面试题：Go函数底层性能优化之专家难度

Question

从Go函数的调度机制出发，阐述如何在多核CPU环境下，通过优化函数的执行逻辑和资源分配，提升整个应用程序的性能。请详细说明涉及到的调度原理、性能瓶颈分析以及优化措施。

Answer 1

调度原理

1. M:N 调度模型：Go 语言采用 M:N 调度模型，即 M 个操作系统线程（M）对应 N 个 goroutine（N）。每个 M 被称为一个 machine，N 个 goroutine 被调度到这些 M 上执行。
2. Goroutine 调度器：包含全局运行队列（GRQ）、本地运行队列（LRQ）和调度器（Scheduler）。新创建的 goroutine 会优先进入 GRQ，当某个 P（processor，逻辑处理器，数量一般与 CPU 核心数相关）空闲时，会尝试从 GRQ 或其他 P 的 LRQ 窃取 goroutine 来执行。

性能瓶颈分析

1. 全局运行队列竞争：当大量 goroutine 涌入 GRQ 时，多个 P 同时访问 GRQ 会产生竞争，导致调度效率降低。
2. 本地运行队列不均衡：如果某些 P 的 LRQ 任务过多，而其他 P 空闲，会造成 CPU 资源利用不均衡。
3. 系统调用阻塞：当 goroutine 执行系统调用时，对应的 M 会阻塞，此时 P 会调度其他 goroutine 到空闲的 M 上执行，但如果系统调用频繁，会影响整体性能。

优化措施

1. 减少全局运行队列依赖：
   • 合理分配任务：尽量在创建 goroutine 时，将其分配到特定的 P 对应的 LRQ 中，避免全部进入 GRQ。例如，可以使用 runtime.LockOSThread 函数将 goroutine 与特定的操作系统线程绑定，这样 goroutine 就会在该线程对应的 P 上执行。
2. 负载均衡：
   • 动态调整任务：通过监控每个 P 的 LRQ 任务数量，当发现不均衡时，及时进行任务迁移。Go 调度器本身有一定的任务窃取机制，可进一步优化以提高效率。
   • 使用工作池模式：可以创建一个工作池，将任务分发给工作池中的 goroutine，确保每个 goroutine 任务量相对均衡。
3. 优化系统调用：
   • 非阻塞系统调用：对于支持非阻塞的系统调用，尽量使用非阻塞方式。例如，在网络 I/O 中，使用 net.Conn 的非阻塞操作。
   • 异步处理：将系统调用放在单独的 goroutine 中执行，使用 channel 来传递结果，避免阻塞主线程的 goroutine。
4. 调整 GOMAXPROCS：
   • 设置合适的值：GOMAXPROCS 决定了同时运行的最大 P 的数量，一般设置为 CPU 核心数，可通过 runtime.GOMAXPROCS 函数进行设置。如果设置过小，无法充分利用多核 CPU；设置过大，会增加调度开销。