概念梳理
1. 1 线程
通常语义中的线程,指的是内核级线程,核心点如下:
- 是操作系统最小调度单元;
- 创建、销毁、调度交由内核完成,cpu 需完成用户态与内核态间的切换;
- 可充分利用多核,实现并行.
1.2 协程
协程又称为用户级线程核心点如下:
- 与线程存在映射关系,为 M:1,即多个协程对应一个线程
- 创建、销毁、调度在用户态完成,对内核透明,所以更轻;
- 从属同一个内核级线程,无法并行;一个协程阻塞会导致从属同一线程的所有协程无法执行.
1.3 Goroutine
Goroutine,经 Golang 优化后的特殊“协程”,核心点如下:
- 与线程存在映射关系,为 M:N,即 goroutine 既有协程M对1的特性,也存在1对1的可能,甚至1对N
- 创建、销毁、调度在用户态完成,对内核透明,足够轻便;
- 可利用多个线程,实现并行;
- 通过调度器的斡旋,实现和线程间的动态绑定和灵活调度;
- 栈空间大小可动态扩缩,因地制宜.
1.4 三种模型的能力对比
模型 | 依赖内核 | 可并行 | 可应对阻塞 | 栈可动态扩缩 |
---|---|---|---|---|
线程 | √ | √ | √ | X |
协程 | X | X | X | X |
goroutine | X | √ | √ | √ |
goroutine更像是一个博采众长的存在。实际上,“灵活调度” 一词概括得实在过于简要,Golang 在调度 goroutine 时,针对“如何减少加锁行为”,“如何避免资源不均”等问题都给出了精彩的解决方案,这一切都得益于经典的 “gmp” 模型
GMP模型
gmp = goroutine + machine + processor (+ 一套有机组合的机制),下面先单独拆出每个组件进行介绍,最后再总览全局,对 gmp 进行总述
2.1 g(goroutine)
- g 即goroutine,是 golang 中对协程的抽象;
- g 有自己的运行栈、状态、以及执行的任务函数(用户通过 go func 指定);
- g 需要绑定到 p 才能执行,在 g 的视角中,p 就是它的 cpu.
2.2 p(processor)
- p 即 processor ,是golang中的调度器
- p 是 gmp 的中枢,借由 p 承上启下,实现 g 和 m 之间的动态有机结合
- 对于 g 而言,p 是其cpu,g 只有被 p 调度才得以执行
- 对于 m 而言,p 是其执行代理,为其提供必要信息的同时(可执行的 g,内存分配情况等),并隐藏了复杂的调度细节
- p 的数量决定了 g 最大的并行数量。可以由用户通过 GoMaxProcs 设置(但是超过了CPU的核心数则无意义了)
2.3 m(machine)
- m 即 machine ,是golang中线程的抽象
- m 不直接执行 g,而是先和 p 绑定,由其代理实现
- 借由 p 的存在,m 无需和 g 绑死,也无需记录 g 的状态信息,因此 g 在全生命周期可以实现跨 m 执行
2.4 GMP(线程-- 使用调度器 --> 使用协程 goroutine)
- M 是线程的抽象;G 是 goroutine;P 是承上启下的调度器;
- M调度G前,需要和P绑定;
- 全局有多个M和多个P,但同时并行的G的最大数量等于P的数量;
- G的存放队列有三类:P的本地队列;全局队列;和wait队列(图中未展示,为io阻塞就绪态goroutine队列);
- M调度G时,优先取P本地队列,其次取全局队列,最后取wait队列;这样的好处是,取本地队列时,可以接近于无锁化,减少全局锁竞争;
- 为防止不同P的闲忙差异过大,设立work-stealing机制,本地队列为空的P可以尝试从其他P本地队列偷取一半的G补充到自身队列.
核心数据结构
gmp 数据结构定义为 runtime/runtime2.go 文件中
3.1 g
type g struct {
// ...
// m:在 p 的代理,负责执行当前 g 的 m;
m *m
// ...
sched gobuf
// ...
}
type gobuf struct {
sp uintptr
pc uintptr
ret uintptr
bp uintptr // for framepointer-enabled architectures
}
- m:在 p 的代理,负责执行当前 g 的 m;
- sched.sp:保存 CPU 的 rsp 寄存器的值,指向函数调用栈栈顶;
- sched.pc:保存 CPU 的 rip 寄存器的值,指向程序下一条执行指令的地址;
- sched.ret:保存系统调用的返回值;
- sched.bp:保存 CPU 的 rbp 寄存器的值,存储函数栈帧的起始位置.
g 的生命周期
const(
_Gidle = itoa // 0
_Grunnable // 1
_Grunning // 2
_Gsyscall // 3
_Gwaiting // 4
_Gdead // 6
_Gcopystack // 8
_Gpreempted // 9
)
- _Gidle 值为 0,为协程开始创建时的状态,此时尚未初始化完成;
- _Grunnable 值 为 1,协程在待执行队列中,等待被执行;
- _Grunning 值为 2,协程正在执行,同一时刻一个 p 中只有一个 g 处于此状态;
- _Gsyscall 值为 3,协程正在执行系统调用;
- _Gwaiting 值为 4,协程处于挂起态,需要等待被唤醒. gc、channel 通信或者锁操作时经常会进入这种状态;
- _Gdead 值为 6,协程刚初始化完成或者已经被销毁,会处于此状态;
- _Gcopystack 值为 8,协程正在栈扩容流程中;
- _Greempted 值为 9,协程被抢占后的状态.
3.2 m
type m struct {
g0 *g // goroutine with scheduling stack
// ...
tls [tlsSlots]uintptr // thread-local storage (for x86 extern register)
// ...
}
- g0:一类特殊的调度协程,不用于执行用户函数,负责执行 g 之间的切换调度. 与 m 的关系为 1:1;
- tls:thread-local storage,线程本地存储,存储内容只对当前线程可见. 线程本地存储的是 m.tls 的地址,m.tls[0] 存储的是当前运行的 g,因此线程可以通过 g 找到当前的 m、p、g0 等信息.
3.3 p
type p struct {
// ...
runqhead uint32
runqtail uint32
runq [256]guintptr
runnext guintptr
// ...
}
- runq:本地 goroutine 队列,最大长度伟大256
- runqhead:队列头部
- runqtail:队列尾部
- runnext:下一个可执行的 goroutine
3.4 schedt
sched 是全局队列的封装
type schedt struct {
// ...
lock mutex
// ...
runq gQueue
runqsize int32
// ...
}
- lock 操作全局对列的锁
- runq 全局 goroutine 队列
- runqsize 全局队列的长度
调度流程解析
4.1 两种 g 的转换
即 普通任务 g 和调度查找任务 g0 之间的转换
goroutine 的类型可以分为两类:
- 负责调度普通 g 的 g0,执行固定的调度流程,与 m 的关系为一对一;
- 负责执行用户函数的普通 g.
m 通过 p 调度执行的 goroutine 永远在普通 g 和 g0 之间进行切换,当 g0 找到可执行的 g 时,会调用 gogo 方法,调度 g 执行用户定义的任务;当 g 需要主动让渡或被动调度时,会触发 mcall 方法,将执行权重新交还给 g0.
gogo 和 mcall 可以理解为对偶关系,其定义位于 runtime/stubs.go 文件中.
func gogo(buf *gobuf)
// ...
func mcall(fn func(*g))
4.2 调度类型
通常,调度指的是由 g0 按照特定策略找到下一个可执行 g 的过程. 而本小节谈及的调度类型是广义上的“调度”,指的是调度器 p 实现从执行一个 g 切换到另一个 g 的过程.
这种广义“调度”可分为几种类型:
- 主动调度
一种用户主动执行让渡的方式,主要方式是,用户在执行代码中调用了 runtime.Gosched 方法,此时当前 g 会当让出执行权,主动进行队列等待下次被调度执行.
代码位于 runtime/proc.go
func Gosched() {
checkTimeouts()
mcall(gosched_m)
}
- 被动调度
因当前不满足某种执行条件,g 可能会陷入阻塞态无法被调度,直到关注的条件达成后,g才从阻塞中被唤醒,重新进入可执行队列等待被调度.
常见的被动调度触发方式为因 channel 操作或互斥锁操作陷入阻塞等操作,底层会走进 gopark 方法(例如http的IO多路复用,epoll方式使用的就是gopark来进行挂起操作)
代码位于 runtime/proc.go
func gopark(unlockf func(*g, unsafe.Pointer) bool, lock unsafe.Pointer, reason waitReason, traceEv byte, traceskip int) {
// ...
mcall(park_m)
}
通常 goready 与 gopark 成对出现,能够将 g 从阻塞状态恢复过来的,重新进入等待执行的状态
源码位于 runtime/proc.go
func goready(gp *g, traceskip int) {
systemstack(func() {
ready(gp, traceskip, true)
})
}
-
正常调度
g 中的任务执行完后,g0 会将当前 g 置于死亡状态,发起新一轮的调度 -
抢占调度:
如果 g 执行系统调度时间过长,超过了指定的市场,且全局的 p 资源比较紧缺,此时将 p 和 g 解绑,抢占出来用于其他 g 调度。等 g 完成系统调用后,会重新进入可执行队列中等待被调度
但是跟前三种调度方式不同的是,其余三个调度方式都是在 m 下的 g0 完成的,抢占调度则不同
因为发起系统调度时需要打破用户态的边界进入内核,此时 m 也会因系统调用而陷入僵直,无法主动完成抢占调度的行为
所以Golang进程会有一个全局监控协程 monitor g 的存在,这个 g 会越过 p 直接跟 m 进行绑定,不断轮询对所有的 p 的执行状况进行监控,倘若发现满足抢占调度的条件,则从第三方角度出手干预。主动发起抢占调度动作
宏观调度流程串联
- 以 g0 -> g -> g0 的一轮循环为例进行串联
- g0 执行 schedule() 函数,寻找到用于执行的 g
- g0 执行 execute() 方法,更新当前 g、p 的状态信息,并调用 gogo 方法,将执行权交给 g
- g 因主动让渡(goshce_m())、被动调度( park_m() )、正常结束( goexit0() )等原因,调用 m_call 函数,执行权重新回到 g0手中
- g0 执行 schedule() 函数,开启新一轮的循环
解析 schedule() 搜索可执行 g 的函数
调度流程的主干方法是位于 runtime/proc.go 中的 schedule 函数,此时的执行权位于 g0 手中:
func schedule() {
// ...
gp, inheritTime, tryWakeP := findRunnable() // blocks until work is available
// ...
execute(gp, inheritTime)
}
findRunable()
调度流程中,一个非常核心的步骤,就是为 m 寻找到下一个执行的 g,这部分内容位于 runtime/proc.go 的 findRunnable 方法中:
func findRunnable() (gp *g, inheritTime, tryWakeP bool) {
_g_ := getg()
top:
_p_ := _g_.m.p.ptr()
// ...
// 判断执行查找到 61 次没有
if _p_.schedtick%61 == 0 && sched.runqsize > 0 {
// 加锁向全局队列进行查找
lock(&sched.lock)
gp = globrunqget(_p_, 1)
// 释放锁
unlock(&sched.lock)
if gp != nil {
// 返回可执行的 g
return gp, false, false
}
}
// ...
// 尝试从 p 本地队列中进行查找
if gp, inheritTime := runqget(_p_); gp != nil {
return gp, inheritTime, false
}
// ...
// 判断全局队列长度,尝试从全局队列中进行查找
if sched.runqsize != 0 {
lock(&sched.lock)
gp := globrunqget(_p_, 0)
unlock(&sched.lock)
if gp != nil {
return gp, false, false
}
}
// 尝试获取就绪的网络协议 --> 向 epoll 就绪队列中进行查找
if netpollinited() && atomic.Load(&netpollWaiters) > 0 && atomic.Load64(&sched.lastpoll) != 0 {
if list := netpoll(0); !list.empty() { // non-blocking
gp := list.pop()
injectglist(&list)
casgstatus(gp, _Gwaiting, _Grunnable)
return gp, false, false
}
}
// ...
// 尝试从其余的 p 中偷取一半的 g
procs := uint32(gomaxprocs)
if _g_.m.spinning || 2*atomic.Load(&sched.nmspinning) < procs-atomic.Load(&sched.npidle) {
if !_g_.m.spinning {
_g_.m.spinning = true
atomic.Xadd(&sched.nmspinning, 1)
}
gp, inheritTime, tnow, w, newWork := stealWork(now)
now = tnow
if gp != nil {
// Successfully stole.
return gp, inheritTime, false
}
if newWork {
// There may be new timer or GC work; restart to
// discover.
goto top
}
if w != 0 && (pollUntil == 0 || w < pollUntil) {
// Earlier timer to wait for.
pollUntil = w
}
}
调度流程如图:
- p 每执行 61 次调度,会从全局队列中获取一个 goroutine 进行执行,并将一个全局队列中的 goroutine 填充到当前 p 的本地队列中.
if _p_.schedtick%61 == 0 && sched.runqsize > 0 {
lock(&sched.lock)
gp = globrunqget(_p_, 1)
unlock(&sched.lock)
if gp != nil {
return gp, false, false
}
}
// 除了查找流程外还会将全局队列中的 g 转移到本地 p
func globrunqget(_p_ *p, max int32) *g {
if sched.runqsize == 0 {
return nil
}
// 判断 全局队列长度/p 的数量 + 1 == 每个p可以分到的g的个数
n := sched.runqsize/gomaxprocs + 1
if n > sched.runqsize {
// 全局队列只有 1 个,则直接提取一个
n = sched.runqsize
}
// 传参 max 最大获取个数,如果 n > max 则只获取 max 个
if max > 0 && n > max {
n = max
}
// 如果获取个数超过了本地队列的一半,需要考虑能不能存的下
if n > int32(len(_p_.runq))/2 {
n = int32(len(_p_.runq)) / 2
}
// 将全局队列的长度减去获取到的 g 个数
sched.runqsize -= n
// 全局队列循环弹出 g
gp := sched.runq.pop()
n--
for ; n > 0; n-- {
gp1 := sched.runq.pop()
// 并将多余的 g 存储到 p 本地队列中
runqput(_p_, gp1, false)
}
return gp
// 本地队列存储全局队列 g 的方法
func runqput(_p_ *p, gp *g, next bool) {
// ...
retry:
// 获取本地队列头节点,同时对本地队列加锁
h := atomic.LoadAcq(&_p_.runqhead) // load-acquire, synchronize with consumers
// 获取尾节点
t := _p_.runqtail
// 如果尾节点减去头节点 小于本地队列长度 == 本地队列未满
if t-h < uint32(len(_p_.runq)) {
// 直接将 g 插入 队列中
_p_.runq[t%uint32(len(_p_.runq))].set(gp)
// 将尾节点索引 + 1,并释放队列
atomic.StoreRel(&_p_.runqtail, t+1) // store-release, makes the item available for consumption
return
}
// 本地队列满了
if runqputslow(_p_, gp, h, t) {
return
}
// the queue is not full, now the put above must succeed
goto retry
// 本地队列满了,将获取本地队列的一半放入到全局队列中,帮助本地队列减少压力
func runqputslow(_p_ *p, gp *g, h, t uint32) bool {
// 创建本地队列一半 + 1 的数组
var batch [len(_p_.runq)/2 + 1]*g
// First, grab a batch from local queue.
n := t - h
// 本地队列现有长度的一半
n = n / 2
// ...
// for 循环放置
for i := uint32(0); i < n; i++ {
batch[i] = _p_.runq[(h+i)%uint32(len(_p_.runq))].ptr()
}
// 释放 p 的存储
if !atomic.CasRel(&_p_.runqhead, h, h+n) { // cas-release, commits consume
return false
}
// 将新获取到的gp也存储全局队列中
batch[n] = gp
// Link the goroutines.
for i := uint32(0); i < n; i++ {
// for循环将本地队列提取到的 g 转成链表
batch[i].schedlink.set(batch[i+1])
}
var q gQueue
// 设置头尾节点
q.head.set(batch[0])
q.tail.set(batch[n])
// Now put the batch on global queue.
lock(&sched.lock)
globrunqputbatch(&q, int32(n+1))
unlock(&sched.lock)
return true
- 尝试从 p 本地队列中获取一个可执行的 goroutine,核心逻辑位于 runqget 方法中:
需要注意,虽然本地队列是属于 p 独有的,但是由于 work-stealing 机制的存在,其他 p 可能会前来执行窃取动作,因此操作仍需加锁.
但是,由于窃取动作发生的频率不会太高,因此当前 p 取得锁的成功率是很高的,因此可以说p 的本地队列是接近于无锁化,但没有达到真正意义的无锁.
if gp, inheritTime := runqget(_p_); gp != nil {
return gp, inheritTime, false
}
func runqget(_p_ *p) (gp *g, inheritTime bool) {
// 如果当前 runnext 为非空 则直接返回下一个 runnext 即可
if next != 0 && _p_.runnext.cas(next, 0) {
return next.ptr(), true
}
for {
// 加锁并获取头尾节点 ==> 虽然本地队列是 p 独有的,但是存在偷 g 的机制,所以还是需要加锁
h := atomic.LoadAcq(&_p_.runqhead) // load-acquire, synchronize with other consumers
t := _p_.runqtail
// 如果头节点等于尾节点,则表示 p 为空
if t == h {
return nil, false
}
// g 存在则取头节点并返回,将头节点设置为下一个 并释放锁
gp := _p_.runq[h%uint32(len(_p_.runq))].ptr()
if atomic.CasRel(&_p_.runqhead, h, h+1) { // cas-release, commits consume
return gp, false
}
}
- 倘若本地队列没有可执行的 g,会从全局队列中获取:
if sched.runqsize != 0 {
// 加锁
lock(&sched.lock)
// 获取的首节点,不向 p 中存储节点
gp := globrunqget(_p_, 0)
// 释放锁
unlock(&sched.lock)
if gp != nil {
return gp, false, false
}
}
- 倘若本地队列和全局队列都没有 g,则会获取准备就绪的网络协程:
需要注意的是,刚获取网络协程时,g 的状态是处于 waiting 的,因此需要先更新为 runnable 状态.
if netpollinited() && atomic.Load(&netpollWaiters) > 0 && atomic.Load64(&sched.lastpoll) != 0 {
if list := netpoll(0); !list.empty() { // non-blocking
gp := list.pop()
injectglist(&list)
// 状态更新
casgstatus(gp, _Gwaiting, _Grunnable)
return gp, false, false
}
}
- work-stealing: 从其他 p 中偷取 g.
func stealWork(now int64) (gp *g, inheritTime bool, rnow, pollUntil int64, newWork bool) {
pp := getg().m.p.ptr()
ranTimer := false
// 偷取操作最多只遍历 4 次 p 队列
const stealTries = 4
for i := 0; i < stealTries; i++ {
stealTimersOrRunNextG := i == stealTries-1
// 为保证窃取行为的公平性,遍历的起点是随机的
for enum := stealOrder.start(fastrand()); !enum.done(); enum.next() {
// ...
}
}
return nil, false, now, pollUntil, ranTime
// 偷取操作
func runqgrab(_p_ *p, batch *[256]guintptr, batchHead uint32, stealRunNextG bool) uint32 {
for {
// 因为存在 p 也获取头节点的可能,需要加锁
h := atomic.LoadAcq(&_p_.runqhead) // load-acquire, synchronize with other consumers
t := atomic.LoadAcq(&_p_.runqtail) // load-acquire, synchronize with the producer
// 获取长度的一半
n := t - h
n = n - n/2
// 如果长度为 0
if n == 0 {
// 是否是最后一次遍历
if stealRunNextG {
// Try to steal from _p_.runnext.
// 查看是否有下一个要执行的 g
if next := _p_.runnext; next != 0 {
// 查询 p 是否允许偷取
if _p_.status == _Prunning {
// 等待一段执行时间
if GOOS != "windows" && GOOS != "openbsd" && GOOS != "netbsd" {
usleep(3)
} else {
osyield()
}
}
// 等待期间已经完成执行则退出
if !_p_.runnext.cas(next, 0) {
continue
}
// 不然就偷取
batch[batchHead%uint32(len(batch))] = next
return 1
}
}
return 0
}
// 偷取一半长度大于自身的一半,退出
if n > uint32(len(_p_.runq)/2) { // read inconsistent h and t
continue
}
// for循环的获取
for i := uint32(0); i < n; i++ {
g := _p_.runq[(h+i)%uint32(len(_p_.runq))]
batch[(batchHead+i)%uint32(len(batch))] = g
}
// 释放锁 并 改变头节点
if atomic.CasRel(&_p_.runqhead, h, h+n) { // cas-release, commits consume
return n
}
}
}
解析执行 g 函数execute
当 g0 为 m 寻找到可执行的 g 之后,接下来就开始执行 g. 这部分内容位于 runtime/proc.go 的 execute 方法中:
func execute(gp *g, inheritTime bool) {
// 获取 g
_g_ := getg()
// 建立 g 和 m 之间的绑定关系
_g_.m.curg = gp
gp.m = _g_.m
// 修改状态信息
casgstatus(gp, _Grunnable, _Grunning)
gp.waitsince = 0
gp.preempt = false
gp.stackguard0 = gp.stack.lo + _StackGuard
// 更新 p 的调度次数,为后续61次调度做好准备
if !inheritTime {
_g_.m.p.ptr().schedtick++
}
// gogo 将 g0 切换为 g,执行任务
gogo(&gp.sched)
主动让渡方法解析
g 执行主动让渡时,会调用 mcall 方法将执行权归还给 g0,并由 g0 调用 gosched_m 方法,位于 runtime/proc.go 文件中:
func Gosched() {
// ...
// 执行mcall让渡
mcall(gosched_m)
}
// 压栈执行 goschedImpl
func gosched_m(gp *g) {
goschedImpl(gp)
}
// 实际让渡流程
func goschedImpl(gp *g) {
//
status := readgstatus(gp)
if status&^_Gscan != _Grunning {
dumpgstatus(gp)
throw("bad g status")
}
// 改变状态,从running 更改为 runable
casgstatus(gp, _Grunning, _Grunnable)
// 解绑 g 和 m
dropg()
// 加锁 --> 添加到全局队列中 --> 释放锁
lock(&sched.lock)
globrunqput(gp)
unlock(&sched.lock)
// 开启新的一轮调度
schedule()
// 解绑函数
func dropg() {
// 获取 g
_g_ := getg()
// 解绑操作,g 和 m 分别置空
setMNoWB(&_g_.m.curg.m, nil)
setGNoWB(&_g_.m.curg, nil)
}
gopark 和 goready
g 需要被动调度时,会调用 mcall 方法切换至 g0,并调用 park_m 方法将 g 置为阻塞态,执行流程位于 runtime/proc.go 的 gopark 方法当中:
func gopark(unlockf func(*g, unsafe.Pointer) bool, lock unsafe.Pointer, reason waitReason, traceEv byte, traceskip int) {
// ...
mcall(park_m)
}
func park_m(gp *g) {
_g_ := getg()
// 修改状态 running 为 waiting
casgstatus(gp, _Grunning, _Gwaiting)
// 解绑
dropg()
// ...
// 新的一轮查找
schedule()
// 当因被动调度陷入阻塞态的 g 需要被唤醒时,会由其他协程执行 goready 方法将 g 重新置为可执行的状态,
// 方法位于 runtime/proc.go .
func goready(gp *g, traceskip int) {
systemstack(func() {
ready(gp, traceskip, true)
})
}
// 被动调度如果需要唤醒,则会其他 g 负责将 g 的状态由 waiting 改为 runnable,
// 然后会将其添加到唤醒者的 p 的本地队列中:
func ready(gp *g, traceskip int, next bool) {
// ...
_g_ := getg()
// ...
// 修改状态
casgstatus(gp, _Gwaiting, _Grunnable)
// 重新加入 p 队列中
// 如果队列满了,会连带 g 一起将一半的元素转移到全局队列
runqput(_g_.m.p.ptr(), gp, next)
// ...
}
goexit0 将 g 置于死亡状态
当 g 执行完成时,会先执行 mcall 方法切换至 g0,然后调用 goexit0 方法,内容为 runtime/proc.go:
// Finishes execution of the current goroutine.
func goexit1() {
// ...
mcall(goexit0)
}
// 实际结束方法
func goexit0(gp *g) {
// 获取 g
_g_ := getg()
_p_ := _g_.m.p.ptr()
// 更改状态为 dead
casgstatus(gp, _Grunning, _Gdead)
// ...
// 解绑
gp.m = nil
// ...
// 解绑
dropg()
// ...
// 开启新一轮调度
schedule()
抢占调度 retake
抢占调度的执行者不是 g0,而是一个全局的 monitor g,代码位于 runtime/proc.go 的 retake 方法中:
func retake(now int64) uint32 {
n := 0
// 加锁
lock(&allpLock)
// 遍历全局的 p 搜索能抢占的目标
for i := 0; i < len(allp); i++ {
_p_ := allp[i]
// p 还没创建
if _p_ == nil {
// This can happen if procresize has grown
// allp but not yet created new Ps.
continue
}
pd := &_p_.sysmontick
// ...
// 执行系统调用超过 10 ms
// p 本地队列有等待执行的 g
// 当前没有空闲的 p 和 m.
if s == _Psyscall {
// ...
if runqempty(_p_) && atomic.Load(&sched.nmspinning)+atomic.Load(&sched.npidle) > 0 && pd.syscallwhen+10*1000*1000 > now {
continue
}
unlock(&allpLock)
// 抢占调度的步骤
// 将当前 p 的状态更新为 idle
if atomic.Cas(&_p_.status, s, _Pidle) {
n++
_p_.syscalltick++
// 然后步入 handoffp 方法中,判断是否需要为 p 寻找接管的 m(因为其原本绑定的 m 正在执行系统调用)
handoffp(_p_)
}
incidlelocked(1)
// 抢占调度
lock(&allpLock)
}
}
unlock(&allpLock)
return uint32(n)
}
// 判断是否需要 p 接管 m
func handoffp(_p_ *p) {
if !runqempty(_p_) || sched.runqsize != 0 {
startm(_p_, false)
return
}
if atomic.Load(&sched.nmspinning)+atomic.Load(&sched.npidle) == 0 && atomic.Cas(&sched.nmspinning, 0, 1) {
startm(_p_, true)
return
}
lock(&sched.lock)
// ...
if sched.runqsize != 0 {
unlock(&sched.lock)
startm(_p_, false)
return
}
// If this is the last running P and nobody is polling network,
// need to wakeup another M to poll network.
if sched.npidle == uint32(gomaxprocs-1) && atomic.Load64(&sched.lastpoll) != 0 {
unlock(&sched.lock)
startm(_p_, false)
return
}
// ...
当以下四个条件满足其一时,则需要为 p 获取新的 m:
- 当前 p 本地队列还有待执行的 g;
- 全局繁忙(没有空闲的 p 和 m,全局 g 队列为空)
- 需要处理网络 socket 读写请求
获取 m 时,会先尝试获取已有的空闲的 m,若不存在,则会创建一个新的 m.
func startm(_p_ *p, spinning bool) {
mp := acquirem()
lock(&sched.lock)
// ...
// 获取 m
nmp := mget()
if nmp == nil {
// 创建 m
id := mReserveID()
unlock(&sched.lock)
var fn func()
// ...
// 绑定 p
newm(fn, _p_, id)
// ...
return
}
unlock(&sched.lock)
// ...
}
reentersyscall 和 exitsyscall
在 m 需要执行系统调用前,会先执行位于 runtime/proc.go 的 reentersyscall 的方法:
func reentersyscall(pc, sp uintptr) {
// 此时执行权同样位于 m 的 g0 手中;
_g_ := getg()
// ...
// 保存当前 g 的执行环境;
save(pc, sp)
_g_.syscallsp = sp
_g_.syscallpc = pc
// 将 g 和 p 的状态更新为 syscall;
casgstatus(_g_, _Grunning, _Gsyscall)
// ...
// 解除 p 和 当前 m 之间的绑定,因为 m 即将进入系统调用而导致短暂不可用;
pp := _g_.m.p.ptr()
pp.m = 0
// 将 p 添加到 当前 m 的 oldP 容器当中,后续 m 恢复后,会优先寻找旧的 p 重新建立绑定关系.
_g_.m.oldp.set(pp)
_g_.m.p = 0
// 将 g 和 p 的状态更新为 syscall;
atomic.Store(&pp.status, _Psyscall)
// ...
当 m 完成了内核态的系统调用之后,此时会步入位于 runtime/proc.go 的 exitsyscall 函数中,尝试寻找 p 重新开始运作:
func exitsyscall() {
// 方法执行之初,此时的执行权是普通 g.
_g_ := getg()
// ...
// 倘若此前设置的 oldp 仍然可用,则重新和 oldP 绑定
if exitsyscallfast(oldp) {
// ...
// 将当前 g 重新置为 running 状态,然后开始执行后续的用户函数;
casgstatus(_g_, _Gsyscall, _Grunning)
// ...
return
}
// ...
// old 绑定失败,则调用 mcall 方法切换到 m 的 g0,并执行 exitsyscall0 方法:
mcall(exitsyscall0)
// ...
}
//
func exitsyscall0(gp *g) {
// 将 g 由系统调用状态切换为可运行态,并解绑 g 和 m 的关系
casgstatus(gp, _Gsyscall, _Grunnable)
dropg()
// 加锁 --> 从全局 p 队列获取可用的 p
lock(&sched.lock)
var _p_ *p
if schedEnabled(gp) {
_p_, _ = pidleget(0)
}
var locked bool
// 如果获取到了,则执行 g:
if _p_ == nil {
globrunqput(gp)
}
// 释放锁
unlock(&sched.lock)
// 如若无 p 可用,则将 g 添加到全局队列,
if _p_ != nil {
acquirep(_p_)
execute(gp, false) // Never returns.
}
// ...
// 当前 m 陷入沉睡. 直到被唤醒后才会继续发起调度.
stopm()
schedule() // Never returns.
}