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Goroutine调度是一个很复杂的机制，下面尝试用简单的语言描述一下Goroutine调度机制，想要对其有更深入的了解可以去研读一下源码。
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首先介绍一下GMP什么意思：
G ----------- goroutine: 即Go协程，每个go关键字都会创建一个协程。
M ---------- thread内核级线程，所有的G都要放在M上才能运行。
P ----------- processor处理器，调度G到M上，其维护了一个队列，存储了所有需要它来调度的G。
Goroutine 调度器P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
模型图：
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M0因为G0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。进而某个空闲的M1获取P，继续执行P队列中剩下的G。而M0由于陷入系统调用而进被阻塞，M1接替M0的工作，只要P不空闲，就可以保证充分利用CPU。M1的来源有可能是M的缓存池，也可能是新建的。当G0系统调用结束后，根据M0是否能获取到P，将会将G0做不同的处理：
如果有空闲的P，则获取一个P，继续执行G0。
如果没有空闲的P，则将G0放入全局队列，等待被其他的P调度。然后M0将进入缓存池睡眠。
如下图
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
在Go中一个goroutine最多占用CPU 10ms，防止其他goroutine被饿死。
具体可以去看另一篇文章
【Golang详解】go语言调度机制 抢占式调度
当创建一个新的G之后优先加入本地队列，如果本地队列满了，会将本地队列的G移动到全局队列里面，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。
协程经历过程
我们创建一个协程 go func()经历过程如下图：
说明：
这里有两个存储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；处理器本地队列是一个使用数组构成的环形链表，它最多可以存储 256 个待执行任务。
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；
一个M调度G执行的过程是一个循环机制；会一直从本地队列或全局队列中获取G
上面说到P的个数默认等于CPU核数，每个M必须持有一个P才可以执行G，一般情况下M的个数会略大于P的个数，这多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。类似线程池，Go也提供一个M的池子，需要时从池子中获取，用完放回池子，不够用时就再创建一个。
work-stealing调度算法：当M执行完了当前P的本地队列队列里的所有G后，P也不会就这么在那躺尸啥都不干，它会先尝试从全局队列队列寻找G来执行，如果全局队列为空，它会随机挑选另外一个P，从它的队列里中拿走一半的G到自己的队列中执行。
如果一切正常，调度器会以上述的那种方式顺畅地运行，但这个世界没这么美好，总有意外发生，以下分析goroutine在两种例外情况下的行为。
Go runtime会在下面的goroutine被阻塞的情况下运行另外一个goroutine：
用户态阻塞/唤醒
当goroutine因为channel操作或者network I/O而阻塞时（实际上golang已经用netpoller实现了goroutine网络I/O阻塞不会导致M被阻塞，仅阻塞G，这里仅仅是举个栗子），对应的G会被放置到某个wait队列(如channel的waitq)，该G的状态由_Gruning变为_Gwaitting，而M会跳过该G尝试获取并执行下一个G，如果此时没有可运行的G供M运行，那么M将解绑P，并进入sleep状态；当阻塞的G被另一端的G2唤醒时（比如channel的可读/写通知），G被标记为，尝试加入G2所在P的runnext（runnext是线程下一个需要执行的 Goroutine。）， 然后再是P的本地队列和全局队列。
系统调用阻塞
当M执行某一个G时候如果发生了阻塞操作，M会阻塞，如果当前有一些G在执行，调度器会把这个线程M从P中摘除，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。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。
队列轮转
可见每个P维护着一个包含G的队列，不考虑G进入系统调用或IO操作的情况下，P周期性的将G调度到M中执行，执行一小段时间，将上下文保存下来，然后将G放到队列尾部，然后从队列中重新取出一个G进行调度。
除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。
除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。
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rutime.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goroutine，G0仅用于负责调度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
一个G由于调度被中断，此后如何恢复？
中断的时候将寄存器里的栈信息，保存到自己的G对象里面。当再次轮到自己执行时，将自己保存的栈信息复制到寄存器里面，这样就接着上次之后运行了。
我这里只是根据自己的理解进行了简单的介绍，想要详细了解有关GMP的底层原理可以去看Go调度器 G-P-M 模型的设计者的文档或直接看源码
参考： ()
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之前写过了Go语言gorm框架MySQL实践，其中对gorm框架在操作MySQL的各种基础实践，下面分享一下如何使用gorm框架对MySQL直接进行性能测试的简单实践。
这里我使用了一个原始的Go语言版本的 FunTester 测试框架，现在只有一个基本的方法，实在是因为Go语言特性太强了。框架设计的主要思路之一就是利用Go语言的闭包和方法参数特性，将一个 func() 当做性能测试的主题，通过不断运行这个 func() 来实现性能测试。当然还有另外一个思路就是运行一个多线程任务类，类似 Java 版本的 com.funtester.base.constaint.ThreadBase 抽象类，这样可以设置一些类的属性，绑定一些测试资源，适配更多的测试场景。
下面演示select的性能测试，这里我用了随机ID查询的场景。
这里我使用从35开始递增的ID进行删除。
这里使用了select的用例部分，随机ID，然后更新name字段，随机10个长度的字符串。
这里用到了 FunTester 字段都是随机生成。
到这里可以看出，性能测试框架用到的都是gorm框架的基础API使用，这里MySQL连接池的管理工作完全交给了gorm框架完成，看资料说非常牛逼，我们只需要设置几个参数。这个使用体现很像 HttpClient 设置 HTTP 连接池类似，这里我们也可以看出这些优秀的框架使用起来都是非常简单的。
PS：关于gorm的基础使用的请参考上一期的文章Go语言gorm框架MySQL实践。
GO是编译性语言，所以函数的顺序是无关紧要的，为了方便阅读，建议入口函数 main 写在最前面，其余函数按照功能需要进行排列
GO的函数 不支持嵌套，重载和默认参数
GO的函数 支持 无需声明变量，可变长度，多返回值，匿名，闭包等
GO的函数用 func 来声明，且左大括号 { 不能另起一行
一个简单的示例：
输出为：
参数：可以传0个或多个值来供自己用
返回：通过用 return 来进行返回
输出为：
上面就是一个典型的多参数传递与多返回值
对例子的说明：
按值传递：是对某个变量进行复制，不能更改原变量的值
引用传递：相当于按指针传递，可以同时改变原来的值，并且消耗的内存会更少，只有4或8个字节的消耗
在上例中，返回值 (d int, e int, f int) { 是进行了命名，如果不想命名可以写成 (int,int,int){ ,返回的结果都是一样的，但要注意:
当返回了多个值，我们某些变量不想要，或实际用不到，我们可以使用 _ 来补位，例如上例的返回我们可以写成 d,_,f := test(a,b,c) ，我们不想要中间的返回值，可以以这种形式来舍弃掉
在参数后面以 变量 ... type 这种形式的，我们就要以判断出这是一个可变长度的参数
输出为：
在上例中， strs ...string 中， strs 的实际值是b,c,d,e,这就是一个最简单的传递可变长度的参数的例子，更多一些演变的形式，都非常类似
在GO中 defer 关键字非常重要，相当于面相对像中的析构函数，也就是在某个函数执行完成后，GO会自动这个；
如果在多层循环中函数里，都定义了 defer ,那么它的执行顺序是先进后出；
当某个函数出现严重错误时， defer 也会被调用
输出为
这是一个最简单的测试了，当然还有更复杂的调用，比如调试程序时，判断是哪个函数出了问题，完全可以根据 defer 打印出来的内容来进行判断，非常快速，这种留给你们去实现
一个函数在函数体内自己调用自己我们称之为递归函数，在做递归调用时，经常会将内存给占满，这是非常要注意的，常用的比如，快速排序就是用的递归调用
本篇重点介绍了GO函数(func)的声明与使用，下一篇将介绍GO的结构 struct
Go 语言较之 C 语言一个很大的优势就是自带 GC 功能，可 GC 并不是没有代价的。写 C 语言的时候，在一个函数内声明的变量，在函数退出后会自动释放掉，因为这些变量分配在栈上。如果你期望变量的数据可以在函数退出后仍然能被访问，就需要调用 malloc 方法在堆上申请内存，如果程序不再需要这块内存了，再调用 free 方法释放掉。Go 语言不需要你主动调用 malloc 来分配堆空间，编译器会自动分析，找出需要 malloc 的变量，使用堆内存。编译器的这个分析过程就叫做逃逸分析。
所以你在一个函数中通过 dict := make(map[string]int) 创建一个 map 变量，其背后的数据是放在栈空间上还是堆空间上，是不一定的。这要看编译器分析的结果。
可逃逸分析并不是百分百准确的，它有缺陷。有的时候你会发现有些变量其实在栈空间上分配完全没问题的，但编译后程序还是把这些数据放在了堆上。如果你了解 Go 语言编译器逃逸分析的机制，在写代码的时候就可以有意识地绕开这些缺陷，使你的程序更高效。
Go 语言虽然在内存管理方面降低了编程门槛，即使你不了解堆栈也能正常开发，但如果你要在性能上较真的话，还是要掌握这些基础知识。
这里不对堆内存和栈内存的区别做太多阐述。简单来说就是， 栈分配廉价，堆分配昂贵。 栈空间会随着一个函数的结束自动释放，堆空间需要时间 GC 模块不断地跟踪扫描回收。如果对这两个概念有些迷糊，建议阅读下面 2 个文章：
这里举一个小例子，来对比下堆栈的差别：
stack 函数中的变量 i 在函数退出会自动释放；而 heap 函数返回的是对变量 i 的引用，也就是说 heap() 退出后，表示变量 i 还要能被访问，它会自动被分配到堆空间上。
他们编译出来的代码如下：
逻辑的复杂度不言而喻，从上面的汇编中可看到， heap() 函数调用了 runtime.newobject() 方法，它会调用 mallocgc 方法从 mcache 上申请内存，申请的内部逻辑前面文章已经讲述过。堆内存分配不仅分配上逻辑比栈空间分配复杂，它最致命的是会带来很大的管理成本，Go 语言要消耗很多的计算资源对其进行标记回收（也就是 GC 成本）。
Go 编辑器会自动帮我们找出需要进行动态分配的变量，它是在编译时追踪一个变量的生命周期，如果能确认一个数据只在函数空间内访问，不会被外部使用，则使用栈空间，否则就要使用堆空间。
我们在 go build 编译代码时，可使用 -gcflags '-m' 参数来查看逃逸分析日志。
以上面的两个函数为例，编译的日志输出是：
日志中的 i escapes to heap 表示该变量数据逃逸到了堆上。
需要使用堆空间，所以逃逸，这没什么可争议的。但编译器有时会将 不需要 使用堆空间的变量，也逃逸掉。这里是容易出现性能问题的大坑。网上有很多相关文章，列举了一些导致逃逸情况，其实总结起来就一句话：
多级间接赋值容易导致逃逸 。
这里的多级间接指的是，对某个引用类对象中的引用类成员进行赋值。Go 语言中的引用类数据类型有 func , interface , slice , map , chan , *Type(指针) 。
记住公式 Data.Field = Value ，如果 Data , Field 都是引用类的数据类型，则会导致 Value 逃逸。这里的等号 = 不单单只赋值，也表示参数传递。
根据公式，我们假设一个变量 data 是以下几种类型，相应的可以得出结论：
下面给出一些实际的例子：
如果变量值是一个函数，函数的参数又是引用类型，则传递给它的参数都会逃逸。
上例中 te 的类型是 func(*int) ，属于引用类型，参数 *int 也是引用类型，则调用 te(j) 形成了为 te 的参数(成员) *int 赋值的现象，即 te.i = j 会导致逃逸。代码中其他几种调用都没有形成 多级间接赋值 情况。
同理，如果函数的参数类型是 slice , map 或 interface{} 都会导致参数逃逸。
匿名函数的调用也是一样的，它本质上也是一个函数变量。有兴趣的可以自己测试一下。
只要使用了 Interface 类型(不是 interafce{} )，那么赋值给它的变量一定会逃逸。因为 interfaceVariable.Method() 先是间接的定位到它的实际值，再调用实际值的同名方法，执行时实际值作为参数传递给方法。相当于 interfaceVariable.Method.this = realValue
向 channel 中发送数据，本质上就是为 channel 内部的成员赋值，就像给一个 slice 中的某一项赋值一样。所以 chan *Type , chan map[Type]Type , chan []Type , chan interface{} 类型都会导致发送到 channel 中的数据逃逸。
这本来也是情理之中的，发送给 channel 的数据是要与其他函数分享的，为了保证发送过去的指针依然可用，只能使用堆分配。
可变参数如 func(arg ...string) 实际与 func(arg []string) 是一样的，会增加一层访问路径。这也是 fmt.Sprintf 总是会使参数逃逸的原因。
例子非常多，这里不能一一列举，我们只需要记住分析方法就好，即，2 级或更多级的访问赋值会 容易 导致数据逃逸。这里加上 容易 二字是因为随着语言的发展，相信这些问题会被慢慢解决，但现阶段，这个可以作为我们分析逃逸现象的依据。
下面代码中包含 2 种很常规的写法，但他们却有着很大的性能差距，建议自己想下为什么。
Benchmark 和 pprof 给出的结果:
熟悉堆栈概念可以让我们更容易看透 Go 程序的性能问题，并进行优化。
多级间接赋值会导致 Go 编译器出现不必要的逃逸，在一些情况下可能我们只需要修改一下数据结构就会使性能有大幅提升。这也是很多人不推荐在 Go 中使用指针的原因，因为它会增加一级访问路径，而 map , slice , interface{} 等类型是不可避免要用到的，为了减少不必要的逃逸，只能拿指针开刀了。
大多数情况下，性能优化都会为程序带来一定的复杂度。建议实际项目中还是怎么方便怎么写，功能完成后通过性能分析找到瓶颈所在，再对局部进行优化。
从语法讲，重载是扩展了函数（或方法）签名，从只认名字变为名字+参数类型，所以题主这个例子只要把不同参数的foo函数改成不同名字就好，比如foo1，foo2……
这个不支持按官方说法，是为了保持语法简单，以及避免工程中遇到一些问题，比如参数隐式转换等等
而支持重载的语言也有它们的道理，有时候，函数或方法名字不是程序员自己能控制的，比如说，如果java不支持重载，那么只能有一个构造函数，通过不同输入构造对象就比较麻烦，需要弄成静态方法create的方式：
大家好，我是小白，有点黑的那个白。
最近遇到一个问题，因为业务需求，需要对接第三方平台.
而三方平台提供的一些HTTP(S)接口都有统一的密钥生成规则要求.
为此我们封装了一个独立的包 xxx-go-sdk 以便维护和对接使用.
其中核心的部分是自定义HTTP Client,如下:
一些平台会要求appKey/appSecret等信息，所以Client结构体就变成了这样，这时参数还比较少, 而且是必填的参数，我们可以提供构造函数来明确指定。
看起来很满足，但是当我们需要增加一个 Timeout 参数来控制超时呢?
或许你会说这还不简单，像下面一样再加一个参数呗
那再加些其他的参数呢？那构造函数的参数是不是又长又串，而且每个参数不一定是必须的，有些参数我们又会考虑默认值的问题。
为此，勤劳但尚未致富的 gophers 们使用了总结一种实践模式
首先提取所有需要的参数到一个独立的结构体 Options，当然你也可以用 Configs 啥的.
然后为每个参数提供设置函数
这样我们就为每个参数设置了独立的设置函数。返回值 func(*Options) 看着有点不友好，我们提取下定义为单个 Option 调整一下代码
当我们需要添加更多的参数时，只需要在 Options 添加新的参数并添加新参数的设置函数即可。
比如现在要添加新的参数 Timeout
这样后续不管新增多少参数，只需要新增配置项并添加独立的设置函数即可轻松扩展，并且不会影响原有函数的参数顺序和个数位置等。
至此，每个选项是区分开来了，那么怎么作用到我们的 Client 结构体上呢?
首先，配置选项都被提取到了 Options 结构体重，所以我们需要调整一下 Client 结构体的参数
其次，每一个选项函数返回 Option,那么任意多个就是 ...Option，我们调整一下构造函数 NewClient 的参数形式，改为可变参数，不再局限于固定顺序的几个参数。
然后循环遍历每个选项函数，来生成Client结构体的完整配置选项。
那么怎么调用呢？对于调用方而已，直接在调用构造函数NewClient()的参数内添加自己需要的设置函数(WithXXX)即可
当需要设置超时参数，直接添加 WithTimeout即可,比如设置3秒的超时
配置选项的位置可以任意设置，不需要受常规的固定参数顺序约束。
可以看到，这种实践模式主要作用于配置选项，利用函数支持的特性来实现的，为此得名 Functional Options Pattern，优美的中国话叫做「函数选项模式」。
最后, 我们总结回顾一下在Go语言中函数选项模式的优缺点