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<title>Golang GPM 模型剖析 · 田飞雨</title>
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<ul class="summary">
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</li>
<li class="divider"></li>
<li class="chapter " data-level="1.1" data-path="../">
<a href="../">
<b>1.1.</b>
Introduction
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2" data-path="../kubernetes/">
<a href="../kubernetes/">
<b>1.2.</b>
kubernetes
</a>
<ul class="articles">
<li class="chapter " data-level="1.2.1" data-path="../kubernetes/kube_apiserver.html">
<a href="../kubernetes/kube_apiserver.html">
<b>1.2.1.</b>
kube-apiserver 的设计与实现
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.2" data-path="../kubernetes/apiserver_bootstrap_controller.html">
<a href="../kubernetes/apiserver_bootstrap_controller.html">
<b>1.2.2.</b>
kube-apiserver 中 apiserver service 的实现
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.3" data-path="../kubernetes/nodelifecycle_controller.html">
<a href="../kubernetes/nodelifecycle_controller.html">
<b>1.2.3.</b>
node controller 源码分析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.4" data-path="../kubernetes/job_controller.html">
<a href="../kubernetes/job_controller.html">
<b>1.2.4.</b>
job controller 源码分析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.5" data-path="../kubernetes/garbagecollector_controller.html">
<a href="../kubernetes/garbagecollector_controller.html">
<b>1.2.5.</b>
garbage collector controller 源码分析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.6" data-path="../kubernetes/daemonset_controller.html">
<a href="../kubernetes/daemonset_controller.html">
<b>1.2.6.</b>
daemonset controller 源码分析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.7" data-path="../kubernetes/statefulset_controller.html">
<a href="../kubernetes/statefulset_controller.html">
<b>1.2.7.</b>
statefulset controller 源码分析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.8" data-path="../kubernetes/deployment_controller.html">
<a href="../kubernetes/deployment_controller.html">
<b>1.2.8.</b>
deployment controller 源码分析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.9" data-path="../kubernetes/replicaset_controller.html">
<a href="../kubernetes/replicaset_controller.html">
<b>1.2.9.</b>
replicaset controller 源码分析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.10" data-path="../kubernetes/kube_scheduler_process.html">
<a href="../kubernetes/kube_scheduler_process.html">
<b>1.2.10.</b>
kube-scheduler 源码分析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.11" data-path="../kubernetes/kube_scheduler_algorithm.html">
<a href="../kubernetes/kube_scheduler_algorithm.html">
<b>1.2.11.</b>
kube-scheduler predicates 与 priorities 调度算法源码分析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.12" data-path="../kubernetes/kube_scheduler_preempt.html">
<a href="../kubernetes/kube_scheduler_preempt.html">
<b>1.2.12.</b>
kube-scheduler 优先级与抢占机制源码分析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.13" data-path="../kubernetes/k8s_service_theory.html">
<a href="../kubernetes/k8s_service_theory.html">
<b>1.2.13.</b>
kubernetes service 原理解析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.14" data-path="../kubernetes/kube_proxy_process.html">
<a href="../kubernetes/kube_proxy_process.html">
<b>1.2.14.</b>
kube-proxy 源码分析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.15" data-path="../kubernetes/kube_proxy_iptables.html">
<a href="../kubernetes/kube_proxy_iptables.html">
<b>1.2.15.</b>
kube-proxy iptables 模式源码分析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.16" data-path="../kubernetes/kube_proxy_ipvs.html">
<a href="../kubernetes/kube_proxy_ipvs.html">
<b>1.2.16.</b>
kube-proxy ipvs 模式源码分析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.17" data-path="../kubernetes/kubelet-modules.html">
<a href="../kubernetes/kubelet-modules.html">
<b>1.2.17.</b>
kubelet 架构浅析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.18" data-path="../kubernetes/kubelet_init.html">
<a href="../kubernetes/kubelet_init.html">
<b>1.2.18.</b>
kubelet 启动流程分析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.19" data-path="../kubernetes/kubelet_create_pod.html">
<a href="../kubernetes/kubelet_create_pod.html">
<b>1.2.19.</b>
kubelet 创建 pod 的流程
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.20" data-path="../kubernetes/node_status.html">
<a href="../kubernetes/node_status.html">
<b>1.2.20.</b>
kubelet 状态上报的方式
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.21" data-path="../kubernetes/k8s_events.html">
<a href="../kubernetes/k8s_events.html">
<b>1.2.21.</b>
kubelet 中事件处理机制
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.22" data-path="../kubernetes/kubelet_status_manager.html">
<a href="../kubernetes/kubelet_status_manager.html">
<b>1.2.22.</b>
kubelet statusManager 源码分析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.23" data-path="../kubernetes/kubelet_qos.html">
<a href="../kubernetes/kubelet_qos.html">
<b>1.2.23.</b>
kubernetes 中 Qos 的设计与实现
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.24" data-path="../kubernetes/kubelet_garbage_collect.html">
<a href="../kubernetes/kubelet_garbage_collect.html">
<b>1.2.24.</b>
kubelet 中垃圾回收机制的设计与实现
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.2.25" data-path="../kubernetes/k8s_evicted.html">
<a href="../kubernetes/k8s_evicted.html">
<b>1.2.25.</b>
kubernetes 中 Evicted pod 是如何产生的
</a>
</li>
</ul>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.3" data-path="../knative/">
<a href="../knative/">
<b>1.3.</b>
knative
</a>
<ul class="articles">
<li class="chapter " data-level="1.3.1" data-path="../knative/deploy_with_minkube.html">
<a href="../knative/deploy_with_minkube.html">
<b>1.3.1.</b>
在 minkube 上部署 knative
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.3.2" data-path="../knative/knative_serving.html">
<a href="../knative/knative_serving.html">
<b>1.3.2.</b>
knative serving 组件分析
</a>
</li>
</ul>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.4" data-path="../cgroup/">
<a href="../cgroup/">
<b>1.4.</b>
cgroup
</a>
<ul class="articles">
<li class="chapter " data-level="1.4.1" data-path="../cgroup/blkio_cgroup.html">
<a href="../cgroup/blkio_cgroup.html">
<b>1.4.1.</b>
blkio cgroup
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.4.2" data-path="../cgroup/pid_cgroup.html">
<a href="../cgroup/pid_cgroup.html">
<b>1.4.2.</b>
pid cgroup
</a>
</li>
</ul>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.5" data-path="./">
<a href="./">
<b>1.5.</b>
go
</a>
<ul class="articles">
<li class="chapter " data-level="1.5.1" data-path="func_return_value_or_pointer.html">
<a href="func_return_value_or_pointer.html">
<b>1.5.1.</b>
golang 中函数使用值返回与指针返回的区别，底层原理分析
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.5.2" data-path="golang_bootstrap.html">
<a href="golang_bootstrap.html">
<b>1.5.2.</b>
Golang 程序启动流程分析
</a>
</li>
<li class="chapter active" data-level="1.5.3" data-path="golang_gpm.html">
<a href="golang_gpm.html">
<b>1.5.3.</b>
Golang GPM 模型剖析
</a>
</li>
</ul>
</li>
<li class="divider"></li>
<li>
<a href="https://www.gitbook.com" target="blank" class="gitbook-link">
本书使用 GitBook 发布
</a>
</li>
</ul>
</nav>
</div>
<div class="book-body">
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<div class="book-header" role="navigation">
<!-- Title -->
<h1>
<i class="fa fa-circle-o-notch fa-spin"></i>
<a href=".." >Golang GPM 模型剖析</a>
</h1>
</div>
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<section class="normal markdown-section">
<ul>
<li><a href="#线程内核线程和用户线程区别">线程、内核线程和用户线程区别</a></li>
<li><a href="#golang-使用协程的原因">Golang 使用协程的原因</a></li>
<li><a href="#goroutine-在进程内存空间中的分布">Goroutine 在进程内存空间中的分布</a></li>
<li><a href="#gpm-模型分析">GPM 模型分析</a><ul>
<li><a href="#gpm-生命周期">GPM 生命周期</a><ul>
<li><a href="#1p-的生命周期">1、P 的生命周期</a></li>
<li><a href="#2m-的生命周期">2、M 的生命周期</a></li>
<li><a href="#3g-的生命周期">3、G 的生命周期</a></li>
<li><a href="#4g0-的作用">4、g0 的作用</a></li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
<li><a href="#总结">总结</a></li>
</ul>
<blockquote>
<p>本文使用 golang 1.17 代码，如有任何问题，还望指出。</p>
</blockquote>
<h3 id="线程、内核线程和用户线程区别"><a name="线程、内核线程和用户线程区别" class="anchor-navigation-ex-anchor" href="#线程、内核线程和用户线程区别"><i class="fa fa-link" aria-hidden="true"></i></a>线程、内核线程和用户线程区别</h3>
<ul>
<li><p><strong>线程</strong>：从内核角度来说并没有线程这个概念。Linux 把所有的线程都当做进程来实现，内核也没有特别的调度算法来处理线程。线程仅仅被视为一个与其他进程共享某些资源的进程，和进程一样，每个线程也都是有自己的<code>task_struct</code>，所以在内核中，线程看起来就是一个普通的进程。线程也被称作轻量级进程，一个进程可以有多个线程，线程拥有自己独立的栈，切换也由操作系统调度。在 Linux 上可以通过 <code>pthread_create()</code> 方法或者 <code>clone()</code> 系统调用创建；</p>
</li>
<li><p><strong>内核线程</strong>：独立运行在内核空间的标准进程，内核线程和普通线程的区别在于内核线程没有独立的地址空间；</p>
</li>
<li><p><strong>用户线程</strong>：也被称作协程，是一种基于线程之上，但又比线程更加轻量级的存在，由用户运行时来管理的，操作系统感知不到，它的切换是由用户程序自己控制的，但用户线程也是由内核线程来运行的。Lua 和 Python 中的协程(coroutine)、Golang 的 goroutine 都属于用户级线程；</p>
</li>
</ul>
<p>三者的关系如下所示：</p>
<p><img src="https://cdn.tianfeiyu.com/%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%BA%BF%E7%A8%8B%E4%B8%8E%E5%86%85%E6%A0%B8%E7%BA%BF%E7%A8%8B.png" alt=""></p>
<p>在 Golang 中 goroutine 与线程的关系如下所示：</p>
<p><img src="https://cdn.tianfeiyu.com/goroutine%E4%B8%8E%E7%BA%BF%E7%A8%8B%E5%85%B3%E7%B3%BB.png" alt=""></p>
<p>Golang 程序启动时首先会创建进程，然后创建主线程，主线程会执行 runtime 初始化的一些代码，包括调度器的初始化，然后会启动调度器，调度器会不断寻找需要运行的 goroutine 与内核线程绑定运行。</p>
<h3 id="golang-使用协程的原因"><a name="golang-使用协程的原因" class="anchor-navigation-ex-anchor" href="#golang-使用协程的原因"><i class="fa fa-link" aria-hidden="true"></i></a>Golang 使用协程的原因</h3>
<p>操作系统中虽然已经有了多线程、多进程来解决高并发的问题，但是在当今互联网海量高并发场景下，对性能的要求也越来越苛刻，大量的进程/线程会出现内存占用高、CPU消耗多的问题，很多服务的改造与重构也是为了降本增效。</p>
<p>一个进程可以关联多个线程，线程之间会共享进程的一些资源，比如内存地址空间、打开的文件、进程基础信息等，每个线程也都会有自己的栈以及寄存器信息等，线程相比进程更加轻量，而协程相对线程更加轻量，多个协程会关联到一个线程，协程之间会共享线程的一些信息，每个协程也会有自己的栈空间，所以也会更加轻量级。从进程到线程再到协程，其实是一个不断共享，减少切换成本的过程。</p>
<p>Golang 使用协程主要有以下几个原因：</p>
<ul>
<li><p>（1）内核线程创建与切换太重的问题：创建和切换都要进入到内核态，进入到内核态开销较大，性能代价大，而协程切换不需要进入到内核态；</p>
</li>
<li><p>（2）线程内存使用太重：创建一个内核线程默认栈大小为8M，而创建一个用户线程即 goroutine 只需要 2K 内存，当 goroutine 栈不够用时也会自动增加；</p>
</li>
<li><p>（3）goroutine 的调度更灵活，所有协程的调度、切换都发生在用户态，没有创建线程的开销，即使出现某个协程运行阻塞时，线程上的其他协程也会被调度到其他线程上运行；</p>
</li>
</ul>
<h3 id="goroutine-在进程内存空间中的分布"><a name="goroutine-在进程内存空间中的分布" class="anchor-navigation-ex-anchor" href="#goroutine-在进程内存空间中的分布"><i class="fa fa-link" aria-hidden="true"></i></a>Goroutine 在进程内存空间中的分布</h3>
<p>协程的本质其实就是可以被暂停以及可以被恢复运行的函数，创建一个 goroutine 时会在进程的堆区中分配一段空间，这段空间是用来保存协程栈区的，当需要恢复协程的运行时再从堆区中出来复制出来恢复函数运行时状态。</p>
<p><img src="https://cdn.tianfeiyu.com/goroutine_heap.png" alt=""></p>
<h3 id="gpm-模型分析"><a name="gpm-模型分析" class="anchor-navigation-ex-anchor" href="#gpm-模型分析"><i class="fa fa-link" aria-hidden="true"></i></a>GPM 模型分析</h3>
<p>在 Golang 代码的历史提交记录中会发现很多代码都是从 C 翻译到 Go 的，在 go 1.4 前 runtime 中大量代码是用 C 实现的，比如当前版本 <code>proc.go</code> 文件中实现的很多调度相关的功能最开始都是用 C 实现的，后面用 Go 代码进行了翻译，如果需要了解 Golang 最开始的设计细节可以翻阅最早提交的 C 代码。</p>
<pre class="language-"><code>commit b2cdf30eb6c4a76504956aaaad47df969274296b
Author: Russ Cox <span class="token tag"><span class="token tag"><span class="token punctuation"><</span>rsc@golang.org</span><span class="token punctuation">></span></span>
Date: Tue Nov 11 17:08:33 2014 -0500
[dev.cc] runtime: convert scheduler from C to Go
commit 15ced2d00832dd9129b4ee0ac53b5367ade24c13
Author: Russ Cox <span class="token tag"><span class="token tag"><span class="token punctuation"><</span>rsc@golang.org</span><span class="token punctuation">></span></span>
Date: Tue Nov 11 17:06:22 2014 -0500
[dev.cc] runtime: convert assembly files for C to Go transition
The main change is that #include "zasm_GOOS_GOARCH.h"
is now #include "go_asm.h" and/or #include "go_tls.h".
Also, because C StackGuard is now Go _StackGuard,
the assembly name changes from const_StackGuard to
const__StackGuard.
In asm_$GOARCH.s, add new function getg, formerly
implemented in C.
</code></pre><p>本文主要介绍当前调度器中的 GPM 模型，首先了解下 GPM 模型中三个组件的作用与联系：</p>
<ul>
<li>G: <strong>G</strong>oroutine，即我们在 Go 程序中使用 <code>go</code> 关键字运行的函数；</li>
<li>M: <strong>M</strong>achine，或 worker thread，代表系统线程，M 是 runtime 中的一个对象，每创建一个 M 会同时创建一个系统线程并与该 M 进行绑定；</li>
<li>P: <strong>P</strong>rocessor，类似于 CPU 核心的概念，只有当 M 与一个 P 关联后才能执行 Go 代码；</li>
</ul>
<p>G 运行时需要与 M 进行绑定，M 需要与 P 绑定，M 在数量上并不与 P 相等，这是因为 M 在运行 G 时会陷入系统调用或者因其他事情会被阻塞，M 不够用时在 runtime 中会创建新的 M，因此随着程序的执行，M 的数量可能增长，而 P 在没有用户干预的情况下，则会保持不变，G 的数量是由用户代码决定的。</p>
<p>GPM 三者的关联如下所示：</p>
<p><img src="https://cdn.tianfeiyu.com/gpm.png" alt="9"></p>
<ol>
<li>全局队列：存放等待运行的 G。</li>
<li>P 的本地队列：同全局队列类似，存放的也是等待运行的 G，存的数量有限。新建 G 时，G 优先加入到 P 的本地队列，如果队列满了，则会把本地队列中一部分 G 移动到全局队列。</li>
<li>P 列表：所有的 P 都在程序启动时创建，并保存在数组中，最多有 <code>GOMAXPROCS</code>(可配置) 个。</li>
<li>M：线程想运行任务就得获取 P，然后从 P 的本地队列获取 G，P 队列为空时，M 也会尝试从全局队列拿一批 G 放到 P 的本地队列，或从其他 P 的本地队列偷一半放到自己 P 的本地队列，M 运行 G，G 执行之后，M 会从 P 获取下一个 G，不断重复下去。</li>
</ol>
<h4 id="gpm-生命周期"><a name="gpm-生命周期" class="anchor-navigation-ex-anchor" href="#gpm-生命周期"><i class="fa fa-link" aria-hidden="true"></i></a>GPM 生命周期</h4>
<h5 id="1、p-的生命周期"><a name="1、p-的生命周期" class="anchor-navigation-ex-anchor" href="#1、p-的生命周期"><i class="fa fa-link" aria-hidden="true"></i></a>1、P 的生命周期</h5>
<p>P 对象的结构体如下所示：</p>
<pre class="language-"><code>type p struct {
id int32
status uint32 // P 的状态
link puintptr
schedtick uint32 // 被调度次数
syscalltick uint32 // 执行过系统调用的次数
sysmontick sysmontick // sysmon 最近一次运行的时间
m muintptr // P 关联的 M
mcache *mcache // 小对象缓存,可以无锁访问
pcache pageCache // 页缓存,可以无锁访问
raceprocctx uintptr // race相关
// 与 defer 相关
deferpool [5][]*_defer
deferpoolbuf [5][32]*_defer
// goroutine ids 的缓存
goidcache uint64
goidcacheend uint64
// P 本地 G 队列,可以无锁访问
runqhead uint32 // 本地队列头
runqtail uint32 // 本地队尾
runq [256]guintptr // 本地 G 队列，使用数组实现的循环队列
runnext guintptr // 待运行的 G，优先级高于 runq
// 已运行结束的 G (状态为 Gdead)会被保存在 gFree 中，方便实现对 G 的复用
gFree struct {
gList
n int32
}
sudogcache []*sudog
sudogbuf [128]*sudog
mspancache struct {
len int
buf [128]*mspan
}
tracebuf traceBufPtr
traceSweep bool
traceSwept, traceReclaimed uintptr
palloc persistentAlloc
_ uint32
timer0When uint64
timerModifiedEarliest uint64
// 与 GC 相关的
gcAssistTime int64
gcFractionalMarkTime int64
gcMarkWorkerMode gcMarkWorkerMode
gcMarkWorkerStartTime int64
gcw gcWork
wbBuf wbBuf
......
// 抢占标记
preempt bool
}
</code></pre><p><strong>(1) 为什么需要 P ?</strong></p>
<p>在 Golang 1.1 版本之前调度器中还没有 P 组件，此时调度器的性能还比较差，社区的 Dmitry Vyukov 大佬针对当前调度器中存在的问题进行了总结并设计引入 P 组件来解决当前面临的问题（<a href="https://docs.google.com/document/d/1TTj4T2JO42uD5ID9e89oa0sLKhJYD0Y_kqxDv3I3XMw/edit#heading=h.mmq8lm48qfcw" target="_blank"><strong>Scalable Go Scheduler Design Doc</strong></a>），并在 Go 1.1 版本中引入了 P 组件，引入 P 组件后不仅解决了文档中列的几个问题，也引入了一些很好的机制。 </p>
<p>文档中列出了调度器当前主要有 4 个问题，主要有：</p>
<ul>
<li><p>1、全局互斥锁 (<code>sched.Lock</code>) 问题：社区在测试中发现 Golang 程序在运行时有 14％ 的 CPU 使用率消耗在对全局锁的处理上。没有 P 组件时，M 只能通过加互斥锁从全局队列中获取 G，在加锁阶段对其他 goroutine 处理时(创建，完成，重新调度等)会存在时延；</p>
<p> 在引入 P 组件后，P 对象中会有一个队列来保存 G 列表，P 的本地队列可以解决旧调度器中单一全局锁的问题，而 G 队列也被分成两类，<code>sched</code> 中继续保留全局 G 队列，同时每个 P 中都会有一个本地的 G 队列，此时 M 会优先运行 P 本地队列中的 G，访问时也不需要加锁。</p>
</li>
</ul>
<ul>
<li><p>2、G 切换问题：M 频繁切换可运行的 G 会增加延迟和开销，比如新建的 G 会被被放到全局队列，而不是在 M 本地执行，这会导致不必要的开销和延迟，应该优先在创建 G 的 M 上执行就可以；</p>
<p> 在引入 P 组件后，新建的 G 会优先放在 G 关联 P 的本地队列中。</p>
</li>
</ul>
<ul>
<li><p>3、M的内存缓存 (<code>M.mcache</code>) 问题：在还没有 P 组件的版本中，每个 M 结构体都有一个 <code>mcache</code> 字段，<code>mcache</code> 是一个内存分配池，小对象会直接从 <code>mcache</code> 中进行分配，M 在运行 G 时，G 需要申请小对象时会直接从 M 的 <code>mcache</code> 中进行分配，G 可以进行无锁访问，因为每个 M 同一时间只会运行一个 G，但 runtime 中每个时间只会有一部分活跃的 M 在运行 G，其他因系统调用等阻塞的 M 其实不需要 <code>mcache</code> 的，这部分 <code>mcache</code> 是被浪费的，每个 M 的 <code>mcache</code> 大概有 2M 大小的可用内存，当有上千个处于阻塞状态的 M 时，会有大量的内存被消耗。此外还有较差的数据局部性问题，这是指 M 在运行 G 时对 G 所需要的小对象进行了缓存，后面 G 如果再次调度到同一个 M 时那么可以加速访问，但在实际场景中 G 调度到同一个 M 的概率不高，所以数据局部性不太好。</p>
<p> 在引入了 P 组件后，<code>mcache</code> 从 M 转移到了 P ，P 保存了 <code>mcache</code> 也就意味着不必为每一个 M 都分配 一个 <code>mcache</code>，避免了过多的内存消耗。这样在高并发状态下，每个 G 只有在运行的时候才会使用到内存， 而每个 G 会绑定一个 P，所以只有当前运行的 G 只会占用一个 <code>mcache</code>，对于 <code>mcache</code> 的数量就是 P 的数 量，同时并发访问时也不会产生锁。</p>