深度思维者

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2. Go并发编程--GMP调度

1. 前言

GMP调度应该是被面试的时候问的频率最高的问题!

我们知道,一切的软件都是跑在操作系统上,真正用来干活 (计算) 的是 CPU。早期的操作系统每个程序就是一个进程,知道一个程序运行完,才能进行下一个进程,就是 “单进程时代”

一切的程序只能串行发生。

1.1 Goroutine 调度器的 GMP 模型的设计思想

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。

1.2 GMP 模型

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(M)上

  • 全局队列(Global Queue):存放等待运行的 G。
  • P为本地队列:同全局队列类似,存放的也是等待运行的 Goroutine,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。

1.3. 有关M和P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。

1.4 P 和 M 何时会被创建

  1. 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. 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。

2. 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:,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。

3. go fucn() 调度流程

从上图我们可以分析出几个结论:

  1. 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。

4. 调度器的生命周期

4.1 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。

4.2 示例代码说明

package main

import "fmt"

func main() {
    fmt.Println("Hello world")
}

会经历如上图所示的过程:

  1. runtime 创建最初的线程 m0 和 goroutine g0,并把 2 者关联。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. G 拥有栈,M 根据 G 中的栈信息和调度信息设置运行环境
  6. M 运行G
  7. 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。

5. 可视化 GMP 编程

有 2 种方式可以查看一个程序的 GMP 的数据。

5.1 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

  • trace.go
    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")
    }
    
  • 运行程序
    $ go run trace.go 
    Hello World
    
  • 会得到一个 trace.out 文件,然后我们可以用一个工具打开,来分析这个文件。
    $ go tool trace trace.out 
    /09/21 22:14:22 Parsing trace...
    2021/09/21 22:14:22 Splitting trace...
    2021/09/21 22:14:22 Opening browser. Trace viewer is listening on http://127.0.0.1:7925
    
  • 我们可以通过浏览器打开 http://127.0.0.1:7925 网址,点击 view trace 能够看见可视化的调度流程。

G信息

点击 Goroutines 那一行可视化的数据条,我们会看到一些详细的信息。

一共有两个G在程序中,一个是特殊的G0,因为每个M必须有的一个初始化的G

M 信息

点击 Threads 那一行可视化的数据条,我们会看到一些详细的信息。


一共有两个 M 在程序中,一个是特殊的 M0,用于初始化使用

P信息

G1 中调用了 main.main,创建了 trace goroutine g19。G1 运行在 P1 上,G19 运行在 P0 上。

这里有两个 P,我们知道,一个 P 必须绑定一个 M 才能调度 G。

来看看上面的 M 信息。

确实 G19 在 P0 上被运行的时候,确实在 Threads 行多了一个 M 的数据

多了一个 M2 应该就是 P0 为了执行 G19 而动态创建的 M2.

5.3 方式 2:Debug trace

  1. 代码

    package main
    
    import (
        "fmt"
        "time"
    )
    
    func main() {
        for i := 0; i < 5; i++ {
            time.Sleep(time.Second)
            fmt.Println("Hello World")
        }
    }
    
  2. 编译

    go build trace2.go
    
  3. 通过debug方式运行

    GODEBUG=schedtrace=1000 ./trace2
    SCHED 0ms: gomaxprocs=2 idleprocs=0 threads=4 spinningthreads=1 idlethreads=1 runqueue=0 [0 0]
    Hello World
    SCHED 1003ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=0 [0 0]
    Hello World
    SCHED 2014ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=0 [0 0]
    Hello World
    SCHED 3015ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=0 [0 0]
    Hello World
    SCHED 4023ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=0 [0 0]
    Hello World
    
    • SCHED:调试信息输出标志字符串,代表本行是 goroutine 调度器的输出;
    • 0ms:即从程序启动到输出这行日志的时间;
    • gomaxprocs: P 的数量,本例有 2 个 P, 因为默认的 P 的属性是和 cpu 核心数量默认一致,当然也可以通过 GOMAXPROCS 来设置;
    • idleprocs: 处于 idle 状态的 P 的数量;通过 gomaxprocs 和 idleprocs 的差值,我们就可知道执行 go 代码的 P 的数量;
    • threads: os threads/M 的数量,包含 scheduler 使用的 m 数量,加上 runtime 自用的类似 sysmon 这样的 thread 的数量;
    • spinningthreads: 处于自旋状态的 os thread 数量;
    • idlethread: 处于 idle 状态的 os thread 的数量
    • runqueue=0: Scheduler 全局队列中 G 的数量;
    • [0 0]: 分别为 2 个 P 的 local queue 中的 G 的数量。

6. 参考

  1. https://www.topgoer.com/并发编程/GMP原理与调度.html
  2. https://www.topgoer.cn/docs/gozhuanjia/gozhuanjiaxiecheng2
posted @ 2021-09-22 08:10  failymao  阅读(496)  评论(0编辑  收藏  举报
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