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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golang从入门到精通,搭建本地selenium自动化测试环境用Golang做爬虫 , 当面对页面存在复杂的JS的情况,使用普通的http.get或者http.post,如不做特殊处理,将无法解析页面源代码 。
在使用python的过程中,可以使用selenium进行爬取数据,或使用selenium自动化测试,那么用Golang怎么处理这个问题呢?
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