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背景

Go语言最大的特色就是从语言层面支持并发（Goroutine），Goroutine是Go中最基本的执行单元。事实上每一个Go程序至少有一个Goroutine：main Goroutine。Go 程序从 main 包的 main() 函数开始，在程序启动时，Go 程序就会为 main() 函数创建一个默认的 goroutine。

为了了解Go语言协程的设计，我们从历史设计出发，来看看最终Goroutine怎么一步一步到现在的设计的。

单进程时代

早期的操作系统每个程序就是一个进程，操作系统在一段时间只能运行一个进程，直到这个进程运行完，才能运行下一个进程，这个时期可以成为单进程时代——串行时代。

如图：进程之间串行执行，A、B、C 三个进程按顺序执行。

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单进程时代的两个问题：

  1. 单一执行流程、计算机只能一个任务一个任务的处理。
  2. 进程阻塞所带来的CPU浪费时间是不可避免的(如进程A阻塞了，然后CPU是单进程没有任何的切换能力，但是需要等待进程A结束后才能执行下个进程）

遇到这种问题，我们怎么才能充分利用CPU呢？

多进程时代

后来操作系统就具有了最早的并发能力：多进程并发，当一个进程阻塞的时候，切换到另外等待执行的进程，这样就能尽量把CPU利用起来，CPU就不浪费了。

在多进程时代，有了时间片的概念，进程按照调度算法分时间片在 CPU 上执行，A、B、C 三个进程按照时间片并发执行。（调度算法）

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这样做有两个优点：

  1. 对于单个核可以并发执行多个进程，应用场景更加丰富，
  2. 当某个进程 IO 阻塞时，也能保证 CPU 的利用率。

但是随着时代的发展，CPU 通过进程来进行调度的缺点也越发的明显。

进程切换需要：

  1. 切换页目录以使用新的地址空间
  2. 切换内核栈和硬件上下文

因为进程拥有太多资源，在创建、切换和销毁的时候，都会占用很长的时间，CPU虽然利用起来了，但CPU有很大的一部分都被用来进行进程调度了。

怎么才能提高CPU的利用率呢？

多线程时代

所以，轻量级的进程：线程诞生了。线程运行所需要的资源比进程少多了。

对于线程和进程，我们可以这么理解：

  • 当进程只有一个线程时，可以认为进程就等于线程。
  • 当进程拥有多个线程时，这些线程会共享相同的虚拟内存和全局变量等资源。这些资源在上下文切换时是不需要修改的。
  • 线程也有自己的私有数据，比如栈和寄存器等，这些在上下文切换时也是需要保存的。

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线程是CPU调度的最小单位, 进程是资源分配的最小单位。

  • 进程：进程是资源分配的最小单位，进程在执行过程中拥有独立的内存单元。
  • 线程：线程是CPU调度的最小单位，线程切换只须保存和设置少量寄存器的内容。

虽然线程比较轻量，但是在调度时也有比较大的额外开销。每个线程会都占用 1M 以上的内存空间，在切换线程时不止会消耗较多的内存，恢复寄存器中的内容还需要向操作系统申请或者销毁资源。

多进程、多线程已经提高了系统的并发能力，但是在当今互联网高并发场景下，为每个任务都创建一个线程是不现实的，因为每个线程需要有自己的栈空间，大量的线程需要占用大量的内存空间，同时线程的数量还受系统参数threads-max等参数的限制。

有没有更轻量级的线程来支持当今互联网的高并发场景呢。如何才能充分利用CPU、内存等资源的情况下，实现更高的并发？

协程时代

协程作为用户态线程，也是轻量级的线程，用来解决高并发场景下线程切换的资源开销。

你可能知道：线程分为内核态线程和用户态线程，用户态线程需要绑定内核态线程，CPU并不能感知用户态线程的存在，它只知道它在运行1个线程，这个线程实际是内核态线程。

用户态线程实际有个名字叫协程（co-routine），为了容易区分，我们使用协程指用户态线程，使用线程指内核态线程。

协程跟线程是有区别的

  • 线程/进程是内核进行调度，有 CPU 时间片的概念，进行 抢占式调度（有多种调度算法）
  • 协程 对内核是透明的，也就是系统并不知道有协程的存在，是完全由用户自己的程序进行调度的，因为是由用户程序自己控制，那么就很难像抢占式调度那样做到强制的 CPU 控制权切换到其他进程/线程，通常只能进行 协作式调度，需要协程自己主动把控制权转让出去之后，其他协程才能被执行到。

协程的调度

1:1 调度

1个协程绑定1个线程，这种最容易实现。协程的调度都由CPU完成了，但有一个缺点是协程的创建、删除和切换的代价都由CPU完成，上下文切换很慢，同等于线程切换。

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N:1 调度

N个协程绑定1个线程，优点就是协程在用户态线程即完成切换，不会陷入到内核态，这种切换非常的轻量快速。但也有很大的缺点，1个进程的所有协程都绑定在1个线程上，一是某个程序用不了硬件的多核加速能力，二是一旦某协程阻塞，造成线程阻塞，本进程的其他协程都无法执行了，根本就没有并发的能力了。

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M:N 调度

M个协程绑定N个线程，是N:1和1:1类型的结合，克服了以上2种模型的缺点，但实现起来最为复杂。

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go语言协程调度

Go runtime的调度器

Go 语言的调度器通过使用与 CPU 数量相等的线程减少线程频繁切换的内存开销，同时在每一个线程上执行额外开销更低的 Goroutine 来降低操作系统和硬件的负载。

而每个goroutine非常轻量级，只占几KB的内存，这就能在有限的内存空间内支持大量goroutine，支持了更多的并发。虽然一个goroutine的栈只占几KB，但实际是可伸缩的，如果需要更多内容，runtime会自动为goroutine分配。

goroutine建立在操作系统线程基础之上，它与操作系统线程之间实现了一个多对多(M:N)的两级线程模型。

这里的 M:N 是指M个goroutine运行在N个内核线程之上，内核负责对这N个操作系统线程进行调度，而这N个系统线程又通过goroutine调度器负责对这M个goroutine进行调度和运行。

G-M模型

Go1.0的协程是G-M模型

  • G指Goroutine，本质上是轻量级线程，包括了调用栈，重要的调度信息，例如channel
  • M指Machine，一个M关联一个内核OS线程，由操作系统管理。

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M(内核线程)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。

这个调度器有几个缺点：

  • 存在单一全局互斥锁和集中状态。全局锁保护所有 goroutine 相关操作（如：创建、完成、重新调度等），导致锁竞争问题严重；
  • goroutine 传递问题：经常在 M 之间传递“可运行”的 goroutine，这导致调度延迟增大；
  • 每个线程 M 都需要做内存缓存（M.mcache），导致内存占用过高，且数据局部性较差；
  • 系统调用频繁地阻塞和解除阻塞正在运行的线程，导致额外的性能损耗。

G-P-M模型

新的协程调度器引入了P(Processor)，成为了完善的GPM模型。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。

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上图中各个模块的作用如下：

  • 全局队列：存放等待运行G
  • P的本地队列：和全局队列类似，存放的也是等待运行的G，存放数量上限256个。新建G时，G优先加入到P的本地队列，如果队列满了，则会把本地队列中的一半G移动到全局队列
  • P列表：所有的P都在程序启动时创建，保存在数组中，最多有GOMAXPROCS个，可通过runtime.GOMAXPROCS(N)修改，N表示设置的个数。
  • M：每个M代表一个内核线程，操作系统调度器负责把内核线程分配到CPU的核心上执行。

简单的来说，一个G的执行需要M和P的支持。一个M在与一个P关联之后形成了一个有效的G运行环境【内核线程 + 上下文环境】。每个P都会包含一个可运行的G的队列 (runq )。

数据结构 数量 意义
G Goroutine runtime.g 运行的函数指针，stack，寄存器等。 每次go func都代表一个G，无限制 代表一个用户代码执行流
P Processor runtime.p 运行G的上下文，调度器，包括mcache，runq和free g等。 默认为机器核数，可通过 GOMAXPROCS 环境变量调整。 表示执行所需的资源
M Machine runtime.m 对应一个内核线程 比P多，M的最大数量可以进行设置，这个初始值是10000 代表执行者，底层线程

调度策略： 调度器核心思想是尽可能避免频繁的创建、销毁线程，对线程进行复用以提高效率。

  1. work stealing机制（窃取式）

当本线程无G可运行时，从其他线程绑定的P窃取G，而不是直接销毁线程。

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  1. hand off机制

当本线程M1因为G进行的系统调用阻塞时，线程释放绑定的P，把P转移给其他空闲的M0执行。

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抢占

一个goroutine最多占用CPU 10ms，防止其他goroutine等待太久得不到执行被“饿死”。

全局G队列

全局G队列是有互斥锁保护的，访问需要竞争锁，新的调度器将其功能弱化了，当M执行work stealing从其他P窃取不到G时，才会去全局G队列获取G。

总结

本文只是从历史和宏观角度解释了Goroutine的设计原理，当然具体的代码实现远比这个复杂。后续会继续更新Go语言协程的源码到底是怎么实现的。

P的作用是什么？

对比我们可以发现：

  • G-M模型 起初的Go并发性能并不十分亮眼，协程和系统线程的调度比较粗暴，导致很多性能问题，如全局资源锁、M的内存过高等造成许多性能损耗。
  • G-P-M模型 加入P的设计之后实现了一个通过 work stealing 的调度算法：由P来维护Goroutine队列并选择一个适当的M绑定。P提供了相关的执行环境(Context)，如内存分配状态(mcache)，任务队列(G)等，P的数量决定了系统内最大可并行的G的数量。

goroutine存在的意义是什么？

goroutine 的存在必然是为了换个方式解决操作系统线程的一些弊端

  1. 创建和切换太重 操作系统线程的创建和切换都需要进入内核，而进入内核所消耗的性能代价比较高，开销较大；
  2. 内存使用太重 内核在创建操作系统线程时默认会为其分配一个较大的栈内存，内核在创建操作系统线程时默认会为其分配一个较大的栈内存，同时会有溢出的风险；

goroutine的优势也就是 开销小

  1. goroutine是用户态线程，其创建和切换都在用户代码中完成而无需进入操作系统内核，所以其开销要远远小于系统线程的创建和切换；
  2. goroutine启动时默认栈大小只有2k，这在多数情况下已经够用了，即使不够用，goroutine的栈也会自动扩大，同时，如果栈太大了过于浪费它还能自动收缩，这样既没有栈溢出的风险，也不会造成栈内存空间的大量浪费。

其他语言的协程

协程是个好东西，不少语言支持了协程，比如：Lua、Erlang，就算语言不支持，也有库支持协程，比如C语言的coroutine、Java的coroutines、C++的libco和libgo、Kotlin的kotlinx.coroutines、Python的gevent。

<全文完>