Go为什么能这么“快”？
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：8.83M时长：06:26
来源：腾讯技术工程（ID：Tencent_TEG）
Go 从 2009 年正式发布以来，依靠其极高运行速度和高效的开发效率，迅速占据市场份额。它为什么能这么“快”呢？近日，腾讯 CSIG 后台开发工程师 joellwang 介绍了 Go 程序为了实现极高的并发性能，其内部调度器的实现架构（G-P-M 模型），以及为了最大限度利用计算资源，Go 调度器是如何处理线程阻塞的场景。以下为重点内容。
Golang 从语言级别支持并发，通过轻量级协程 Goroutine 来实现程序并发运行。
Goroutine 非常轻量，主要体现在以下两个方面：
上下文切换代价小： Goroutine 上下文切换只涉及到三个寄存器（PC / SP / DX）的值修改。而对比线程的上下文切换则需要涉及模式切换（从用户态切换到内核态）、以及 16 个寄存器、PC、SP 等寄存器的刷新。
内存占用少：线程栈空间通常是 2M，Goroutine 栈空间最小 2K。Golang 程序中可以轻松支持 10W 级别的 Goroutine 运行，而线程数量达到 1K 时，内存占用就已经达到 2G。
Go 调度器实现机制
Go 程序通过调度器来调度 Goroutine 在内核线程上执行，但是 Goroutine 并不直接绑定 OS 线程 M 运行，而是由 Goroutine Scheduler 中的 P 来作获取内核线程资源的“中介”。
Go 调度器模型通常被称为 G-P-M 模型，它包括 4 个重要结构，分别是 G、P、M、Sched。
G（Goroutine）：每个 Goroutine 对应一个 G 结构体，G 存储 Goroutine 的运行堆栈、状态以及任务函数，可重用。G 并非执行体，每个 G 需要绑定到 P 才能被调度执行。
P（Processor）：表示逻辑处理器。P 的数量决定了系统内最大可并行的 G 的数量，前提是物理 CPU 核数≥P 的数量。
M（Machine）： OS 内核线程抽象，代表真正执行计算的资源，在绑定有效的 P 后，进入 schedule 循环。而 schedule 循环的机制大致是从 Global 队列、P 的本地队列以及 wait 队列中获取。M 的数量是不定的，由 Go Runtime 调整，M 并不保留 G 状态，这是 G 可以跨 M 调度的基础。
Sched： Go 调度器。它维护存储 M 和 G 的队列以及调度器的一些状态信息。调度器循环的机制大致是从各种队列、P 的本地队列中获取 G，切换到 G 的执行栈上并执行 G 的函数，调用 Goexit 做清理工作并回到 M，如此反复。
在 Go 程序中，通过下面的图示来展示 G-P-M 模型：
P 代表可以“并行”运行的逻辑处理器，每个 P 都被分配到一个系统线程 M，G 代表 Go 协程。
Go 调度器中有两个不同的运行队列：全局运行队列 (GRQ) 和本地运行队列 (LRQ)。
每个 P 都有一个 LRQ，用于管理分配在 P 的上下文中执行的 Goroutines，这些 Goroutine 轮流被与 P 绑定的 M 进行上下文切换。GRQ 适用于尚未分配给 P 的 Goroutines。
G 的数量可以远远大于 M 的数量，换句话说，Go 程序可以利用少量的内核级线程来支撑大量 Goroutine 的并发。多个 Goroutine 通过用户级别的上下文切换来共享内核线程 M 的计算资源，但对于操作系统来说并没有线程上下文切换产生的性能损耗。
为了更加充分地利用线程的计算资源，Go 调度器采取了以下几种调度策略：
1. 任务窃取（work-stealing）
有的 Goroutine 运行快，有 Goroutine 运行慢。当每个 P 之间的 G 任务不均衡时，调度器允许从 GRQ，或者其他 P 的 LRQ 中获取 G 执行。
2. 减少阻塞
如果正在执行的 Goroutine 阻塞了线程 M 怎么办？P 上 LRQ 中的 Goroutine 会获取不到调度吗？
在 Go 中，阻塞主要分为以下 4 种场景。
场景 1：由于原子、互斥量或通道操作调用导致 Goroutine 阻塞。调度器将把当前阻塞的 Goroutine 切换出去，重新调度 LRQ 上的其他 Goroutine。
场景 2：由于网络请求和 IO 操作导致 Goroutine 阻塞。此时，Go 程序会提供网络轮询器（NetPoller）来处理网络请求和 IO 操作的问题，其后台通过 kqueue（MacOS），epoll（Linux）或 iocp（Windows）来实现 IO 多路复用。通过使用网络轮询器进行网络系统调用，调度器可以防止 Goroutine 在进行这些系统调用时阻塞 M。这可以让 M 执行 P 的 LRQ 中其他的 Goroutines，而不需要创建新的 M。有助于减少操作系统上的调度负载。
场景 3：在调用一些系统方法的过程中发生阻塞。这种情况下，网络轮询器无法使用，而进行系统调用的 Goroutine 将阻塞当前 M。此时，调度器将阻塞的 M 与 P 分离，同时创建新 M 来服务 P。
场景 4：如果在 Goroutine 中执行一个 sleep 操作，导致 M 被阻塞了。 Go 程序后台有一个监控线程 sysmon，它监控那些长时间运行的 G 任务然后设置可以抢占的标识符，别的 Goroutine 就可以抢先进来执行。
只要下次这个 Goroutine 进行函数调用，那么就会被强占，同时也会保护现场，然后重新放入 P 的本地队列里面等待下次执行。
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光明Go为什么这么“快” 1、怎么让我们的系统更快 随着信息技术的迅速发展，单台服务器处理能力越来越强，迫使编程模式由从前的串行模式升级到并发模型。 并发模型包含 IO 多路复用、多进程以及多线程，这几种模型都各有优劣，现代复杂的高并发架构大多是几种模型协同使用，不同场景应用不同模型，扬长避短，发挥服务器的最大性能。 而多线程，因为其轻量和易用，成为并发编程中使用频率最高的并发模型，包括后衍生的协程等其他子产品，也都基于它。 2、并发 ≠ 并行 并发 (concurrency) 和 并行 ( parallelism) 是不同的 3、进程、线程、协程 进程：进程是系统进行资源分配的基本单位，有独立的内存空间。 线程：线程是 CPU 调度和分派的基本单位，线程依附于进程存在，每个线程会共享父进程的资源。 协程：协程是一种用户态的轻量级线程。 4、线程上下文切换 上下文切换的代价是高昂的，因为在核心上交换线程会花费很多时间。 如果存在跨核上下文切换（Cross-Core Context Switch），可能会导致 CPU 缓存失效（CPU 从缓存访问数据的成本大约 3 到 40 个时钟周期，从主存访问数据的成本大约 100 到 300 个时钟周期），这种场景的切换成本会更加昂贵。 5、Golang 为并发而生 Goroutine 非常轻量，上下文切换代价小，内存占用小，Golang 程序中可以轻松支持10w 级别的 Goroutine 运行。 6、Go 调度器实现机制： Go 调度器模型我们通常叫做G-P-M 模型，他包括 4 个重要结构，分别是G、P、M、Sched。 G:Goroutine，存储。 P: Processor，表示逻辑处理器 P 的数量由用户设置的 GoMAXPROCS 决定，但是不论 GoMAXPROCS 设置为多大，P 的数量最大为 256。 M: Machine，OS 内核线程抽象，代表着真正执行计算的资源。 M 的数量是不定的，由 Go Runtime 调整，为了防止创建过多 OS 线程导致系统调度不过来，目前默认最大限制为 10000 个。 M 并不保留 G 状态，这是 G 可以跨 M 调度的基础。 Sched：Go 调度器，它维护有存储 M 和 G 的队列以及调度器的一些状态信息等。 为了更加充分利用线程的计算资源，G11
VfeelitGo 很优秀 但是生态还不够好。入坑要谨慎。21
小斧场景 1：由于原子、互斥量或通道操作调用导致 Goroutine 阻塞。 场景 2：由于网络请求和 IO 操作导致 Goroutine 阻塞。 场景 3：在调用一些系统方法的过程中发生阻塞。 场景 4：如果在 Goroutine 中执行一个 sleep 操作，导致 M 被阻塞了。1- 乔帮主还是很年轻的
AceHan一直不明白为啥大家都说go跑得快，看完这篇文章，就想说一句：原来是这样啊！
耿老的竹林这次春节假期把goml语言的专栏学了一遍。目前看只是基础功能接触，需要拿实际项目来练练手。1- 无根浮盈空欢喜第一次听说GO，很新鲜。
极客如果一个协程一直for ;;会调度吗1
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