go语言协程模型,go语言并发模型

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golang协程调度模式解密

golang学习笔记

频繁创建线程会造成不必要的开销，所以才有了线程池。在线程池中预先保存一定数量的线程，新任务发布到任务队列，线程池中的线程不断地从任务队列中取出任务并执行，可以有效的减少创建和销毁带来的开销。

过多的线程会导致争抢cpu资源，且上下文的切换的开销变大。而工作在用户态的协程能大大减少上下文切换的开销。协程调度器把可运行的协程逐个调度到线程中执行，同时即时把阻塞的协程调度出协程，从而有效地避免了线程的频繁切换，达到了少量线程实现高并发的效果。

多个协程分享操作系统分给线程的时间片，从而达到充分利用CPU的目的，协程调度器决定了则决定了协程运行的顺序。每个线程同一时刻只能运行一个协程。

go调度模型包含三个实体：

每个处理器维护者一个协程G的队列，处理器依次将协程G调度到M中执行。

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，全局队列中的G主要来自系统调用中恢复的G.

如果协程发起系统调用，则整个工作线程M被阻塞，协程队列中的其他协程都会阻塞。

一般情况下M的个数会略大于P个数，多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。与线程池类似，Go也提供M池子。当协程G1发起系统掉用时，M1会释放P,由 M1-P-G1 G2 ... 转变成 M1-G1 , M2会接管P的其他协程 M2-P-G2 G3 G4... 。

冗余的M可能来源于缓存池，也可能是新建的。

当G1结束系统调用后，根据M1是否获取到P,进行不用的处理。

多个处理P维护队列可能不均衡，导致部分处理器非常繁忙，而其余相对空闲。产生原因是有些协程自身不断地派生协程。

为此Go调度器提供了工作量窃取策略，当某个处理器P没有需要调度的协程时，将从其他处理中偷取协程，每次偷取一半。

抢占式调度，是指避免某个协程长时间执行，而阻碍其他协程被调度的机制。

调度器监控每个协程执行时间，一旦执行时间过长且有其他协程等待，会把协程暂停，转而调度等待的协程，以达到类似时间片轮转的效果。比如for循环会一直占用执行权。

在IO密集型应用，GOMAXPROCS大小设置大一些，获取性能会更好。

IO密集型会经常发生系统调用，会有一个新的M启用或创建，但由于Go调度器检测M到被阻塞有一定延迟。如果P数量多，则P管理协程队列会变小。

Go语言有什么优势？

GO语言的优势：可直接编译成机器码，不依赖其他库，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一个文件上去就完成了。静态类型语言，但是有动态语言的感觉，静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题，动态语言的感觉就是有很多的包可以使用，写起来的效率很高。语言层面支持并发，这个就是Go最大的特色，天生的支持并发，我曾经说过一句话，天生的基因和整容是有区别的，大家一样美丽，但是你喜欢整容的还是天生基因的美丽呢？Go就是基因里面支持的并发，可以充分的利用多核，很容易的使用并发。内置runtime，支持垃圾回收，这属于动态语言的特性之一吧，虽然目前来说GC不算完美，但是足以应付我们所能遇到的大多数情况，特别是Go1.1之后的GC。简单易学，Go语言的作者都有C的基因，那么Go自然而然就有了C的基因，那么Go关键字是25个，但是表达能力很强大，几乎支持大多数你在其他语言见过的特性：继承、重载、对象等。丰富的标准库，Go目前已经内置了大量的库，特别是网络库非常强大，我最爱的也是这部分。内置强大的工具，Go语言里面内置了很多工具链，最好的应该是gofmt工具，自动化格式化代码，能够让团队review变得如此的简单，代码格式一模一样，想不一样都很困难。跨平台编译，如果你写的Go代码不包含cgo，那么就可以做到window系统编译linux的应用，如何做到的呢？Go引用了plan9的代码，这就是不依赖系统的信息。Go语言这么多的优势，你还不想学吗？我记得当时我看的是黑马程序员的视频，我对他们视频的印象就是通俗易懂，就是好！

协程与异步IO

协程，又称微线程，纤程。英文名 Coroutine 。Python对协程的支持是通过 generator 实现的。在generator中，我们不但可以通过for循环来迭代，还可以不断调用 next()函数获取由 yield 语句返回的下一个值。但是Python的yield不但可以返回一个值，它还可以接收调用者发出的参数。yield其实是终端当前的函数，返回给调用方。python3中使用yield来实现range，节省内存，提高性能，懒加载的模式。

asyncio是Python 3.4 版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持。

从Python 3.5 开始引入了新的语法 async 和 await ，用来简化yield的语法：

import asyncio

import threading

async def compute(x, y):

print("Compute %s + %s ..." % (x, y))

print(threading.current_thread().name)

await asyncio.sleep(x + y)

return x + y

async def print_sum(x, y):

result = await compute(x, y)

print("%s + %s = %s" % (x, y, result))

print(threading.current_thread().name)

if __name__ == "__main__":

loop = asyncio.get_event_loop()

tasks = [print_sum(1, 2), print_sum(3, 4)]

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

loop.close()

线程是内核进行抢占式的调度的，这样就确保了每个线程都有执行的机会。而 coroutine 运行在同一个线程中，由语言的运行时中的 EventLoop（事件循环）来进行调度。和大多数语言一样，在 Python 中，协程的调度是非抢占式的，也就是说一个协程必须主动让出执行机会，其他协程才有机会运行。

让出执行的关键字就是 await。也就是说一个协程如果阻塞了，持续不让出 CPU，那么整个线程就卡住了，没有任何并发。

PS: 作为服务端，event loop最核心的就是IO多路复用技术，所有来自客户端的请求都由IO多路复用函数来处理;作为客户端，event loop的核心在于利用Future对象延迟执行，并使用send函数激发协程,挂起,等待服务端处理完成返回后再调用CallBack函数继续下面的流程

Go语言的协程是语言本身特性，erlang和golang都是采用了CSP(Communicating Sequential Processes)模式(Python中的协程是eventloop模型)，但是erlang是基于进程的消息通信，go是基于goroutine和channel的通信。

Python和Go都引入了消息调度系统模型，来避免锁的影响和进程/线程开销大的问题。

协程从本质上来说是一种用户态的线程，不需要系统来执行抢占式调度，而是在语言层面实现线程的调度。因为协程不再使用共享内存/数据，而是使用通信来共享内存/锁，因为在一个超级大系统里具有无数的锁，共享变量等等会使得整个系统变得无比的臃肿，而通过消息机制来交流，可以使得每个并发的单元都成为一个独立的个体，拥有自己的变量，单元之间变量并不共享，对于单元的输入输出只有消息。开发者只需要关心在一个并发单元的输入与输出的影响，而不需要再考虑类似于修改共享内存/数据对其它程序的影响。