面试题：Go调度器的Goroutine调度策略及性能优化

Goroutine调度策略

M:N调度模型原理
- 概念解释：在Go的调度器中，M:N调度模型指的是N个用户级线程（Goroutine，即G）映射到M个内核级线程（M）上。这里的用户级线程是由Go运行时管理的轻量级线程，而内核级线程是操作系统内核管理的线程。
- 调度过程：
  - Goroutine创建：当一个Go程序创建一个新的Goroutine时，它被放入一个全局的Goroutine队列或者本地的Goroutine队列（每个M都有一个本地队列）。
  - M与P：M（内核线程）需要关联一个P（Processor，处理器资源，包含本地Goroutine队列等）才能运行Goroutine。P的数量决定了同一时间可以并发执行的Goroutine数量，默认情况下P的数量等于CPU核心数。
  - 调度执行：M从关联的P的本地队列中获取Goroutine来执行。如果本地队列空了，M会尝试从全局Goroutine队列中偷取一部分Goroutine到本地队列执行，或者从其他P的本地队列中偷取（work - stealing机制）。当一个Goroutine执行系统调用等阻塞操作时，M会阻塞，但P会被释放，以便其他M可以关联该P继续执行其他Goroutine。

高并发场景下提升性能的方法

调整调度器相关参数
- 调整GOMAXPROCS：
  - 作用：GOMAXPROCS环境变量或函数用于设置可以同时执行的最大CPU核数，即P的数量。通过合理设置GOMAXPROCS，可以充分利用多核CPU的性能。
  - 示例：在一个CPU密集型的高并发程序中，如果服务器是8核CPU，默认情况下GOMAXPROCS会设置为8。但如果程序中有大量I/O操作，可能适当增加GOMAXPROCS的值（比如设置为16），这样在一些Goroutine进行I/O等待时，其他M可以关联更多的P执行其他Goroutine，从而提升整体性能。代码示例如下：

package main

import (
    "fmt"
    "runtime"
)

func main() {
    runtime.GOMAXPROCS(16)
    // 这里编写高并发代码
}

优化代码结构
- 减少锁争用：
  - 问题：在高并发场景下，锁的争用会严重影响性能。例如多个Goroutine频繁地访问共享资源并使用互斥锁进行保护，会导致大量Goroutine等待锁，从而降低并发效率。
  - 优化方法：可以通过将共享资源按一定规则拆分，每个Goroutine只访问自己对应的部分，减少锁的粒度。比如在一个统计网站访问量的系统中，如果使用一个全局变量和一个互斥锁来统计总访问量，高并发下锁争用会很严重。可以将统计按时间段或IP段等维度拆分，每个Goroutine只负责更新自己对应部分的统计数据，最后再汇总。示例代码如下：

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

type Counter struct {
    counts map[string]int
    mu     sync.Mutex
}

func (c *Counter) Increment(key string) {
    c.mu.Lock()
    c.counts[key]++
    c.mu.Unlock()
}

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    counter := Counter{counts: make(map[string]int)}
    for i := 0; i < 1000; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(id int) {
            defer wg.Done()
            key := fmt.Sprintf("key-%d", id%10)
            counter.Increment(key)
        }(i)
    }
    wg.Wait()
    fmt.Println(counter.counts)
}

使用无锁数据结构：
- 优势：在某些场景下，使用无锁数据结构（如Go标准库中的sync.Map）可以避免锁争用，提升性能。sync.Map适合高并发读写场景，它内部采用了一种更复杂的结构来避免锁的使用。
- 示例：在一个高并发的缓存系统中，如果使用普通的map加互斥锁来实现缓存，会有锁争用问题。使用sync.Map则可以提升性能。示例代码如下：

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    var cache sync.Map
    for i := 0; i < 1000; i++ {
        wg.Add(1)
        go func(id int) {
            defer wg.Done()
            cache.Store(id, id*2)
        }(i)
    }
    wg.Wait()
    cache.Range(func(key, value interface{}) bool {
        fmt.Printf("Key: %d, Value: %d\n", key, value)
        return true
    })
}

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