【golang详解】go语言GMP(GPM)原理和调度

Goroutine调度是一个很复杂的机制，下面尝试用简单的语言描述一下Goroutine调度机制，想要对其有更深入的了解可以去研读一下源码。

网站建设哪家好，找创新互联！专注于网页设计、网站建设、微信开发、小程序开发、集团企业网站建设等服务项目。为回馈新老客户创新互联还提供了万宁免费建站欢迎大家使用！

首先介绍一下GMP什么意思：

G ----------- goroutine: 即Go协程，每个go关键字都会创建一个协程。

M ---------- thread内核级线程，所有的G都要放在M上才能运行。

P ----------- processor处理器，调度G到M上，其维护了一个队列，存储了所有需要它来调度的G。

Goroutine 调度器P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

模型图：

避免频繁的创建、销毁线程，而是对线程的复用。

1）work stealing机制

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。

2）hand off机制

当本线程M0因为G0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。进而某个空闲的M1获取P，继续执行P队列中剩下的G。而M0由于陷入系统调用而进被阻塞，M1接替M0的工作，只要P不空闲，就可以保证充分利用CPU。M1的来源有可能是M的缓存池，也可能是新建的。当G0系统调用结束后，根据M0是否能获取到P，将会将G0做不同的处理：

如果有空闲的P，则获取一个P，继续执行G0。

如果没有空闲的P，则将G0放入全局队列，等待被其他的P调度。然后M0将进入缓存池睡眠。

如下图

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

在Go中一个goroutine最多占用CPU 10ms，防止其他goroutine被饿死。

具体可以去看另一篇文章

【Golang详解】go语言调度机制 抢占式调度

当创建一个新的G之后优先加入本地队列，如果本地队列满了，会将本地队列的G移动到全局队列里面，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。

协程经历过程

我们创建一个协程 go func()经历过程如下图：

说明：

这里有两个存储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；处理器本地队列是一个使用数组构成的环形链表，它最多可以存储 256 个待执行任务。

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；

一个M调度G执行的过程是一个循环机制；会一直从本地队列或全局队列中获取G

上面说到P的个数默认等于CPU核数，每个M必须持有一个P才可以执行G，一般情况下M的个数会略大于P的个数，这多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。类似线程池，Go也提供一个M的池子，需要时从池子中获取，用完放回池子，不够用时就再创建一个。

work-stealing调度算法：当M执行完了当前P的本地队列队列里的所有G后，P也不会就这么在那躺尸啥都不干，它会先尝试从全局队列队列寻找G来执行，如果全局队列为空，它会随机挑选另外一个P，从它的队列里中拿走一半的G到自己的队列中执行。

如果一切正常，调度器会以上述的那种方式顺畅地运行，但这个世界没这么美好，总有意外发生，以下分析goroutine在两种例外情况下的行为。

Go runtime会在下面的goroutine被阻塞的情况下运行另外一个goroutine：

用户态阻塞/唤醒

当goroutine因为channel操作或者network I/O而阻塞时（实际上golang已经用netpoller实现了goroutine网络I/O阻塞不会导致M被阻塞，仅阻塞G，这里仅仅是举个栗子），对应的G会被放置到某个wait队列(如channel的waitq)，该G的状态由_Gruning变为_Gwaitting，而M会跳过该G尝试获取并执行下一个G，如果此时没有可运行的G供M运行，那么M将解绑P，并进入sleep状态；当阻塞的G被另一端的G2唤醒时（比如channel的可读/写通知），G被标记为，尝试加入G2所在P的runnext（runnext是线程下一个需要执行的 Goroutine。）， 然后再是P的本地队列和全局队列。

系统调用阻塞

当M执行某一个G时候如果发生了阻塞操作，M会阻塞，如果当前有一些G在执行，调度器会把这个线程M从P中摘除，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。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。

队列轮转

可见每个P维护着一个包含G的队列，不考虑G进入系统调用或IO操作的情况下，P周期性的将G调度到M中执行，执行一小段时间，将上下文保存下来，然后将G放到队列尾部，然后从队列中重新取出一个G进行调度。

除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，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G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。

除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，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G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。

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rutime.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

一个G由于调度被中断，此后如何恢复？

中断的时候将寄存器里的栈信息，保存到自己的G对象里面。当再次轮到自己执行时，将自己保存的栈信息复制到寄存器里面，这样就接着上次之后运行了。

我这里只是根据自己的理解进行了简单的介绍，想要详细了解有关GMP的底层原理可以去看Go调度器 G-P-M 模型的设计者的文档或直接看源码

参考： ()

()

2020-08-20：GO语言中的协程与Python中的协程的区别？

福哥答案2020-08-20：

1.golang的协程是基于gpm机制，是可以多核多线程的。Python的协程是eventloop模型（IO多路复用技术）实现，协程是严格的 1:N 关系，也就是一个线程对应了多个协程。虽然可以实现异步I/O，但是不能有效利用多核(GIL)。

2.golang用go func。python用import asyncio，async/await表达式。

评论

Golang kafka简述和操作（sarama同步异步和消费组）

一、Kafka简述

1. 为什么需要用到消息队列

异步：对比以前的串行同步方式来说，可以在同一时间做更多的事情，提高效率；

解耦：在耦合太高的场景，多个任务要对同一个数据进行操作消费的时候，会导致一个任务的处理因为另一个任务对数据的操作变得及其复杂。

缓冲：当遇到突发大流量的时候，消息队列可以先把所有消息有序保存起来，避免直接作用于系统主体，系统主题始终以一个平稳的速率去消费这些消息。

2.为什么选择kafka呢？

这没有绝对的好坏，看个人需求来选择，我这里就抄了一段他人总结的的优缺点，可见原文

kafka的优点：

1.支持多个生产者和消费者2.支持broker的横向拓展3.副本集机制，实现数据冗余，保证数据不丢失4.通过topic将数据进行分类5.通过分批发送压缩数据的方式，减少数据传输开销，提高吞高量6.支持多种模式的消息7.基于磁盘实现数据的持久化8.高性能的处理信息，在大数据的情况下，可以保证亚秒级的消息延迟9.一个消费者可以支持多种topic的消息10.对CPU和内存的消耗比较小11.对网络开销也比较小12.支持跨数据中心的数据复制13.支持镜像集群

kafka的缺点：

1.由于是批量发送，所以数据达不到真正的实时2.对于mqtt协议不支持3.不支持物联网传感数据直接接入4.只能支持统一分区内消息有序，无法实现全局消息有序5.监控不完善，需要安装插件6.需要配合zookeeper进行元数据管理7.会丢失数据，并且不支持事务8.可能会重复消费数据，消息会乱序，可用保证一个固定的partition内部的消息是有序的，但是一个topic有多个partition的话，就不能保证有序了，需要zookeeper的支持，topic一般需要人工创建，部署和维护一般都比mq高

3. Golang 操作kafka

3.1. kafka的环境

网上有很多搭建kafka环境教程，这里就不再搭建，就展示一下kafka的环境，在kubernetes上进行的搭建，有需要的私我，可以发yaml文件

3.2. 第三方库

github.com/Shopify/sarama // kafka主要的库*github.com/bsm/sarama-cluster // kafka消费组

3.3. 消费者

单个消费者

funcconsumer(){varwg sync.WaitGroup  consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"172.20.3.13:30901"},nil)iferr !=nil{      fmt.Println("Failed to start consumer: %s", err)return}  partitionList, err := consumer.Partitions("test0")//获得该topic所有的分区iferr !=nil{      fmt.Println("Failed to get the list of partition:, ", err)return}forpartition :=rangepartitionList {      pc, err := consumer.ConsumePartition("test0",int32(partition), sarama.OffsetNewest)iferr !=nil{        fmt.Println("Failed to start consumer for partition %d: %s\n", partition, err)return}      wg.Add(1)gofunc(sarama.PartitionConsumer){//为每个分区开一个go协程去取值formsg :=rangepc.Messages() {//阻塞直到有值发送过来，然后再继续等待fmt.Printf("Partition:%d, Offset:%d, key:%s, value:%s\n", msg.Partition, msg.Offset,string(msg.Key),string(msg.Value))        }deferpc.AsyncClose()        wg.Done()      }(pc)  }  wg.Wait()}funcmain(){  consumer()}

消费组

funcconsumerCluster(){  groupID :="group-1"config := cluster.NewConfig()  config.Group.Return.Notifications =trueconfig.Consumer.Offsets.CommitInterval =1* time.Second  config.Consumer.Offsets.Initial = sarama.OffsetNewest//初始从最新的offset开始c, err := cluster.NewConsumer(strings.Split("172.20.3.13:30901",","),groupID, strings.Split("test0",","), config)iferr !=nil{      glog.Errorf("Failed open consumer: %v", err)return}deferc.Close()gofunc(c *cluster.Consumer){      errors := c.Errors()      noti := c.Notifications()for{select{caseerr := -errors:            glog.Errorln(err)case-noti:        }      }  }(c)formsg :=rangec.Messages() {      fmt.Printf("Partition:%d, Offset:%d, key:%s, value:%s\n", msg.Partition, msg.Offset,string(msg.Key),string(msg.Value))      c.MarkOffset(msg,"")//MarkOffset 并不是实时写入kafka，有可能在程序crash时丢掉未提交的offset}}funcmain(){goconsumerCluster()}

3.4. 生产者

同步生产者

packagemainimport("fmt""github.com/Shopify/sarama")funcmain(){  config := sarama.NewConfig()  config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll//赋值为-1：这意味着producer在follower副本确认接收到数据后才算一次发送完成。config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner//写到随机分区中，默认设置8个分区config.Producer.Return.Successes =truemsg := sarama.ProducerMessage{}  msg.Topic =`test0`msg.Value = sarama.StringEncoder("Hello World!")  client, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"172.20.3.13:30901"}, config)iferr !=nil{      fmt.Println("producer close err, ", err)return}deferclient.Close()  pid, offset, err := client.SendMessage(msg)iferr !=nil{      fmt.Println("send message failed, ", err)return}  fmt.Printf("分区ID:%v, offset:%v \n", pid, offset)}

异步生产者

funcasyncProducer(){  config := sarama.NewConfig()  config.Producer.Return.Successes =true//必须有这个选项config.Producer.Timeout =5* time.Second  p, err := sarama.NewAsyncProducer(strings.Split("172.20.3.13:30901",","), config)deferp.Close()iferr !=nil{return}//这个部分一定要写，不然通道会被堵塞gofunc(p sarama.AsyncProducer){      errors := p.Errors()      success := p.Successes()for{select{caseerr := -errors:iferr !=nil{              glog.Errorln(err)            }case-success:        }      }  }(p)for{      v :="async: "+ strconv.Itoa(rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano())).Intn(10000))      fmt.Fprintln(os.Stdout, v)      msg := sarama.ProducerMessage{        Topic: topics,        Value: sarama.ByteEncoder(v),      }      p.Input() - msg      time.Sleep(time.Second *1)  }}funcmain(){goasyncProducer()select{      }}

3.5. 结果展示-

同步生产打印：

分区ID:0,offset:90

消费打印：

Partition:0,Offset:90,key:,value:Hello World!

异步生产打印：

async:7272async:7616async:998

消费打印：

Partition:0,Offset:91,key:,value:async:7272Partition:0,Offset:92,key:,value:async:7616Partition:0,Offset:93,key:,value:async:998

本文标题：go语言获取某个协程id golang 获取进程信息
标题URL：http://kswjz.com/article/ddcejsi.html