面试题答案
一键面试Go语言中goroutine的调度机制
- M:N调度模型
- 在传统的线程模型中，有1:1（一个用户线程对应一个内核线程）和N:1（多个用户线程映射到一个内核线程）的调度模型。而Go语言采用的M:N调度模型，是将多个用户级线程（goroutine）映射到多个内核线程（M）上。这意味着，多个goroutine可以在多个内核线程上并发执行，避免了N:1模型中单个内核线程阻塞导致所有用户线程阻塞的问题，同时也减少了1:1模型中线程切换带来的巨大开销。
- GPM（Goroutine - Processor - Machine）架构
- G（Goroutine）：是Go语言中的轻量级线程，由Go运行时（runtime）管理。它包含了执行的栈空间、程序计数器以及一些与调度相关的信息。与操作系统线程相比，创建和销毁goroutine的开销极小。
- P（Processor）：Processor是Go运行时调度器的核心组件。它负责管理一个本地的goroutine队列，并在M（Machine）上执行这些goroutine。每个P都持有一个本地的runqueue，当一个goroutine被创建或者从系统调用返回时，它会被放入P的本地runqueue中。P还维护了一些与调度相关的状态，例如当前正在执行的goroutine等。
- M（Machine）：代表操作系统线程。每个M需要绑定一个P才能执行goroutine。M从P的本地runqueue或者全局runqueue中获取goroutine来执行。当M执行一个goroutine遇到系统调用时，M会与P分离，P会继续执行其他goroutine，而M等待系统调用完成后重新绑定一个P继续执行。
调度机制对goroutine高效创建与管理的影响
- 高效创建
- 由于goroutine是轻量级的，创建开销小，调度器能够快速创建大量的goroutine。GPM架构使得创建的goroutine能够迅速被分配到P的本地runqueue中，等待M执行，无需复杂的内核级资源分配。
- 高并发场景下的合理运行
- 负载均衡：调度器通过P的本地runqueue和全局runqueue实现负载均衡。当一个P的本地runqueue为空时，它会尝试从其他P的本地runqueue中窃取一半的goroutine，从而保证所有的M都有工作可做。
- 避免阻塞：M:N调度模型和GPM架构使得一个goroutine的阻塞（如系统调用）不会影响其他goroutine的执行。例如，当一个M执行的goroutine进行网络I/O操作时，该M会与P分离，P继续执行其他goroutine，直到网络I/O完成，M重新绑定P继续执行该goroutine。
- 资源有效利用
- 减少线程切换开销：相比于1:1模型，M:N调度模型减少了线程切换的频率。因为多个goroutine可以复用少量的M，而不是每个goroutine都对应一个内核线程，减少了上下文切换的开销。
- 合理利用多核资源：Go调度器会将P均匀分配到多个M上，充分利用多核CPU的计算能力，提高系统整体的并发性能。
实际项目经验中的理解与优化策略
- 理解
- 在实际的高并发网络编程项目中，GPM调度机制确实极大地提高了系统的并发处理能力。例如，在一个实时数据采集系统中，需要同时处理成千上万的传感器数据采集任务，每个任务使用一个goroutine来处理。GPM调度器能够高效地管理这些goroutine，使得系统能够稳定运行，不会因为某个采集任务的阻塞（如网络波动导致数据传输延迟）而影响其他任务的执行。
- 优化策略
- 调优P的数量：根据服务器的CPU核心数合理调整P的数量。可以通过
runtime.GOMAXPROCS()函数来设置P的数量，一般设置为CPU核心数，以充分利用多核资源。 - 减少系统调用开销：尽量减少在goroutine中进行不必要的系统调用。因为系统调用会导致M与P分离，增加调度开销。可以通过优化算法，将一些计算密集型的操作放在goroutine内部完成，减少与操作系统的交互。
- 合理分配资源：避免在单个goroutine中占用过多的资源（如内存），以免影响其他goroutine的执行。对于资源占用较大的任务，可以考虑将其拆分成多个较小的任务，使用多个goroutine并行处理。
- 调优P的数量：根据服务器的CPU核心数合理调整P的数量。可以通过