2、Golang的协程调度器原理及GMP设计思想?
最后更新于:2022-04-02 08:15:04
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## 2、Golang的协程调度器原理及GMP设计思想?
> 本节为**重点**章节
> 本章节含视频版:
[![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/8c/36/8c367cb1f4ce2839f6ebc2f909372eba_1362x692.png)](https://www.bilibili.com/video/BV19r4y1w7Nx)
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## 一、Golang“调度器”的由来?
### (1) 单进程时代不需要调度器
我们知道,一切的软件都是跑在操作系统上,真正用来干活(计算)的是CPU。早期的操作系统每个程序就是一个进程,知道一个程序运行完,才能进行下一个进程,就是“单进程时代”
一切的程序只能串行发生。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/30/f7/30f77ecceb7ae3b3f0911bf7c8904599_1586x1184.png)
早期的单进程操作系统,面临2个问题:
1.单一的执行流程,计算机只能一个任务一个任务处理。
2.进程阻塞所带来的CPU时间浪费。
那么能不能有多个进程来宏观一起来执行多个任务呢?
后来操作系统就具有了**最早的并发能力:多进程并发**,当一个进程阻塞的时候,切换到另外等待执行的进程,这样就能尽量把CPU利用起来,CPU就不浪费了。
### (2)多进程/线程时代有了调度器需求
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/de/49/de49ef2a1ef0fc553754b5ea87e133a6_1522x1332.png)
在多进程/多线程的操作系统中,就解决了阻塞的问题,因为一个进程阻塞cpu可以立刻切换到其他进程中去执行,而且调度cpu的算法可以保证在运行的进程都可以被分配到cpu的运行时间片。这样从宏观来看,似乎多个进程是在同时被运行。
但新的问题就又出现了,进程拥有太多的资源,进程的创建、切换、销毁,都会占用很长的时间,CPU虽然利用起来了,但如果进程过多,CPU有很大的一部分都被用来进行进程调度了。
**怎么才能提高CPU的利用率呢?**
但是对于Linux操作系统来讲,cpu对进程的态度和线程的态度是一样的。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/b1/d1/b1d10153ae6c22754d38328379fa395f_1442x976.png)
很明显,CPU调度切换的是进程和线程。尽管线程看起来很美好,但实际上多线程开发设计会变得更加复杂,要考虑很多同步竞争等问题,如锁、竞争冲突等。
### (3)协程来提高CPU利用率
多进程、多线程已经提高了系统的并发能力,但是在当今互联网高并发场景下,为每个任务都创建一个线程是不现实的,因为会消耗大量的内存(进程虚拟内存会占用4GB[32位操作系统], 而线程也要大约4MB)。
大量的进程/线程出现了新的问题
* 高内存占用
* 调度的高消耗CPU
好了,然后工程师们就发现,其实一个线程分为“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)。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/47/e3/47e396eea8f0e71532356197412d52f1_1294x1106.png)
这样,我们再去细化去分类一下,内核线程依然叫“线程(thread)”,用户线程叫“协程(co-routine)".
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/45/9d/459db145d4e702994548a1757238946f_1248x1064.png)
看到这里,我们就要开脑洞了,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中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。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/f8/d7/f8d715899f6db333d37f2bf738116bfd_1352x1092.png)
> #### 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。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/cf/9a/cf9a59f9776bf4c9cbbad6103b6c5e5a_1322x1112.png)
> #### 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。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/00/37/0037f6c2e12ad82a912990bba3e0085c_1336x1112.png)
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。
### (4)Go语言的协程goroutine
**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)
### (5)被废弃的goroutine调度器
好了,既然我们知道了协程和线程的关系,那么最关键的一点就是调度协程的调度器的实现了。
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?
> 大部分文章都是会用G来表示Goroutine,用M来表示线程,那么我们也会用这种表达的对应关系。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/e1/49/e1499cd06be0cdbee19ac4ada8537326_984x738.png)
下面我们来看看被废弃的golang调度器是如何实现的?
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/bd/cd/bdcdc5e6fcb03244a9843333cca62378_1292x860.png)
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。
## 二、Goroutine调度器的GMP模型的设计思想
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,出列M(thread)和G(goroutine),又引进了P(Processor)。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/6b/db/6bdb04101cc63565c17cd8fcaba17321_1068x876.png)
**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**。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/eb/fe/ebfe3e28315f12a08fbb4ffaee32e046_1024x768.png)
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**。
> #### 有关P和M的个数问题
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何时会被创建
1、P何时创建: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何时创建: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
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/76/4f/764f7be119026cc16314e87628e4013f_1920x1080.jpeg)
从上图我们可以分析出几个结论:
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,就会想其他的MP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,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
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/b3/10/b31027eeb493fa86654b41d46f34a98b_439x872.png)
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gourtine,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
```go
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goroutine,称它为main goroutine吧,然后把main goroutine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main goroutine。
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。
> trace.go
```go
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")
}
```
运行程序
```bash
$ go run trace.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。
```golang
$ go tool trace trace.out
2020/02/23 10:44:11 Parsing trace...
2020/02/23 10:44:11 Splitting trace...
2020/02/23 10:44:11 Opening browser. Trace viewer is listening on http://127.0.0.1:33479
```
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。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/ee/e8/eee828bc698d074e439f3e6929be74ef_2724x546.png)
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/25/ed/25ede16ec870076f211f8924c2c2bf6f_492x556.png)
**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。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/87/e3/87e3994fbda4e883a8c51bea20dba91a_1168x372.png)
一共有两个G在程序中,一个是特殊的G0,是每个M必须有的一个初始化的G,这个我们不必讨论。
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。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/88/4f/884f6aa775a4596d3c8d4f9451d55e9b_1146x248.png)
一共有两个M在程序中,一个是特殊的M0,用于初始化使用,这个我们不必讨论。
**P信息**
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/5e/07/5e07a8515a023fcd10fbd8cf328b5d64_2736x224.png)
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。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/6e/14/6e145c4c49656b77f9f2006733b88859_2142x466.png)
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:
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/19/60/19602c163ecfe63706e10cdc90e43794_1086x298.png)
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**
```go
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func main() {
for i := 0; i < 5; i++ {
time.Sleep(time.Second)
fmt.Println("Hello World")
}
}
```
编译
```bash
$ go build trace2.go
```
通过Debug方式运行
```bash
$ GODEBUG=schedtrace=1000 ./trace2
SCHED 0ms: gomaxprocs=2 idleprocs=0 threads=4 spinningthreads=1 idlethreads=1 runqueue=0 [0 0]
Hello World
SCHED 1003ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=0 [0 0]
Hello World
SCHED 2014ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=0 [0 0]
Hello World
SCHED 3015ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=0 [0 0]
Hello World
SCHED 4023ms: gomaxprocs=2 idleprocs=2 threads=4 spinningthreads=0 idlethreads=2 runqueue=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2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;
- t`hreads: 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]`: 分别为2个P的local queue中的G的数量。
下一篇,我们来继续详细的分析GMP调度原理的一些场景问题。
## 三、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。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/2d/eb/2debce43683adca1acb5ca5210057232_1074x900.png)
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### (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。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/93/65/93658da22081d52ed1caf32f42145e5a_1624x984.png)
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### (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。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/64/15/6415bfab3595fc22090595acc7c1b4b1_1104x1030.png)
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### (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)
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/d1/27/d12776bfd5cd10f8c1979c61d467499c_1120x1068.png)
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。
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### (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。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/7a/01/7a01ac7a3a4fd14493224827409f77f8_1036x1048.png)
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。
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### (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**。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/60/6a/606acb1e4bf6b85c352b213744771601_1976x1098.png)
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)**。
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### (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:
```go
n = min(len(GQ) / GOMAXPROCS + 1, cap(LQ) / 2 )
```
相关源码参考:
```go
// 从全局队列中偷取,调用时必须锁住调度器
func globrunqget(_p_ *p, max int32) *g {
// 如果全局队列中没有 g 直接返回
if sched.runqsize == 0 {
return nil
}
// per-P 的部分,如果只有一个 P 的全部取
n := sched.runqsize/gomaxprocs + 1
if n > sched.runqsize {
n = sched.runqsize
}
// 不能超过取的最大个数
if max > 0 && n > max {
n = max
}
// 计算能不能在本地队列中放下 n 个
if n > int32(len(_p_.runq))/2 {
n = int32(len(_p_.runq)) / 2
}
// 修改本地队列的剩余空间
sched.runqsize -= n
// 拿到全局队列队头 g
gp := sched.runq.pop()
// 计数
n--
// 继续取剩下的 n-1 个全局队列放入本地队列
for ; n > 0; n-- {
gp1 := sched.runq.pop()
runqput(_p_, gp1, false)
}
return gp
}
```
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**。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/d6/46/d646d4d213d7b603f211cd74ba0dd391_1920x1080.jpeg)
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。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/8a/bf/8abf6b47b0871011b6f18f55365c1774_1632x1130.png)
**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。
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### (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。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/10/b4/10b49d04c42c3d688986ff41005ee63b_1682x1084.png)
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。
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### (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。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/54/9a/549aa458fab4c3e7cac5086d9326c1d2_2642x1494.png)
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### (11)场景11
G8创建了G9,假如G8进行了**非阻塞系统调用**。
![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/24/6c/246c03cdf1eb8307b70865d0debaa1f0_2678x1466.png)
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)。
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## 四、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。**
## 五、思维导图笔记
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