面试题答案
一键面试Go语言Goroutine调度器工作原理
- M:N调度模型：Go语言的Goroutine调度器采用M:N调度模型，即多个Goroutine（用户态线程）映射到多个操作系统线程（内核态线程）上。这种模型使得Go在用户态进行轻量级线程的调度，减少了内核态调度的开销。
- G-M-P架构：
- G（Goroutine）：代表一个轻量级的执行单元，包含了执行的代码、栈以及一些状态信息。每个G都有自己独立的栈空间，栈大小可动态增长和收缩。
- M（Machine）：对应一个操作系统线程，负责执行G。M在运行时会从调度器的全局队列或者P的本地队列中获取G来执行。
- P（Processor）：处理器，它维护一个本地G队列，并负责调度这些G到M上执行。P还管理着运行时的一些资源，如内存缓存等。P的数量一般与CPU核心数相关，默认情况下为CPU核心数。
- 调度流程：
- 当一个G创建时，它会被放入到P的本地队列中。如果本地队列已满，G会被放入到全局队列。
- M在执行完当前G后，会优先从P的本地队列中获取下一个G执行。如果本地队列为空，M会尝试从全局队列中获取一批G到本地队列，或者从其他P的本地队列中窃取一半的G（工作窃取算法）。
- 当一个G发生阻塞（如进行系统调用等）时，对应的M会将该G与自己分离，然后M尝试去执行其他G，或者将自己休眠等待其他工作。
调度策略提升性能的方式
- 减少上下文切换开销：由于Goroutine是用户态线程，上下文切换只涉及用户态栈和寄存器的操作，比内核态线程上下文切换开销小得多。而且，Go调度器在调度时，会尽量复用已经存在的M，减少M的创建和销毁。
- 工作窃取算法：通过工作窃取算法，当某个P的本地队列空闲时，对应的M可以从其他繁忙的P的本地队列中窃取G来执行，从而充分利用CPU资源，避免出现某个CPU核心闲置而其他核心繁忙的情况。
- 基于协作式调度：Goroutine采用协作式调度，即G在执行过程中主动让出CPU（如通过runtime.Gosched()函数或者进行I/O操作等），这种方式避免了抢占式调度带来的额外开销，并且使得调度更加高效和公平。
与传统线程调度对比的优势
- 轻量级：Goroutine的创建和销毁开销非常小，每个Goroutine只需要很小的栈空间（初始时只有2KB左右），相比传统线程（通常栈大小为几MB），可以创建更多的并发执行单元。
- 高效调度：如上述减少上下文切换开销、工作窃取算法等优势，使得Go在高并发场景下能够更高效地利用CPU资源，而传统线程调度由于内核态调度开销大，在高并发时性能会显著下降。
- 资源管理：Go调度器的P可以管理本地资源，如内存缓存等，减少了全局资源竞争，提高了资源利用效率。而传统线程在资源管理方面相对复杂，容易出现资源竞争和死锁等问题。
极端高并发场景下的挑战及优化思路
- 挑战：
- 内存压力：大量的Goroutine创建会导致内存使用量急剧上升，尤其是栈空间的占用。如果内存管理不当，可能会导致内存溢出。
- 调度延迟：在极端高并发下，全局队列和本地队列中的Goroutine数量过多，调度器在选择执行G时可能会出现延迟，影响整体性能。
- 锁竞争：虽然Go语言提倡通过通信共享内存而不是共享内存加锁，但在某些情况下仍然需要使用锁。高并发时，锁竞争可能会成为性能瓶颈。
- 优化思路：
- 内存优化：
- 合理设置栈大小：根据业务需求，通过runtime/debug包的SetMaxStack函数来动态调整Goroutine栈的最大大小，避免不必要的内存浪费。
- 内存池使用：对于频繁创建和销毁的对象，可以使用sync.Pool等内存池技术，减少内存分配和垃圾回收的压力。
- 调度优化：
- 调整P的数量：根据实际的硬件资源和业务负载，动态调整P的数量。可以通过runtime.GOMAXPROCS函数来设置P的数量，使调度器能更好地利用CPU资源。
- 优化队列管理：对全局队列和本地队列的管理算法进行优化，如采用更高效的数据结构来存储和获取Goroutine，减少调度延迟。
- 锁优化：
- 减少锁的粒度：将大的锁操作分解为多个小的锁操作，降低锁竞争的范围。
- 使用无锁数据结构：在合适的场景下，使用原子操作或者无锁数据结构（如sync/atomic包、sync.Map等），避免锁带来的性能开销。
- 内存优化：