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V2EX  ›  程序员

[典藏版]Golang 调度器 GMP 原理与调度全分析

  •  
  •   sanbenweiyang · 127 天前 · 1019 次点击
    这是一个创建于 127 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    该文章主要详细具体的介绍 Goroutine 调度器过程及原理,可以对 Go 调度器的详细调度过程有一个清晰的理解,花 费 4 天时间作了 30+张图(推荐收藏),包括如下几个章节。

    第一章 Golang 调度器的由来

    第二章 Goroutine 调度器的 GMP 模型及设计思想

    第三章 Goroutine 调度场景过程全图文解析

    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。 5-单进程操作系统.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

    6-多进程操作系统.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。 7-cpu 切换浪费成本.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)。

    8-线程的内核和用户态.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)".

    9-协程和线程.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。

    10-N-1 关系.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。

    11-1-1.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。

    12-m-n.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。

    13-gm.png

    下面我们来看看被废弃的 golang 调度器是如何实现的?

    14-old 调度器.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)。

    15-gmp.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

    16-GMP-调度.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一批 G 放到 P 的本地队列,或从其他 P 的本地队列一半放到自己 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

    18-go-func 调度周期.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

    17-pic-go 调度器生命周期.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

    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.mainruntime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

    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

    $ 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。

    $ 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。

    19-go-trace1.png

    20-go-trace2.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。

    20-go-trace3.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。

    22-go-trace4.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 23-go-trace5.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。

    24-go-trace6.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:

    25-go-trace7.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

    package main
    
    import (
        "fmt"
        "time"
    )
    
    func main() {
        for i := 0; i < 5; i++ {
            time.Sleep(time.Second)
            fmt.Println("Hello World")
        }
    }
    

    编译

    $ go build trace2.go
    

    通过 Debug 方式运行

    $ 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;
    • threads: 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。 26-gmp 场景 1.png


    (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。 27-gmp 场景 2.png


    (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。

    28-gmp 场景 3.png


    (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)

    29-gmp 场景 4.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。


    (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。

    30-gmp 场景 5.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。


    (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

    31-gmp 场景 6.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 )**。


    (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:

    n = min(len(GQ)/GOMAXPROCS + 1, len(GQ/2))
    

    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

    32-gmp 场景 7.001.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。

    33-gmp 场景 8.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。


    (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。

    34-gmp 场景 9.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。


    (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。

    35-gmp 场景 10.png

    (11)场景 11

    G8 创建了 G9,假如 G8 进行了非阻塞系统调用36-gmp 场景 11.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)。


    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。


    ###关于作者:

    作者:Aceld

    mail: [email protected]

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    4 条回复    2020-03-09 10:57:43 +08:00
    Maboroshii
        1
    Maboroshii   127 天前
    图都挂了。。。
    sanbenweiyang
        2
    sanbenweiyang   127 天前
    @Maboroshii -_-! 可能图床不在 V2 上, 在其他上, 看这个链接也行 https://www.jianshu.com/p/fa696563c38a
    aliipay
        3
    aliipay   127 天前
    当前版本还用的这个调度模型吗?
    WordTian
        4
    WordTian   127 天前 via Android
    学习了,感谢
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