go 的运行时

goroutine 定义

“Goroutine 是一个与其他 goroutines 并行运行在同一地址空间的 Go 函数或方法。一个运行的程序由一个或更多个 goroutine 组成。它与线程、协程、进程等不同。它是一个 goroutine” —— Rob PikeGoroutines 在同一个用户地址空间里并行独立执行 functions ， channels 则用于 goroutines 间的通信和同步访问控制。

goroutine VS thread

• 内存占用. 创建一个 goroutine 的栈内存消耗为 2 KB(Linux AMD64 Go v1.4后)，运行过程中，如果栈空间不够用，会自动进行扩容。创建一个 thread 为了尽量避免极端情况下操作系统线程栈的溢出，默认会为其分配一个较大的栈内存( 1 - 8 MB 栈内存，线程标准POSIX Thread)，而且还需要一个被称为 “guard page” 的区域用于和其他 thread 的栈空间进行隔离。而栈内存空间一旦创建和初始化完成之后其大小就不能再有变化，这决定了在某些特殊场景下系统线程栈还是有溢出的风险。
• 创建/销毁，线程创建和销毀都会有巨大的消耗，是内核级的交互(trap)。POSIX 线程(定义了创建和操纵线程的一套 API) 通常是在已有的进程模型中增加的逻辑扩展，所以线程控制和进程控制很相似。而进入内核调度所消耗的性能代价比较高，开销较大。goroutine 是用户态线程，是由 go runtime 管理，创建和销毁的消耗非常小。
• 调度切换 抛开陷入内核，线程切换会消耗 1000-1500 纳秒(上下文保存成本高，较多寄存器，公平性，复杂时间计算统计)，一个纳秒平均可以执行 12-18 条指令。所以由于线程切换，执行指令的条数会减少 12000-18000。goroutine 的切换约为 200ns (用户态、3个寄存器)，相当于 2400-3600 条指令。因此， goroutines 切换成本比  threads 要小得多。
• 复杂性 线程的创建和退出复杂，多个 thread 间通讯复杂(share memory)。不能大量创建线程(参考早期的 httpd)，成本高，使用网络多路复用，存在大量callback(参考twemproxy、nginx 的代码) 。对于应用服务线程门槛高，例如需要做第三方库隔离，需要考虑引入线程池等。

Goroutine 运行原理

Go 程序的执行由两层组成：Go Program，Runtime，即用户程序和运行时。它们之间通过函数调用来实现内存管理、channel 通信、goroutines 创建等功能。用户程序进行的系统调用都会被 Runtime 拦截，以此来帮助它进行调度以及垃圾回收相关的工作。

M:N 模型

Go runtime 会负责 goroutine 的生老病死，从创建到销毁，都一手包办。Runtime 会在程序启动的时候。Go 创建 M 个线程(CPU 执行调度的单元，内核的 task_struct)，之后创建的 N 个 goroutine 都会依附在这 M 个线程上执行，即 M:N 模型。它们能够同时运行，与线程类似，但相比之下非常轻量。因此，程序运行时，Goroutines的个数应该是远大于线程的个数的（phread 是内核线程?）。

同一个时刻，一个线程只能跑一个 goroutine。当 goroutine 发生阻塞 (chan阻塞、mutex、syscall 等等) 时，Go 会把当前的 goroutine 调度走，让其他 goroutine 来继续执行，而不是让线程阻塞休眠，尽可能多的分发任务出去，让 CPU 忙。

GM 调度模型

go 在1.2版本之前，调度模型使用的是 GM 调度模型。

G

goroutine 的缩写，每次 go func() 都代表一个 G，无限制。使用 struct runtime.g，包含了当前 goroutine 的状态、堆栈、上下文。

M

工作线程(OS thread)也被称为 Machine，使用 struct runtime.m，所有 M 是有线程栈的。如果不对该线程栈提供内存的话，系统会给该线程栈提供内存(不同操作系统提供的线程栈大小不同) 。当指定了线程栈，则 M.stack→G.stack，M 的 PC 寄存器指向 G 提供的函数，然后去执行。

GM 调度

Go 1.2前的调度器实现，限制了 Go 并发程序的伸缩性，尤其是对那些有高吞吐或并行计算需求的服务程序。每个 goroutine 对应于 runtime 中的一个抽象结构：G，而 thread 作为“物理 CPU”的存在而被抽象为一个结构：M(machine)。当 goroutine 调用了一个阻塞的系统调用，运行这个 goroutine 的线程就会被阻塞，这时至少应该再创建/唤醒一个线程来运行别的没有阻塞的 goroutine 。线程这里可以创建不止一个，可以按需不断地创建，而活跃的线程（处于非阻塞状态的线程）的最大个数存储在变量 GOMAXPROCS 中。

调用过程如下所示:

M 想要执行、放回 G 都必须访问全局 G 队列，并且 M 有多个，即多线程访问同一资源需要加锁进行保证互斥 / 同步，所以全局 G 队列是有互斥锁进行保护的

GM 调度模型的问题

• 单一全局互斥锁(Sched.Lock)和集中状态存储 导致所有 goroutine 相关操作，比如：创建、结束、重新调度等都要上锁。
• Goroutine 传递问题M 经常在 M 之间传递”可运行”的 goroutine ，这导致调度延迟增大以及额外的性能损耗（刚创建的 G 放到了全局队列，而不是本地 M 执行，不必要的开销和延迟）。
• Per-M 持有内存缓存 (M.mcache) 每个 M 持有 mcache 和 stackalloc ，然而只有在 M 运行 Go 代码时才需要使用的内存(每个 mcache 可以高达 2mb )，当 M 在处于 syscall 时并不需要。运行 Go 代码和阻塞在 syscall 的 M 的比例高达1:100，造成了很大的浪费。同时内存亲缘性也较差，G 当前在 M 运行后对 M 的内存进行了预热，因为现在 G 调度到同一个 M 的概率不高，数据局部性不好。
• 严重的线程阻塞/解锁 在系统调用的情况下，工作线程经常被阻塞和取消阻塞，这增加了很多开销。比如 M 找不到G，此时 M 就会进入频繁阻塞/唤醒来进行检查的逻辑，以便及时发现新的 G 来执行。by Dmitry Vyukov “Scalable Go Scheduler Design Doc”

GMP 调度模型

在 go 1.2 版本及以后，go 引入 GMP 调度模型

G

goroutine 的缩写，每次 go func() 都代表一个 G，无限制。使用 struct runtime.g，包含了当前 goroutine 的状态、堆栈、上下文。

M

工作线程(OS thread)也被称为 Machine，使用 struct runtime.m，所有 M 是有线程栈的。如果不对该线程栈提供内存的话，系统会给该线程栈提供内存(不同操作系统提供的线程栈大小不同) 。当指定了线程栈，则 M.stack→G.stack，M 的 PC 寄存器指向 G 提供的函数，然后去执行。

P

“Processor”是一个抽象的概念，并不是真正的物理 CPU。

Dmitry Vyukov 的方案是引入一个结构 P，它代表了 M 所需的上下文环境，也是处理用户级代码逻辑的处理器。它负责衔接 M 和 G 的调度上下文，将等待执行的 G 与 M 对接。当 P 有任务时需要创建或者唤醒一个 M 来执行它队列里的任务。所以 P/M 需要进行绑定，构成一个执行单元。P 决定了并行任务的数量，可通过 runtime.GOMAXPROCS 来设定。在 Go1.5 之后 GOMAXPROCS 被默认设置可用的核数，而之前则默认为1。

Runtime 起始时会启动一些 G：垃圾回收的 G，执行调度的 G，运行用户代码的 G；并且会创建一个 M 用来开始 G 的运行。随着时间的推移，更多的 G 会被创建出来，更多的 M 也会被创建出来。

Tips: https://github.com/uber-go/automaxprocsAutomatically set GOMAXPROCS to match Linux container CPU quota.mcache/stackalloc 从 M 移到了 P，而 G 队列也被分成两类，保留全局 G 队列，同时每个 P 中都会有一个本地的 G 队列。

GMP 调度

GMP调度模型, 引入了 local queue，因为 P 的存在，runtime 并不需要做一个集中式的 goroutine 调度，每一个 M 都会在 P's local queue、global queue 或者其他 P 队列中找 G 执行，减少全局锁对性能的影响。这也是 GMP Work-stealing 调度算法的核心。注意 P 的本地 G 队列还是可能面临一个并发访问的场景，为了避免加锁，这里 P 的本地队列是一个 LockFree的队列，窃取 G 时使用 CAS 原子操作来完成。关于LockFree 和 CAS 的知识参见 Lock-Free。

Work Stealing

当一个 P 执行完本地所有的 G 之后，并且全局队列为空的时候，会尝试挑选一个受害者 P ，从它的 G 队列中窃取一半的 G。否则会从全局队列中获取(当前个数/GOMAXPROCS)个 G 。为了保证公平性，从随机位置上的 P 开始，而且遍历的顺序也随机化了(选择一个小于 GOMAXPROCS ，且和它互为质数的步长)，保证遍历的顺序也随机化了。

光窃取失败时获取是不够的，可能会导致全局队列饥饿。P 的调度算法中还会每个 N 轮调度之后就去全局队列拿一个 G。如下图。

谁放入的全局队列呢

有两种情况会把G放到全局队列中。

• 新建 G 时 P 的本地 G 队列放不下已满并达到256个的时候会放半数 G 到全局队列去。
• 阻塞的系统调用返回时找不到空闲 P 也会放到全局队列。

SysCall 系统调用

当 G 调用 syscall 后会解绑 P，然后 M 和 G 进入阻塞，而 P 此时的状态就是 syscall，表明这个 P 的 G 正在 syscall 中，这时的 P 是不能被调度给别的 M 的。如果在短时间内阻塞的 M 就唤醒了，那么 M 会优先来重新获取这个 P，能获取到就继续绑回去，这样有利于数据的局部性。系统监视器 (system monitor)，称为 sysmon，会定时扫描。在执行 syscall 时, 如果某个 P 的 G 执行超过一个 sysmon tick(10ms)，就会把他设为 idle，重新调度给需要的 M，强制解绑。

P3 和 M 脱离后目前在 idle list 中等待被绑定（处于 syscall 状态）。而 syscall 结束后 M 按照如下规则执行直到满足其中一个条件：

• 尝试获取同一个 P(P3)，恢复执行 G
• 尝试获取 idle list 中的其他空闲 P，恢复执行 G
• 找不到空闲 P，把 G 放回 global queue，M 放回到 idle list

再举一个例子：如下图.

• 第一步：G35发生了系统调用，长时间没有返回。P1 和 M 解绑。(p1 不会马上被推送到idle list, 而是经过一段时间才会推送到idle list.)
• 第二步：G35系统调用完成，将G35推向了全局队列.
• 第三步：G35被其他的P捞到了(可能P0经过1/61轮次正好check全局队列)， 这样 G35 就可以继续执行了。

需要注意的是：当使用了 Syscall，Go 无法限制 Blocked OS threads 的数量：The GOMAXPROCS variable limits the number of operating system threads that can execute user-level Go code simultaneously. There is no limit to the number of threads that can be blocked in system calls on behalf of Go code; those do not count against the GOMAXPROCS limit. This package’s GOMAXPROCS function queries and changes the limit.

Tips: 使用 syscall 写程序要认真考虑 pthread exhaust 问题。

Spining Thread.

线程自旋是相对于线程阻塞而言的，表象就是循环执行一个指定逻辑(调度逻辑，目的是不停地寻找 G)。这样做的问题显而易见，如果 G 迟迟不来，CPU 会白白浪费在这无意义的计算上。但好处也很明显，降低了 M 的上下文切换成本，提高了性能。在两个地方引入自旋：

• 类型1: M 不带 P 的找 P 挂载（一有 P 释放就结合）
• 类型2: M 带 P 的找 G 运行（一有 runable 的 G 就执行）。这种情况下会首先 按照 1/61 轮次的查询 global Queue , 然后再查看 local Queue 是否有 G. 如果没有，则去查看 Global Queue, 如果没有再去检查  net poller, 看看是否有可用的 goroutine. 为了避免过多浪费 CPU 资源，自旋的 M 最多只允许 GOMAXPROCS (Busy P)。同时当有类型1的自旋 M 存在时，类型2的自旋 M 就不阻塞，阻塞会释放 P，一释放 P 就马上被类型1的自旋 M 抢走了，没必要。

在新 G 被创建、M 进入系统调用、M 从空闲被激活这三种状态变化前，调度器会确保至少有一个自旋 M 存在（唤醒或者创建一个 M），除非没有空闲的 P。

为什么呢?

• 当新 G 创建，如果有可用 P，就意味着新 G 可以被立即执行，即便不在同一个 P 也无妨，所以我们保留一个自旋的 M（这时应该不存在类型1的自旋只有类型2的自旋）就可以保证新 G 很快被运行。
• 当 M 进入系统调用，意味着 M 不知道何时可以醒来，那么 M 对应的 P 中剩下的 G 就得有新的 M 来执行，所以我们保留一个自旋的 M 来执行剩下的 G（这时应该不存在类型2的自旋只有类型1的自旋）。
• 如果 M 从空闲变成活跃，意味着可能一个处于自旋状态的 M 进入工作状态了，这时要检查并确保还有一个自旋 M 存在，以防还有 G 或者还有 P 空着的。

GMP 模型问题总结

• 单一全局互斥锁(Sched.Lock)和集中状态存储G 被分成全局队列和 P 的本地队列，全局队列依旧是全局锁，但是使用场景明显很少，P 本地队列使用无锁队列，使用原子操作来面对可能的并发场景。
• Goroutine 传递问题G 创建时就在 P 的本地队列，可以避免在 G 之间传递（窃取除外），G 对 P 的数据局部性好; 当 G 开始执行了，系统调用返回后 M 会尝试获取可用 P，获取到了的话可以避免在 M 之间传递。而且优先获取调用阻塞前的 P，所以 G 对 M 数据局部性好，G 对 P 的数据局部性也好。
• Per-M 持有内存缓存 (M.mcache) 内存 mcache 只存在 P 结构中，P 最多只有 GOMAXPROCS 个，远小于 M 的个数，所以内存没有过多的消耗。
• 严重的线程阻塞/解锁 通过引入自旋，保证任何时候都有处于等待状态的自旋 M，避免在等待可用的 P 和 G 时频繁的阻塞和唤醒。

syscon

sysmon 也叫监控线程，它无需 P 也可以运行，他是一个死循环，每20us~10ms循环一次，循环完一次就 sleep 一会，为什么会是一个变动的周期呢，主要是避免空转，如果每次循环都没什么需要做的事，那么 sleep 的时间就会加大。

• 释放闲置超过5分钟的 span 物理内存；
• 如果超过2分钟没有垃圾回收，强制执行；
• 将长时间未处理的 netpoll 添加到全局队列；
• 向长时间运行的 G 任务发出抢占调度；
• 收回因 syscall 长时间阻塞的 P；

当 P 在 M 上执行时间超过10ms，sysmon 调用 preemptone 将 G 标记为 stackPreempt 。因此需要在某个地方触发检测逻辑，Go 当前是在检查栈是否溢出的地方判定(morestack())，M 会保存当前 G 的上下文，重新进入调度逻辑, 这样就不会死循环了。死循环：issues/11462信号抢占：go1.14基于信号的抢占式调度实现原理异步抢占，注册 sigurg 信号，通过 sysmon 检测，对 M 对应的线程发送信号，触发注册的 handler，它往当前 G 的 PC 中插入一条指令(调用某个方法)，在处理完 handler，G 恢复后，自己把自己推到了 global queue 中。

Network poller

Go 所有的 I/O 都是阻塞的。然后通过 goroutine + channel 来处理并发。因此所有的 IO 逻辑都是直来直去的，你不再需要回调，不再需要 future，要的仅仅是 step by step。这对于代码的可读性是很有帮助的。G 发起网络 I/O 操作也不会导致 M 被阻塞(仅阻塞G)，从而不会导致大量 M 被创建出来。将异步 I/O 转换为阻塞 I/O 的部分称为 netpoller。打开或接受连接都被设置为非阻塞模式。如果你试图对其进行 I/O 操作，并且文件描述符数据还没有准备好，G 会进入 gopark 函数，将当前正在执行的 G 状态保存起来，然后切换到新的堆栈上执行新的 G。

那什么时候 G 被调度回来呢？

• sysmon
• schedule()：M 找 G 的调度函数
• GC：start the world调用 netpoll() 在某一次调度 G 的过程中，处于就绪状态的 fd 对应的 G 就会被调度回来。G 的 gopark 状态：G 置为 waiting 状态，等待显示 goready 唤醒，在 poller 中用得较多，还有锁、chan 等。

Scheduler Affinity 调度亲和性

GM 调度器时代的，chan 操作导致的切换代价。

• Goroutine#7 正在等待消息，阻塞在 chan。一旦收到消息，这个 goroutine 就被推到全局队列。
• 然后，chan 推送消息，goroutine#X 将在可用线程上运行，而 goroutine#8 将阻塞在 chan。
• goroutine#7 现在在可用线程上运行。在 chan 来回通信的 goroutine 会导致频繁的 blocks，即频繁地在本地队列中重新排队。然而，由于本地队列是 FIFO 实现，如果另一个 goroutine 占用线程，unblock goroutine 不能保证尽快运行。同时 Go 亲缘性调度的一些限制：Work-stealing、系统调用。goroutine #9 在 chan 被阻塞后恢复。但是，它必须等待#2、#5和#4之后才能运行。goroutine #5将阻塞其线程，从而延迟goroutine #9，并使其面临被另一个 P 窃取的风险。

针对 communicate-and-wait 模式，进行了亲缘性调度的优化。Go 1.5 在 P 中引入了 runnext 特殊的一个字段，可以高优先级执行 unblock G。goroutine #9现在被标记为下一个可运行的。这种新的优先级排序允许 goroutine 在再次被阻塞之前快速运行。这一变化对运行中的标准库产生了总体上的积极影响，提高了一些包的性能。

Goroutine Lifecycle

go 程序的启动

整个程序始于一段汇编，而在随后的 runtime·rt0_go（也是汇编程序）中，会执行很多初始化工作。

• 绑定 m0 和 g0，m0就是程序的主线程，程序启动必然会拥有一个主线程，这个就是 m0。g0 负责调度，即 shedule() 函数。
• 创建 P，绑定 m0 和 p0，首先会创建 GOMAXPROCS 个 P ，存储在 sched 的 空闲链表(pidle)。
• 新建任务 g 到 p0 本地队列，m0 的 g0 会创建一个 指向 runtime.main() 的 g ，并放到 p0 的本地队列。runtime.main(): 启动 sysmon 线程；启动 GC 协程；执行 init，即代码中的各种 init 函数；执行 main.main 函数。

Os Thread 创建

准备运行的新 goroutine 将唤醒 P 以更好地分发工作。这个 P 将创建一个与之关联的 M 绑定到一个 OS thread。

go func() 中 触发 Wakeup 唤醒机制：有空闲的 P 而没有在 spinning 状态的 M 时候, 需要去唤醒一个空闲(睡眠)的 M 或者新建一个。当线程首次创建时，会执行一个特殊的 G，即 g0，它负责管理和调度 G。

特殊的g0

Go 基于两种断点将 G 调度到线程上：

• 当 G 阻塞时：系统调用、互斥锁或 chan。阻塞的 G 进入睡眠模式/进入队列，并允许 Go 安排和运行等待其他的 G。
• 在函数调用期间，如果 G 必须扩展其堆栈。这个断点允许 Go 调度另一个 G 并避免运行 G 占用 CPU。在这两种情况下，运行调度程序的 g0 将当前 G 替换为另一个 G，即 ready to run。然后，选择的 G 替换 g0 并在线程上运行。与常规 G 相反，g0 有一个固定和更大的栈。
• Defer 函数的分配
• GC 收集，比如 STW、扫描 G 的堆栈和标记、清除操作
• 栈扩容，当需要的时候，由 g0 进行扩栈操作

Schedule

在 Go 中，G 的切换相当轻便，其中需要保存的状态仅仅涉及以下两个：

• Goroutine 在停止运行前执行的指令，程序当前要运行的指令是记录在程序计数器（PC）中的， G 稍后将在同一指令处恢复运行；
• G 的堆栈，以便在再次运行时还原局部变量；在切换之前，堆栈将被保存，以便在 G 再次运行时进行恢复：

从 g 到 g0 或从 g0 到 g 的切换是相当迅速的，它们只包含少量固定的指令(9-10ns)。相反，对于调度阶段，调度程序需要检查许多资源以便确定下一个要运行的 G。当前 g 阻塞在 chan 上并切换到 g0：

• 1、PC 和堆栈指针一起保存在内部结构中；
• 2、将 g0 设置为正在运行的 goroutine；
• 3、g0 的堆栈替换当前堆栈；

g0 寻找新的 Goroutine 来运行g0 使用所选的 Goroutine 进行切换：

• 1、PC 和堆栈指针是从其内部结构中获取的；
• 2、程序跳转到对应的 PC 地址；

Goroutine Recycle

goroutine重用

G 很容易创建，栈很小以及快速的上下文切换。基于这些原因，开发人员非常喜欢并使用它们。然而，一个产生许多 shortlive 的 G 的程序将花费相当长的时间来创建和销毁它们。每个 P 维护一个 freelist G，保持这个列表是本地的，这样做的好处是不使用任何锁来 push/get 一个空闲的 G。当 G 退出当前工作时，它将被 push 到这个空闲列表中。

为了更好地分发空闲的 G ，调度器也有自己的列表。它实际上有两个列表：一个包含已分配栈的 G，另一个包含释放过堆栈的 G（无栈）。锁保护 central list，因为任何 M 都可以访问它。当本地列表长度超过64时，调度程序持有的列表从 P 获取 G。然后一半的 G 将移动到中心列表(central list)。需求回收 G 是一种节省分配成本的好方法。但是，由于堆栈是动态增长的，现有的G 最终可能会有一个大栈。因此，当堆栈增长（即超过2K）时，Go 不会保留这些栈。

最后

希望和你一起遇见更好的自己

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