本文主要是介绍Golang GMP解读,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
概念梳理
1. 1 线程
通常语义中的线程,指的是内核级线程,核心点如下:
- 是操作系统最小调度单元;
- 创建、销毁、调度交由内核完成,cpu 需完成用户态与内核态间的切换;
- 可充分利用多核,实现并行.
1.2 协程
协程又称为用户级线程核心点如下:
- 与线程存在映射关系,为 M:1,即多个协程对应一个线程
- 创建、销毁、调度在用户态完成,对内核透明,所以更轻;
- 从属同一个内核级线程,无法并行;一个协程阻塞会导致从属同一线程的所有协程无法执行.
1.3 Goroutine
Goroutine,经 Golang 优化后的特殊“协程”,核心点如下:
- 与线程存在映射关系,为 M:N,即 goroutine 既有协程M对1的特性,也存在1对1的可能,甚至1对N
- 创建、销毁、调度在用户态完成,对内核透明,足够轻便;
- 可利用多个线程,实现并行;
- 通过调度器的斡旋,实现和线程间的动态绑定和灵活调度;
- 栈空间大小可动态扩缩,因地制宜.
1.4 三种模型的能力对比
模型 | 依赖内核 | 可并行 | 可应对阻塞 | 栈可动态扩缩 |
---|---|---|---|---|
线程 | √ | √ | √ | X |
协程 | X | X | X | X |
goroutine | X | √ | √ | √ |
goroutine更像是一个博采众长的存在。实际上,“灵活调度” 一词概括得实在过于简要,Golang 在调度 goroutine 时,针对“如何减少加锁行为”,“如何避免资源不均”等问题都给出了精彩的解决方案,这一切都得益于经典的 “gmp” 模型
GMP模型
gmp = goroutine + machine + processor (+ 一套有机组合的机制),下面先单独拆出每个组件进行介绍,最后再总览全局,对 gmp 进行总述
2.1 g(goroutine)
- g 即goroutine,是 golang 中对协程的抽象;
- g 有自己的运行栈、状态、以及执行的任务函数(用户通过 go func 指定);
- g 需要绑定到 p 才能执行,在 g 的视角中,p 就是它的 cpu.
2.2 p(processor)
- p 即 processor ,是golang中的调度器
- p 是 gmp 的中枢,借由 p 承上启下,实现 g 和 m 之间的动态有机结合
- 对于 g 而言,p 是其cpu,g 只有被 p 调度才得以执行
- 对于 m 而言,p 是其执行代理,为其提供必要信息的同时(可执行的 g,内存分配情况等),并隐藏了复杂的调度细节
- p 的数量决定了 g 最大的并行数量。可以由用户通过 GoMaxProcs 设置(但是超过了CPU的核心数则无意义了)
2.3 m(machine)
- m 即 machine ,是golang中线程的抽象
- m 不直接执行 g,而是先和 p 绑定,由其代理实现
- 借由 p 的存在,m 无需和 g 绑死,也无需记录 g 的状态信息,因此 g 在全生命周期可以实现跨 m 执行
2.4 GMP(线程-- 使用调度器 --> 使用协程 goroutine)
- M 是线程的抽象;G 是 goroutine;P 是承上启下的调度器;
- M调度G前,需要和P绑定;
- 全局有多个M和多个P,但同时并行的G的最大数量等于P的数量;
- G的存放队列有三类:P的本地队列;全局队列;和wait队列(图中未展示,为io阻塞就绪态goroutine队列);
- M调度G时,优先取P本地队列,其次取全局队列,最后取wait队列;这样的好处是,取本地队列时,可以接近于无锁化,减少全局锁竞争;
- 为防止不同P的闲忙差异过大,设立work-stealing机制,本地队列为空的P可以尝试从其他P本地队列偷取一半的G补充到自身队列.
核心数据结构
gmp 数据结构定义为 runtime/runtime2.go 文件中
3.1 g
type g struct {// ...// m:在 p 的代理,负责执行当前 g 的 m;m *m // ...sched gobuf// ...
}
type gobuf struct {sp uintptrpc uintptrret uintptrbp uintptr // for framepointer-enabled architectures
}
- m:在 p 的代理,负责执行当前 g 的 m;
- sched.sp:保存 CPU 的 rsp 寄存器的值,指向函数调用栈栈顶;
- sched.pc:保存 CPU 的 rip 寄存器的值,指向程序下一条执行指令的地址;
- sched.ret:保存系统调用的返回值;
- sched.bp:保存 CPU 的 rbp 寄存器的值,存储函数栈帧的起始位置.
g 的生命周期
const(_Gidle = itoa // 0_Grunnable // 1_Grunning // 2_Gsyscall // 3_Gwaiting // 4_Gdead // 6_Gcopystack // 8_Gpreempted // 9
)
- _Gidle 值为 0,为协程开始创建时的状态,此时尚未初始化完成;
- _Grunnable 值 为 1,协程在待执行队列中,等待被执行;
- _Grunning 值为 2,协程正在执行,同一时刻一个 p 中只有一个 g 处于此状态;
- _Gsyscall 值为 3,协程正在执行系统调用;
- _Gwaiting 值为 4,协程处于挂起态,需要等待被唤醒. gc、channel 通信或者锁操作时经常会进入这种状态;
- _Gdead 值为 6,协程刚初始化完成或者已经被销毁,会处于此状态;
- _Gcopystack 值为 8,协程正在栈扩容流程中;
- _Greempted 值为 9,协程被抢占后的状态.
3.2 m
type m struct {g0 *g // goroutine with scheduling stack// ...tls [tlsSlots]uintptr // thread-local storage (for x86 extern register)// ...
}
- g0:一类特殊的调度协程,不用于执行用户函数,负责执行 g 之间的切换调度. 与 m 的关系为 1:1;
- tls:thread-local storage,线程本地存储,存储内容只对当前线程可见. 线程本地存储的是 m.tls 的地址,m.tls[0] 存储的是当前运行的 g,因此线程可以通过 g 找到当前的 m、p、g0 等信息.
3.3 p
type p struct {// ...runqhead uint32runqtail uint32runq [256]guintptrrunnext guintptr// ...
}
- runq:本地 goroutine 队列,最大长度伟大256
- runqhead:队列头部
- runqtail:队列尾部
- runnext:下一个可执行的 goroutine
3.4 schedt
sched 是全局队列的封装
type schedt struct {// ...lock mutex// ...runq gQueuerunqsize int32// ...
}
- lock 操作全局对列的锁
- runq 全局 goroutine 队列
- runqsize 全局队列的长度
调度流程解析
4.1 两种 g 的转换
即 普通任务 g 和调度查找任务 g0 之间的转换
goroutine 的类型可以分为两类:
- 负责调度普通 g 的 g0,执行固定的调度流程,与 m 的关系为一对一;
- 负责执行用户函数的普通 g.
m 通过 p 调度执行的 goroutine 永远在普通 g 和 g0 之间进行切换,当 g0 找到可执行的 g 时,会调用 gogo 方法,调度 g 执行用户定义的任务;当 g 需要主动让渡或被动调度时,会触发 mcall 方法,将执行权重新交还给 g0.
gogo 和 mcall 可以理解为对偶关系,其定义位于 runtime/stubs.go 文件中.
func gogo(buf *gobuf)
// ...
func mcall(fn func(*g))
4.2 调度类型
通常,调度指的是由 g0 按照特定策略找到下一个可执行 g 的过程. 而本小节谈及的调度类型是广义上的“调度”,指的是调度器 p 实现从执行一个 g 切换到另一个 g 的过程.
这种广义“调度”可分为几种类型:
- 主动调度
一种用户主动执行让渡的方式,主要方式是,用户在执行代码中调用了 runtime.Gosched 方法,此时当前 g 会当让出执行权,主动进行队列等待下次被调度执行.
代码位于 runtime/proc.go
func Gosched() {checkTimeouts()mcall(gosched_m)
}
- 被动调度
因当前不满足某种执行条件,g 可能会陷入阻塞态无法被调度,直到关注的条件达成后,g才从阻塞中被唤醒,重新进入可执行队列等待被调度.
常见的被动调度触发方式为因 channel 操作或互斥锁操作陷入阻塞等操作,底层会走进 gopark 方法(例如http的IO多路复用,epoll方式使用的就是gopark来进行挂起操作)
代码位于 runtime/proc.go
func gopark(unlockf func(*g, unsafe.Pointer) bool, lock unsafe.Pointer, reason waitReason, traceEv byte, traceskip int) {// ...mcall(park_m)
}
通常 goready 与 gopark 成对出现,能够将 g 从阻塞状态恢复过来的,重新进入等待执行的状态
源码位于 runtime/proc.go
func goready(gp *g, traceskip int) {systemstack(func() {ready(gp, traceskip, true)})
}
-
正常调度
g 中的任务执行完后,g0 会将当前 g 置于死亡状态,发起新一轮的调度 -
抢占调度:
如果 g 执行系统调度时间过长,超过了指定的市场,且全局的 p 资源比较紧缺,此时将 p 和 g 解绑,抢占出来用于其他 g 调度。等 g 完成系统调用后,会重新进入可执行队列中等待被调度
但是跟前三种调度方式不同的是,其余三个调度方式都是在 m 下的 g0 完成的,抢占调度则不同
因为发起系统调度时需要打破用户态的边界进入内核,此时 m 也会因系统调用而陷入僵直,无法主动完成抢占调度的行为
所以Golang进程会有一个全局监控协程 monitor g 的存在,这个 g 会越过 p 直接跟 m 进行绑定,不断轮询对所有的 p 的执行状况进行监控,倘若发现满足抢占调度的条件,则从第三方角度出手干预。主动发起抢占调度动作
宏观调度流程串联
- 以 g0 -> g -> g0 的一轮循环为例进行串联
- g0 执行 schedule() 函数,寻找到用于执行的 g
- g0 执行 execute() 方法,更新当前 g、p 的状态信息,并调用 gogo 方法,将执行权交给 g
- g 因主动让渡(goshce_m())、被动调度( park_m() )、正常结束( goexit0() )等原因,调用 m_call 函数,执行权重新回到 g0手中
- g0 执行 schedule() 函数,开启新一轮的循环
解析 schedule() 搜索可执行 g 的函数
调度流程的主干方法是位于 runtime/proc.go 中的 schedule 函数,此时的执行权位于 g0 手中:
func schedule() {// ...gp, inheritTime, tryWakeP := findRunnable() // blocks until work is available// ...execute(gp, inheritTime)
}
findRunable()
调度流程中,一个非常核心的步骤,就是为 m 寻找到下一个执行的 g,这部分内容位于 runtime/proc.go 的 findRunnable 方法中:
func findRunnable() (gp *g, inheritTime, tryWakeP bool) {_g_ := getg()top:_p_ := _g_.m.p.ptr()// ...// 判断执行查找到 61 次没有if _p_.schedtick%61 == 0 && sched.runqsize > 0 {// 加锁向全局队列进行查找lock(&sched.lock)gp = globrunqget(_p_, 1)// 释放锁unlock(&sched.lock)if gp != nil {// 返回可执行的 greturn gp, false, false}}// ...// 尝试从 p 本地队列中进行查找if gp, inheritTime := runqget(_p_); gp != nil {return gp, inheritTime, false}// ...// 判断全局队列长度,尝试从全局队列中进行查找if sched.runqsize != 0 {lock(&sched.lock)gp := globrunqget(_p_, 0)unlock(&sched.lock)if gp != nil {return gp, false, false}}// 尝试获取就绪的网络协议 --> 向 epoll 就绪队列中进行查找if netpollinited() && atomic.Load(&netpollWaiters) > 0 && atomic.Load64(&sched.lastpoll) != 0 {if list := netpoll(0); !list.empty() { // non-blockinggp := list.pop()injectglist(&list)casgstatus(gp, _Gwaiting, _Grunnable)return gp, false, false}}// ...// 尝试从其余的 p 中偷取一半的 gprocs := uint32(gomaxprocs)if _g_.m.spinning || 2*atomic.Load(&sched.nmspinning) < procs-atomic.Load(&sched.npidle) {if !_g_.m.spinning {_g_.m.spinning = trueatomic.Xadd(&sched.nmspinning, 1)}gp, inheritTime, tnow, w, newWork := stealWork(now)now = tnowif gp != nil {// Successfully stole.return gp, inheritTime, false}if newWork {// There may be new timer or GC work; restart to// discover.goto top}if w != 0 && (pollUntil == 0 || w < pollUntil) {// Earlier timer to wait for.pollUntil = w}}
调度流程如图:
- p 每执行 61 次调度,会从全局队列中获取一个 goroutine 进行执行,并将一个全局队列中的 goroutine 填充到当前 p 的本地队列中.
if _p_.schedtick%61 == 0 && sched.runqsize > 0 {lock(&sched.lock)gp = globrunqget(_p_, 1)unlock(&sched.lock)if gp != nil {return gp, false, false}}
// 除了查找流程外还会将全局队列中的 g 转移到本地 p
func globrunqget(_p_ *p, max int32) *g {if sched.runqsize == 0 {return nil}// 判断 全局队列长度/p 的数量 + 1 == 每个p可以分到的g的个数n := sched.runqsize/gomaxprocs + 1if n > sched.runqsize {// 全局队列只有 1 个,则直接提取一个n = sched.runqsize}// 传参 max 最大获取个数,如果 n > max 则只获取 max 个if max > 0 && n > max {n = max}// 如果获取个数超过了本地队列的一半,需要考虑能不能存的下if n > int32(len(_p_.runq))/2 {n = int32(len(_p_.runq)) / 2}// 将全局队列的长度减去获取到的 g 个数sched.runqsize -= n// 全局队列循环弹出 ggp := sched.runq.pop()n--for ; n > 0; n-- {gp1 := sched.runq.pop()// 并将多余的 g 存储到 p 本地队列中runqput(_p_, gp1, false)}return gp// 本地队列存储全局队列 g 的方法
func runqput(_p_ *p, gp *g, next bool) {// ...
retry:// 获取本地队列头节点,同时对本地队列加锁h := atomic.LoadAcq(&_p_.runqhead) // load-acquire, synchronize with consumers// 获取尾节点t := _p_.runqtail// 如果尾节点减去头节点 小于本地队列长度 == 本地队列未满if t-h < uint32(len(_p_.runq)) {// 直接将 g 插入 队列中_p_.runq[t%uint32(len(_p_.runq))].set(gp)// 将尾节点索引 + 1,并释放队列atomic.StoreRel(&_p_.runqtail, t+1) // store-release, makes the item available for consumptionreturn}// 本地队列满了if runqputslow(_p_, gp, h, t) {return}// the queue is not full, now the put above must succeedgoto retry// 本地队列满了,将获取本地队列的一半放入到全局队列中,帮助本地队列减少压力
func runqputslow(_p_ *p, gp *g, h, t uint32) bool {// 创建本地队列一半 + 1 的数组var batch [len(_p_.runq)/2 + 1]*g// First, grab a batch from local queue.n := t - h// 本地队列现有长度的一半n = n / 2// ...// for 循环放置for i := uint32(0); i < n; i++ {batch[i] = _p_.runq[(h+i)%uint32(len(_p_.runq))].ptr()}// 释放 p 的存储if !atomic.CasRel(&_p_.runqhead, h, h+n) { // cas-release, commits consumereturn false}// 将新获取到的gp也存储全局队列中batch[n] = gp// Link the goroutines.for i := uint32(0); i < n; i++ {// for循环将本地队列提取到的 g 转成链表batch[i].schedlink.set(batch[i+1])}var q gQueue// 设置头尾节点q.head.set(batch[0])q.tail.set(batch[n])// Now put the batch on global queue.lock(&sched.lock)globrunqputbatch(&q, int32(n+1))unlock(&sched.lock)return true
- 尝试从 p 本地队列中获取一个可执行的 goroutine,核心逻辑位于 runqget 方法中:
需要注意,虽然本地队列是属于 p 独有的,但是由于 work-stealing 机制的存在,其他 p 可能会前来执行窃取动作,因此操作仍需加锁.
但是,由于窃取动作发生的频率不会太高,因此当前 p 取得锁的成功率是很高的,因此可以说p 的本地队列是接近于无锁化,但没有达到真正意义的无锁.
if gp, inheritTime := runqget(_p_); gp != nil {return gp, inheritTime, false}func runqget(_p_ *p) (gp *g, inheritTime bool) {// 如果当前 runnext 为非空 则直接返回下一个 runnext 即可if next != 0 && _p_.runnext.cas(next, 0) {return next.ptr(), true}for {// 加锁并获取头尾节点 ==> 虽然本地队列是 p 独有的,但是存在偷 g 的机制,所以还是需要加锁h := atomic.LoadAcq(&_p_.runqhead) // load-acquire, synchronize with other consumerst := _p_.runqtail// 如果头节点等于尾节点,则表示 p 为空if t == h {return nil, false}// g 存在则取头节点并返回,将头节点设置为下一个 并释放锁gp := _p_.runq[h%uint32(len(_p_.runq))].ptr()if atomic.CasRel(&_p_.runqhead, h, h+1) { // cas-release, commits consumereturn gp, false}}
- 倘若本地队列没有可执行的 g,会从全局队列中获取:
if sched.runqsize != 0 {// 加锁lock(&sched.lock)// 获取的首节点,不向 p 中存储节点gp := globrunqget(_p_, 0)// 释放锁unlock(&sched.lock)if gp != nil {return gp, false, false}}
- 倘若本地队列和全局队列都没有 g,则会获取准备就绪的网络协程:
需要注意的是,刚获取网络协程时,g 的状态是处于 waiting 的,因此需要先更新为 runnable 状态.
if netpollinited() && atomic.Load(&netpollWaiters) > 0 && atomic.Load64(&sched.lastpoll) != 0 {if list := netpoll(0); !list.empty() { // non-blockinggp := list.pop()injectglist(&list)// 状态更新casgstatus(gp, _Gwaiting, _Grunnable)return gp, false, false}}
- work-stealing: 从其他 p 中偷取 g.
func stealWork(now int64) (gp *g, inheritTime bool, rnow, pollUntil int64, newWork bool) {pp := getg().m.p.ptr()ranTimer := false// 偷取操作最多只遍历 4 次 p 队列const stealTries = 4for i := 0; i < stealTries; i++ {stealTimersOrRunNextG := i == stealTries-1// 为保证窃取行为的公平性,遍历的起点是随机的for enum := stealOrder.start(fastrand()); !enum.done(); enum.next() {// ...}}return nil, false, now, pollUntil, ranTime// 偷取操作
func runqgrab(_p_ *p, batch *[256]guintptr, batchHead uint32, stealRunNextG bool) uint32 {for {// 因为存在 p 也获取头节点的可能,需要加锁h := atomic.LoadAcq(&_p_.runqhead) // load-acquire, synchronize with other consumerst := atomic.LoadAcq(&_p_.runqtail) // load-acquire, synchronize with the producer// 获取长度的一半n := t - hn = n - n/2// 如果长度为 0 if n == 0 {// 是否是最后一次遍历if stealRunNextG {// Try to steal from _p_.runnext.// 查看是否有下一个要执行的 gif next := _p_.runnext; next != 0 {// 查询 p 是否允许偷取if _p_.status == _Prunning {// 等待一段执行时间if GOOS != "windows" && GOOS != "openbsd" && GOOS != "netbsd" {usleep(3)} else {osyield()}}// 等待期间已经完成执行则退出if !_p_.runnext.cas(next, 0) {continue}// 不然就偷取batch[batchHead%uint32(len(batch))] = nextreturn 1}}return 0}// 偷取一半长度大于自身的一半,退出if n > uint32(len(_p_.runq)/2) { // read inconsistent h and tcontinue}// for循环的获取for i := uint32(0); i < n; i++ {g := _p_.runq[(h+i)%uint32(len(_p_.runq))]batch[(batchHead+i)%uint32(len(batch))] = g}// 释放锁 并 改变头节点if atomic.CasRel(&_p_.runqhead, h, h+n) { // cas-release, commits consumereturn n}}
}
解析执行 g 函数execute
当 g0 为 m 寻找到可执行的 g 之后,接下来就开始执行 g. 这部分内容位于 runtime/proc.go 的 execute 方法中:
func execute(gp *g, inheritTime bool) {// 获取 g_g_ := getg()// 建立 g 和 m 之间的绑定关系_g_.m.curg = gpgp.m = _g_.m// 修改状态信息casgstatus(gp, _Grunnable, _Grunning)gp.waitsince = 0gp.preempt = falsegp.stackguard0 = gp.stack.lo + _StackGuard// 更新 p 的调度次数,为后续61次调度做好准备if !inheritTime {_g_.m.p.ptr().schedtick++}// gogo 将 g0 切换为 g,执行任务gogo(&gp.sched)
主动让渡方法解析
g 执行主动让渡时,会调用 mcall 方法将执行权归还给 g0,并由 g0 调用 gosched_m 方法,位于 runtime/proc.go 文件中:
func Gosched() {// ...// 执行mcall让渡mcall(gosched_m)
}// 压栈执行 goschedImpl
func gosched_m(gp *g) {goschedImpl(gp)
}// 实际让渡流程
func goschedImpl(gp *g) {// status := readgstatus(gp)if status&^_Gscan != _Grunning {dumpgstatus(gp)throw("bad g status")}// 改变状态,从running 更改为 runablecasgstatus(gp, _Grunning, _Grunnable)// 解绑 g 和 mdropg()// 加锁 --> 添加到全局队列中 --> 释放锁lock(&sched.lock)globrunqput(gp)unlock(&sched.lock)// 开启新的一轮调度schedule()// 解绑函数
func dropg() {// 获取 g_g_ := getg()// 解绑操作,g 和 m 分别置空setMNoWB(&_g_.m.curg.m, nil)setGNoWB(&_g_.m.curg, nil)
}
gopark 和 goready
g 需要被动调度时,会调用 mcall 方法切换至 g0,并调用 park_m 方法将 g 置为阻塞态,执行流程位于 runtime/proc.go 的 gopark 方法当中:
func gopark(unlockf func(*g, unsafe.Pointer) bool, lock unsafe.Pointer, reason waitReason, traceEv byte, traceskip int) {// ...mcall(park_m)
}func park_m(gp *g) {_g_ := getg()// 修改状态 running 为 waitingcasgstatus(gp, _Grunning, _Gwaiting)// 解绑dropg()// ...// 新的一轮查找schedule()// 当因被动调度陷入阻塞态的 g 需要被唤醒时,会由其他协程执行 goready 方法将 g 重新置为可执行的状态,
// 方法位于 runtime/proc.go .
func goready(gp *g, traceskip int) {systemstack(func() {ready(gp, traceskip, true)})
}// 被动调度如果需要唤醒,则会其他 g 负责将 g 的状态由 waiting 改为 runnable,
// 然后会将其添加到唤醒者的 p 的本地队列中:
func ready(gp *g, traceskip int, next bool) {// ..._g_ := getg()// ...// 修改状态casgstatus(gp, _Gwaiting, _Grunnable)// 重新加入 p 队列中// 如果队列满了,会连带 g 一起将一半的元素转移到全局队列runqput(_g_.m.p.ptr(), gp, next)// ...
}
goexit0 将 g 置于死亡状态
当 g 执行完成时,会先执行 mcall 方法切换至 g0,然后调用 goexit0 方法,内容为 runtime/proc.go:
// Finishes execution of the current goroutine.
func goexit1() {// ...mcall(goexit0)
}// 实际结束方法
func goexit0(gp *g) {// 获取 g_g_ := getg()_p_ := _g_.m.p.ptr()// 更改状态为 deadcasgstatus(gp, _Grunning, _Gdead)// ...// 解绑gp.m = nil// ...// 解绑dropg()// ...// 开启新一轮调度schedule()
抢占调度 retake
抢占调度的执行者不是 g0,而是一个全局的 monitor g,代码位于 runtime/proc.go 的 retake 方法中:
func retake(now int64) uint32 {n := 0// 加锁lock(&allpLock)// 遍历全局的 p 搜索能抢占的目标for i := 0; i < len(allp); i++ {_p_ := allp[i]// p 还没创建if _p_ == nil {// This can happen if procresize has grown// allp but not yet created new Ps.continue}pd := &_p_.sysmontick// ...// 执行系统调用超过 10 ms// p 本地队列有等待执行的 g// 当前没有空闲的 p 和 m.if s == _Psyscall { // ...if runqempty(_p_) && atomic.Load(&sched.nmspinning)+atomic.Load(&sched.npidle) > 0 && pd.syscallwhen+10*1000*1000 > now {continue}unlock(&allpLock)// 抢占调度的步骤// 将当前 p 的状态更新为 idleif atomic.Cas(&_p_.status, s, _Pidle) {n++_p_.syscalltick++// 然后步入 handoffp 方法中,判断是否需要为 p 寻找接管的 m(因为其原本绑定的 m 正在执行系统调用)handoffp(_p_)}incidlelocked(1)// 抢占调度lock(&allpLock)}}unlock(&allpLock)return uint32(n)
}// 判断是否需要 p 接管 m
func handoffp(_p_ *p) {if !runqempty(_p_) || sched.runqsize != 0 {startm(_p_, false)return}if atomic.Load(&sched.nmspinning)+atomic.Load(&sched.npidle) == 0 && atomic.Cas(&sched.nmspinning, 0, 1) {startm(_p_, true)return}lock(&sched.lock)// ...if sched.runqsize != 0 {unlock(&sched.lock)startm(_p_, false)return}// If this is the last running P and nobody is polling network,// need to wakeup another M to poll network.if sched.npidle == uint32(gomaxprocs-1) && atomic.Load64(&sched.lastpoll) != 0 {unlock(&sched.lock)startm(_p_, false)return}// ...
当以下四个条件满足其一时,则需要为 p 获取新的 m:
- 当前 p 本地队列还有待执行的 g;
- 全局繁忙(没有空闲的 p 和 m,全局 g 队列为空)
- 需要处理网络 socket 读写请求
获取 m 时,会先尝试获取已有的空闲的 m,若不存在,则会创建一个新的 m.
func startm(_p_ *p, spinning bool) {mp := acquirem()lock(&sched.lock)// ...// 获取 mnmp := mget()if nmp == nil {// 创建 mid := mReserveID()unlock(&sched.lock)var fn func()// ...// 绑定 pnewm(fn, _p_, id)// ...return}unlock(&sched.lock)// ...
}
reentersyscall 和 exitsyscall
在 m 需要执行系统调用前,会先执行位于 runtime/proc.go 的 reentersyscall 的方法:
func reentersyscall(pc, sp uintptr) {// 此时执行权同样位于 m 的 g0 手中;_g_ := getg()// ...// 保存当前 g 的执行环境;save(pc, sp)_g_.syscallsp = sp_g_.syscallpc = pc// 将 g 和 p 的状态更新为 syscall;casgstatus(_g_, _Grunning, _Gsyscall)// ...// 解除 p 和 当前 m 之间的绑定,因为 m 即将进入系统调用而导致短暂不可用;pp := _g_.m.p.ptr()pp.m = 0// 将 p 添加到 当前 m 的 oldP 容器当中,后续 m 恢复后,会优先寻找旧的 p 重新建立绑定关系._g_.m.oldp.set(pp)_g_.m.p = 0// 将 g 和 p 的状态更新为 syscall;atomic.Store(&pp.status, _Psyscall)// ...
当 m 完成了内核态的系统调用之后,此时会步入位于 runtime/proc.go 的 exitsyscall 函数中,尝试寻找 p 重新开始运作:
func exitsyscall() {// 方法执行之初,此时的执行权是普通 g._g_ := getg()// ...// 倘若此前设置的 oldp 仍然可用,则重新和 oldP 绑定if exitsyscallfast(oldp) {// ...// 将当前 g 重新置为 running 状态,然后开始执行后续的用户函数;casgstatus(_g_, _Gsyscall, _Grunning)// ...return}// ...// old 绑定失败,则调用 mcall 方法切换到 m 的 g0,并执行 exitsyscall0 方法:mcall(exitsyscall0)// ...
}//
func exitsyscall0(gp *g) {// 将 g 由系统调用状态切换为可运行态,并解绑 g 和 m 的关系casgstatus(gp, _Gsyscall, _Grunnable)dropg()// 加锁 --> 从全局 p 队列获取可用的 plock(&sched.lock)var _p_ *pif schedEnabled(gp) {_p_, _ = pidleget(0)}var locked bool// 如果获取到了,则执行 g:if _p_ == nil {globrunqput(gp)} // 释放锁unlock(&sched.lock)// 如若无 p 可用,则将 g 添加到全局队列,if _p_ != nil {acquirep(_p_)execute(gp, false) // Never returns.}// ...// 当前 m 陷入沉睡. 直到被唤醒后才会继续发起调度.stopm()schedule() // Never returns.
}
这篇关于Golang GMP解读的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!