GoLang之[协程第一话]协程是怎样的存在

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分类专栏： GoLang底层 文章标签： golang lua 开发语言
于 2022-06-14 17:00:04 首次发布
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GoLang之[协程第一话]协程是怎样的存在

1.为什么说协程是“用户态线程”？

我们已经知道线程是进程中的执行体，拥有一个执行入口、已经从进程虚拟地址空间中分配的栈，包括用户栈和内核栈
操作系统会记录现场控制信息。而线程获得cpu时间片以后才可以执行。Cpu，这里站指针、指令指针等寄存器都要切换到对应的线程。

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如果线程自己又创建几个执行体，给他们各自指定执行入口。申请一些内存分配给他们用作执行栈，那么线程就可以按需调度这几个执行体了。为了实现这些执行体的切换，现场也需要记录他们的控制信息，包括ID、栈的位置、执行入口、地址、执行现场等等。

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线程可以选择一个执行体来执行，此时cpu中指令指针就会指向这个执行体的执行入口,栈基和栈指针寄存器也会指向线程给他分配的执行栈。

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要切换执行体时，需要先保存当前执行的执行现场。然后切换到另一个执行体。

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通过同样的方式可以恢复到之前的执行体,这样就可以从上次中断的地方继续执行。这些由线程创建的执行体就是所谓的携程。因为用户程序不能操作内核空间，所以只能给协程分配用户栈。
操作系统对协程一无所知，所以协程又被称为用户态线程。

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协程的思想很早就被提出来了，最初是为了解决编译器实现中的问题，后来相继出现了很多种实现方式，例如Windows中的纤程，再例如lua中的coroutine。

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2.协程如何实现“主动让出”和“恢复”？

可无论被赋予什么样的名字，有着怎样的用法，在创建协程时都要指定执行入口，底层都会分配协程执行栈和控制信息，否则又该如何实现用户态调度呢？而让出执行权时，也都要保存执行现场，不然如何能够从中断处恢复执行？所以，协程思想的关键在于控制流的”主动让出“和”恢复“

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每个协程拥有自己的执行栈，可以保存自己的执行现场，所以可以由用户程序按需创建携程，携程主动让出执行权时，会保存执行现场，然后切换到其他协程。协程恢复执行时，会根据之前保存的执行现场，恢复到中断前的状态继续执行。这样就通过协程实现了轻量又灵活的由用户态进行调度的多任务模型。

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即便如此，协程依然风平浪静很多年。直到高并发成为主流趋势，瞬间抵达的海量请求，让多进程模型下内存资源捉襟见肘

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让多线程模型下，内核(态)用户(态)两头忙，却依然疲于应对，协程这种灵活轻量的用户太调度模型便受到了广泛的关注，而真正让协程大放异彩的，是他在io多路复用中的应用。二者的结合，助力协程成为炙手可热的高并发解决方案

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文章目录goroutine与thread比较M:N模型调度策略可运行队列协作式调度系统调用同步调用异步调用scheduler的陷阱 goroutine是Go语言中的轻量级线程实现，由Go运行时（runtime）管理。 goroutine Go提供一种机制，可在线程中自己实现调度，上下文切换更轻量（达到线程数少，而并发数并不少的效果）。Goroutine的主要概念： G（Goroutine）：Go的协程； M（Machine）：工作线程（由操作系统调度）； P（Processor）：处理器（Go中概念，不指
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笔者之前是做Java开发的，在Java中如果要进行并发编程通常需要维护一个线程池。线程池的目的是减少频繁创建线程造成的不必要的开销。线程池中预先保存一定数量的线程，而新任务将不再以创建线程的方式去执行，而是将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，可以有效的减少线程创建和销毁所带来的开销。 G代表任务，往往代表一个函数。 线程池中的worker线程不断地从任务队列中取出任务并执行。而worker线程的调度则交给操作系统进行调度。 让我思考以下2个问题 如果worker线程执行
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上述操作让本地队列成了一个小循环，但是如果目前系统中的线程的本地队列中都拥有一个超大的协程任务，那么所有的线程都将在一段时间内处于忙碌状态，全局队列中的任务将会长期无法运行，这个问题又称为全局队列饥饿问题，解决方式就是在本地队列循环时，以一定的概率从全局队列中取出某个任务，让它也参与到本地循环当中去。goexit也是汇编实现的，当执行完协程栈中的业务方法之后，就会退到goexit方法中，它会将业务协程的栈切换成调度器的栈（也就是g0栈），然后重新调用schedule函数，形成一个闭环。
golang协程池
最新发布
03-11
### 创建和管理 Golang 中的协程池 在 Golang 中，通过使用 `goroutine` 可以轻松启动并发任务。然而，在处理大量并发请求时，无限制地创建新的 `goroutine` 会消耗过多内存并可能导致系统崩溃。因此，引入了协程池的概念来有效管理和重用已有的 `goroutine` 实例。 #### 使用第三方库 ants 构建协程池 为了简化开发过程并提升效率，推荐采用成熟的开源项目如蚂蚁金服团队贡献的 **ants** 库[^3]。该库提供了简单易用的功能接口用于构建高性能的应用场景下的协程池解决方案： - 安装方式如下所示： ```bash go get github.com/panjf2000/ants/v2 ``` - 初始化一个固定大小的工作线程池实例，并设置最大容量以及超时回收机制等参数配置： ```go import ( "fmt" "github.com/panjf2000/ants/v2" ) // 创建具有默认选项的新协程池 pool, err := ants.NewPool(10) if err != nil { fmt.Println(err) } defer pool.Release() ``` - 提交任务到工作队列等待被执行；这里需要注意的是提交的任务应当是一个实现了 `func()` 接口类型的匿名函数或者方法指针形式： ```go for i := 0; i < 5; i++ { err := pool.Submit(func() { fmt.Printf("running task %d\n", i) }) if err != nil { fmt.Printf("submitting task error: %s\n", err) } } ``` 上述代码片段展示了如何利用 `ants` 来初始化一个包含十个工作者的最大数量限制的协程池，并向其中注入五个简单的打印语句作为测试负载。 #### 手动实现简易版协程池 如果不想依赖外部包，则可以根据实际需求自定义一套基础版本的协程池逻辑框架。下面给出了一种可能的设计思路及其对应的伪代码表示法： - 预先分配一定数目的空闲通道缓冲区用来存储待命状态下的子进程； - 当有新作业到来时尝试从中取出可用者立即投入运行直至完成后再放回原处供后续调用； - 若当前所有成员均处于忙碌之中则暂时阻塞住直到某位成员释放出来为止继续往下走。 ```go type Task func() var workerCount int = 10 // 工作者数目 var queue chan Task // 待办事项列表 initWorkerPools() { // 启动工人们循环监听来自外界的消息通知 for i := 0; i < workerCount; i++ { go func(wid int) { for tsk := range queue { tsk() } }(i + 1) } } addTaskToQueue(task Task) bool{ select { case queue <- task: return true default: log.Fatal("queue is full") return false } } ``` 此段示例仅作概念性说明之用途并不具备完整的功能特性，具体细节还需要读者自行完善补充[^1]。
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