一个内核线程(M)

需要注意的是:地鼠(M) 如果没有小车(P)是没办法运砖的,小车(P)的数量决定了能够干活的地鼠(M)数量,在 Go 程序里面对应的是活动线程数;

在Go程序里,我们也可以通过下面的图示来展示G-M-P模型。


Go 调度器中有两个不同的运行队列:全局运行队列(GRQ)和本地运行队列(LRQ)。

每个 P 都有一个 LRQ,用于管理分配给在 P 的上下文中执行的 Goroutines,这些 Goroutine 轮流被和 P 绑定的 M 进行上下文切换。GRQ 适用于尚未分配给 P 的 Goroutines。

从上图可以看出,G 的数量可以远远大于 M 的数量,换句话说,Go 程序可以利用少量的内核级线程来支撑大量 Goroutine 的并发M:N模型。多个 Goroutine 通过用户级别的上下文切换来共享内核线程 M 的计算资源,但对于操作系统来说并没有线程上下文切换产生的性能损耗

为了更加充分利用线程的计算资源,Go 调度器采取了以下几种调度策略

任务窃取
为了提高 Go 并行处理能力,调高整体处理效率,当每个 P 之间的 G 任务不均衡时,调度器允许从 GRQ,或者其他 P 的 LRQ 中获取 G 执行。

减少阻塞
在Go里阻塞主要分为以下4个场景:

1.由于原子、互斥量或channel操作调用导致阻塞,调度器将把当前阻塞的 Goroutine 切换出去,重新调度 LRQ 上的其他 Goroutine。

2.由于网络请求和 IO 操作导致 Goroutine 阻塞
Go 程序提供了网络轮询器(NetPoller)来处理网络请求和 IO 操作的问题,其后台通过 kqueue(MacOS),epoll(Linux)或 iocp(Windows)来实现 IO 多路复用。

通过使用 NetPoller 进行网络系统调用,调度器可以防止 Goroutine 在进行这些系统调用时阻塞 M。这可以让 M 执行 P 的 LRQ 中其他的 Goroutines,而不需要创建新的 M。有助于减少操作系统上的调度负载。

G1 正在 M 上执行,还有 3 个 Goroutine 在 LRQ 上等待执行。网络轮询器空闲着,什么都没干。


接下来,G1 想要进行网络系统调用,因此它被移动到网络轮询器并且处理异步网络系统调用。然后,M 可以从 LRQ 执行另外的 Goroutine。此时,G2 就被上下文切换到 M 上了。


最后,异步网络系统调用由网络轮询器完成,G1 被移回到 P 的 LRQ 中。一旦 G1 可以在 M 上进行上下文切换,它负责的 Go 相关代码就可以再次执行。这里的最大优势是,执行网络系统调用不需要额外的 M。网络轮询器使用系统线程,它时刻处理一个有效的事件循环。


3.当调用一些系统方法的时候,如果系统方法调用的时候发生阻塞,这种情况下,网络轮询器(NetPoller)无法使用,而进行系统调用的 Goroutine 将阻塞当前 M。

让我们来看看同步系统调用(如文件 I/O)会导致 M 阻塞的情况:G1 将进行同步系统调用以阻塞 M1。



调度器介入后:识别出 G1 已导致 M1 阻塞,此时,调度器将 M1 与 P 分离,同时也将 G1 带走。然后调度器引入新的 M2 来服务 P。此时,可以从 LRQ 中选择 G2 并在 M2 上进行上下文切换。



阻塞的系统调用完成后:G1 可以移回 LRQ 并再次由 P 执行。如果这种情况再次发生,M1 将被放在旁边以备将来重复使用。

4.在Goroutine中去执行一个sleep操作,导致M被阻塞
Go 程序后台有一个监控线程 sysmon,它监控那些长时间运行的 G 任务然后设置可以强占的标识符,别的 Goroutine 就可以抢先进来执行。

只要下次这个 Goroutine 进行函数调用,那么就会被强占,同时也会保护现场,然后重新放入 P 的本地队列里面等待下次执行。

参考

go为什么这么快

30+张图讲解:Golang调度器GMP原理与调度全分析


有疑问加站长微信联系(非本文作者)

本文来自:简书

感谢作者:GGBond_8488

查看原文:go为什么这么快?(再探GMP模型)

入群交流(和以上内容无关):加入Go大咖交流群,或添加微信:liuxiaoyan-s 备注:入群;或加QQ群:701969077

3758 次点击  
加入收藏 微博
被以下专栏收入,发现更多相似内容
暂无回复
添加一条新回复 (您需要 登录 后才能回复 没有账号 ?)
  • 请尽量让自己的回复能够对别人有帮助
  • 支持 Markdown 格式, **粗体**、~~删除线~~、`单行代码`
  • 支持 @ 本站用户;支持表情(输入 : 提示),见 Emoji cheat sheet
  • 图片支持拖拽、截图粘贴等方式上传