go语言网络原理 go语言底层原理剖析

为什么要使用 Go 语言?Go 语言的优势在哪里?1、简单易学 。
Go语言的作者本身就很懂C语言,所以同样Go语言也会有C语言的基因,所以对于程序员来说,Go语言天生就会让人很熟悉,容易上手 。
2、并发性好 。
Go语言天生支持并发,可以充分利用多核,轻松地使用并发 。这是Go语言最大的特点 。
描述
Go的语法接近C语言,但对于变量的声明有所不同 。Go支持垃圾回收功能 。Go的并行模型是以东尼·霍尔的通信顺序进程(CSP)为基础,采取类似模型的其他语言包括Occam和Limbo,但它也具有Pi运算的特征,比如通道传输 。
在1.8版本中开放插件(Plugin)的支持,这意味着现在能从Go中动态加载部分函数 。
与C相比,Go并不包括如枚举、异常处理、继承、泛型、断言、虚函数等功能,但增加了 切片(Slice) 型、并发、管道、垃圾回收、接口(Interface)等特性的语言级支持 。
为什么要使用 Go 语言?Go 语言的优势在哪里1、学习曲线
它包含了类C语法、GC内置和工程工具 。这一点非常重要,因为Go语言容易学习,所以一个普通的大学生花一个星期就能写出来可以上手的、高性能的应用 。在国内大家都追求快,这也是为什么国内Go流行的原因之一 。
2、效率
Go拥有接近C的运行效率和接近PHP的开发效率,这就很有利的支撑了上面大家追求快速的需求 。
3、出身名门、血统纯正
之所以说Go语言出身名门,是因为我们知道Go语言出自Google公司 , 这个公司在业界的知名度和实力自然不用多说 。Google公司聚集了一批牛人,在各种编程语言称雄争霸的局面下推出新的编程语言,自然有它的战略考虑 。而且从Go语言的发展态势来看 , Google对它这个新的宠儿还是很看重的,Go自然有一个良好的发展前途 。我们看看Go语言的主要创造者,血统纯正这点就可见端倪了 。
4、组合的思想、无侵入式的接口
Go语言可以说是开发效率和运行效率二者的完美融合,天生的并发编程支持 。Go语言支持当前所有的编程范式,包括过程式编程、面向对象编程以及函数式编程 。
5、强大的标准库
这包括互联网应用、系统编程和网络编程 。Go里面的标准库基本上已经是非常稳定,特别是我这里提到的三个,网络层、系统层的库非常实用 。
6、部署方便
我相信这一点是很多人选择Go的最大理由,因为部署太方便,所以现在也有很多人用Go开发运维程序 。
7、简单的并发
它包含降低心智的并发和简易的数据同步,我觉得这是Go最大的特色 。之所以写正确的并发、容错和可扩展的程序如此之难,是因为我们用了错误的工具和错误的抽象,Go可以说这一块做的相当简单 。
8、稳定性
Go拥有强大的编译检查、严格的编码规范和完整的软件生命周期工具 , 具有很强的稳定性,稳定压倒一切 。那么为什么Go相比于其他程序会更稳定呢?这是因为Go提供了软件生命周期的各个环节的工具,如go
tool、gofmt、go test 。
golang是什么意思Go语言(又称 Golang)是 Google 的 Robert Griesemer,Rob Pike 及 Ken Thompson 开发的一种静态强类型、编译型语言 。Go 语言语法与 C 相近,但功能上有:内存安全,GC(垃圾回收),结构形态及 CSP-style 并发计算 。扩展资料
Go语言主要用作服务器端开发,其定位是用来开发“大型软件”的,适合于很多程序员一起开发大型软件 , 并且开发周期长,支持云计算的网络服务 。Go语言能够让程序员快速开发,并且在软件不断的'增长过程中,它能让程序员更容易地进行维护和修改 。它融合了传统编译型语言的高效性和脚本语言的易用性和富于表达性 。
Go语言作为服务器编程语言,很适合处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统、分布式系统、数据库代理等;网络编程方面,Go语言广泛应用于Web应用、API应用、下载应用等;除此之外,Go语言还可用于内存数据库和云平台领域,目前国外很多云平台都是采用Go开发 。
【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 。
【go语言网络原理 go语言底层原理剖析】 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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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go语言网络原理的角度看: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go语言网络原理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go语言网络原理了获得高响应速度,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 。
关于go语言网络原理和go语言底层原理剖析的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站 。

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