2、Golang的协程调度器原理及GMP设计思想？.md · mygirl_yyj/golang

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## 2、Golang的协程调度器原理及GMP设计思想？
> 本节为**重点**章节
>  本章节含视频版:

[![](images/GPM封面.png)](https://www.bilibili.com/video/BV19r4y1w7Nx)

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## 一、Golang“调度器”的由来？

### (1) 单进程时代不需要调度器

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。

![](images/5-单进程操作系统.png)

早期的单进程操作系统，面临2个问题：

1.单一的执行流程，计算机只能一个任务一个任务处理。

2.进程阻塞所带来的CPU时间浪费。

那么能不能有多个进程来宏观一起来执行多个任务呢？

后来操作系统就具有了**最早的并发能力：多进程并发**，当一个进程阻塞的时候，切换到另外等待执行的进程，这样就能尽量把CPU利用起来，CPU就不浪费了。

### (2)多进程/线程时代有了调度器需求

![](images/6-多进程操作系统.png)

在多进程/多线程的操作系统中，就解决了阻塞的问题，因为一个进程阻塞cpu可以立刻切换到其他进程中去执行，而且调度cpu的算法可以保证在运行的进程都可以被分配到cpu的运行时间片。这样从宏观来看，似乎多个进程是在同时被运行。

但新的问题就又出现了，进程拥有太多的资源，进程的创建、切换、销毁，都会占用很长的时间，CPU虽然利用起来了，但如果进程过多，CPU有很大的一部分都被用来进行进程调度了。

**怎么才能提高CPU的利用率呢？**

但是对于Linux操作系统来讲，cpu对进程的态度和线程的态度是一样的。

![](images/7-cpu切换浪费成本.png)

很明显，CPU调度切换的是进程和线程。尽管线程看起来很美好，但实际上多线程开发设计会变得更加复杂，要考虑很多同步竞争等问题，如锁、竞争冲突等。

### (3)协程来提高CPU利用率

多进程、多线程已经提高了系统的并发能力，但是在当今互联网高并发场景下，为每个任务都创建一个线程是不现实的，因为会消耗大量的内存(进程虚拟内存会占用4GB[32位操作系统], 而线程也要大约4MB)。

大量的进程/线程出现了新的问题

* 高内存占用
* 调度的高消耗CPU

好了，然后工程师们就发现，其实一个线程分为“内核态“线程和”用户态“线程。

一个“用户态线程”必须要绑定一个“内核态线程”，但是CPU并不知道有“用户态线程”的存在，它只知道它运行的是一个“内核态线程”(Linux的PCB进程控制块)。

![](images/8-线程的内核和用户态.png)

这样，我们再去细化去分类一下，内核线程依然叫“线程(thread)”，用户线程叫“协程(co-routine)".

![](images/9-协程和线程.png)

看到这里，我们就要开脑洞了，既然一个协程(co-routine)可以绑定一个线程(thread)，那么能不能多个协程(co-routine)绑定一个或者多个线程(thread)上呢。

之后，我们就看到了有3中协程和线程的映射关系：

> #### N:1关系

N个协程绑定1个线程，优点就是**协程在用户态线程即完成切换，不会陷入到内核态，这种切换非常的轻量快速**。但也有很大的缺点，1个进程的所有协程都绑定在1个线程上

缺点：

* 某个程序用不了硬件的多核加速能力
* 一旦某协程阻塞，造成线程阻塞，本进程的其他协程都无法执行了，根本就没有并发的能力了。

![](images/10-N-1关系.png)

> #### 1:1 关系

1个协程绑定1个线程，这种最容易实现。协程的调度都由CPU完成了，不存在N:1缺点，

缺点：

* 协程的创建、删除和切换的代价都由CPU完成，有点略显昂贵了。

![](images/11-1-1.png)

> #### M:N关系

M个协程绑定1个线程，是N:1和1:1类型的结合，克服了以上2种模型的缺点，但实现起来最为复杂。

![](images/12-m-n.png)

协程跟线程是有区别的，线程由CPU调度是抢占式的，**协程由用户态调度是协作式的**，一个协程让出CPU后，才执行下一个协程。

### (4)Go语言的协程goroutine

**Go为了提供更容易使用的并发方法，使用了goroutine和channel**。goroutine来自协程的概念，让一组可复用的函数运行在一组线程之上，即使有协程阻塞，该线程的其他协程也可以被`runtime`调度，转移到其他可运行的线程上。最关键的是，程序员看不到这些底层的细节，这就降低了编程的难度，提供了更容易的并发。

Go中，协程被称为goroutine，它非常轻量，一个goroutine只占几KB，并且这几KB就足够goroutine运行完，这就能在有限的内存空间内支持大量goroutine，支持了更多的并发。虽然一个goroutine的栈只占几KB，但实际是可伸缩的，如果需要更多内容，`runtime`会自动为goroutine分配。

Goroutine特点：

* 占用内存更小（几kb）
* 调度更灵活(runtime调度)

### (5)被废弃的goroutine调度器

好了，既然我们知道了协程和线程的关系，那么最关键的一点就是调度协程的调度器的实现了。

Go目前使用的调度器是2012年重新设计的，因为之前的调度器性能存在问题，所以使用4年就被废弃了，那么我们先来分析一下被废弃的调度器是如何运作的？

> 大部分文章都是会用G来表示Goroutine，用M来表示线程，那么我们也会用这种表达的对应关系。

![](images/13-gm.png)

下面我们来看看被废弃的golang调度器是如何实现的？

![](images/14-old调度器.png)

M想要执行、放回G都必须访问全局G队列，并且M有多个，即多线程访问同一资源需要加锁进行保证互斥/同步，所以全局G队列是有互斥锁进行保护的。

老调度器有几个缺点：

1. 创建、销毁、调度G都需要每个M获取锁，这就形成了**激烈的锁竞争**。
2. M转移G会造成**延迟和额外的系统负载**。比如当G中包含创建新协程的时候，M创建了G’，为了继续执行G，需要把G’交给M’执行，也造成了**很差的局部性**，因为G’和G是相关的，最好放在M上执行，而不是其他M'。
3. 系统调用(CPU在M之间的切换)导致频繁的线程阻塞和取消阻塞操作增加了系统开销。

## 二、Goroutine调度器的GMP模型的设计思想

面对之前调度器的问题，Go设计了新的调度器。

在新调度器中，出列M(thread)和G(goroutine)，又引进了P(Processor)。

![](images/15-gmp.png)

**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)GMP模型

在Go中，**线程是运行goroutine的实体，调度器的功能是把可运行的goroutine分配到工作线程上**。

![](images/16-GMP-调度.png)

1. **全局队列**（Global Queue）：存放等待运行的G。
2. **P的本地队列**：同全局队列类似，存放的也是等待运行的G，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。
3. **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。
4. **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**。

> #### 有关P和M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。

> #### P和M何时会被创建

1、P何时创建：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、M何时创建：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**：在新的调度器中依然有全局G队列，但功能已经被弱化了，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 func()  调度流程

![](images/18-go-func调度周期.jpeg)

从上图我们可以分析出几个结论：

1、我们通过 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

![](images/17-pic-go调度器生命周期.png)

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。

我们来跟踪一段代码

```go
package main

import "fmt"

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

接下来我们来针对上面的代码对调度器里面的结构做一个分析。

也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。

**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

```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

```bash
$ 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。

```golang
$ go tool trace trace.out 
2020/02/23 10:44:11 Parsing trace...
2020/02/23 10:44:11 Splitting trace...
2020/02/23 10:44:11 Opening browser. Trace viewer is listening on http://127.0.0.1:33479

```

我们可以通过浏览器打开`http://127.0.0.1:33479`网址，点击`view trace` 能够看见可视化的调度流程。

![](images/19-go-trace1.png)

![](images/20-go-trace2.png)

**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。

![](images/20-go-trace3.png)

一共有两个G在程序中，一个是特殊的G0，是每个M必须有的一个初始化的G，这个我们不必讨论。

其中G1应该就是main goroutine(执行main函数的协程)，在一段时间内处于可运行和运行的状态。

**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。

![](images/22-go-trace4.png)

一共有两个M在程序中，一个是特殊的M0，用于初始化使用，这个我们不必讨论。

**P信息**

![](images/23-go-trace5.png)

G1中调用了`main.main`，创建了`trace goroutine g18`。G1运行在P1上，G18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。

我们在来看看上面的M信息。

![](images/24-go-trace6.png)

我们会发现，确实G18在P0上被运行的时候，确实在Threads行多了一个M的数据，点击查看如下：
![](images/25-go-trace7.png)

多了一个M2应该就是P0为了执行G18而动态创建的M2.

**方式2：Debug trace**

```go
package main

import (
    "fmt"
    "time"
)

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

编译

```bash
$ go build trace2.go
```

通过Debug方式运行

```bash
$ 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；
- t`hreads: 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。

下一篇，我们来继续详细的分析GMP调度原理的一些场景问题。

## 三、Go调度器调度场景过程全解析

### (1)场景1

P拥有G1，M1获取P后开始运行G1，G1使用`go func()`创建了G2，为了局部性G2优先加入到P1的本地队列。
![](images/26-gmp场景1.png)

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### (2)场景2

G1运行完成后(函数：`goexit`)，M上运行的goroutine切换为G0，G0负责调度时协程的切换（函数：`schedule`）。从P的本地队列取G2，从G0切换到G2，并开始运行G2(函数：`execute`)。实现了线程M1的复用。
![](images/27-gmp场景2.png)

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### (3)场景3

假设每个P的本地队列只能存3个G。G2要创建了6个G，前3个G（G3, G4, G5）已经加入p1的本地队列，p1本地队列满了。
![](images/28-gmp场景3.png)

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### (4)场景4

G2在创建G7的时候，发现P1的本地队列已满，需要执行**负载均衡**(把P1中本地队列中前一半的G，还有新创建G**转移**到全局队列)

> （实现中并不一定是新的G，如果G是G2之后就执行的，会被保存在本地队列，利用某个老的G替换新G加入全局队列）
![](images/29-gmp场景4.png)

这些G被转移到全局队列时，会被打乱顺序。所以G3,G4,G7被转移到全局队列。

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### (5)场景5

G2创建G8时，P1的本地队列未满，所以G8会被加入到P1的本地队列。

![](images/30-gmp场景5.png)

G8加入到P1点本地队列的原因还是因为P1此时在与M1绑定，而G2此时是M1在执行。所以G2创建的新的G会优先放置到自己的M绑定的P上。

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### (6)场景6

规定：**在创建G时，运行的G会尝试唤醒其他空闲的P和M组合去执行**。

![](images/31-gmp场景6.png)

假定G2唤醒了M2，M2绑定了P2，并运行G0，但P2本地队列没有G，M2此时为自旋线程**（没有G但为运行状态的线程，不断寻找G）**。

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### (7)场景7

M2尝试从全局队列(简称“GQ”)取一批G放到P2的本地队列（函数：`findrunnable()`）。M2从全局队列取的G数量符合下面的公式：

```go
n = min(len(GQ)/GOMAXPROCS + 1, len(GQ)/2)
```

至少从全局队列取1个g，但每次不要从全局队列移动太多的g到p本地队列，给其他p留点。这是**从全局队列到P本地队列的负载均衡**。

![](images/32-gmp场景7.001.jpeg)

假定我们场景中一共有4个P（GOMAXPROCS设置为4，那么我们允许最多就能用4个P来供M使用）。所以M2只从能从全局队列取1个G（即G3）移动P2本地队列，然后完成从G0到G3的切换，运行G3。

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### (8)场景8

假设G2一直在M1上运行，经过2轮后，M2已经把G7、G4从全局队列获取到了P2的本地队列并完成运行，全局队列和P2的本地队列都空了,如场景8图的左半部分。

![](images/33-gmp场景8.png)

**全局队列已经没有G，那m就要执行work stealing(偷取)：从其他有G的P哪里偷取一半G过来，放到自己的P本地队列**。P2从P1的本地队列尾部取一半的G，本例中一半则只有1个G8，放到P2的本地队列并执行。

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### (9)场景9

G1本地队列G5、G6已经被其他M偷走并运行完成，当前M1和M2分别在运行G2和G8，M3和M4没有goroutine可以运行，M3和M4处于**自旋状态**，它们不断寻找goroutine。

![](images/34-gmp场景9.png)

为什么要让m3和m4自旋，自旋本质是在运行，线程在运行却没有执行G，就变成了浪费CPU.  为什么不销毁现场，来节约CPU资源。因为创建和销毁CPU也会浪费时间，我们**希望当有新goroutine创建时，立刻能有M运行它**，如果销毁再新建就增加了时延，降低了效率。当然也考虑了过多的自旋线程是浪费CPU，所以系统中最多有`GOMAXPROCS`个自旋的线程(当前例子中的`GOMAXPROCS`=4，所以一共4个P)，多余的没事做线程会让他们休眠。

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### (10)场景10

假定当前除了M3和M4为自旋线程，还有M5和M6为空闲的线程(没有得到P的绑定，注意我们这里最多就只能够存在4个P，所以P的数量应该永远是M>=P, 大部分都是M在抢占需要运行的P)，G8创建了G9，G8进行了**阻塞的系统调用**，M2和P2立即解绑，P2会执行以下判断：如果P2本地队列有G、全局队列有G或有空闲的M，P2都会立马唤醒1个M和它绑定，否则P2则会加入到空闲P列表，等待M来获取可用的p。本场景中，P2本地队列有G9，可以和其他空闲的线程M5绑定。
![](images/35-gmp场景10.png)

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### (11)场景11

G8创建了G9，假如G8进行了**非阻塞系统调用**。

![](images/36-gmp场景11.png)

M2和P2会解绑，但M2会记住P2，然后G8和M2进入**系统调用**状态。当G8和M2退出系统调用时，会尝试获取P2，如果无法获取，则获取空闲的P，如果依然没有，G8会被记为可运行状态，并加入到全局队列,M2因为没有P的绑定而变成休眠状态(长时间休眠等待GC回收销毁)。

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## 四、小结

总结，Go调度器很轻量也很简单，足以撑起goroutine的调度工作，并且让Go具有了原生（强大）并发的能力。**Go调度本质是把大量的goroutine分配到少量线程上去执行，并利用多核并行，实现更强大的并发。**

## 五、思维导图笔记

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