作者:李骁
Concurrency is about dealing with lots of things at once.
Parallelism is about doing lots of things at once.并发: 指的是程序的逻辑结构。如果程序代码结构中的某些函数逻辑上可以同时运行,但物理上未必会同时运行。
并行: 并行是指程序的运行状态。并行则指的就是在物理层面也就是使用了不同CPU在执行不同或者相同的任务。
并发是在同一时间处理(dealing with)多件事情。并行是在同一时间做(doing)多件事情。并发的目的在于把当个 CPU 的利用率使用到最高。并行则需要多核 CPU 的支持。
Go 语言在语言层面上支持了并发,goroutine是Go语言提供的一种用户态线程,有时我们也称之为协程。所谓的协程,某种程度上也可以叫做轻量线程,它不由os而由应用程序创建和管理,因此使用开销较低(一般为4K)。我们可以创建很多的goroutine,并且它们跑在同一个内核线程之上的时候,就需要一个调度器来维护这些goroutine,确保所有的goroutine都能使用cpu,并且是尽可能公平地使用cpu资源。
调度器的主要有4个重要部分,分别是M、G、P、Sched,前三个定义在runtime.h中,Sched定义在proc.c中。
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M (work thread) 代表了系统线程OS Thread,由操作系统管理。
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P (processor) 衔接M和G的调度上下文,它负责将等待执行的G与M对接。P的数量可以通过GOMAXPROCS()来设置,它其实也就代表了真正的并发度,即有多少个goroutine可以同时运行。
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G (goroutine) goroutine的实体,包括了调用栈,重要的调度信息,例如channel等。
在操作系统的OS Thread和编程语言的User Thread之间,实际上存在3种线程对应模型,也就是:1:1,1:N,M:N。
N:1 多个(N)用户线程始终在一个内核线程上跑,context上下文切换很快,但是无法真正的利用多核。 1:1 一个用户线程就只在一个内核线程上跑,这时可以利用多核,但是上下文切换很慢,切换效率很低。 M:N 多个goroutine在多个内核线程上跑,这个可以集齐上面两者的优势,但是无疑增加了调度的难度。
M:N 综合两种方式(N:1,1:1)的优势。多个 goroutines 可以在多个 OS threads 上处理。既能快速切换上下文,也能利用多核的优势,而Go正是选择这种实现方式。
Go 语言中的goroutine是运行在多核CPU中的(通过runtime.GOMAXPROCS(1)设定CPU核数)。 实际中运行的CPU核数未必会和实际物理CPU数相吻合。
每个goroutine都会被一个特定的P(某个CPU)选定维护,而M(物理计算资源)每次挑选一个有效P,然后执行P中的goroutine。
每个P会将自己所维护的goroutine放到一个G队列中,其中就包括了goroutine堆栈信息,是否可执行信息等等。
默认情况下,P的数量与实际物理CPU的数量相等。当我们通过循环来创建goroutine时,goroutine会被分配到不同的G队列中。 而M的数量又不是唯一的,当M随机挑选P时,也就等同随机挑选了goroutine。
所以,当我们碰到多个goroutine的执行顺序不是我们想象的顺序时就可以理解了,因为goroutine进入P管理的队列G是带有随机性的。
P的数量由runtime.GOMAXPROCS(1)所设定,通常来说它是和内核数对应,例如在4Core的服务器上会启动4个线程。G会有很多个,每个P会将goroutine从一个就绪的队列中做Pop操作,为了减小锁的竞争,通常情况下每个P会负责一个队列。
runtime.NumCPU() // 返回当前CPU内核数
runtime.GOMAXPROCS(2) // 设置运行时最大可执行CPU数
runtime.NumGoroutine() // 当前正在运行的goroutine 数
P维护着这个队列(称之为runqueue),Go语言里,启动一个goroutine很容易:go function 就行,所以每有一个go语句被执行,runqueue队列就在其末尾加入一个goroutine,在下一个调度点,就从runqueue中取出一个goroutine执行。
假如有两个M,即两个OS Thread线程,分别对应一个P,每一个P调度一个G队列。如此一来,就组成的goroutine运行时的基本结构:
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当有一个M返回时,它必须尝试取得一个P来运行goroutine,一般情况下,它会从其他的OS Thread线程那里窃取一个P过来,如果没有拿到,它就把goroutine放在一个global runqueue里,然后自己进入线程缓存里。
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如果某个P所分配的任务G很快就执行完了,这会导致多个队列存在不平衡,会从其他队列中截取一部分goroutine到P上进行调度。一般来说,如果P从其他的P那里要取任务的话,一般就取run queue的一半,这就确保了每个OS线程都能充分的使用。
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当一个OS Thread线程被阻塞时,P可以转而投奔另一个OS线程。
下面是G、 M、 P的具体结构,这不是Go代码:
struct G
{
uintptr stackguard0;// 用于栈保护,但可以设置为StackPreempt,用于实现抢占式调度
uintptr stackbase; // 栈顶
Gobuf sched; // 执行上下文,G的暂停执行和恢复执行,都依靠它
uintptr stackguard; // 跟stackguard0一样,但它不会被设置为StackPreempt
uintptr stack0; // 栈底
uintptr stacksize; // 栈的大小
int16 status; // G的六个状态
int64 goid; // G的标识id
int8* waitreason; // 当status==Gwaiting有用,等待的原因,可能是调用time.Sleep之类
G* schedlink; // 指向链表的下一个G
uintptr gopc; // 创建此goroutine的Go语句的程序计数器PC,通过PC可以获得具体的函数和代码行数
};
struct P
{
Lock; // plan9 C的扩展语法,相当于Lock lock;
int32 id; // P的标识id
uint32 status; // P的四个状态
P* link; // 指向链表的下一个P
M* m; // 它当前绑定的M,Pidle状态下,该值为nil
MCache* mcache; // 内存池
// Grunnable状态的G队列
uint32 runqhead;
uint32 runqtail;
G* runq[256];
// Gdead状态的G链表(通过G的schedlink)
// gfreecnt是链表上节点的个数
G* gfree;
int32 gfreecnt;
};
struct M
{
G* g0; // M默认执行G
void (*mstartfn)(void); // OS线程执行的函数指针
G* curg; // 当前运行的G
P* p; // 当前关联的P,要是当前不执行G,可以为nil
P* nextp; // 即将要关联的P
int32 id; // M的标识id
M* alllink; // 加到allm,使其不被垃圾回收(GC)
M* schedlink; // 指向链表的下一个M
};
我们可以运行下面代码体验下Go语言中通过设定runtime.GOMAXPROCS(2) ,也即手动指定CPU运行的核数,来体验多核CPU在并发处理时的威力。不得不提,递归函数的计算很费CPU和内存,运行时可以根据电脑配置修改循环或递归数量。
package main
import (
"fmt"
"runtime"
"sync"
"time"
)
var quit chan int = make(chan int)
func loop() {
for i := 0; i < 1000; i++ {
Factorial(uint64(1000))
}
quit <- 1
}
func Factorial(n uint64) (result uint64) {
if n > 0 {
result = n * Factorial(n-1)
return result
}
return 1
}
var wg1, wg2 sync.WaitGroup
func main() {
fmt.Println("1:", time.Now())
fmt.Println(runtime.NumCPU()) // 默认CPU核数
a := 5000
for i := 1; i <= a; i++ {
wg1.Add(1)
go loop()
}
for i := 0; i < a; i++ {
select {
case <-quit:
wg1.Done()
}
}
fmt.Println("2:", time.Now())
wg1.Wait()
fmt.Println("3:", time.Now())
runtime.GOMAXPROCS(2) // 设置执行使用的核数
a = 5000
for i := 1; i <= a; i++ {
wg2.Add(1)
go loop()
}
for i := 0; i < a; i++ {
select {
case <-quit:
wg2.Done()
}
}
fmt.Println("4:", time.Now())
wg2.Wait()
fmt.Println("5:", time.Now())
}
我的测试电脑CPU默认是4核,对比手动设置CPU在2核时的运行耗时,4核耗时约8秒,2核约14秒,当然这是一种比较理想化的测试,因为阶乘很快导致unit64为0,所以这个测试并不严谨,但从中我们仍然可以体验到Go语言在处理并发(cpu)时代码之简单,控制之方便。
在实际中运行速度延缓可能不一定仅仅是由于CPU的竞争,可能还有内存或者I/O的原因导致的,我们需要根据情况仔细分析。
最后,runtime.Gosched()用于让出CPU时间片,让出当前goroutine的执行权限,调度器安排其他等待的任务运行,并在下次某个时候从该位置恢复执行。
在Go语言中,协程(goroutine)的使用很简单,直接在函数(代码块)前加上关键字 go 即可。go关键字就是用来创建一个协程(goroutine)的,后面的代码块就是这个协程(goroutine)需要执行的代码逻辑。
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func main() {
for i := 1; i < 10; i++ {
go func(i int) {
fmt.Println(i)
}(i)
}
// 暂停一会,保证打印全部结束
time.Sleep(1e9)
}
time.Sleep(1e9)让主程序不会马上退出,以便让协程(goroutine)运行完成,避免主程序退出时协程(goroutine)未处理完成甚至没有开始运行。
有关于协程(goroutine)之间的通信以及协程(goroutine)与主线程的控制以及多个协程(goroutine)的管理和控制,我们后续通过channel、context以及锁来进一步说明。
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虽然本书中例子都经过实际运行,但难免出现错误和不足之处,烦请您指出;如有建议也欢迎交流。 联系邮箱:[email protected]