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📚专栏简介：在这个专栏中，我将会分享 Golang 面试中常见的面试题给大家~
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28. Go 线程实现模型？
Go 实现的是两级线程模型（M：N)，准确的说是 GMP 模型，是对两级线程模型的改进实现，使它能够更加灵活地进行线程之间的调度。
背景
| 含义 | 缺点 | |
| 单进程时代 | 每个程序就是一个进程，直到一个程序运行完，才能进行下一个进程 | 1. 无法并发，只能串行 2. 进程阻塞所带来的 CPU 时间浪费 |
| 多进程/线程时代 | 一个线程阻塞， CPU 可以立刻切换到其他线程中去执行 | 1. 进程/线程占用内存高 2. 进程/线程上下文切换成本高 |
| 协程时代 | 协程（用户态线程）绑定线程（内核态线程），CPU 调度线程执行 | 1. 实现起来较复杂，协程和线程的绑定依赖调度器算法 |
线程 -> CPU 由操作系统调度，协程 -> 线程由 Go 调度器来调度，协程与线程的映射关系有三种线程模型。
三种线程模型
线程实现模型主要分为：内核级线程模型、用户级线程模型、两级线程模型，他们的区别在于用户线程与内核线程之间的对应关系。
1. 内核级线程模型（1：1）
1 个用户线程对应 1 个内核线程，这种最容易实现，协程的调度都由 CPU 完成了。
优点：
-
实现起来最简单
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能够利用多核
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如果进程中的一个线程被阻塞，不会阻塞其他线程，是能够切换同一进程内的其他线程继续执行
缺点：
-
上下文切换成本高，创建、删除和切换都由 CPU 完成
2. 用 户级线程模型（N：1）
1 个进程中的所有线程对应 1 个内核线程。
优点：
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上下文切换成本低，在用户态即可完成协程切换
缺点：
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无法利用多核
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一旦协程阻塞，造成线程阻塞，本线程的其它协程无法执行
3. 两 级线程模型（M：N)
M 个线程对应 N 个内核线程。
优点：
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能够利用多核
-
上下文切换成本低
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如果进程中的一个线程被阻塞，不会阻塞其他线程，是能够切换同一进程内的其他线程继续执行
缺点：
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实现起来最复杂
29. G MP 指的是什么？
GMP 指的是 Go 语言运行时的三个关键组件：Goroutine、M（Machine）和 P（Processor）。
Goroutine 已经在前面的问题中讲到了，是 Go 语言中轻量级线程的实现，它可以在单个进程中同时执行多个任务，实现了并发编程。
M（Machine）是 Go 语言运行时的机器模型，它是操作系统线程（OS thread）和 Goroutine 之间的中间件。在 Go 语言中，每个 Goroutine 都会被分配到一个 M 上执行，而每个 M 只能同时执行一个 Goroutine，这是 Go 语言实现并发的关键之一。当一个 Goroutine 阻塞或者需要等待 I/O 操作时，对应的 M 会被回收，等待其它 Goroutine 上的任务。
P（Processor）是 Go 语言运行时的处理器，它负责调度 Goroutine 在 M 上运行，同时也负责管理 Goroutine 的队列、调度等工作。在 Go 语言中，P 的数量是可以配置的，默认情况下为机器的核心数，但是可以通过环境变量 GOMAXPROCS 来进行修改。
GMP 模型在 Go 语言中实现了一种高效的并发编程机制，它可以轻松地创建数以千计的 Goroutine，实现并发编程，而不会导致系统资源的耗尽。同时，GMP 模型也提供了一个高度灵活的调度器，可以自动地调整 Goroutine 的数量和 P 的数量，以适应不同的负载。
30. 1 .0 之前 GM 调度模型
在 Go 1.0 之前，Go 语言的运行时使用的是 GM 调度模型，与现在的 GMP 调度模型有所不同。在 GM 模型中，M（Machine）和 P（Processor）被合并为一个单一的调度器，称为 G（Goroutine）调度器。
在 GM 模型中，所有的 Goroutine 都被分配到一个全局的 Goroutine 队列中，每个 M 都会从队列中取出一个 Goroutine 来执行。当一个 Goroutine 阻塞或者需要等待 I/O 操作时，对应的 M 会回收它，并从全局队列中取出另外一个 Goroutine 继续执行。这样，一个 M 可以执行多个 Goroutine，而不像现在的 GMP 模型一样只能执行一个。
GM 模型相对于 GMP 模型的优势是它的调度器更加简单，同时在低负载的情况下可以更加高效地利用系统资源。然而，GM 模型也存在一些问题，最大的问题是在高负载的情况下，由于所有的 Goroutine 都被放在全局队列中，导致竞争变得非常激烈，从而降低了并发性能。另外，GM 模型也无法支持多核 CPU 的并行执行，因为它只有一个单一的调度器。
因此，从 Go 1.0 开始，Go 语言的运行时采用了 GMP 调度模型，通过引入 M 和 P 的概念，实现了更加高效的并发编程机制，同时支持多核 CPU 的并行执行。
