21面试必问！Goroutine的调度原理
正常的执行顺序就是线性的，谁在前面，谁就先执行，但是并发能力，会让你的程序，可以由若干个代码片段组合而成，并且每个片段都是独立运行的。Go语言天生支持这种并发能力，而Goroutine就是Go原生支持并发的具体实现。无论是Go的运行时还是用户写的代码都是运行在Goroutine中。
Goroutine是由Go运行时管理的轻量级线程。和操作系统线程相比，goroutine的资源占用和使用代价非常小。我们可以创建几百到十几万个goroutine，甚至更多。Go运行时负责对goroutine进行管理和调度。
不要让—“管理和调度”这种专业术语吓住，你可以简单理解，什么时候、哪个goroutine将获得资源开始执行，哪个goroutine应该停止执行让出资源，哪个goroutine应该被唤醒回复执行等。这样的理解和现实生活中是一模一样的，例如哨兵站岗。goroutine的调度模型和原理，对于编写出优雅而高质量的代码是大有益处的。因此，在面试中可以说是每次必问。
<h1>一 goroutine调度器</h1><pre><code class="lang-go hljs">调度：操作系统中对进程、线程的调度。操作系统调度器会将系统中的多个线程按照一定算法调度到物理CPU上去运行。如C、C 等并发实现多是基于线程模型的，就是应用程序负责创建线程（libpthread等库函数去实现），操作系统负责调度线程。这种模式就是有一些不足： </code></code></pre><h4>复杂</h4>1)写过C、C 的人肯定都知道，这里有多么的复杂，利用libpthread库中的API创建一个线程的时候，虽然要传入的参数很多，但是还可以接受。一旦涉及到线程的退出，那就要考虑主线程与新线程的很多资源相关的问题。
2) 并发执行单元互相通信困难，容易出错：多个线程间的通信有很多机制，但用起来也是很复杂的；一旦用到共享内存，那就是各种锁机制，导致死锁，更是很轻松就做到的。
<h4>难度</h4>1) 我们使用线程的代价要比进程小很多，但是依然不能大量创建线程，除了每个线程占用的资源不小之外，操作系统调度切换线程的代价也很大。
2) 很多服务端程序，由于不能大量创建线程，只能选择在少量线程里做网络多路复用的方案（epoll/kqueue/IoCompletionPort这种机制），或者你会说可以用libevent和libev啊，这样的写法存在大量的钩子回调，给开发人员带来不小的负担。
看到上面的痛点，Go采用了Goroutine来解决这些痛点。Goroutine占用资源非常小，每个Gorouine栈的大小默认是2k字节。goroutine调度的切换也不用在操作系统内核中完成，代价很低。所以一个Go程序可以创建成千上万个并发的goroutine，而把这些goroutine按照一定算法放到cpu上执行的程序，我们就成为goroutine调度器（Scheduler）。
一个Go程序运行起来，在操作系统看来就是一个用户程序，操作系统的概念，只有线程，它甚至不知道有Goroutine的存在。Goroutine的调度完全靠GO自己完成。实现GO程序内Goroutine之间的公平竞争CPU的资源，这个任务就靠GO运行时（runtime）了，一个Go程序中，除了用户层代码，其他就是go运行时了。
<h1>二 Go调度器模型与演化过程</h1>第一版 G-M 模型
2012.3.28日,Go1.0正式发布，Go团队实现了一个简单的goroutine调度器。在这个调度其中，每个goroutine对应于运行时中的一个抽象结构G（Goroutine），另外一个结构体是M(Machine)，它被看成是“物理CPU”的操作系统线程。这个模型实现起来比较简单，且工作正常，但是也有一些问题，最重要的是限制了GO并发程序的伸缩性，如下几个方面：
单一全局互斥锁(Sched.Lock)和集中状态存储的存在导致所有goroutine相关操作。如创建、重新调度都要加锁。
goroutine传递问题：M经常在M之间传递“可运行”的goroutine，这导致调度延迟增大及额外的性能损耗；
每个M都做内存缓存，导致内存占用过高，数据局部性交差。
由于系统调用而形成的频繁的工作线程阻塞和解阻塞，导致额外性能损耗。
第二版 G-P-M 模型
基于第一版的问题，在Go1.1中实现了G-P-M模型和work stealing算法,这个模型一直沿用。
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我们看到在G-M中增加了一个P,这个P是何方神圣呢？ P是一个“逻辑Processor”,每个G要想真正运行起来，都需要被分配到一个P，即进入到P的本地运行队列中，先暂时忽略全局队列。对于G来说，P就是运行它的“CPU”,在G看来只有P。但从调度器的角度看，真正的“CPU”是M,只有将P和M绑定才能让P中的G真正的运行起来。这样的P与M的关系，类似Linux操作系统中用户线程和内核线程的对应关系(N*M)
3 抢占式调度
有了G-P-M模型，是很大的进步，但是仍有一个问题，它不支持抢占式调度，一旦某个G中出现死循环的代码逻辑，那么G将永久占用分配给他的P和M,而在同一个P中的其他G永远不能被调度，出现其他G被“饿死”的情况。在Go1.2中实现了“抢占式”调度。
抢占式的原理是在每个函数或方法的入口，加一段额外的代码，让运行时有机会检查是否需要执行抢占调度。这种解决方案只能局部解决“饿死”问题。对于没有函数调用而是存算法计算的G,仍然无法实现抢占。
4 NUMA调度模型
从Go1.2后，Go将重点放在对GC的低延迟的优化上，只是一些小的改动。
5 其他优化
Go运行时已经实现了netpoller(https://morsmachine.dk/netpol...，也不会导致M被阻塞（仅阻塞G）,从而不会导致大量（M）被创建出来。但是对于常规I/O操作一旦阻塞，那么线程（M）将进入挂起状态，等待I/O返回后被唤醒。这时，P将与挂起的M分离，再选择一个处于空闲的M.如果此时没有空闲的M,则新建一个M,这就是为何大量I/O操作会导致大量线程被创建的原因。
G、P、M这三个结构体定义都是很繁重的，每个结构体定义都包含十几甚至二、三十个字段。像调度器这样的核心代码都是非常复杂的，考虑的因素也很多。简单说明一下：
G: 它是Goroutine，存储了Goroutine的执行栈信息、Goroutine状态以及Goroutine的任务函数等（G是可以重用的）。
P: 它是逻辑Processor,P的数量决定了系统内最大可并行的G的数据（物理CPU核数>=P的数量）；P最大的作用是它有各种G对象队列、链表、缓存和状态。
M: 它是真正执行计算的资源。在绑定有效的P后，一个调度循环开始；而调度循环的机制是从各种队列、P的本地运行队列中获取G,切换到G的执行栈上并行执行G的函数，调用goexit做清理工作，然后回到M。这样反复。M并不保存G的状态，这是G可以跨M调度的基础。
G被抢占调用调度
操作系统是按时间片调度线程的，Go并没有时间片的概念。如果某个G没有进行系统调用、没有I/O操作、没有阻塞在一个channel上，那么M是怎么让G停下来并调度下一个可运行的G?
这就要说抢占调度了。
上面说了，除非是无限死循环，否则只要G调用函数，Go运行时就有了抢占G的机会。GO程序启动的时候，运行时会启动一个名为sysmon的M（你可以简单理解为监控器或监控协程），该M特殊之处就是其无需绑定P即可运行（以g0的形式），该M在整个Go程序的运行过程中非常重要。
$GOROOT/src/runtime/proc.go
//The main goroutine.
func main() {
}
// Always runs without a P, so write barriers are not allowed.
//
//go:nowritebarrierrec
func sysmon() {
}
从上面源代码可以看到symon每20us—10ms启动一次，sysmon主要工作：
<pre><code class="lang-go hljs">释放闲置超过5分钟的span物理内存； 如果超过2分钟没有垃圾回收，强制执行； 将长时间未处理的netpoll结果添加到任务队列； 向长时间运行的G任务发出抢占调度； 收回因syscall长时间阻塞的P; </code></code></pre>3 channel阻塞或网络I/O下的调度
如果G被阻塞在某个channel操作或者网络I/O操作上的时候，G会被放入到某个等待队列中，而M会尝试运行P的下一个可运行的G；如果此时P没有可运行的G给M运行，那么M将解绑P，并进入挂起状态。当I/O或者channel操作完成，在等待队列中的G会被唤醒，标记为可运行，并被放入到某个P队列中，绑定一个M后继续运行。
4 系统调用阻塞情况下，如何调度
如果G被阻塞在某个系统调用上，那么不仅仅G会阻塞，执行G的M也会解绑P，与G一起进入挂起状态。如果此时有空闲的M,则P和与其绑定并继续执行其他的G;如果没有空闲的M,但还是有其他G去执行，那么会创建一个新M。当系统调用返回后，阻塞在该系统调用上的G会尝试获取一个可用的P,如果没有可用的P,那么这个G会被标记为runnable，之前的那个挂起的M将再次进入挂起状态。
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