Go中的并发是函数相互独立运行的体现,Goroutines是并发运行的函数。
go 任务函数
M:代表内核线程,记录内核线程栈信息,当goroutine调度到线程时,使用该goroutine自己的栈信息
P:调度器processor,负责调度goroutine,维护一个本地goroutine队列,主线程从调度器上获得goroutine并执行,同时还负责部分内存的管理。
G:表示goroutine,每个goroutine都有自己的栈空间,定时器,初始化的栈空间在2k左右,空间会随着需求增长
M代表一个工作线程,在M上有一个P和G,P是绑定到M上的,G是通过P的调度获取的,在某一时刻,一个M上只有一个G(g0除外)在P上拥有一个G队列,里面是已经就绪的G,是可以被调度到线程栈上执行的协程,称为运行队列
全局队列:存放等待运行的G
P的本地队列:优先将新创建的G存入到P的本地队列,如果本地队列已满,则存入到全局队列
P列表:程序启动时创建,P的最大个数==GOMAXPROCS
M列表:当前OS分配到go程序的内核线程数
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go func()
创建一个goroutineM0
runtime.m0
中,不需要在heap上分配G0
go run
运行后,得到trace.out
文件go tool trace trace文件名
可视化查看GMPfunc main() {f, err := os.Create("trace.out")if err != nil {panic(err)}defer f.Close()err = trace.Start(f)if err != nil {panic(err)}fmt.Println("业务逻辑...")fmt.Printf("GMP Model Trace test")trace.Stop()
}
G1创建G2:P拥有G1,M获取P开始运行G1,G1使用go func()
创建了G2,为了局部性G2优先加入到G1所在的本地协程队列
G1执行完毕:当G1调用goexit()退出时,M切换到所绑定的协程为G0,由G0负责调度本地协程队列中的G2,交给M执行
G2执行过程中开辟过多的协程:如果G2运行时需要创建6个协程,本地队列只能存放四个G3-G6,在创建G7时需要将本地协程队列的前两个协程与G7协程同时放入到全局协程队列中,此时本地协程队列还有一半空间,可以直接创建G8协程
唤醒休眠队列的线程:在创建G时,运行的G会尝试唤醒其他空闲的调度器与内核线程组合进行绑定。假定G2唤醒了线程M2,M2绑定了P2,并且运行了G0,但P2的本地协程队列没有协程(空队列),此时M2为自旋线程
自旋线程M2从全局协程队列中批量获取n个G。其中,GQ
为全局协程队列的size,GOMAXPROCS
为当前调度器个数。可以看作是从全局协程队列到本地协程队列的一种负载均衡策略
n = min(len(GQ)/GOMAXPROCS+1, len(GQ/2))
如果全局协程队列为空,自旋线程M2会执行work stealing机制,从其他调度器P的本地队列中获取一半协程G到M2的本地队列
自旋线程个数 + 执行线程个数 ≤ GOMAXPROCS
为什么需要channel?
1.主线程在等待所有goroutine全部完成的时间很难确定
2.通过全局变量加锁同步实现通讯,不利于多个协程对全局变量的读写操作
channel特点
通道用于在goroutines之间共享数据,保证同步交换。channel需要指定数据类型,数据在channel上传递:任何时刻只有一个goroutine可以访问数据项,保证线程同步。channel底层是一个队列,线程安全的,多个协程并发访问时不需要加锁;channel是有类型的,一个string的channel只能存放string类型
channel声明和使用
var intChan chan int
chanMap := make(chan map[string]string, 10)
var chan1 chan Person
var chan2 chan *PersonintChan <- 10 //写入数据到channel
num := <- intChan // 读取channel的数据
channel是引用类型,必须**初始化(make)**才能使用。channel不能进行扩容,在没有使用协程的情况下,如果channel数据已取完,再取则直接报错 dead lock error
channel的接收特性
channel关闭和遍历
只写channel和只读channel
channel可以声明为只读或者只写,默认是可读可写的
var intchan chan <- int // 只写channel
var intchan <-chan int // 只读channel
WaitGroup实现同步
由于主线程一旦执行完毕,无论goroutines是否执行完,整个程序都会结束。因此,需要一种同步机制来协调主线程和协程之间的执行顺序
WaitGroup类似于JUC中的CountDownLatch
WaitGroup.Done()
表示已经完成了一个任务,等价于WaitGroup.Add(-1)WaitGroup.Add(1)
表示增加一个任务到协程队列,计数器+1var wg sync.WaitGroupfunc main(){for i := 0; i < 10; i++ {go show(i)wg.Add(1)}wg.Wait() // 等价于countDownLatch.await();fmt.Println("[main] continue...")
}func task(i int) {// defer wg.Add(-1)defer wg.Done() // 等价于countDownLatch.countDown();fmt.Printf("[goroutine] 当前i=%d\n", i)
}
runtime包
runtime.Gosched()
让出CPU时间片,重新等待安排任务func printMsg(msg string) {for i := 0; i < 5; i++ {fmt.Printf("[goroutine] msg: %v\n", msg)}
}func main(){go printMsg("java is the best!")// go printMsg("spring cloud is all you need!")for i := 0; i < 5; i++ {runtime.Gosched()fmt.Println("[main] golang concurrent...")}fmt.Println("[main] continue...")
}
每次主线程运行到runtime.Gosched()
时,将CPU时间片交出去,因此go printMsg任务会先执行,打印5次之后,主线程再打印5次。
runtime.Goexit()
退出当前协程runtime.GOMAXPROCS
默认使用本机的最大CPU核数sync.Mutex
互斥锁var (FactorialMap = make(map[int]uint64, 16)// 声明一个全局互斥锁lock sync.Mutex
)func main(){// 向map中写入数据for i := 1; i <= 20; i++ {go factorial(i)}// 防止主线程执行完毕goroutine还没完成任务time.Sleep(time.Second * 3)// 防止主线程和协程对临界资源的读写并发lock.Lock()for i, v := range FactorialMap {fmt.Printf("map[%d]=%d\n", i, v)}lock.Unlock()
}func factorial(n int) {var res uint64res = 1for i := 1; i <= n; i++ {res *= uint64(i)}// 存在并发写问题 -> concurrent map writes// 需要加入互斥锁lock.Lock()FactorialMap[n] = reslock.Unlock()
}
select和switch
select用于处理异步IO操作,select可以监听case语句中channel的读写操作,当case中channel读写操作为非阻塞状态时(可读可写),触发相应的动作。解决从管道读取数据的阻塞问题,在遍历channel时如果不关闭则会发生阻塞导致deadlock
select中的case语句必须是一个channel操作,default语句总是可执行的
如果有多个case都可运行,select可随机选出一个执行
如果没有case可以执行,那么执行default逻辑
如果没有case可以执行且没有default语句,select将会阻塞,直到某个case可以执行
var (intChan = make(chan int)strChan = make(chan string)
)
func main(){go func() {intChan <- 100strChan <- "golang"defer close(intChan)defer close(strChan)}()for {select {case r := <-intChan:fmt.Printf("[int chan] r: %v\n", r)case r := <-strChan:fmt.Printf("[string chan] r: %v\n", r)default:fmt.Println("no channel can be read!")}}fmt.Println("[main] continue...")
}
Timer
定时器,用于实现一些定时操作,内部也是通过channel实现的
func main(){timer1 := time.NewTimer(time.Second * 2)t1 := time.Now()fmt.Printf("time1: %v\n", t1)// timer1.C阻塞,直至2s结束继续执行t2 := <-timer1.Cfmt.Printf("time2: %v\n", t2)timer2 := time.NewTimer(time.Second * 2)<-timer2.Cfmt.Println("2s 后...")fmt.Printf("time3: %v\n", time.Now())timer3 := time.NewTimer(time.Second)go func() {<-timer3.Cfmt.Println("timer3 blocked!")}()// 定时器停止,上面匿名函数中的<-timer3.C就不会阻塞了stop := timer3.Stop()if stop {fmt.Println("timer3 stopped!")}
}
Ticker
Timer只会执行一次,Ticker可以周期性的执行
func main(){ticker := time.NewTicker(time.Second)var sum intintChan := make(chan int)// 每隔1s向intChan中写入一个数,select语句从三个case分支随机选择一个执行// 主线程一直在读取,直到sum>=10读取结束go func() {for _ = range ticker.C {select {case intChan <- 1:fmt.Println("int channel写入1")case intChan <- 2:fmt.Println("int channel写入2")case intChan <- 3:fmt.Println("int channel写入3")}}}()for v := range intChan {fmt.Println("从int channel中读取到: ", v)sum += vif sum >= 10 {break}}
}
原子变量
类似于JUC中的AtomicInteger
原子整型等,使用CAS机制进行同步。常见原子操作有
atomic.AddInt32(&num, 1)
atomic.LoadInt32(&num)
atomic.CompareAndSwapInt32(&num, 100, 200)
如果num==100修改为200否则此次CAS失败atomic.SwapInt32(&num, 200)
atomic.StoreInt32(&num, 200)
var num int32func AtomicTest() {for i := 0; i < 100; i++ {go add()go sub()}fmt.Printf("num: %v\n", num)
}func add() {atomic.AddInt32(&num, 1)fmt.Printf("[add method] num: %v\n", num)
}func sub() {atomic.AddInt32(&num, -1)fmt.Printf("[sub method] num: %v\n", num)
}