内容介绍
- 协程的概念
- goroutine 的诞生
- 使用 goroutine 加快速度
- goroutine 的机制原理
前言:
协程(coroutine)是 Go 语言最大的特色之一,goroutine 的实现其实是通过协程。
协程的概念
协程一词最早出现在 1963 年发表的论文中,该论文的作者为美国计算机科学家 Melvin E.Conway。著名的康威定律:“设计系统的架构受制于产生这些设计的组织的沟通结构。” 也是这个作者。
协程是一种用户态的轻量级线程,可以想成一个线程里面可以有多个协程,而协程的调度完全由用户控制,协程也会有自己的 registers、context、stack 等等,并且由协程的调度器来控制说目前由哪个协程执行,哪个协程要被 block 住。
而相对于 Thread 及 Process 的调度,则是由 CPU 内核去进行调度,因此操作系统其实会有所谓许多的调度算法,并且可以进行抢占式调度,可以主动抢夺执行的控制权。
反之,协程是不行的,只能进行非抢占式的调度。 可以理解成,如果 coroutine 被 block 住,则会在用户态直接切换另外一个 coroutine 给此 thread 继续执行,这样其他 coroutine 就不会被 block 住,让资源能够有效的被利用,借此实现 Concurrent 的概念。
协程与线程
线程 是 CPU 调度的基本单位,多个线程可以通过共享进程的资源,通过共享内存等方式来进行线程间通信。
协程 可理解为轻量级线程,与线程相比,协程不受操作系统系统调度,协程调度由用户应用程序提供,协程调度器按照调度策略把协程调度到线程中运行。
- 协程只需花几 KB 就可以被创立,线程则需要几 MB 的内存才能创立
- 切换开销方面,协程远远低于线程,切换的速度也因此大幅提升
goroutine 的诞生
Golang 语言的 goroutine 其实就是协程,特别的是在语言层面直接原生支持创立协程,并在 runtime、系统调用等多方面对 goroutine 调度进行封装及处理。
相对于 Java 的建立线程,操作系统是会直接建立一个线程与其对应,而多个线程的间互相切换需要通过内核线程来进行,会有较大的上下文切换开销,造成的资源耗费,而 goroutine 是在代码上直接实现切换,不需要经过内核线程。
goroutine 的优势:
- 与线程相比, goroutine 非常便宜,可以根据应用程序的需求自动分配, 但在线程的大小通常是固定的
- 使用 goroutine 访问共享内存的时候 透过 channel 可以避免竞态条件的发生
比如,我们计算一个数字的质数,可以写出如下的代码:
package main import ( "fmt" "time" ) func main() { num := 300000 start := time.Now() for i := 1; i <= num; i++ { if isPrime(i) { fmt.Println(i) } } end := time.Now() fmt.Println(end.Unix()-start.Unix(), "seconds") } func isPrime(num int) bool { if num == 1 { return false } else if num == 2 { return true } else { for i := 2; i < num; i++ { if num%i == 0 { return false } } return true } }
上面的代码用 num := 300000 来测试,也就是从 1~300000 之间来看那些数字会是质数,如果是质数的话就把质数输出,最后看到最终花费了 37 秒。运行结果如下:
使用 goroutine 加快速度
package main import ( "fmt" "time" ) func main() { num := 300000 start := time.Now() for i := 1; i <= num; i++ { go findPrimes(i) } end := time.Now() time.Sleep(5 * time.Second) fmt.Println(end.Unix()-start.Unix(), "seconds") } func findPrimes(num int) { if num == 1 { return } else if num == 2 { fmt.Println(num) } else { for i := 2; i < num; i++ { if num%i == 0 { return } } fmt.Println(num) } }
go findPrimes
time. Sleep
这边运行之后会发现输出的质数出现并不是从小到大的,这是因为这些 goroutine 是一起做事情的,所以谁先做完谁就先输出这样。
运行结果如下,最后花费了大概 11 秒:
goroutine 的机制原理
理解 goroutine 机制的原理,关键是理解 Go 语言是如何实现调度器模型的。
计算机科学领域的任何问题都可以通过添加间接中间层来解决。GPM 模型就是这一理论的实践者。
runtime.hproc.c
- Sched 结构就是调度器,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
- M 结构是 Machine,系统线程,它由操作系统管理和调度的,goroutine 就是跑在 M 之上的; M 是一个很大的结构,里面维护小对象内存 cache(mcache)、当前执行的 goroutine、随机数发生器等等非常多的信息。
- P 结构是 Processor,处理器,它的主要用途就是用来执行 goroutine 的,它维护了一个 goroutine 队列,即 runqueue。 Processor 是让我们从 N:1 调度到 M:N 调度的重要部分。
- G 是 goroutine 实现的核心结构,它包含了栈,指令指针,以及其他对调度 goroutine 很重要的信息,例如其阻塞的 channel。
我们分别用三角形,矩形和圆形表示 Machine Processor 和 Goroutine:
在单核处理器的场景下,所有 goroutine 运行在同一个 M 系统线程中,每一个 M 系统线程维护一个 Processor,任何时刻,一个 Processor 中只有一个 goroutine,其他 goroutine 在 runqueue 中等待。
一个 goroutine 运行完自己的时间片后,让出上下文,回到 runqueue 中。 多核处理器的场景下,为了运行 goroutines,每个 M 系统线程会持有一个 Processor 。
可以看到 Go 的并发用起来非常简单,用了一个语法糖将内部复杂的实现结结实实的包装了起来。
其内部可以用下面这张图来概述:
在单核处理器的场景下,所有 goroutine 运行在同一个 M 系统线程中,每一个 M 系统线程维护一个 Processor,任何时刻,一个 Processor 中只有一个 goroutine,其他 goroutine 在 runqueue 中等待。一个 goroutine 运行完自己的时间片后,让出上下文,回到 runqueue 中。 多核处理器的场景下,为了运行 goroutines,每个 M 系统线程会持有一个 Processor 。
在正常情况下,scheduler 会按照上面的流程进行调度,但是线程会发生阻塞等情况,看一下goroutine对线程阻塞等的处理。