聊一聊操作系统线程调度与Go协程

r囧r小猫 2023-07-01 14:57 42阅读 0赞

### 前言 ###

我们计算机上面跑的每个任务，都是操作系统层面的资源分配，从启动进程到创建线程，在核数固定的情况下，多线程并发地执行。**Go协程**是一个比系统线程更细粒度的资源，轻量级和易切换。  
这几天看了一些相关的文章，这次尝试从操作系统到Go协程，简单聊聊它们是如何关联上的以及我个人的理解。

### 基本概念 ###

#### 操作系统(OS) ####

操作系统负责着底层硬件的调度，它分配CPU，内存，磁盘的资源，并且替我们分配不同线程在不同CPU核的执行，保证各个程序如预期的指令进行执行。我们提交的每个程序，最终都会转换成一系列给操作系统识别的指令。

#### 线程(Thread) ####

上述经过转换的一系列指令，操作系统会通过线程来帮我们执行，本质上线程是`a path of execution`，一段可执行的程序路径。  
线程有下面三个状态：

*  **运行中**：正在执行任务，理想状态是所有线程都处于这个状态。
 *  **就绪**：可以随时加入运行，从就绪到运行的状态切换，叫做**上下文切换**，它需要一定的代价。
 *  **等待就绪**：需要等待资源分配或者IO(网络/设备)阻塞中，需要经过就绪才能运行，这是在用户角度最不想看到的，它成为了程序大部分的性能瓶颈。

#### 系统调度器 ####

调度器肩负着巨大的使命，主要在于调度CPU与线程关系，保证不会有CPU闲下来，想象一下CPU就是仓鼠笼子里面的仓鼠，调度器一旦发现有仓鼠(**CPU**)在打瞌睡，就推动它们到轮子(**线程**)上跑，一刻也不能停。毕竟CPU的运算能力是很强悍的，一毫秒的空闲都是巨大的浪费。  
往细处说，仓鼠只有4只(四核)，哪个轮子(线程)优先跑，取决于轮子(线程)的优先级。调度器肩负着运筹帷幄的使命，既要减少催促仓鼠跑动的延迟，同时还要保证不能有任务一直得不到执行，线程如果一直得不到仓鼠处理被称作“**饥饿现象**”。

#### 任务类型 ####

不同的任务对系统资源有不同的要求

*  **I/O频繁切换**：  
    未雨绸缪，**IO**指的是Input/Output，输入输出等待。这种等待资源**输入/输出**的job，主要瓶颈在资源是否分配到位，比如系统调用/文件IO等，其线程切换的时间远远小于IO设备/网络延迟，主要短板在于等待I/O，而不是线程上下文切换，因此可以分配较多线程，在“粮草”还没送到的这段时间，执行作战前的准备。
 *  **计算密集型**：  
    这种任务主要耗CPU，比如用一个线程计算圆周率π的第N位。如果分配大量的线程给它，系统既要保证各个线程对计算状态的共享，先不考虑会发生脏读/脏写操作，还需要频繁进行线程切换，这会造成大量时间浪费，线程每次重新唤醒都要在**程序计数器**(PC)寻找下一个执行指令的位置，在核数固定的情况下，分配过多线程会有事倍功半的效果。
    
    > If your program is focused on CPU-Bound work, then context switches are going to be a performance nightmare. Since the Thead always has work to do, the context switch is stopping that work from progressing.
    
    当然也有例外的情况，比如**Map-Reduce**，指的是先拆分后聚合。当你的计算任务可以拆分成很多模块，在各个模块不同执行顺序不会影响最终结果的情况下，尝试“逐个击破”，最终再汇聚的情况，如果能合理分配任务，多线程肯定是优于单线程的。

后面尝试通过列举几个**Go**的简单程序，通过单/多协程处理，比对两者在不同情景的性能差异情况。

##### Map-Reduce： #####

这个例子比较简单，我们目标是累加一个等差数列

var PIXEL_ARRAY []int
    //初始化一个等差数列，后面尝试将等差数列传到单协程/多协程函数进行累加
    func init()  { 
    	for i := 1; i <= 100000; i++ { 
    		PIXEL_ARRAY = append(PIXEL_ARRAY, i)
    	}
    }

后面我们用单协程/多协程版本，区分开两个实现方式

//单协程暴力版本
    func SumWithSingle(arr []int) int32 { 
    	var sum int32
    	//遍历累加，相当暴力！
    	for i := 0; i < len(arr); i++ { 
    		sum += int32(arr[i])
    	}
    	return sum
    }
    
    //多协程版本，每个协程均等计算自己分配的切片区间， gNum是起多少个协程并发处理
    func SumWithMulti(arr []int, gNum int) int32 { 
    	var wg sync.WaitGroup
    	//用于等待gNum个协程执行完
    	wg.Add(gNum)
    
    	var sum int32
    	//各个任务的平均长度
    	div := len(arr) / gNum
    	
    	//注意切割长度需要向上取整，此处非本demo侧重点，为了简单化一律使用整除切开原数组.
    	//div := int(math.Ceil(float64(float64(len(arr)) / float64(gNum))))
    	
    	for i := 0; i < gNum; i++ { 
    		Left := i * div
    		Right := Left + div
    		if i == gNum { 
    			Right = len(arr)
    		}
    		go func() { 
    		    //每个协程独立的汇总
    			ps := 0
    			for _, value := range arr[Left:Right] { 
    				ps += value
    			}
    			//处理完累积到全局变量，由于仅有累加操作,可以用原子加实现互斥, 这里无需加锁.
    			atomic.AddInt32(&sum, int32(ps))
    			wg.Done()
    		}()
    	}
    
    	//等待各个子协程计算完毕
    	wg.Wait()
    	return sum
    }

#### 性能分析 ####

下面尝试用BenchMark分析性能，输出如下：

import "testing"
    
    var PIXEL_ARRAY []int
    
    func init()  { 
    	for i := 1; i <= 100000; i++ { 
    		PIXEL_ARRAY = append(PIXEL_ARRAY, i)
    	}
    }
    
    func BenchmarkSumWithSingle(b *testing.B) { 
    	for i := 0; i < b.N; i++ { 
    		SumWithSingle(PIXEL_ARRAY)
    	}
    }
    
    func BenchmarkSumWithMulti(b *testing.B) { 
    	for i := 0; i < b.N; i++ { 
    		SumWithMulti(PIXEL_ARRAY, 10)
    	}
    }

**结果示例：**  
在4核电脑上，启动10个协程去并发处理，针对这个例子多协程是优于单协程的，符合预期。

$ GOGC=off go test -run none -bench . -benchtime 3s
    goos: windows
    goarch: amd64
    pkg: HelloGo/basic/Multi
    BenchmarkSumWithSingle-4           50000             63583 ns/op
    BenchmarkSumWithMulti-4           100000             39216 ns/op
    PASS
    ok      HelloGo/basic/Multi     8.623s

在操作系统层面，每个线程的执行先后顺序是无法保证的。Go中，协程也是如此。拿上个例子来说，**Map-Reduce**的**Map**操作是切开等差数列，分配到任务的不同**Go协程**执行时间是不确定的，有可能`1+2+3+...`, 也有可能是`21+22+23+...`

如果程序要控制相应线程执行的顺序，需要在操作系统的上一层，比如编程语言中加入调度指令，如++原子操作，同步锁，互斥量++，程序的性能也和锁的粒度有关系，这个相关知识可以作为以后拓展。

**Go调度器**的实现是基于操作系统调度这些理念实现的，后面我们尝试往更高层(用户态)走，以**Go**协程是如何被调度的角度来分析。

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### Go Scheduler ###

众所周知，Go调度器有下面几个主要的组件：

*  M: 工作线程, 由P创建，关联上**OS线程**，可以理解为M就是**OS线程**
 *  P: 上下文，处理代码的所需资源, 创建数量与CPU核数相关，每个P会分配一个**OS线程**(M)
 *  G: 当前go协程，如果关联上**OS线程**(M)，代表即将或者正在执行的**go**代码。**G**可以在两个队列中找到它们，本地/全局队列，我们后面再细谈。

> At any time, M goroutines need to be scheduled on N OS threads that runs on at most GOMAXPROCS numbers of processors.

#### P，逻辑CPU ####

**GO**的P和你的CPU核心数量有关，注意这里并不是真正CPU数量，是++逻辑CPU数量++。查看任务管理器，在4核CPU的情况下，假如说你的机器具备超线程(i7处理器)，每个物理核有两个线程，那么意味着在Go程序里逻辑上有8个可用的处理器，**逻辑CPU**数量应该是8。即上面所提到的**P**。  
我当前机器是(i5处理器)，每个核一个线程，所以下面输出的逻辑CPU(**P**)数量是4，**这代表当启动多个线程的时候，我的机器最多可以支持并行4个系统线程，多出来的线程就是并发了。**  
可以通过在你的机器执行下列Go代码，看下逻辑**P**的数量，

package main
    
    import (
    	"fmt"
    	"runtime"
    )
    
    func main() { 
        // NumCPU returns the number of logical
        // CPUs usable by the current process.
        //我的机器输出 4
        fmt.Println(runtime.NumCPU())
    }

每一个**P**会分配一个系统线程**M**，相当于说在这个机器的Go程序中，我有4个**系统线程**可以用来执行我的任务，每个都独立与其中一个核，**P**挂钩。

M个**Go协程**会分配在N个**系统线程**上，每个要运行的G都必须关联上**P**(逻辑CPU)，程序可以干涉`GOMAXPROCS`的数量，以控制最多有多少个**P**可以使用。

下面用图示可能会更加直观：  
![Go全局与本地协程队列][Go]

在**Go**中，每个上下文**P**会分配一个本地的协程队列(**LRQ**)，叫做**Local Run Queue ，一个M**必须关联所需的资源**P**才能运行相应的**G**队列，正如操作系统层面上每个**线程**队列需要分配关联上**CPU**才能得到执行，类比前面的栗子，轮子(**M**)需要仓鼠(**P**)去带动，才能执行(跑**G**协程任务)。

如下图所示：  
![P-M-G][]  
**P1，P2**是相对固定的，**M**和**G**是可以随调度器分配选择的。

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#### Go协程的切换 ####

理解完上面的一些概念之后，现在我们看下**Go**是如何对协程进行切换，文章前面提到，假如线程创建过多，由于系统调度的不确定性，线程得不到执行，可能会长期处于饥饿。同理**Go**协程也会有“靠边停车”的现象，所以**Go调度器**需要一些的条件来触发协程切换，避免停完车就不再启动了，具体的切换本质上就是**Go调度器**对**P-M-G**三者之间的断开与重连。

下列情景可能会让调度器对执行上下文，即go协程的切换做出决定：

*  go关键字，创建新的协程
 *  垃圾回收
 *  系统调用
 *  同步/互斥/`Gosched()`等操作

#### 程序示例： ####

下面展示一个简单而且比较常见的例子，我们通过限制逻辑CPU的个数，尝试干涉Go调度器。

func main() { 
    
        //设置最多一个P可以关联上
    	runtime.GOMAXPROCS(1)
    	go func() { 
    		for { 
    			//保持空转,如果没有其他函数调用,在单个处理器下该协程不会切换
    			;
    		}
    	}()
    
    	//尝试切换协程
    	runtime.Gosched()
    	println("main done.")
    }

我们通过`runtime.GOMAXPROCS(1)`设置本次运行的逻辑CPU个数，代表可用的P只有1，意味着最多只能同时分配给一个协程去执行。如果执行这个程序，由于主协程执行了让步**Gosched()**，获得运行权的的Go协程会得到执行，由于该协程在死循环一直执行空语句，导致程序不会有任何输出，而且主协程得不到运行权，所以这个程序永远不会退出。

题外话：注意这里区别于上面的`runtime.NumCPU(int)`方法，`NumCPU()`是在启动时候直接调用系统方法，所以和经过**GOMAXPROCS**的设置之后，并不会改变`NumCPU()`原有的返回值，`GOMAXPROCS`仅是对本次运行时**P**数量进行限制。

### 协程偷窃 ###

从Go调度器角度看，执行的协程任务有点快有的慢，既然我的职责是不能让CPU空闲，那当我有空的时候，我肯定要从别人那里偷一些任务来跑。  
![协程任务偷取\#created by Renee French][created by Renee French]  
是的，是明目张胆的偷！我觉得这张图很贴切，所以我把这张图也偷来了哈哈哈。  
原文参考[：Go: Work-Stealing in Go Scheduler][Go_ Work-Stealing in Go Scheduler] (可能需要科学上网)

前面提到两个队列，全局/本地队列：

*  本地队列：指的是当前上下文**P**关联上的Go协程队列(**LRQ**)，本地队列，在go1.13版本每个本地协程队列的最大值是256，超过256就会放到全局队列里面去。本地队列是可以被其他**P**偷走的，在某些情况下，当有**P**发现本地的**G**队列空了，就会去偷其他**P**的本地队列，每次会从其它**P**的本地队列里面偷走一半的**G**。
 *  全局队列：在其他情况，当有空闲**P**发现其他**P**的本地队列没有**G**可以偷的情况下，会尝试获取全局队列的**G**去执行。

runtime.schedule() {
        // only 1/61 of the time, check the global runnable queue for a G.
        // if not found, check the local queue.
        // if not found,
        //     try to steal from other Ps.
        //     if not, check the global runnable queue.
        //     if not found, poll network.
    }

上面的注释表明了偷窃各个部分的优先级，只有1/61的时间会去检查全局队列。  
**优先级：本地队列 > 其他P的队列 > 全局队列**

根据这张我从别处偷来的这张图，此时**P2**的本地队列已经是空的，所以这个时候**P2**即将要从**P1**偷走3个**G**  
![Steal from rakyll.png][]

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### 总结 ###

Go调度的思想是基于上述系统调度实现的，归根结底Go中的协程切换是**P-M-G**三者之间的断开与重连。所以G协程在当前线程M的切换，就像从系统角度看，线程在CPU上面的切换。

> Your workload is naturally stopped and this allows a different Goroutine to leverage the same OS/hardware thread efficiently instead of letting the OS/hardware thread sit idle.

**因为Go协程比线程粒度更小，更加轻量级，所以Go协程切换会比OS直接切换线程代价更小。**

到这里只是浅尝辄止的梳理Go调度的情况，大家如果有兴趣深入挖掘的话可以参考郝林老师的《Go并发编程实战》，或者直接看源码，相关的Go调度策略可以在`src/runtime/proc.go`找到。

### 参考链接 ###

**Scheduling In Go : Part II - Go Scheduler**  
Ardanlabs素质三连：  
https://www.ardanlabs.com/blog/2018/08/scheduling-in-go-part2.html  
**dotGo 2017 - JBD - Go’s work stealing scheduler**  
https://www.youtube.com/watch?v=Yx6FBsGNOp4  
**Go: Goroutine and Preemption**  
https://medium.com/a-journey-with-go/go-goroutine-and-preemption-d6bc2aa2f4b7  
**Go’s work-stealing scheduler**  
https://rakyll.org/scheduler/

[Go]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200123013332514.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RoNjI2OTk1NjE3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[P-M-G]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200123013427923.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RoNjI2OTk1NjE3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[created by Renee French]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200123013529138.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RoNjI2OTk1NjE3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[Go_ Work-Stealing in Go Scheduler]: https://medium.com/a-journey-with-go/go-work-stealing-in-go-scheduler-d439231be64d
[Steal from rakyll.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200123013620474.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RoNjI2OTk1NjE3,size_16,color_FFFFFF,t_70