# goroutine 调度器

https://learnku.com/articles/41728

# 背景

一个线程分为 “内核态 “线程和” 用户态 “线程

一个 “用户态线程” 必须要绑定一个 “内核态线程”，但是 CPU 并不知道有 “用户态线程” 的存在，它只知道它运行的是一个 “内核态线程”(Linux 的 PCB 进程控制块)。

内核线程依然叫 “线程 (thread)”，用户线程叫 “协程 (co-routine)”.

既然一个协程 (co-routine) 可以绑定一个线程 (thread)，那么能不能多个协程 (co-routine) 绑定一个或者多个线程 (thread) 上呢。

之后，我们就看到了有 3 种协程和线程的映射关系：

N:1 关系

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

缺点：

某个程序用不了硬件的多核加速能力
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。

1:1 关系

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，不存在 N:1 缺点，

缺点：

• 协程的创建、删除和切换的代价都由 CPU 完成，有点略显昂贵了。

M:N 关系

M 个协程绑定 1 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。

协程跟线程是有区别的，线程由 CPU 调度是抢占式的，协程由用户态调度是协作式的，一个协程让出 CPU 后，才执行下一个协程。

# goroutine 调度器

Go 为了提供更容易使用的并发方法，使用了 goroutine 和 channel。goroutine 来自协程的概念，让一组可复用的函数运行在一组线程之上，即使有协程阻塞，该线程的其他协程也可以被 runtime 调度，转移到其他可运行的线程上。最关键的是，程序员看不到这些底层的细节，这就降低了编程的难度，提供了更容易的并发。

Go 中，协程被称为 goroutine，它非常轻量，一个 goroutine 只占几 KB，并且这几 KB 就足够 goroutine 运行完，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 特点：

占用内存更小（几 kb）
调度更灵活 (runtime 调度)

# 被废弃的调度器

Go 目前使用的调度器是 2012 年重新设计的，因为之前的调度器性能存在问题，所以使用 4 年就被废弃了，那么我们先来分析一下被废弃的调度器是如何运作的？

被废弃的 golang 调度器的实现方式：

M 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。

老调度器有几个缺点：

1. 创建、销毁、调度 G 都需要每个 M 获取锁，这就形成了激烈的锁竞争。
2. M 转移 G 会造成延迟和额外的系统负载。
   比如当 G 中包含创建新协程的时候，M 创建了 G’，为了继续执行 G，需要把 G’交给 M’执行，也造成了很差的局部性，因为 G’和 G 是相关的，最好放在 M 上执行，而不是其他 M’。
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阻塞操作增加了系统开销。

# GMP 模型

面对之前调度器的问题，Go 设计了新的调度器。

在新调度器中，除了 M (thread) 和 G (goroutine)，又引进了 P (Processor)。

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。

# (1) GMP 模型

在 Go 中，线程是运行 goroutine 的实体，调度器的功能是把可运行的 goroutine 分配到工作线程上。

1. 全局队列（Global Queue）：存放等待运行的 G。
2. P 的本地队列：同全局队列类似，存放的也是等待运行的 G，存的数量有限，不超过 256 个。新建 G’时，G’优先加入到 P 的本地队列，如果队列满了，则会把本地队列中一半的 G 移动到全局队列。
3. P 列表：所有的 P 都在程序启动时创建，并保存在数组中，最多有 GOMAXPROCS (可配置) 个。
4. M：线程想运行任务就得获取 P，从 P 的本地队列获取 G，P 队列为空时，M 也会尝试从全局队列拿一批 G 放到 P 的本地队列，或从其他 P 的本地队列偷一半放到自己 P 的本地队列。M 运行 G，G 执行之后，M 会从 P 获取下一个 G，不断重复下去。

Goroutine 调度器和 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。

P 和 M 的个数：

1、P 的数量：

• 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。

2、M 的数量:

• go 语言本身的限制：go 程序启动时，会设置 M 的最大数量，默认 10000. 但是内核很难支持这么多的线程数，所以这个限制可以忽略。

• runtime/debug 中的 SetMaxThreads 函数，设置 M 的最大数量

• 一个 M 阻塞了，会创建新的 M。

M 与 P 的数量没有绝对关系，一个 M 阻塞，P 就会去创建或者切换另一个 M，所以，即使 P 的默认数量是 1，也有可能会创建很多个 M 出来。

P 和 M 的创建时间：

1、P 的创建时间：在确定了 P 的最大数量 n 后，运行时系统会根据这个数量创建 n 个 P。

2、M 的创建时间：没有足够的 M 来关联 P 并运行其中的可运行的 G。比如所有的 M 此时都阻塞住了，而 P 中还有很多就绪任务，就会去寻找空闲的 M，而没有空闲的，就会去创建新的 M。

# (2) 调度器的设计策略

复用线程：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

当本线程因为 G 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。

利用并行： 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。 GOMAXPROCS 也限制了并发的程度，比如 GOMAXPROCS = 核数 / 2，则最多利用了一半的 CPU 核进行并行。

抢占：在 coroutine 中要等待一个协程主动让出 CPU 才执行下一个协程，在 Go 中，一个 goroutine 最多占用 CPU 10ms，防止其他 goroutine 被饿死，这就是 goroutine 不同于 coroutine 的一个地方。

全局 G 队列：在新的调度器中依然有全局 G 队列，但功能已经被弱化了，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。

# (3) go func () 调度流程

1. 我们通过 go func () 来创建一个 goroutine；
2. 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；
3. 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，就会向其他的 M-P 组合偷取一个可执行的 G 来执行；
4. 一个 M 调度 G 执行的过程是一个循环机制；
5. 当 M 执行某一个 G 时候如果发生了 syscall 或则其余阻塞操作，M 会阻塞，如果当前有一些 G 在执行，runtime 会把这个线程 M 从 P 中摘除 (detach)，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；
6. 当 M 系统调用结束时候 (syscall 结束，结束阻塞状态)，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。

# (4) 调度器的生命周期

特殊的 M0 和 G0

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 runtime.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 仅用于负责调度的 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。

我们来跟踪一段代码

package main

import "fmt"

func main() {

    fmt.Println("Hello world")

}

接下来我们来针对上面的代码对调度器里面的结构做一个分析。

也会经历如上图所示的过程：

1. runtime 创建最初的线程 m0 和 goroutine g0 ，并把 2 者关联。

2. 调度器初始化：初始化 m0、栈、垃圾回收，以及创建和初始化由 GOMAXPROCS 个 P 构成的 P 列表。

3. 示例代码中的 main 函数是 main.main ，runtime 中也有 1 个 main 函数 runtime.main ，代码经过编译后， runtime.main 会调用 main.main ，程序启动时会为 runtime.main 创建 g main (我们命名)， 然后把 g main 加入到 P 的本地队列。

4. 启动 m0，m0 已经绑定了 P，会从 P 的本地队列获取 G，获取到 g main 。

5. G 拥有栈，M 根据 G 中的栈信息和调度信息设置运行环境

6. M 运行 G

7. G 退出，再次回到 M 获取可运行的 G，这样重复下去，直到 main.main 退出， runtime.main 执行 Defer 和 Panic 处理，或调用 runtime.exit 退出程序。

调度器的生命周期几乎占满了一个 Go 程序的一生， runtime.main 的 goroutine 执行之前都是为调度器做准备工作， runtime.main 的 goroutine 运行，才是调度器的真正开始，直到 runtime.main 结束而结束。

# (5) 可视化 GMP 编程

有 2 种方式可以查看一个程序的 GMP 的数据。

方式 1： go tool trace

trace 记录了运行时的信息，能提供可视化的 Web 页面。

简单测试代码：main 函数创建 trace，trace 会运行在单独的 goroutine 中，然后 main 打印”Hello World” 退出。

package main

import (

    "os"

    "fmt"

    "runtime/trace"

)

func main() {

    // 创建 trace 文件

    f, err := os.Create("trace.out")

    if err != nil {

        panic(err)

    }

    defer f.Close()

    // 启动 trace goroutine

    err = trace.Start(f)

    if err != nil {

        panic(err)

    }

    defer trace.Stop()

    //main

    fmt.Println("Hello World")

}

$ go run main.go 

Hello World

会得到一个 trace.out 文件，然后我们可以用一个工具打开，来分析这个文件。

$ go tool trace trace.out 

2023/09/22 09:52:03 Parsing trace...

2023/09/22 09:52:03 Splitting trace...

2023/09/22 09:52:03 Opening browser. Trace viewer is listening on http://127.0.0.1:36907

我们可以通过浏览器打开 http://127.0.0.1:33479 网址，点击 view trace 能够看见可视化的调度流程。

G 信息

点击 Goroutines 那一行可视化的数据条，我们会看到一些详细的信息。

其中 G1 应该就是 main goroutine (执行 main 函数的协程)，在一段时间内处于可运行和运行的状态。

M 信息

点击 Threads 那一行可视化的数据条，我们会看到一些详细的信息。

一共有两个 M 在程序中，一个是特殊的 M0，用于初始化使用。

P 信息

G1 中调用了 main.main ，创建了 trace goroutine g18 。G1 运行在 P1 上，G18 运行在 P0 上。

这里有两个 P，我们知道，一个 P 必须绑定一个 M 才能调度 G。

我们在来看看上面的 M 信息。

我们会发现，确实 G18 在 P0 上被运行的时候，确实在 Threads 行多了一个 M 的数据，点击查看如下：

多了一个 M2 应该就是 P0 为了执行 G18 而动态创建的 M2.

方式 2：Debug trace

package main

import (

    "fmt"

    "time"

)

func main() {

    for i := 0; i < 5; i++ {

        time.Sleep(time.Second)

        fmt.Println("Hello World")

    }

}

go build main.go

$ GODEBUG=schedtrace=1000 ./main 

SCHED 0ms: gomaxprocs=4 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=1 needspinning=0 idlethreads=0 runqueue=0 [1 0 0 0]

Hello World

SCHED 1003ms: gomaxprocs=4 idleprocs=4 threads=5 spinningthreads=0 needspinning=0 idlethreads=3 runqueue=0 [0 0 0 0]

Hello World

SCHED 2003ms: gomaxprocs=4 idleprocs=4 threads=5 spinningthreads=0 needspinning=0 idlethreads=3 runqueue=0 [0 0 0 0]

Hello World

SCHED 3005ms: gomaxprocs=4 idleprocs=4 threads=5 spinningthreads=0 needspinning=0 idlethreads=3 runqueue=0 [0 0 0 0]

Hello World

SCHED 4014ms: gomaxprocs=4 idleprocs=4 threads=5 spinningthreads=0 needspinning=0 idlethreads=3 runqueue=0 [0 0 0 0]

Hello World

• SCHED ：调试信息输出标志字符串，代表本行是 goroutine 调度器的输出；
• 0ms ：即从程序启动到输出这行日志的时间；
• gomaxprocs : P 的数量，本例有 4 个 P, 因为默认的 P 的属性是和 cpu 核心数量默认一致，当然也可以通过 GOMAXPROCS 来设置；
• idleprocs : 处于 idle 状态的 P 的数量；通过 gomaxprocs 和 idleprocs 的差值，我们就可知道执行 go 代码的 P 的数量；
• threads : os threads/M 的数量，包含 scheduler 使用的 m 数量，加上 runtime 自用的类似 sysmon 这样的 thread 的数量；
• spinningthreads : 处于自旋状态的 os thread 数量；
• idlethread : 处于 idle 状态的 os thread 的数量；
• runqueue =0： Scheduler 全局队列中 G 的数量；
• [0 0 0 0] : 分别为 4 个 P 的 local queue 中的 G 的数量。

# Go 调度器调度场景过程全解析

(1) 场景 1
P 拥有 G1，M1 获取 P 后开始运行 G1，G1 使用 go func() 创建了 G2，为了局部性 G2 优先加入到 P1 的本地队列。

(2) 场景 2
G1 运行完成后 (函数： goexit )，M 上运行的 goroutine 切换为 G0，G0 负责调度时协程的切换（函数： schedule ）。从 P 的本地队列取 G2，从 G0 切换到 G2，并开始运行 G2 (函数： execute )。实现了线程 M1 的复用。

(3) 场景 3
假设每个 P 的本地队列只能存 3 个 G。G2 要创建了 6 个 G，前 3 个 G（G3, G4, G5）已经加入 p1 的本地队列，p1 本地队列满了。

(4) 场景 4
G2 在创建 G7 的时候，发现 P1 的本地队列已满，需要执行负载均衡 (把 P1 中本地队列中前一半的 G，还有新创建 G 转移到全局队列)

（实现中并不一定是新的 G，如果 G 是 G2 之后就执行的，会被保存在本地队列，利用某个老的 G 替换新 G 加入全局队列）

这些 G 被转移到全局队列时，会被打乱顺序。所以 G3,G4,G7 被转移到全局队列。

(5) 场景 5
G2 创建 G8 时，P1 的本地队列未满，所以 G8 会被加入到 P1 的本地队列。

G8 加入到 P1 点本地队列的原因还是因为 P1 此时在与 M1 绑定，而 G2 此时是 M1 在执行。所以 G2 创建的新的 G 会优先放置到自己的 M 绑定的 P 上。

(6) 场景 6
规定：在创建 G 时，运行的 G 会尝试唤醒其他空闲的 P 和 M 组合去执行。

假定 G2 唤醒了 M2，M2 绑定了 P2，并运行 G0，但 P2 本地队列没有 G，M2 此时为自旋线程（没有 G 但为运行状态的线程，不断寻找 G）。

(7) 场景 7
M2 尝试从全局队列 (简称 “GQ”) 取一批 G 放到 P2 的本地队列（函数： findrunnable() ）。M2 从全局队列取的 G 数量符合下面的公式：

n = min(len(GQ)/GOMAXPROCS + 1, len(GQ/2))

至少从全局队列取 1 个 g，但每次不要从全局队列移动太多的 g 到 p 本地队列，给其他 p 留点。这是从全局队列到 P 本地队列的负载均衡。

假定我们场景中一共有 4 个 P（GOMAXPROCS 设置为 4，那么我们允许最多就能用 4 个 P 来供 M 使用）。所以 M2 只从能从全局队列取 1 个 G（即 G3）移动 P2 本地队列，然后完成从 G0 到 G3 的切换，运行 G3。

(8) 场景 8
假设 G2 一直在 M1 上运行，经过 2 轮后，M2 已经把 G7、G4 从全局队列获取到了 P2 的本地队列并完成运行，全局队列和 P2 的本地队列都空了，如场景 8 图的左半部分。

全局队列已经没有 G，那 m 就要执行 work stealing (偷取)：从其他有 G 的 P 哪里偷取一半 G 过来，放到自己的 P 本地队列。P2 从 P1 的本地队列尾部取一半的 G，本例中一半则只有 1 个 G8，放到 P2 的本地队列并执行。

(9) 场景 9
G1 本地队列 G5、G6 已经被其他 M 偷走并运行完成，当前 M1 和 M2 分别在运行 G2 和 G8，M3 和 M4 没有 goroutine 可以运行，M3 和 M4 处于自旋状态，它们不断寻找 goroutine。

为什么要让 m3 和 m4 自旋，自旋本质是在运行，线程在运行却没有执行 G，就变成了浪费 CPU. 为什么不销毁现场，来节约 CPU 资源。因为创建和销毁 CPU 也会浪费时间，我们希望当有新 goroutine 创建时，立刻能有 M 运行它，如果销毁再新建就增加了时延，降低了效率。当然也考虑了过多的自旋线程是浪费 CPU，所以系统中最多有 GOMAXPROCS 个自旋的线程 (当前例子中的 GOMAXPROCS=4，所以一共 4 个 P)，多余的没事做线程会让他们休眠。

(10) 场景 10
假定当前除了 M3 和 M4 为自旋线程，还有 M5 和 M6 为空闲的线程 (没有得到 P 的绑定，注意我们这里最多就只能够存在 4 个 P，所以 P 的数量应该永远是 M>=P, 大部分都是 M 在抢占需要运行的 P)，G8 创建了 G9，G8 进行了阻塞的系统调用，M2 和 P2 立即解绑，P2 会执行以下判断：如果 P2 本地队列有 G、全局队列有 G 或有空闲的 M，P2 都会立马唤醒 1 个 M 和它绑定，否则 P2 则会加入到空闲 P 列表，等待 M 来获取可用的 p。本场景中，P2 本地队列有 G9，可以和其他空闲的线程 M5 绑定。

(11) 场景 11
G8 创建了 G9，假如 G8 进行了非阻塞系统调用。

M2 和 P2 会解绑，但 M2 会记住 P2，然后 G8 和 M2 进入系统调用状态。当 G8 和 M2 退出系统调用时，会尝试获取 P2，如果无法获取，则获取空闲的 P，如果依然没有，G8 会被记为可运行状态，并加入到全局队列，M2 因为没有 P 的绑定而变成休眠状态 (长时间休眠等待 GC 回收销毁)。

# 小结

总结，Go 调度器很轻量也很简单，足以撑起 goroutine 的调度工作，并且让 Go 具有了原生（强大）并发的能力。Go 调度本质是把大量的 goroutine 分配到少量线程上去执行，并利用多核并行，实现更强大的并发。