面试题：Go启动Goroutine的调度策略与性能极致优化

Goroutine调度器工作原理

M:N调度模型
- Go语言采用M:N调度模型，即多个Goroutine（N个）映射到多个操作系统线程（M个）上。这种模型允许在用户态进行高效的调度，避免了内核态调度的高开销。
- 例如，一个应用可能有大量的Goroutine在运行，而操作系统线程数相对较少，通过M:N调度模型可以在有限的线程资源上高效运行众多Goroutine。
调度器组件
- G（Goroutine）：代表一个轻量级的执行单元，每个G包含独立的栈空间、程序计数器以及其他必要的执行状态。
- M（Machine）：对应一个操作系统线程，负责执行G。M需要绑定到P才能运行G。
- P（Processor）：处理器，它包含运行G的资源，如本地G队列等。P的数量默认等于CPU核心数，可以通过runtime.GOMAXPROCS函数调整。P的存在使得M在执行G时可以避免频繁的系统调用获取资源，提高调度效率。
调度流程
- 创建Goroutine：当使用go关键字创建一个Goroutine时，它会被放入到某个P的本地队列中。如果本地队列满了，会被放入全局队列。
- M获取G：M从绑定的P的本地队列获取G来执行。如果本地队列空了，M会尝试从全局队列或者其他P的本地队列窃取G（work - stealing机制）。
- G的暂停与恢复：当一个G进行系统调用（如I/O操作）时，对应的M会阻塞。此时，该G会被从M上分离，放入到某个P的本地队列或者全局队列，M则与P解绑，操作系统可以调度其他任务。当系统调用完成，G会被重新调度到某个M上继续执行。

利用调度器特性进行性能优化

合理设置GOMAXPROCS
- 通过runtime.GOMAXPROCS设置P的数量，通常设置为CPU核心数，可以充分利用CPU资源。例如，在多核服务器上，设置runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU())可以让每个CPU核心都有一个P，从而并行执行多个Goroutine。
控制Goroutine数量
- 避免创建过多的Goroutine，因为每个Goroutine都占用一定的内存（栈空间等）。可以使用sync.WaitGroup和channel来控制Goroutine的并发数量。例如，使用一个有缓冲的channel作为信号量，控制同时运行的Goroutine数量。
```
semaphore := make(chan struct{}, 100)
for i := 0; i < 1000; i++ {
    semaphore <- struct{}{}
    go func() {
        defer func() { <-semaphore }()
        // 具体业务逻辑
    }()
}
```
减少Goroutine切换开销
- 尽量让Goroutine执行较长时间的任务，减少不必要的Goroutine创建和销毁。例如，在处理网络请求时，可以将相关的小任务合并为一个较大的任务在一个Goroutine中执行，避免频繁切换。

高并发网络服务中Goroutine启动方式设计

连接处理
- 对于每个新的网络连接，启动一个Goroutine来处理。例如，在使用net/http包开发HTTP服务时，http.HandleFunc内部为每个请求启动一个Goroutine。但要注意控制并发连接数，防止资源耗尽。
```
http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // 处理请求逻辑
})
log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
```
任务分发
- 可以采用生产者 - 消费者模型。生产者Goroutine将任务放入channel，消费者Goroutine从channel获取任务并处理。根据任务的类型和资源需求，可以创建不同数量的消费者Goroutine。例如，对于CPU密集型任务，可以根据CPU核心数创建适量的消费者Goroutine；对于I/O密集型任务，可以适当增加消费者Goroutine的数量。
```
taskCh := make(chan Task)
numConsumers := runtime.NumCPU()
for i := 0; i < numConsumers; i++ {
    go func() {
        for task := range taskCh {
            // 处理任务
        }
    }()
}
// 生产者向taskCh发送任务
```
基于负载均衡的调度
- 如果服务涉及多个后端资源（如数据库、缓存等），可以根据后端资源的负载情况来调度Goroutine。例如，通过监控后端资源的负载指标（如CPU使用率、连接数等），将任务分配到负载较轻的后端资源对应的Goroutine中处理，以达到整体性能的优化。

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面试题：Go启动Goroutine的调度策略与性能极致优化

知识考点

面试题答案

Goroutine调度器工作原理

利用调度器特性进行性能优化

高并发网络服务中Goroutine启动方式设计