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go语言和线程池 gorm线程池

golang协程调度模式解密

golang学习笔记

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频繁创建线程会造成不必要的开销,所以才有了线程池。在线程池中预先保存一定数量的线程,新任务发布到任务队列,线程池中的线程不断地从任务队列中取出任务并执行,可以有效的减少创建和销毁带来的开销。

过多的线程会导致争抢cpu资源,且上下文的切换的开销变大。而工作在用户态的协程能大大减少上下文切换的开销。协程调度器把可运行的协程逐个调度到线程中执行,同时即时把阻塞的协程调度出协程,从而有效地避免了线程的频繁切换,达到了少量线程实现高并发的效果。

多个协程分享操作系统分给线程的时间片,从而达到充分利用CPU的目的,协程调度器决定了则决定了协程运行的顺序。每个线程同一时刻只能运行一个协程。

go调度模型包含三个实体:

每个处理器维护者一个协程G的队列,处理器依次将协程G调度到M中执行。

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,全局队列中的G主要来自系统调用中恢复的G.

如果协程发起系统调用,则整个工作线程M被阻塞,协程队列中的其他协程都会阻塞。

一般情况下M的个数会略大于P个数,多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。与线程池类似,Go也提供M池子。当协程G1发起系统掉用时,M1会释放P,由 M1-P-G1 G2 ... 转变成 M1-G1 , M2会接管P的其他协程 M2-P-G2 G3 G4... 。

冗余的M可能来源于缓存池,也可能是新建的。

当G1结束系统调用后,根据M1是否获取到P,进行不用的处理。

多个处理P维护队列可能不均衡,导致部分处理器非常繁忙,而其余相对空闲。产生原因是有些协程自身不断地派生协程。

为此Go调度器提供了工作量窃取策略,当某个处理器P没有需要调度的协程时,将从其他处理中偷取协程,每次偷取一半。

抢占式调度,是指避免某个协程长时间执行,而阻碍其他协程被调度的机制。

调度器监控每个协程执行时间,一旦执行时间过长且有其他协程等待,会把协程暂停,转而调度等待的协程,以达到类似时间片轮转的效果。比如for循环会一直占用执行权。

在IO密集型应用,GOMAXPROCS大小设置大一些,获取性能会更好。

IO密集型会经常发生系统调用,会有一个新的M启用或创建,但由于Go调度器检测M到被阻塞有一定延迟。如果P数量多,则P管理协程队列会变小。

怎么让cgo 调用可以绕过线程池

go 语言中,可以通过 cgo 来调用 C 库。但是由于 goroutine 的机制,外部的 C 函数调用可能能够很快返回,也可能执行很长时间。为了 goroutine 调度不被阻塞,就一律对每个 cgo 调用都从线程池中取一个线程来执行,完成后再返回原 goroutine。这样一来,每个 cgo 调用都带来了巨大的额外开销。所以 go 的很多库在实现时,都没有通过包装 C 库,而是选择完全用 go 来实现。这就使得 go 少了大量现有的 C 库可以利用。

读过 go 的代码后发现,要让 cgo 调用不通过线程池调用其实并不算很麻烦,所以就自己修改了一下 cgo 命令。如下面的代码中

package cgo//// int add(int a, int b) {// int ret = a + b;// return ret;// }//import "C"func CAdd(a, b int) int { return int(C.add(C.int(a), C.int(b)))}func AsmCAdd(a, b int) int { return int(c.add(C.int(a), C.int(b)))}

C.add 是传统的 cgo 调用方式。c.add 则是修改后

为什么要使用 Go 语言,Go 语言的优势在哪里

部署简单。Go编译生成的是一个静态可执行文件,除了glibc外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便:目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具,完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系,大大减轻了维护的负担。这和Python有着巨大的区别。由于历史的原因,Python的部署工具生态相当混乱【比如setuptools,distutils,pip,

buildout的不同适用场合以及兼容性问题】。官方PyPI源又经常出问题,需要搭建私有镜像,而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。

并发性好。Goroutine和channel使得编写高并发的服务端软件变得相当容易,很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个Go应用也能有效的利用多个CPU核,并行执行的性能好。这和Python也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单,而且由于全局锁GIL的原因,多线程的Python程序并不能有效利用多核,只能用多进程的方式部署;如果用标准库里的multiprocessing包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的supervisor管理进程,对fork支持不好】。部署Python应用的时候通常是每个CPU核部署一个应用,这会造成不少资源的浪费,比如假设某个Python应用启动后需要占用100MB内存,而服务器有32个CPU核,那么留一个核给系统、运行31个应用副本就要浪费3GB的内存资源。

良好的语言设计。从学术的角度讲Go语言其实非常平庸,不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲,Go的设计是非常优秀的:规范足够简单灵活,有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是Go自带完善的工具链,大大提高了团队协作的一致性。比如gofmt自动排版Go代码,很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行gofmt,这样在编写代码的时候可以随意摆放位置,存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有gofix,

govet等非常有用的工具。

执行性能好。虽然不如C和Java,但通常比原生Python应用还是高一个数量级的,适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。

【golang详解】go语言GMP(GPM)原理和调度

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。

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: ()

()

golang的线程模型——GMP模型

内核线程(Kernel-Level Thread ,KLT)

轻量级进程(Light Weight Process,LWP):轻量级进程就是我们通常意义上所讲的线程,由于每个轻量级进程都由一个内核线程支持,因此只有先支持内核线程,才能有轻量级进程

用户线程与系统线程一一对应,用户线程执行如lo操作的系统调用时,来回切换操作开销相对比较大

多个用户线程对应一个内核线程,当内核线程对应的一个用户线程被阻塞挂起时候,其他用户线程也阻塞不能执行了。

多对多模型是可以充分利用多核CPU提升运行效能的

go线程模型包含三个概念:内核线程(M),goroutine(G),G的上下文环境(P);

GMP模型是goalng特有的。

P与M一般是一一对应的。P(上下文)管理着一组G(goroutine)挂载在M(内核线程)上运行,图中左边蓝色为正在执行状态的goroutine,右边为待执行状态的goroutiine队列。P的数量由环境变量GOMAXPROCS的值或程序运行runtime.GOMAXPROCS()进行设置。

当一个os线程在执行M1一个G1发生阻塞时,调度器让M1抛弃P,等待G1返回,然后另起一个M2接收P来执行剩下的goroutine队列(G2、G3...),这是golang调度器厉害的地方,可以保证有足够的线程来运行剩下所有的goroutine。

当G1结束后,M1会重新拿回P来完成,如果拿不到就丢到全局runqueue中,然后自己放到线程池或转入休眠状态。空闲的上下文P会周期性的检查全局runqueue上的goroutine,并且执行它。

另一种情况就是当有些P1太闲而其他P2很忙碌的时候,会从其他上下文P2拿一些G来执行。

详细可以翻看下方第一个参考链接,写得真好。

最后用大佬的总结来做最后的收尾————

Go语言运行时,通过核心元素G,M,P 和 自己的调度器,实现了自己的并发线程模型。调度器通过对G,M,P的调度实现了两级线程模型中操作系统内核之外的调度任务。整个调度过程中会在多种时机去触发最核心的步骤 “一整轮调度”,而一整轮调度中最关键的部分在“全力查找可运行G”,它保证了M的高效运行(换句话说就是充分使用了计算机的物理资源),一整轮调度中还会涉及到M的启用停止。最后别忘了,还有一个与Go程序生命周期相同的系统监测任务来进行一些辅助性的工作。

浅析Golang的线程模型与调度器

Golang CSP并发模型

Golang线程模型

刷个go是什么

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