goroutines: 独立执行每个任务,并可能并行执行
channels: 用于 goroutines 之间的通讯、同步
对于下面这样的非并发的程序:
func main() { tasks := getTasks() // 处理每个任务 for _, task := range tasks { process(task) } }
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将其转换为 Go 的并发模式很容易,使用典型的 Task Queue 的模式:
func main() { // 创建带缓冲的 channel ch := make(chan Task, 3) // 运行固定数量的 workers for i := 0; i < numWorkers; i++ { go worker(ch) } // 发送任务到 workers hellaTasks := getTasks() for _, task := range hellaTasks { ch <- task } ... } func worker(ch chan Task) { for { // 接收任务 task := <-ch process(task) } }
- goroutine-safe,多个 goroutine 可以同时访问一个 channel 而不会出现竞争问题
- 可以用于在 goroutine 之间存储和传递值
- 其语义是先入先出(FIFO)
- 可以导致 goroutine 的 block 和 unblock
// 带缓冲的 channel ch := make(chan Task, 3) // 无缓冲的 channel ch := make(chan Tass)
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回顾前面提到的 channel 的特性,特别是前两个。如果忽略内置的 channel,让你设计一个具有 goroutines-safe 并且可以用来存储、传递值的东西,你会怎么做?很多人可能觉得或许可以用一个带锁的队列来做。没错,事实上,channel 内部就是一个带锁的队列。 https://golang.org/src/runtime/chan.go type hchan struct { ... buf unsafe.Pointer // 指向一个环形队列 ... sendx uint // 发送 index recvx uint // 接收 index ... lock mutex // 互斥量 }
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buf 的具体实现很简单,就是一个环形队列的实现。sendx 和 recvx 分别用来记录发送、接收的位置。然后用一个 lock 互斥锁来确保无竞争冒险。
对于每一个 ch := make(chan Task, 3) 这类操作,都会在堆中,分配一个空间,建立并初始化一个 hchan 结构变量,而 ch 则是指向这个 hchan 结构的指针。 因为 ch 本身就是个指针,所以我们才可以在 goroutine 函数调用的时候直接将 ch 传递过去,而不用再 &ch 取指针了,所以所有使用同一个 ch 的 goroutine 都指向了同一个实际的内存空间。 为了方便描述,我们用 G1 表示 main() 函数的 goroutine,而 G2 表示 worker 的 goroutine。 // G1 func main() { ... for _, task := range tasks { ch <- task } ... }
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// G2 func worker(ch chan Task) { for { task :=<-ch process(task) } }
那么 G1 中的 ch <- task0 具体是怎么做的呢? - 获取锁
enqueue(task0) (这里是内存复制 task0)- 释放锁
这一步很简单,接下来看 G2 的 t := <- ch 是如何读取数据的。 - 获取锁
t = dequeue() (同样,这里也是内存复制)- 释放锁
这一步也非常简单。但是我们从这个操作中可以看到,所有 goroutine 中共享的部分只有这个 hchan 的结构体,而所有通讯的数据都是内存复制。这遵循了 Go 并发设计中很核心的一个理念: “Do not communicate by sharing memory;instead, share memory by communicating.” 假设 G2 需要很长时间的处理,在此期间,G1 不断的发送任务: ch <- task1 ch <- task2 ch <- task3
但是当再一次 ch <- task4 的时候,由于 ch 的缓冲只有 3 个,所以没有地方放了,于是 G1 被 block 了,当有人从队列中取走一个 Task 的时候,G1 才会被恢复。这是我们都知道的,不过我们今天关心的不是发生了什么,而是如何做到的? 首先,goroutine 不是操作系统线程,而是用户空间线程。因此 goroutine 是由 Go runtime 来创建并管理的,而不是 OS,所以要比操作系统线程轻量级。 当然,goroutine 最终还是要运行于某个线程中的,控制 goroutine 如何运行于线程中的是 Go runtime 中的 scheduler (调度器)。 Go 的运行时调度器是 M:N 调度模型,既 N 个 goroutine,会运行于 M 个 OS 线程中。换句话说,一个 OS 线程中,可能会运行多个 goroutine。 Go 的 M:N 调度中使用了3个结构: M : OS 线程G : goroutineP : 调度上下文P 拥有一个运行队列,里面是所有可以运行的 goroutine 及其上下文
要想运行一个 goroutine - G ,那么一个线程 M ,就必须持有一个该 goroutine 的上下文 P 。 那么当 ch <- task4 执行的时候,channel 中已经满了,需要pause G1 。这个时候,: G1 会调用运行时的 gopark ,- 然后 Go 的运行时调度器就会接管
- 将
G1 的状态设置为 waiting - 断开
G1 和 M 之间的关系(switch out),因此 G1 脱离 M ,换句话说,M 空闲了,可以安排别的任务了。 - 从
P 的运行队列中,取得一个可运行的 goroutine G - 建立新的
G 和 M 的关系(Switch in),因此 G 就准备好运行了。 - 当调度器返回的时候,新的
G 就开始运行了,而 G1 则不会运行,也就是 block 了。
从上面的流程中可以看到,对于 goroutine 来说,G1 被阻塞了,新的 G 开始运行了;而对于操作系统线程 M 来说,则根本没有被阻塞。 我们知道 OS 线程要比 goroutine 要沉重的多,因此这里尽量避免 OS 线程阻塞,可以提高性能。 前面理解了阻塞,那么接下来理解一下如何恢复运行。不过,在继续了解如何恢复之前,我们需要先进一步理解 hchan 这个结构。因为,当 channel 不在满的时候,调度器是如何知道该让哪个 goroutine 继续运行呢?而且 goroutine 又是如何知道该从哪取数据呢? 在 hchan 中,除了之前提到的内容外,还定义有 sendq 和 recvq 两个队列,分别表示等待发送、接收的 goroutine,及其相关信息。 type hchan struct { ... buf unsafe.Pointer // 指向一个环形队列 ... sendq waitq // 等待发送的队列 recvq waitq // 等待接收的队列 ... lock mutex // 互斥量 }
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其中 waitq 是一个链表结构的队列,每个元素是一个 sudog 的结构,其定义大致为: type sudog struct { g *g // 正在等候的 goroutine elem unsafe.Pointer // 指向需要接收、发送的元素 ... }
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https://golang.org/src/runtime/runtime2.go?h=sudog#L270 所以在之前的阻塞 G1 的过程中,实际上: G1 会给自己创建一个 sudog 的变量- 然后追加到
sendq 的等候队列中,方便将来的 receiver 来使用这些信息恢复 G1 。
这些都是发生在调用调度器之前。 那么现在开始看一下如何恢复。 当 G2 调用 t := <- ch 的时候,channel 的状态是,缓冲是满的,而且还有一个 G1 在等候发送队列里,然后 G2 执行下面的操作: G2 先执行 dequeue() 从缓冲队列中取得 task1 给 t G2 从 sendq 中弹出一个等候发送的 sudog - 将弹出的
sudog 中的 elem 的值 enqueue() 到 buf 中 - 将弹出的
sudog 中的 goroutine,也就是 G1 ,状态从 waiting 改为 runnable - 然后,
G2 需要通知调度器 G1 已经可以进行调度了,因此调用 goready(G1) 。 - 调度器将
G1 的状态改为 runnable - 调度器将
G1 压入 P 的运行队列,因此在将来的某个时刻调度的时候,G1 就会开始恢复运行。 - 返回到 G2
注意,这里是由 G2 来负责将 G1 的 elem 压入 buf 的,这是一个优化。这样将来 G1 恢复运行后,就不必再次获取锁、enqueue() 、释放锁了。这样就避免了多次锁的开销。 更酷的地方是接收方先阻塞的流程。 如果 G2 先执行了 t := <- ch ,此时 buf 是空的,因此 G2 会被阻塞,他的流程是这样: G2 给自己创建一个 sudog 结构变量。其中 g 是自己,也就是 G2 ,而 elem 则指向 t - 将这个
sudog 变量压入 recvq 等候接收队列 G2 需要告诉 goroutine,自己需要 pause 了,于是调用 gopark(G2) - 和之前一样,调度器将其
G2 的状态改为 waiting - 断开
G2 和 M 的关系 - 从
P 的运行队列中取出一个 goroutine - 建立新的 goroutine 和
M 的关系 - 返回,开始继续运行新的
goroutine
这些应该已经不陌生了,那么当 G1 开始发送数据的时候,流程是什么样子的呢? G1 可以将 enqueue(task) ,然后调用 goready(G2) 。不过,我们可以更聪明一些。
我们根据 hchan 结构的状态,已经知道 task 进入 buf 后,G2 恢复运行后,会读取其值,复制到 t 中。那么 G1 可以根本不走 buf ,G1 可以直接把数据给 G2 。 Goroutine 通常都有自己的栈,互相之间不会访问对方的栈内数据,除了 channel。这里,由于我们已经知道了 t 的地址(通过 elem 指针),而且由于 G2 不在运行,所以我们可以很安全的直接赋值。当 G2 恢复运行的时候,既不需要再次获取锁,也不需要对 buf 进行操作。从而节约了内存复制、以及锁操作的开销。 goroutine-safe 存储、传递值,FIFO 导致 goroutine 的阻塞和恢复 hchan 中的 sendq 和recvq ,也就是 sudog 结构的链表队列- 调用运行时调度器 (
gopark() , goready() ) 无缓冲的 channel 行为就和前面说的直接发送的例子一样: - 接收方阻塞 → 发送方直接写入接收方的栈
- 发送方阻塞 → 接受法直接从发送方的
sudog 中读取 https://golang.org/src/runtime/select.go - 先把所有需要操作的 channel 上锁
- 给自己创建一个
sudog ,然后添加到所有 channel 的 sendq 或recvq (取决于是发送还是接收) - 把所有的 channel 解锁,然后 pause 当前调用
select 的 goroutine(gopark() ) - 然后当有任意一个 channel 可用时,
select 的这个 goroutine 就会被调度执行。 - resuming mirrors the pause sequence
更倾向于带锁的队列,而不是无锁的实现。 “性能提升不是凭空而来的,是随着复杂度增加而增加的。” - dvyokov
后者虽然性能可能会更好,但是这个优势,并不一定能够战胜随之而来的实现代码的复杂度所带来的劣势。 - 调用 Go 运行时调度器,这样可以保持 OS 线程不被阻塞
跨 goroutine 的栈读、写。 - 可以让 goroutine 醒来后不必获取锁
- 可以避免一些内存复制
当然,任何优势都会有其代价。这里的代价是实现的复杂度,所以这里有更复杂的内存管理机制、垃圾回收以及栈收缩机制。 在这里性能的提高优势,要比复杂度的提高带来的劣势要大。 所以在 channel 实现的各种代码中,我们都可以见到这种 simplicity vs performance 的权衡后的结果。
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