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 。
【线程池和go语言线程 线程和线程池区别】 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
为什么go语言适合开发网游服务器端个人觉得golang十分适合进行网游服务器端开发 , 写下这篇文章总结一下 。从网游的角度看:要成功的运营一款网游,很大程度上依赖于玩家自发形成的社区 。只有玩家自发形成一个稳定的生态系统,游戏才能持续下去,避免鬼城的出现 。而这就需要多次大量导入用户,在同时在线用户量达到某个临界点的时候 , 才有可能完成 。因此 , 多人同时在线十分有必要 。再来看网游的常见玩法,除了排行榜这类统计和数据汇总的功能外,基本没有需要大量CPU时间的应用 。以前的项目里 , 即时战斗产生的各种伤害计算对CPU的消耗也不大 。玩家要完成一次操作,需要通过客户端-服务器端-客户端这样一个来回,为了获得高响应速度,满足玩家体验,服务器端的处理也不能占用太多时间 。所以,每次请求对应的CPU占用是比较小的 。网游的IO主要分两个方面,一个是网络IO,一个是磁盘IO 。网络IO方面 , 可以分成美术资源的IO和游戏逻辑指令的IO , 这里主要分析游戏逻辑的IO 。游戏逻辑的IO跟CPU占用的情况相似,每次请求的字节数很小,但由于多人同时在线 , 因此并发数相当高 。另外,地图信息的广播也会带来比较频繁的网络通信 。磁盘IO方面,主要是游戏数据的保存 。采用不同的数据库,会有比较大的区别 。以前的项目里,就经历了从MySQL转向MongoDB这种内存数据库的过程,磁盘IO不再是瓶颈 。总体来说,还是用内存做一级缓冲 , 避免大量小数据块读写的方案 。针对网游的这些特点,golang的语言特性十分适合开发游戏服务器端 。首先,go语言提供goroutine机制作为原生的并发机制 。每个goroutine所需的内存很少 , 实际应用中可以启动大量的goroutine对并发连接进行响应 。goroutine与gevent中的greenlet很相像,遇到IO阻塞的时候,调度器就会自动切换到另一个goroutine执行,保证CPU不会因为IO而发生等待 。而goroutine与gevent相比,没有了python底层的GIL限制,就不需要利用多进程来榨取多核机器的性能了 。通过设置最大线程数 , 可以控制go所启动的线程,每个线程执行一个goroutine,让CPU满负载运行 。同时,go语言为goroutine提供了独到的通信机制channel 。channel发生读写的时候,也会挂起当前操作channel的goroutine,是一种同步阻塞通信 。这样既达到了通信的目的,又实现同步,用CSP模型的观点看,并发模型就是通过一组进程和进程间的事件触发解决任务的 。虽然说,主流的编程语言之间,只要是图灵完备的,他们就都能实现相同的功能 。但go语言提供的这种协程间通信机制,十分优雅地揭示了协程通信的本质,避免了以往锁的显式使用带给程序员的心理负担,确是一大优势 。进行网游开发的程序员,可以将游戏逻辑按照单线程阻塞式的写,不需要额外考虑线程调度的问题,以及线程间数据依赖的问题 。因为,线程间的channel通信,已经表达了线程间的数据依赖关系了,而go的调度器会给予妥善的处理 。另外,go语言提供的gc机制,以及对指针的保护式使用,可以大大减轻程序员的开发压力,提高开发效率 。展望未来,我期待go语言社区能够提供更多的goroutine间的隔离机制 。个人十分推崇erlang社区的脆崩哲学,推动应用发生预期外行为时,尽早崩溃,再fork出新进程处理新的请求 。对于协程机制,需要由程序员保证执行的函数不会发生死循环,导致线程卡死 。
Go语言的特点 类型 在变量名后边
也可不显式声明类型, 类型推断,但是是静态语言, name一开始放字符串就不能再赋值数字
方法,属性 分开方法名首字母大写就是就是外部可调的
面向对象设计的一个重要原则:“优先使用组合而不是继承”
Dog 也是Animal , 要复用Animal的属性和方法,
只需要在结构体 type里面写 Animal
入口也是main, 用用试试
多态, 有这个方法就是这个接口的实现,具体的类 不需要知道自己实现了什么接口,
使用: 在一个函数调用之前加上关键字go 就启动了一个goroutine
创建一个goroutine,它会被加入到一个全局的运行队列当中,
调度器 会把他们分配给某个 逻辑处理器 的队列,
一个逻辑处理器 绑定到一个 操作系统线程 , 在上面运行goroutine,
如果goroutine需要读写文件, 阻塞 ,就脱离逻辑处理器直接 goroutine - 系统线程绑定
编译成同名.exe 来执行, 不通过虚拟机, 直接是机器码, 和C 一样, 所以非常快
但是也有自动垃圾回收,每个exe文件当中已经包含了一个类似于虚拟机的runtime,进行goroutine的调度
默认是静态链接的,那个exe会把运行时所需要的所有东西都加进去,这样就可以把exe复制到任何地方去运行了, 因此 生成的 .exe 文件非常大
【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?。?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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线程池和go语言线程的介绍就聊到这里吧 , 感谢你花时间阅读本站内容,更多关于线程和线程池区别、线程池和go语言线程的信息别忘了在本站进行查找喔 。
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