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Goroutine 调度器的 GMP 模型的设计思想

Goroutine 调度器的 GMP 模型的设计思想

GMP 模型

面对之前调度器的问题，Go 设计了新的调度器。

在新调度器中，出列 M(thread) 和 G(goroutine)，又引进了 P(Processor)。

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P:processor，处理 goroutine 协程它包含了运行 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。

M:go 语言层面实现的用户级线程，他们对应着底层 OS 内核级线程

在 Go 中，线程是运行 goroutine 的实体，调度器的功能是把可运行的 goroutine 分配到工作线程上。

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  1. 全局队列（Global Queue）：存放等待运行的 G。
  2. P 的本地队列：同全局队列类似，存放的也是等待运行的 G，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。
  3. 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。
  4. M：当前操作系统分配到当前 Go 程序的内核线程数。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。

有关 P 和 M 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。
    • 如果有 M 空闲，那么就会回收或者睡眠

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。

P 和 M 何时会被创建

1、P 何时创建：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、M 何时创建：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。

调度器设计策略

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

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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。

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2）hand off 机制

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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。

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如果 G1 还想继续执行，则 G1 还会加入到其他队列，如果 G1 不执行则 M1 可能会睡眠或者销毁。

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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。

设置GOMAXPROCS的数量小于等于 CPU 核数，是为了避免进行切换进程，不会创建过多线程。P 的和核数没有关系。

抢占

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在 coroutine 中要等待一个协程主动让出 CPU 才执行下一个协程，

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在 Go 中，一个 goroutine 最多占用 CPU 10ms，

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防止其他 goroutine 被饿死，这就是 goroutine 不同于 coroutine 的一个地方。

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全局 G 队列

在新的调度器中依然有全局 G 队列，但功能已经被弱化了，

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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。

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go func() 调度流程

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从上图我们可以分析出几个结论：

  1. 我们通过 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；

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  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(调度器) 会把这个线程 M 从 P 中摘除分离 (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。

调度器的⽣命周期

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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 goroutine，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。

我们来跟踪一段代码

package main

import "fmt"

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

接下来我们来针对上面的代码对调度器里面的结构做一个分析。

也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。

可视化 GMP 编程

有 2 种方式可以查看一个程序的 GMP 的数据。

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。

main.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 main.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。

D:\Computer\Desktop\gmp>go tool trace trace.out
2022/01/17 14:32:14 Parsing trace...
2022/01/17 14:32:14 Splitting trace...
2022/01/17 14:32:14 Opening browser. Trace viewer is listening on http://127.0.0.1:50359

我们可以通过浏览器打开http://127.0.0.1:50359网址，点击view trace 能够看见可视化的调度流程。

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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。

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一共有两个 G 在程序中，一个是特殊的 G0，是每个 M 必须有的一个初始化的 G，这个我们不必讨论。

其中 G1 应该就是 main goroutine(执行 main 函数的协程)，在一段时间内处于可运行和运行的状态。

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。

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一共有两个 M 在程序中，一个是特殊的 M0，用于初始化使用，这个我们不必讨论。

P 信息

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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。

我们在来看看上面的 M 信息。

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为了调度G19,P0 又创建了一个 M1 来执行，我们会发现，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，点击查看如下：

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多了一个 M2 应该就是 P0 为了执行 G19 而动态创建的 M2.

Debug trace

trace.go

package main

import (
    "fmt"
    "time"
)

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

编译

go build trace.go

通过 Debug 方式运行

root@Jimyag:/mnt/d/Computer/Desktop/gmp# GODEBUG=schedtrace=1000 ./trace
SCHED 0ms: gomaxprocs=12 idleprocs=11 threads=2 spinningthreads=0 idlethreads=0 runqueue=0 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
Hello World
SCHED 1010ms: gomaxprocs=12 idleprocs=12 threads=5 spinningthreads=0 idlethreads=3 runqueue=0 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
Hello World
SCHED 2015ms: gomaxprocs=12 idleprocs=12 threads=5 spinningthreads=0 idlethreads=3 runqueue=0 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
Hello World
SCHED 3022ms: gomaxprocs=12 idleprocs=12 threads=5 spinningthreads=0 idlethreads=3 runqueue=0 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
Hello World
SCHED 4029ms: gomaxprocs=12 idleprocs=12 threads=5 spinningthreads=0 idlethreads=3 runqueue=0 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
Hello World

参考

Golang 深入理解 GPM 模型_哔哩哔哩_bilibili

#教程