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go语言调用底层 go语言调用c接口

go语言可以做什么

1、服务器编程:以前你如果使用C或者C++做的那些事情,用Go来做很合适,例如处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统等。

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2、分布式系统、数据库代理器、中间件:例如Etcd。

3、网络编程:这一块目前应用最广,包括Web应用、API应用、下载应用,而且Go内置的net/http包基本上把我们平常用到的网络功能都实现了。

4、开发云平台:目前国外很多云平台在采用Go开发,我们所熟知的七牛云、华为云等等都有使用Go进行开发并且开源的成型的产品。

5、区块链:目前有一种说法,技术从业人员把Go语言称作为区块链行业的开发语言。如果大家学习区块链技术的话,就会发现现在有很多很多的区块链的系统和应用都是采用Go进行开发的,比如ehtereum是目前知名度最大的公链,再比如fabric是目前最知名的联盟链,两者都有go语言的版本,且go-ehtereum还是以太坊官方推荐的版本。

自1.0版发布以来,go语言引起了众多开发者的关注,并得到了广泛的应用。go语言简单、高效、并发的特点吸引了许多传统的语言开发人员,其数量也在不断增加。

使用 Go 语言开发的开源项目非常多。早期的 Go 语言开源项目只是通过 Go 语言与传统项目进行C语言库绑定实现,例如 Qt、Sqlite 等。

后期的很多项目都使用 Go 语言进行重新原生实现,这个过程相对于其他语言要简单一些,这也促成了大量使用 Go 语言原生开发项目的出现。

【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。

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: ()

()

goland map底层原理

map 是Go语言中基础的数据结构,在日常的使用中经常被用到。但是它底层是如何实现的呢?

总体来说golang的map是hashmap,是使用数组+链表的形式实现的,使用拉链法消除hash冲突。

golang的map由两种重要的结构,hmap和bmap(下文中都有解释),主要就是hmap中包含一个指向bmap数组的指针,key经过hash函数之后得到一个数,这个数低位用于选择bmap(当作bmap数组指针的下表),高位用于放在bmap的[8]uint8数组中,用于快速试错。然后一个bmap可以指向下一个bmap(拉链)。

Golang中map的底层实现是一个散列表,因此实现map的过程实际上就是实现散表的过程。在这个散列表中,主要出现的结构体有两个,一个叫 hmap (a header for a go map),一个叫 bmap (a bucket for a Go map,通常叫其bucket)。这两种结构的样子分别如下所示:

hmap :

图中有很多字段,但是便于理解map的架构,你只需要关心的只有一个,就是标红的字段: buckets数组 。Golang的map中用于存储的结构是bucket数组。而bucket(即bmap)的结构是怎样的呢?

bucket :

相比于hmap,bucket的结构显得简单一些,标红的字段依然是“核心”,我们使用的map中的key和value就存储在这里。“高位哈希值”数组记录的是当前bucket中key相关的“索引”,稍后会详细叙述。还有一个字段是一个指向扩容后的bucket的指针,使得bucket会形成一个链表结构。例如下图:

由此看出hmap和bucket的关系是这样的:

而bucket又是一个链表,所以,整体的结构应该是这样的:

哈希表的特点是会有一个哈希函数,对你传来的key进行哈希运算,得到唯一的值,一般情况下都是一个数值。Golang的map中也有这么一个哈希函数,也会算出唯一的值,对于这个值的使用,Golang也是很有意思。

Golang把求得的值按照用途一分为二:高位和低位。

如图所示,蓝色为高位,红色为低位。 然后低位用于寻找当前key属于hmap中的哪个bucket,而高位用于寻找bucket中的哪个key。上文中提到:bucket中有个属性字段是“高位哈希值”数组,这里存的就是蓝色的高位值,用来声明当前bucket中有哪些“key”,便于搜索查找。 需要特别指出的一点是:我们map中的key/value值都是存到同一个数组中的。数组中的顺序是这样的:

并不是key0/value0/key1/value1的形式,这样做的好处是:在key和value的长度不同的时候,可 以消除padding(内存对齐)带来的空间浪费 。

现在,我们可以得到Go语言map的整个的结构图了:(hash结果的低位用于选择把KV放在bmap数组中的哪一个bmap中,高位用于key的快速预览,用于快速试错)

map的扩容

当以上的哈希表增长的时候,Go语言会将bucket数组的数量扩充一倍,产生一个新的bucket数组,并将旧数组的数据迁移至新数组。

加载因子

判断扩充的条件,就是哈希表中的加载因子(即loadFactor)。

加载因子是一个阈值,一般表示为:散列包含的元素数 除以 位置总数。是一种“产生冲突机会”和“空间使用”的平衡与折中:加载因子越小,说明空间空置率高,空间使用率小,但是加载因子越大,说明空间利用率上去了,但是“产生冲突机会”高了。

每种哈希表的都会有一个加载因子,数值超过加载因子就会为哈希表扩容。

Golang的map的加载因子的公式是:map长度 / 2^B(这是代表bmap数组的长度,B是取的低位的位数)阈值是6.5。其中B可以理解为已扩容的次数。

当Go的map长度增长到大于加载因子所需的map长度时,Go语言就会将产生一个新的bucket数组,然后把旧的bucket数组移到一个属性字段oldbucket中。注意:并不是立刻把旧的数组中的元素转义到新的bucket当中,而是,只有当访问到具体的某个bucket的时候,会把bucket中的数据转移到新的bucket中。

如下图所示:当扩容的时候,Go的map结构体中,会保存旧的数据,和新生成的数组

上面部分代表旧的有数据的bucket,下面部分代表新生成的新的bucket。蓝色代表存有数据的bucket,橘黄色代表空的bucket。

扩容时map并不会立即把新数据做迁移,而是当访问原来旧bucket的数据的时候,才把旧数据做迁移,如下图:

注意:这里并不会直接删除旧的bucket,而是把原来的引用去掉,利用GC清除内存。

map中数据的删除

如果理解了map的整体结构,那么查找、更新、删除的基本步骤应该都很清楚了。这里不再赘述。

值得注意的是,找到了map中的数据之后,针对key和value分别做如下操作:

1

2

3

4

1、如果``key``是一个指针类型的,则直接将其置为空,等待GC清除;

2、如果是值类型的,则清除相关内存。

3、同理,对``value``做相同的操作。

4、最后把key对应的高位值对应的数组index置为空。

go语言如何调用c函数

直接嵌入c源代码到go代码里面

package main

/*

#include stdio.h

void myhello(int i) {

printf("Hello C: %d\n", i);

}

*/

import "C"

import "fmt"

func main() {

C.myhello(C.int(12))

fmt.Println("Hello Go");

}

需要注意的是C代码必须放在注释里面

import "C"语句和前面的C代码之间不能有空行

运行结果

$ go build main.go ./main

Hello C: 12

Hello Go

分开c代码到单独文件

嵌在一起代码结构不是很好看,很多人包括我,还是喜欢把两个分开,放在不同的文件里面,显得干净,go源文件里面是go的源代码,c源文件里面是c的源代码。

$ ls

hello.c hello.h main.go

$ cat hello.h

void hello(int);

$ cat hello.c

#include stdio.h

void hello(int i) {

printf("Hello C: %d\n", i);

}

$ cat main.go

package main

// #include "hello.h"

import "C"

import "fmt"

func main() {

C.hello(C.int(12))

fmt.Println("Hello Go");

}

编译运行

$ go build ./main

Hello C: 12

Hello Go

编译成库文件

如果c文件比较多,最好还是能够编译成一个独立的库文件,然后go来调用库。

$ find mylib main

mylib

mylib/hello.h

mylib/hello.c

main

main/main.go

编译库文件

$ cd mylib

# gcc -fPIC -shared -o libhello.so hello.c

编译go程序

$ cd main

$ cat main.go

package main

// #cgo CFLAGS: -I../mylib

// #cgo LDFLAGS: -L../mylib -lhello

// #include "hello.h"

import "C"

import "fmt"

func main() {

C.hello(C.int(12))

fmt.Println("Hello Go");

}

$ go build main.go

运行

$ export LD_LIBRARY_PATH=../mylib

$ ./main

Hello C: 12

Hello Go

在我们的例子中,库文件是编译成动态库的,main程序链接的时候也是采用的动态库

$ ldd main

linux-vdso.so.1 = (0x00007fffc7968000)

libhello.so = ../mylib/libhello.so (0x00007f513684c000)

libpthread.so.0 = /lib64/libpthread.so.0 (0x00007f5136614000)

libc.so.6 = /lib64/libc.so.6 (0x00007f5136253000)

/lib64/ld-linux-x86-64.so.2 (0x000055d819227000)

理论上讲也是可以编译成整个一静态链接的可执行程序,由于我的机器上缺少静态链接的系统库,比如libc.a,所以只能编译成动态链接。


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