GMP 模型分析

​ 关于 GMP 模型的一些理解，G 为 goroutine, M 为 thread(内核级线程)、P 为 Processor(处理器)。

1、Golang 早期调度器的由来

​ 在讲述早期调度器之前，让我们先聊一下早期的操作系统。

​ 在没有多核 CPU 之前，操作系统以单进程的任务执行，计算机在只能一个任务一个任务完整的执行的情况。在此情况下，操作系统不仅存在工作效率低下的问题，而且一旦正在执行任务被阻塞时，CPU 资源无法释放，会导致其 CPU 资源与时间的浪费，因此操作系统采用了时间片轮询的方式调度进程，而此举动也无法改变单核 CPU 的硬件条件。

​ 为了解决上述缺陷，随后引入了多进程、多线程的解决方式。虽然多进程与多线程的方式很好解决了 CPU 调度的，效率问题，但是设计多进程、多线程的架构会变得异常复杂。不仅如此，当进程与线程数量越多的时候，多进程多线程系统进行进程线程切换的成本就越大，资源浪费现象也越明显：如(锁、竞争资源冲突等)，所以在多进程、多线程模型中也存在相应的壁垒，即高内存占用与高 CPU 调度消耗。

​ 而 Go 语言为了更好的解决操作系统中线程调度的开销大，引入了比线程更轻量级的协程，其内存占用一般只有 4KB ，调度灵活，切换成本低。并且开发出 Go 语言早期的调度器：基本的全局 Go 队列和比较传统的轮询方法，利用多个 M 进行 G 的调度，可以称其为 GM 模型。

2、GM 早期调度器的缺点

​ Go 语言早期的调度器 GM 模型虽然能够利用多核的 CPU ，但是其相应的缺点也非常明显：

• 1、创建、销毁、调度 G 都需要每个 M 获取锁，形成了激烈的锁竞争
• 2、M 调度 G 时，会造成延迟以及额外的系统负载
• 3、系统调用(CPU 在 M 之间的切换)导致频繁的线程阻塞和取消操作，增加了系统开销。

​ 所以为了解决以上的问题，引入了 GMP 模型。

3、GMP 现代调度器简介

​ 如下图可知，GMP 现代调度器，采用了两种队列：全局队列以及本地队列。

全局队列很好理解，可视为全局变量，本地队列则能理解为局部变量。本地队列的个数依赖于 P 的个数，即 GOMAXPROCS 的个数，此值由启动时环境变量$GOMAXPROCS或者是由runtime的方法GOMAXPROCS()决定。这意味着在程序执行的任意时刻都只有$GOMAXPROCS个goroutine在同时运行。每一个 P 的本地队列中能存放 G 的个数不超过 256 个。新建的 G 一般优先放置在 P 的本地队列中。

​ Go 语言本身限定 M 数量的最大量为 10000 (忽略)，一般操作系统也达不到 10000 个线程。使用 runtime/debug 包中的SetMaxThreads 函数来设置。有一个 M 阻塞，就会创建一个新的 M，如果有 M 空闲，则会进行回收或者睡眠。

4、GMP 调度策略

​ 设计策略有以下四种：

1、线程复用

​ 采用两种机制：work stealing 机制 与 hand off 机制。

​ work stealing 机制：当本线程无可运行的 G 时，尝试从其他的线程绑定的 P 偷取 G，而不是销毁线程，优先级是先从全局队列中获取 G，再从其他的 P 的本地队列中获取 G 。

​ hand off 机制：当本线程因为 G 进行系统调用阻塞的时候，线程释放绑定的 P，把 P 转移给其他空闲的线程执行。

2、并行应用

​ 一般来说，GOMAXPROCS 限定的 P 个数为 CPU 的核心数量的一半。

3、抢占

​ 有多个 G 等待执行时候，每个 G 在 cpu 执行下不超过 10ms，防止其他 G 被饿死现象。

4、全局 G 队列

​ 基于work stealing 机制进行的补充。从其他 P 本地队列偷不到 G 时，偷取全局队列的 G 。