go语言开启协程关键字,go 协程通信

channel使用

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channel是Go语言的一个标志性特性，为go协程之间的数据交互提供一种非常强大的方式，而不需要使用锁机制。

本文将讨论channel的两个重要属性，一个是控制协程间数据发送和接收，以及对channel本身控制。

首先讨论下关闭的channel特性。一旦channel被关闭之后，就不能再继续发送数据给该channel，但是还是可以继续接收channel中的数据。如下所示：

output:

上述例子显示即使ch在for循环之前已经关闭，但还是可以正常的读取缓存中的true值，读完之后ok就会被赋值为false表示channel已经关闭，而且value值为对应channel类型bool的默认零值false。只要不停地从关闭的channel接收，就会无限的返回默认值和false。可以将for循环次数改大点试试即可验证。

通过以上例子可以发现，关闭的channel可以继续接收读取操作，这种特征是有用的。在使用range读取带缓存的channel时就会用到，一旦channel关闭，读取完缓存中数据就会停止接收数据退出。

将前面的例子改为如下：

output:

上面的例子就没有false打出来了。正好是写入channel里面的两个值。

channel与select结合更能发挥出其作用，让我们看一个例子：

上面的例子，因为finish在主协程中发送之后，马上就会在select中接收，并执行done.Done()。主协程wait马上会退出整个程序就结束。但是这里面存在一个问题，如果在select中没有添加finish case的话，主协程就永远发送不了数据到finish这个channel，因为其不带缓存。这里就可以通过将finish改成带缓存的channel，或者可以让select中的finish不会阻塞。

但是出现多个协程都在接收finish通道中的数据的话，就需要发送对应协程数量的值到channel中才能解决上面的问题。但是具体有多少个协程这往往是不好确定的，因为有些协程可能是程序其他部分创建的。一个比较好的选择就是通过使用关闭通道的方法来实现各协程能正常接收并结束。

如下所示：

output：

上面的例子就是使用了关闭的channel可以无限地接收到反馈数据。这样每个协程都能从finish通道中读到关闭信息并执行done.Done()使得主协程wait能退出。并且不需要关注多少个协程数，就能正确的让所有协程读到finish通道信息。

channel的这个特性，可以让程序员无需关注后台具体执行协程个数，确保每个协程都能接收到通道关闭信息，而无需担心死锁问题。

通过上面的例子我们也发现每个协程并不需要从通道中读取对应类型的数据，只需让接收操作能执行就行，让select不被阻塞。所以可以使用空结构体类型，我们可以改成如下：

这里我们只关注通道是否关闭这个信号，而不需要关注通道里面的数据，所以可使用空结构体类型通道。

第二个要讨论的是nil通道：如果定义了一个channel变量没有被初始化，或者被赋值为nil，那么该chennel总是处于阻塞状态。如下所示：

执行结果为：

因为channel为nil无法发送数据，当然也不能接收数据：

这个似乎看起来不是很重要，但是如果你想使用关闭channel来等待多个channel关闭的话，这个特性就有用处了。先看下面的例子：

WaitMany()函数看起来好像是一个等待通道a和b关闭的好方法，但是存在一个问题。假设a通道先关闭，case -a就会变成非阻塞。因为bclosed还是false，程序就会进入到一个死循环当中，导致b通道永远无法确认关闭。

一个安全的方法就是使用nil通道总是阻塞的特点，如下所示：

上面的例子我们在WaitMany函数当中，当a或者b关闭时，case可执行了将对应的通道赋值为nil，让其阻塞这样就可以等待另一个通道关闭。当nil通道是select语句的一部分时，它会被有效地忽略，因此nil通道a会从select中删除它，只留下b，直到它被关闭，退出循环。

总之，closed和nil通道的简单属性对写出优质的go程序是很有用的，可以用来创建高并发程序。

【golang详解】go语言GMP(GPM)原理和调度

Goroutine调度是一个很复杂的机制，下面尝试用简单的语言描述一下Goroutine调度机制，想要对其有更深入的了解可以去研读一下源码。

首先介绍一下GMP什么意思：

G ----------- goroutine: 即Go协程，每个go关键字都会创建一个协程。

M ---------- thread内核级线程，所有的G都要放在M上才能运行。

P ----------- processor处理器，调度G到M上，其维护了一个队列，存储了所有需要它来调度的G。

Goroutine 调度器P和 OS 调度器是通过 M 结合起来的，每个 M 都代表了 1 个内核线程，OS 调度器负责把内核线程分配到 CPU 的核上执行

模型图：

避免频繁的创建、销毁线程，而是对线程的复用。

1）work stealing机制

当本线程无可运行的G时，尝试从其他线程绑定的P偷取G，而不是销毁线程。

2）hand off机制

当本线程M0因为G0进行系统调用阻塞时，线程释放绑定的P，把P转移给其他空闲的线程执行。进而某个空闲的M1获取P，继续执行P队列中剩下的G。而M0由于陷入系统调用而进被阻塞，M1接替M0的工作，只要P不空闲，就可以保证充分利用CPU。M1的来源有可能是M的缓存池，也可能是新建的。当G0系统调用结束后，根据M0是否能获取到P，将会将G0做不同的处理：

如果有空闲的P，则获取一个P，继续执行G0。

如果没有空闲的P，则将G0放入全局队列，等待被其他的P调度。然后M0将进入缓存池睡眠。

如下图

GOMAXPROCS设置P的数量，最多有GOMAXPROCS个线程分布在多个CPU上同时运行

在Go中一个goroutine最多占用CPU 10ms，防止其他goroutine被饿死。

具体可以去看另一篇文章

【Golang详解】go语言调度机制 抢占式调度

当创建一个新的G之后优先加入本地队列，如果本地队列满了，会将本地队列的G移动到全局队列里面，当M执行work stealing从其他P偷不到G时，它可以从全局G队列获取G。

协程经历过程

我们创建一个协程 go func()经历过程如下图：

说明：

这里有两个存储G的队列，一个是局部调度器P的本地队列、一个是全局G队列。新创建的G会先保存在P的本地队列中，如果P的本地队列已经满了就会保存在全局的队列中；处理器本地队列是一个使用数组构成的环形链表，它最多可以存储 256 个待执行任务。

G只能运行在M中，一个M必须持有一个P，M与P是1：1的关系。M会从P的本地队列弹出一个可执行状态的G来执行，如果P的本地队列为空，就会想其他的MP组合偷取一个可执行的G来执行；

一个M调度G执行的过程是一个循环机制；会一直从本地队列或全局队列中获取G

上面说到P的个数默认等于CPU核数，每个M必须持有一个P才可以执行G，一般情况下M的个数会略大于P的个数，这多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。类似线程池，Go也提供一个M的池子，需要时从池子中获取，用完放回池子，不够用时就再创建一个。

work-stealing调度算法：当M执行完了当前P的本地队列队列里的所有G后，P也不会就这么在那躺尸啥都不干，它会先尝试从全局队列队列寻找G来执行，如果全局队列为空，它会随机挑选另外一个P，从它的队列里中拿走一半的G到自己的队列中执行。

如果一切正常，调度器会以上述的那种方式顺畅地运行，但这个世界没这么美好，总有意外发生，以下分析goroutine在两种例外情况下的行为。

Go runtime会在下面的goroutine被阻塞的情况下运行另外一个goroutine：

用户态阻塞/唤醒

当goroutine因为channel操作或者network I/O而阻塞时（实际上golang已经用netpoller实现了goroutine网络I/O阻塞不会导致M被阻塞，仅阻塞G，这里仅仅是举个栗子），对应的G会被放置到某个wait队列(如channel的waitq)，该G的状态由_Gruning变为_Gwaitting，而M会跳过该G尝试获取并执行下一个G，如果此时没有可运行的G供M运行，那么M将解绑P，并进入sleep状态；当阻塞的G被另一端的G2唤醒时（比如channel的可读/写通知），G被标记为，尝试加入G2所在P的runnext（runnext是线程下一个需要执行的 Goroutine。）， 然后再是P的本地队列和全局队列。

系统调用阻塞

当M执行某一个G时候如果发生了阻塞操作，M会阻塞，如果当前有一些G在执行，调度器会把这个线程M从P中摘除，然后再创建一个新的操作系统的线程(如果有空闲的线程可用就复用空闲线程)来服务于这个P。当M系统调用结束时候，这个G会尝试获取一个空闲的P执行，并放入到这个P的本地队列。如果获取不到P，那么这个线程M变成休眠状态， 加入到空闲线程中，然后这个G会被放入全局队列中。

队列轮转

可见每个P维护着一个包含G的队列，不考虑G进入系统调用或IO操作的情况下，P周期性的将G调度到M中执行，执行一小段时间，将上下文保存下来，然后将G放到队列尾部，然后从队列中重新取出一个G进行调度。

除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。

除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。

M0

M0是启动程序后的编号为0的主线程，这个M对应的实例会在全局变量rutime.m0中，不需要在heap上分配，M0负责执行初始化操作和启动第一个G，在之后M0就和其他的M一样了

G0

G0是每次启动一个M都会第一个创建的goroutine，G0仅用于负责调度G，G0不指向任何可执行的函数，每个M都会有一个自己的G0，在调度或系统调用时会使用G0的栈空间，全局变量的G0是M0的G0

一个G由于调度被中断，此后如何恢复？

中断的时候将寄存器里的栈信息，保存到自己的G对象里面。当再次轮到自己执行时，将自己保存的栈信息复制到寄存器里面，这样就接着上次之后运行了。

我这里只是根据自己的理解进行了简单的介绍，想要详细了解有关GMP的底层原理可以去看Go调度器 G-P-M 模型的设计者的文档或直接看源码

参考： ()

()

golang sync.pool对象复用 并发原理 缓存池

在go http每一次go serve(l)都会构建Request数据结构。在大量数据请求或高并发的场景中，频繁创建销毁对象，会导致GC压力。解决办法之一就是使用对象复用技术。在http协议层之下，使用对象复用技术创建Request数据结构。在http协议层之上，可以使用对象复用技术创建(w,*r,ctx)数据结构。这样即可以回快TCP层读包之后的解析速度，也可也加快请求处理的速度。

先上一个测试：

结论是这样的：

貌似使用池化，性能弱爆了？？？这似乎与net/http使用sync.pool池化Request来优化性能的选择相违背。这同时也说明了一个问题，好的东西，如果滥用反而造成了性能成倍的下降。在看过pool原理之后，结合实例，将给出正确的使用方法，并给出预期的效果。

sync.Pool是一个 协程安全 的 临时对象池 。数据结构如下：

local 成员的真实类型是一个 poolLocal 数组，localSize 是数组长度。这涉及到Pool实现，pool为每个P分配了一个对象，P数量设置为runtime.GOMAXPROCS(0)。在并发读写时，goroutine绑定的P有对象，先用自己的，没有去偷其它P的。go语言将数据分散在了各个真正运行的P中，降低了锁竞争，提高了并发能力。

不要习惯性地误认为New是一个关键字，这里的New是Pool的一个字段，也是一个闭包名称。其API：

如果不指定New字段，对象池为空时会返回nil，而不是一个新构建的对象。Get()到的对象是随机的。

原生sync.Pool的问题是，Pool中的对象会被GC清理掉，这使得sync.Pool只适合做简单地对象池，不适合作连接池。

pool创建时不能指定大小，没有数量限制。pool中对象会被GC清掉，只存在于两次GC之间。实现是pool的init方法注册了一个poolCleanup()函数，这个方法在GC之前执行，清空pool中的所有缓存对象。

为使多协程使用同一个POOL。最基本的想法就是每个协程，加锁去操作共享的POOL，这显然是低效的。而进一步改进，类似于ConcurrentHashMap（JDK7）的分Segment，提高其并发性可以一定程度性缓解。

注意到pool中的对象是无差异性的，加锁或者分段加锁都不是较好的做法。go的做法是为每一个绑定协程的P都分配一个子池。每个子池又分为私有池和共享列表。共享列表是分别存放在各个P之上的共享区域，而不是各个P共享的一块内存。协程拿自己P里的子池对象不需要加锁，拿共享列表中的就需要加锁了。

Get对象过程：

Put过程：

如何解决Get最坏情况遍历所有P才获取得对象呢：

方法1止前sync.pool并没有这样的设置。方法2由于goroutine被分配到哪个P由调度器调度不可控，无法确保其平衡。

由于不可控的GC导致生命周期过短，且池大小不可控，因而不适合作连接池。仅适用于增加对象重用机率，减少GC负担。2

执行结果:

单线程情况下，遍历其它无元素的P，长时间加锁性能低下。启用协程改善。

结果：

测试场景在goroutines远大于GOMAXPROCS情况下，与非池化性能差异巨大。

测试结果

可以看到同样使用*sync.pool，较大池大小的命中率较高，性能远高于空池。

结论：pool在一定的使用条件下提高并发性能，条件1是协程数远大于GOMAXPROCS，条件2是池中对象远大于GOMAXPROCS。归结成一个原因就是使对象在各个P中均匀分布。

池pool和缓存cache的区别。池的意思是，池内对象是可以互换的，不关心具体值，甚至不需要区分是新建的还是从池中拿出的。缓存指的是KV映射，缓存里的值互不相同，清除机制更为复杂。缓存清除算法如LRU、LIRS缓存算法。

池空间回收的几种方式。一些是GC前回收，一些是基于时钟或弱引用回收。最终确定在GC时回收Pool内对象，即不回避GC。用java的GC解释弱引用。GC的四种引用：强引用、弱引用、软引用、虚引用。虚引用即没有引用，弱引用GC但有空间则保留，软引用GC即清除。ThreadLocal的值为弱引用的例子。

regexp 包为了保证并发时使用同一个正则，而维护了一组状态机。

fmt包做字串拼接，从sync.pool拿[]byte对象。避免频繁构建再GC效率高很多。

Go语言设计与实现（上）

基本设计思路：

类型转换、类型断言、动态派发。iface，eface。

反射对象具有的方法：

编译优化：

内部实现：

实现 Context 接口有以下几个类型（空实现就忽略了）：

互斥锁的控制逻辑：

设计思路：

（以上为写被读阻塞，下面是读被写阻塞）

总结，读写锁的设计还是非常巧妙的：

设计思路：

WaitGroup 有三个暴露的函数:

部件：

设计思路：

结构：

Once 只暴露了一个方法：

实现：

三个关键点：

细节：

让多协程任务的开始执行时间可控（按顺序或归一）。（Context 是控制结束时间）

设计思路： 通过一个锁和内置的 notifyList 队列实现，Wait() 会生成票据，并将等待协程信息加入链表中，等待控制协程中发送信号通知一个（Signal()）或所有（Boardcast()）等待者（内部实现是通过票据通知的）来控制协程解除阻塞。

暴露四个函数：

实现细节：

部件：

包： golang.org/x/sync/errgroup

作用：开启 func() error 函数签名的协程，在同 Group 下协程并发执行过程并收集首次 err 错误。通过 Context 的传入，还可以控制在首次 err 出现时就终止组内各协程。

设计思路：

结构：

暴露的方法：

实现细节：

注意问题：

包： "golang.org/x/sync/semaphore"

作用：排队借资源（如钱，有借有还）的一种场景。此包相当于对底层信号量的一种暴露。

设计思路：有一定数量的资源 Weight，每一个 waiter 携带一个 channel 和要借的数量 n。通过队列排队执行借贷。

结构：

暴露方法：

细节：

部件：

细节：

包： "golang.org/x/sync/singleflight"

作用：防击穿。瞬时的相同请求只调用一次，response 被所有相同请求共享。

设计思路：按请求的 key 分组（一个 *call 是一个组，用 map 映射存储组），每个组只进行一次访问，组内每个协程会获得对应结果的一个拷贝。

结构：

逻辑：

细节：

部件：

如有错误，请批评指正。

协程与异步IO

协程，又称微线程，纤程。英文名 Coroutine 。Python对协程的支持是通过 generator 实现的。在generator中，我们不但可以通过for循环来迭代，还可以不断调用 next()函数 获取由 yield 语句返回的下一个值。但是Python的yield不但可以返回一个值，它还可以接收调用者发出的参数。yield其实是终端当前的函数，返回给调用方。python3中使用yield来实现range，节省内存，提高性能，懒加载的模式。

asyncio是Python 3.4 版本引入的 标准库 ，直接内置了对异步IO的支持。

从Python 3.5 开始引入了新的语法 async 和 await ，用来简化yield的语法：

import asyncio

import threading

async def compute(x, y):

print("Compute %s + %s ..." % (x, y))

print(threading.current_thread().name)

await asyncio.sleep(x + y)

return x + y

async def print_sum(x, y):

result = await compute(x, y)

print("%s + %s = %s" % (x, y, result))

print(threading.current_thread().name)

if __name__ == "__main__":

loop = asyncio.get_event_loop()

tasks = [print_sum(1, 2), print_sum(3, 4)]

loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

loop.close()

线程是内核进行抢占式的调度的，这样就确保了每个线程都有执行的机会。而 coroutine 运行在同一个线程中，由语言的运行时中的 EventLoop（事件循环） 来进行调度。和大多数语言一样，在 Python 中，协程的调度是非抢占式的，也就是说一个协程必须主动让出执行机会，其他协程才有机会运行。

让出执行的关键字就是 await。也就是说一个协程如果阻塞了，持续不让出 CPU，那么整个线程就卡住了，没有任何并发。

PS: 作为服务端，event loop最核心的就是IO多路复用技术，所有来自客户端的请求都由IO多路复用函数来处理;作为客户端，event loop的核心在于利用Future对象延迟执行，并使用send函数激发协程,挂起,等待服务端处理完成返回后再调用CallBack函数继续下面的流程

Go语言的协程是 语言本身特性 ，erlang和golang都是采用了CSP(Communicating Sequential Processes)模式(Python中的协程是eventloop模型)，但是erlang是基于进程的消息通信，go是基于goroutine和channel的通信。

Python和Go都引入了消息调度系统模型，来避免锁的影响和进程/线程开销大的问题。

协程从本质上来说是一种用户态的线程，不需要系统来执行抢占式调度，而是在语言层面实现线程的调度 。因为协程 不再使用共享内存/数据 ，而是使用 通信 来共享内存/锁，因为在一个超级大系统里具有无数的锁，共享变量等等会使得整个系统变得无比的臃肿，而通过消息机制来交流，可以使得每个并发的单元都成为一个独立的个体，拥有自己的变量，单元之间变量并不共享，对于单元的输入输出只有消息。开发者只需要关心在一个并发单元的输入与输出的影响，而不需要再考虑类似于修改共享内存/数据对其它程序的影响。

Golang 线程和协程的区别

线程：

多线程是为了解决CPU利用率的问题，线程则是为了减少上下文切换时的开销，进程和线程在Linux中没有本质区别，最大的不同就是进程有自己独立的内存空间，而线程是共享内存空间。

在进程切换时需要转换内存地址空间，而线程切换没有这个动作，所以线程切换比进程切换代价要小得多。

协程：

想要简单，又要性能高，协程就可以达到我们的目的，它是用户视角的一种抽象，操作系统并没有这个概念，主要思想是在用户态实现调度算法，用少量线程完成大量任务的调度。

Goroutine是GO语言实现的协程，其特点是在语言层面就支持，使用起来十分方便，它的核心是MPG调度模型：M即内核线程;P即处理器，用来执行Goroutine，它维护了本地可运行队列;G即Goroutine，代码和数据结构;S及调度器，维护M和P的信息。

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