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go语言最大线程 go 限制线程个数

Golang 线程和协程的区别

线程:

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多线程是为了解决CPU利用率的问题,线程则是为了减少上下文切换时的开销,进程和线程在Linux中没有本质区别,最大的不同就是进程有自己独立的内存空间,而线程是共享内存空间。

在进程切换时需要转换内存地址空间,而线程切换没有这个动作,所以线程切换比进程切换代价要小得多。

协程:

想要简单,又要性能高,协程就可以达到我们的目的,它是用户视角的一种抽象,操作系统并没有这个概念,主要思想是在用户态实现调度算法,用少量线程完成大量任务的调度。

Goroutine是GO语言实现的协程,其特点是在语言层面就支持,使用起来十分方便,它的核心是MPG调度模型:M即内核线程;P即处理器,用来执行Goroutine,它维护了本地可运行队列;G即Goroutine,代码和数据结构;S及调度器,维护M和P的信息。

golang的线程模型——GMP模型

内核线程(Kernel-Level Thread ,KLT)

轻量级进程(Light Weight Process,LWP):轻量级进程就是我们通常意义上所讲的线程,由于每个轻量级进程都由一个内核线程支持,因此只有先支持内核线程,才能有轻量级进程

用户线程与系统线程一一对应,用户线程执行如lo操作的系统调用时,来回切换操作开销相对比较大

多个用户线程对应一个内核线程,当内核线程对应的一个用户线程被阻塞挂起时候,其他用户线程也阻塞不能执行了。

多对多模型是可以充分利用多核CPU提升运行效能的

go线程模型包含三个概念:内核线程(M),goroutine(G),G的上下文环境(P);

GMP模型是goalng特有的。

P与M一般是一一对应的。P(上下文)管理着一组G(goroutine)挂载在M(内核线程)上运行,图中左边蓝色为正在执行状态的goroutine,右边为待执行状态的goroutiine队列。P的数量由环境变量GOMAXPROCS的值或程序运行runtime.GOMAXPROCS()进行设置。

当一个os线程在执行M1一个G1发生阻塞时,调度器让M1抛弃P,等待G1返回,然后另起一个M2接收P来执行剩下的goroutine队列(G2、G3...),这是golang调度器厉害的地方,可以保证有足够的线程来运行剩下所有的goroutine。

当G1结束后,M1会重新拿回P来完成,如果拿不到就丢到全局runqueue中,然后自己放到线程池或转入休眠状态。空闲的上下文P会周期性的检查全局runqueue上的goroutine,并且执行它。

另一种情况就是当有些P1太闲而其他P2很忙碌的时候,会从其他上下文P2拿一些G来执行。

详细可以翻看下方第一个参考链接,写得真好。

最后用大佬的总结来做最后的收尾————

Go语言运行时,通过核心元素G,M,P 和 自己的调度器,实现了自己的并发线程模型。调度器通过对G,M,P的调度实现了两级线程模型中操作系统内核之外的调度任务。整个调度过程中会在多种时机去触发最核心的步骤 “一整轮调度”,而一整轮调度中最关键的部分在“全力查找可运行G”,它保证了M的高效运行(换句话说就是充分使用了计算机的物理资源),一整轮调度中还会涉及到M的启用停止。最后别忘了,还有一个与Go程序生命周期相同的系统监测任务来进行一些辅助性的工作。

浅析Golang的线程模型与调度器

Golang CSP并发模型

Golang线程模型

Go语言——goroutine并发模型

参考:

Goroutine并发调度模型深度解析手撸一个协程池

Golang 的 goroutine 是如何实现的?

Golang - 调度剖析【第二部分】

OS线程初始栈为2MB。Go语言中,每个goroutine采用动态扩容方式,初始2KB,按需增长,最大1G。此外GC会收缩栈空间。

BTW,增长扩容都是有代价的,需要copy数据到新的stack,所以初始2KB可能有些性能问题。

更多关于stack的内容,可以参见大佬的文章。 聊一聊goroutine stack

用户线程的调度以及生命周期管理都是用户层面,Go语言自己实现的,不借助OS系统调用,减少系统资源消耗。

Go语言采用两级线程模型,即用户线程与内核线程KSE(kernel scheduling entity)是M:N的。最终goroutine还是会交给OS线程执行,但是需要一个中介,提供上下文。这就是G-M-P模型

Go调度器有两个不同的运行队列:

go1.10\src\runtime\runtime2.go

Go调度器根据事件进行上下文切换。

调度的目的就是防止M堵塞,空闲,系统进程切换。

详见 Golang - 调度剖析【第二部分】

Linux可以通过epoll实现网络调用,统称网络轮询器N(Net Poller)。

文件IO操作

上面都是防止M堵塞,任务窃取是防止M空闲

每个M都有一个特殊的G,g0。用于执行调度,gc,栈管理等任务,所以g0的栈称为调度栈。g0的栈不会自动增长,不会被gc,来自os线程的栈。

go1.10\src\runtime\proc.go

G没办法自己运行,必须通过M运行

M通过通过调度,执行G

从M挂载P的runq中找到G,执行G

初学go语言,请教生成随机数为何线程越多速度越慢?

#include stdio.h

#include stdlib.h

#include time.h //用到了time函数

int main()

{ int i,number;

srand((unsigned) time(NULL)); //用时间做种,每次产生随机数不一样

for (i=0; i50; i++)

{

number = rand() % 101; //产生0-100的随机数

printf("%d ", number);

}

return 0;

}

【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: ()

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为什么go语言适合开发网游服务器端

前段时间在golang-China读到这个贴:

个人觉得golang十分适合进行网游服务器端开发,写下这篇文章总结一下。

从网游的角度看:

要成功的运营一款网游,很大程度上依赖于玩家自发形成的社区。只有玩家自发形成一个稳定的生态系统,游戏才能持续下去,避免鬼城的出现。而这就需要多次大量导入用户,在同时在线用户量达到某个临界点的时候,才有可能完成。因此,多人同时在线十分有必要。

再来看网游的常见玩法,除了排行榜这类统计和数据汇总的功能外,基本没有需要大量CPU时间的应用。以前的项目里,即时战斗产生的各种伤害计算对CPU的消耗也不大。玩家要完成一次操作,需要通过客户端-服务器端-客户端这样一个来回,为了获得高响应速度,满足玩家体验,服务器端的处理也不能占用太多时间。所以,每次请求对应的CPU占用是比较小的。

网游的IO主要分两个方面,一个是网络IO,一个是磁盘IO。网络IO方面,可以分成美术资源的IO和游戏逻辑指令的IO,这里主要分析游戏逻辑的IO。游戏逻辑的IO跟CPU占用的情况相似,每次请求的字节数很小,但由于多人同时在线,因此并发数相当高。另外,地图信息的广播也会带来比较频繁的网络通信。磁盘IO方面,主要是游戏数据的保存。采用不同的数据库,会有比较大的区别。以前的项目里,就经历了从MySQL转向MongoDB这种内存数据库的过程,磁盘IO不再是瓶颈。总体来说,还是用内存做一级缓冲,避免大量小数据块读写的方案。

针对网游的这些特点,golang的语言特性十分适合开发游戏服务器端。

首先,go语言提供goroutine机制作为原生的并发机制。每个goroutine所需的内存很少,实际应用中可以启动大量的goroutine对并发连接进行响应。goroutine与gevent中的greenlet很相像,遇到IO阻塞的时候,调度器就会自动切换到另一个goroutine执行,保证CPU不会因为IO而发生等待。而goroutine与gevent相比,没有了python底层的GIL限制,就不需要利用多进程来榨取多核机器的性能了。通过设置最大线程数,可以控制go所启动的线程,每个线程执行一个goroutine,让CPU满负载运行。

同时,go语言为goroutine提供了独到的通信机制channel。channel发生读写的时候,也会挂起当前操作channel的goroutine,是一种同步阻塞通信。这样既达到了通信的目的,又实现同步,用CSP模型的观点看,并发模型就是通过一组进程和进程间的事件触发解决任务的。虽然说,主流的编程语言之间,只要是图灵完备的,他们就都能实现相同的功能。但go语言提供的这种协程间通信机制,十分优雅地揭示了协程通信的本质,避免了以往锁的显式使用带给程序员的心理负担,确是一大优势。进行网游开发的程序员,可以将游戏逻辑按照单线程阻塞式的写,不需要额外考虑线程调度的问题,以及线程间数据依赖的问题。因为,线程间的channel通信,已经表达了线程间的数据依赖关系了,而go的调度器会给予妥善的处理。

另外,go语言提供的gc机制,以及对指针的保护式使用,可以大大减轻程序员的开发压力,提高开发效率。

展望未来,我期待go语言社区能够提供更多的goroutine间的隔离机制。个人十分推崇erlang社区的脆崩哲学,推动应用发生预期外行为时,尽早崩溃,再fork出新进程处理新的请求。对于协程机制,需要由程序员保证执行的函数不会发生死循环,导致线程卡死。如果能够定制goroutine所执行函数的最大CPU执行时间,及所能使用的最大内存空间,对于提升系统的鲁棒性,大有裨益。


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