多进程(线程)
在多进程/多线程的操作系统中,解决了单进程阻塞的问题,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。
协程
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)。
可以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)"
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。
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)
GMP(2012后):
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。
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。
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- 全局队列(Global Queue):存放等待运行的G。
- 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。
- 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。 - 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
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。
go func() 调度流程
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。
调度器的生命周期
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。
以一段代码为例:
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:
- runtime创建最初的线程m0和goroutine g0,并把2者关联。
- 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。
- 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。 - 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。
- G拥有栈,M根据G中的栈信息和调度信息设置运行环境
- M运行G
- 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。
可视化GMP编程
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。
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")
}
go tool trace trace.out
方式2:Debug trace
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func main() {
for i := 0; i < 5; i++ {
time.Sleep(time.Second)
fmt.Println("Hello World")
}
}
编译
$ go build trace2.go
通过Debug方式运行
GODEBUG=schedtrace=1000 ./project04
SCHED 0ms: gomaxprocs=2 idleprocs=0 threads=4 spinningthreads=1 idlethreads=0 runqueue=0 [0 0]
Hello World
SCHED 1005ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=0 [0 0]
Hello World
SCHED 2005ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=0 [0 0]
Hello World
SCHED 3010ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=0 [0 0]
Hello World
SCHED 4020ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=0 [0 0]
Hello World
nqueue=0 [0 0]
Hello World
SCHED 3010ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=0 [0 0]
Hello World
SCHED 4020ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=0 [0 0]
Hello World