GMP模型

我将会从以下4点开始讲解GMP

1、为什么需要调度器？
2、Goroutine调度器的GMP模型的设计思想
3、调度器的设计策略
4、Go调度器调度场景过程全解析

从这四点开始讲的原因是，他们分别对应：
基础必要性、 核心设计、运作机制、实战解析

一、为什么需要调度器？

早期的单进程操作系统，面临 2 个问题：

1、单一的执行流程，计算机只能一个任务一个任务处理。

2、进程阻塞所带来的 CPU 时间浪费。

那么能不能有多个进程来宏观一起来执行多个任务呢？ 后来操作系统就具有了最早的并发能力： 多进程并发，当一个进程阻塞的时候，切换到另外等待执行的进程，这样就能尽量把 CPU 利用起来，CPU 就不浪费了。

如下：

因为一个进程阻塞 cpu 可以立刻切换到其他进程中去执行，而且调度 cpu 的算法可以保证在运行的进程都可以被分配到 cpu 的运行时间片。这样从宏观来看，似乎多个进程是在同时被运行。

新的问题：

进程的创建、切换、销毁，都会占用很长的时间，CPU 虽然利用起来了，但如果进程过多，CPU 有很大的一部分都被用来进行进程调度了。

多进程、多线程确实能提高了系统的 并发能力，但是在当今互联网高并 发场景下，为每个任务都创建一个 线程是不现实的，因为会消耗大量 的内存
(进程虚拟内存会占用 4GB [32 位操作系统], 而线程也要大约 4MB)。

大量的进程 / 线程出现了新的问题

• 高内存占用
• 调度的高消耗 CPU

如何解决：

好了，然后工程师们就发现，其实一个线程分为 “内核态 “线程和” 用户态 “线程。 一个 “用户态线程” 必须要绑定一个 “内核态线程”，

但是 CPU 并不知道有 “用户态线程” 的存在，它只知道它运行的是一个 “内核态线程”
(Linux 的 PCB 进程控制块)。

继续细分下去

协程与线程的结合方式：

一、N:1

N 个协程绑定 1 个线程，优点就是协程在用户态线程即完成切换，不会陷入到内核态，这种切换非常的轻量快速。但也有很大的缺点，1 个进程的所有协程都绑定在 1 个线程上
缺点：
1、某个程序用不了硬件的多核加速能力
2、一旦某协程阻塞，造成线程阻塞，本进程的其他协程都无法执行了，根本就没有并发的能力

二、1:1 

为了解决N:1的缺点，从而设计成一个协程对应一个线程。

三、N:M

M 个协程绑定 1 个线程，是 N:1 和 1:1 类型的结合，克服了以上 2 种模型的缺点，但实现起来最为复杂。
注意：协程与线程是有区别的，线程由 CPU 调度是抢占式的，协程由用户态调度是协作式的，一个协程让出 CPU 后，才执行下一个协程。

Go 语言的协程 goroutine

Go 为了提供更容易使用的并发方法，使用了 goroutine 和 channel。
goroutine 来自协程的概念，让一组可复用的函数运行在一组线程之上，即使有协程阻塞，该线程的其他协程也可以被 runtime 调度，转移到其他可运行的线程上。
最关键的是，程序员看不到这些底层的细节，这就降低了编程的难度，提供了更容易的并发。
Go 中，协程被称为 goroutine，它非常轻量，一个 goroutine 只占几 KB，并且这几 KB 就足够 goroutine 运行完，这就能在有限的内存空间内支持大量 goroutine，支持了更多的并发。虽然一个 goroutine 的栈只占几 KB，但实际是可伸缩的，如果需要更多内容，runtime 会自动为 goroutine 分配。
Goroutine 特点：

• 占用内存更小（几 kb）
• 调度更灵活 (runtime 调度)

老版本GMP

Go 目前使用的调度器是 2013 年重新设计的

老调度器有几个缺点：
1、创建、销毁、调度 G 都需要每个 M 获取锁，这就形成了激烈的锁竞争。
2、M 转移 G 会造成延迟和额外的系统负载。比如当 G 中包含创建新协程的时候，M 创建了 G’，为了继续执行 G，需要把 G’交给 M’执行，也造成了很差的局部性，因为 G’和 G 是相关的，最好放在 M 上执行，而不是其他 M’。
3、系统调用 (CPU 在 M 之间的切换) 导致频繁的线程阻塞和取消阻塞操作增加了系统开销。

二、Goroutine调度器的GMP模型的设计思想

面对之前调度器的问题，Go 设计了新的调度器。
在新调度器中，出列 M (thread) 和 G (goroutine)，又引进了 P (Processor)。
Processor，它包含了运行 goroutine 的资源，如果线程想运行 goroutine，必须先获取 P，P 中还包含了可运行的 G 队列。

GMP模型 

GMP模型

（上方为图示）

在 Go 中，线程是运行 goroutine 的实体，调度器的功能是把可运行的 goroutine 分配到工作线程上。

• 全局队列（Global Queue）：存放等待运行的 G。 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，不超过 256 个。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半的 G 移动到全局队列。
• 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 GOMAXPROCS(可配置) 个。
• M：线程想运行任务就得获取 P，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。
• Goroutine 调度器和 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。

有关 P 和 M 的个数问题

1、P 的数量：

• 由启动时环境变量 $GOMAXPROCS 或者是由 runtime 的方法 GOMAXPROCS() 决定。这意味着在程序执行的任意时刻都只有 $GOMAXPROCS 个 goroutine 在同时运行。

2、M 的数量:

• go 语言本身的限制：go 程序启动时，会设置 M 的最大数量，默认 10000. 但是内核很难支持这么多的线程数，所以这个限制可以忽略。
• runtime/debug 中的 SetMaxThreads 函数，设置 M 的最大数量
• 一个 M 阻塞了，会创建新的 M。

3、M 与 P 的数量没有绝对关系，一个 M 阻塞，P 就会去创建或者切换另一个 M，所以，即使 P 的默认数量是 1，也有可能会创建很多个 M 出来。

P 和 M 何时会被创建

1、P 何时创建：在确定了 P 的最大数量 n 后，运行时系统会根据这个数量创建 n 个 P。
2、M 何时创建：没有足够的 M 来关联 P 并运行其中的可运行的 G。比如所有的 M 此时都阻塞住了，而 P 中还有很多就绪任务，就会去寻找空闲的 M，而没有空闲的，就会去创建新的 M。

三、调度器的设计策略

复用线程：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 ​

当本线程因为 G 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。

利用并行：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。GOMAXPROCS 也限制了并发的程度，比如 GOMAXPROCS = 核数/2，则最多利用了一半的 CPU 核进行并行。

抢占：在 coroutine 中要等待一个协程主动让出 CPU 才执行下一个协程，在 Go 中，一个 goroutine 最多占用 CPU 10ms，防止其他 goroutine 被饿死，这就是 goroutine 不同于 coroutine 的一个地方。

全局 G 队列：在新的调度器中依然有全局 G 队列，但功能已经被弱化了，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。

go func () 调度流程

具体过程：

从上图我们可以分析出几个结论： ​

1、我们通过 go func () 来创建一个 goroutine； ​

2、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； ​

3、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； ​

4、一个 M 调度 G 执行的过程是一个循环机制； ​

5、当 M 执行某一个 G 时候如果发生了 syscall 或则其余阻塞操作，M 会阻塞，如果当前有一些 G 在执行，runtime 会把这个线程 M 从 P 中摘除 (detach)，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； ​

6、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。

四、Go调度器调度场景过程全解析

我们这里会通过11个小案例，为大家扫盲。

通过实际场景，加深对GMP的了解

(1) 场景 1  ---局部性

P 拥有 G1，M1 获取 P 后开始运行 G1，G1 使用 go func() 创建了 G2，为了局部性 G2 优先加入到 P1 的本地队列。

(2) 场景 2  --- 线程M复用

G1 运行完成后 (函数：goexit)，M 上运行的 goroutine 切换为 G0，G0 负责调度时协程的切换（函数：schedule）。从 P 的本地队列取 G2，从 G0 切换到 G2，并开始运行 G2 (函数：execute)。实现了线程 M1 的复用。

(3) 场景 3  --- 队列溢出问题

假设每个 P 的本地队列只能存 3 个 G。G2 要创建了 6 个 G，前 3 个 G（G3, G4, G5）已经加入 p1 的本地队列，p1 本地队列满了。（溢出的，直接进入全局队列）

(4) 场景 4  ---负载不均衡

理论上：G2 在创建 G7 的时候，发现 P1 的本地队列已满，需要执行负载均衡 (把 P1 中本地队列中前一半的 G，还有新创建 G 转移到全局队列)

实现中：并不一定是新的 G，如果 G 是 G2 之后就执行的，会被保存在本地队列，利用某个老的 G 替换新 G 加入全局队列

注：这些 G 被转移到全局队列时，会被打乱顺序。 所以 G3,G4,G7 被转移到全局队列。

(5) 场景 5  ---局部调度性

G2 创建 G8 时，P1 的本地队列未满，所以 G8 会被加入到 P1 的本地队列。

G8 加入到 P1 点本地队列的原因还是因为 P1 此时在与 M1 绑定，

而 G2 此时是 M1 在执行。所以 G2 创建的新的 G 会优先放置到自己的 M 绑定的 P 上。

(6) 场景 6  ---如何提高效率

规定：在创建 G 时，运行的 G 会尝试唤醒其他空闲的 P 和 M 组合去执行。

假定 G2 唤醒了 M2，M2 绑定了 P2，并运行 G0，但 P2 本地队列没有 G，M2 此时为自旋线程（没有 G 但为运行状态的线程，不断寻找 G）。

(7) 场景 7   ---全局队列负载均衡

M2 尝试从全局队列 (简称 “GQ”) 取一批 G 放到 P2 的本地队列（函数：findrunnable()）。M2 从全局队列取的 G 数量符合下面的公式：

• n = min(len(GQ)/GOMAXPROCS + 1, len(GQ)/2)

至少从全局队列取 1 个 g，但每次不要从全局队列移动太多的 g 到 p 本地队列，给其他 p 留点。这是从全局队列到 P 本地队列的负载均衡。

假定我们场景中一共有 4 个 P(GOMAXPROCS 设置为 4) 最多就能用 4 个 P 来供 M 使用
所以 M2 只从能从全局队列取 1 个 G（即 G3） 移动 P2 本地队列

(8) 场景 8   ---P间负载不均

假设 G2 一直在 M1 上运行，经过 2 轮后，M2 已经把 G7、G4 从全局队列获取到了 P2 的本地队列并完成运行，全局队列和 P2 的本地队列都空了，如场景 8 图的左半部分。

（偷取一半stealing）

(9) 场景 9   ---线程重建延时问题

G1 本地队列 G5、G6 已经被其他 M 偷走并运行完成，当前 M1 和 M2 分别在运行 G2 和 G8，M3 和 M4 没有 goroutine 可以运行，M3 和 M4 处于自旋状态，它们不断寻找 goroutine。

为什么要让 m3 和 m4 自旋，自旋本质是在运行，线程在运行却没有执行 G，就变成了浪费 CPU. 为什么不销毁现场，来节约 CPU 资源。因为创建和销毁 CPU 也会浪费时间，我们希望当有新 goroutine 创建时，立刻能有 M 运行它，如果销毁再新建就增加了时延，降低了效率。当然也考虑了过多的自旋线程是浪费 CPU，所以系统中最多有 GOMAXPROCS 个自旋的线程 (当前例子中的 GOMAXPROCS=4，所以一共 4 个 P)，多余的没事做线程会让他们休眠。

(10) 场景 10   --- G阻塞后 P闲置

​ 假定当前除了 M3 和 M4 为自旋线程，还有 M5 和 M6 为空闲的线程 (没有得到 P 的绑定，注意我们这里最多就只能够存在 4 个 P，所以 P 的数量应该永远是 M>=P, 大部分都是 M 在抢占需要运行的 P)，G8 创建了 G9，G8 进行了阻塞的系统调用，M2 和 P2 立即解绑，P2 会执行以下判断：如果 P2 本地队列有 G、全局队列有 G 或有空闲的 M，P2 都会立马唤醒 1 个 M 和它绑定，
否则 P2 则会加入到空闲 P 列表，等待 M 来获取可用的 p。本场景中，P2 本地队列有 G9，可以和其他空闲的线程 M5 绑定。

(11) 场景 11   ---解决系统调用后复用

G8 创建了 G9，假如 G8 进行了非阻塞系统调用。

​ M2 和 P2 会解绑，但 M2 会记住 P2，然后 G8 和 M2 进入系统调用状态。当 G8 和 M2 退出系统调用时，会尝试获取 P2，如果无法获取，则获取空闲的 P，如果依然没有，G8 会被记为可运行状态，并加入到全局队列，M2 因为没有 P 的绑定而变成休眠状态 (长时间休眠等待 GC 回收销毁)。

拓展知识：

补充1：

线程重建为什么会延时？

线程重建需要操作系统执行以下操作：

资源分配：为新线程分配栈内存、寄存器等资源。

上下文初始化：设置线程的执行环境（如程序计数器、栈指针）。

系统调用：通过 clone() 等系统调用向操作系统申请线程资源。

这些操作的耗时约为微秒级（如 Linux 下创建线程的开销约为 1-2 微秒），在高并发场景下会累积成性能瓶颈。

补充2：

1、系统调用（去政府部门办事） 你的程序需要操作系统帮忙做事（比如读文件、联网） 就像你去政府部门办证件，必须亲自跑一趟

2、阻塞系统调用（排队等叫号） 政府部门告诉你："前面还有50人，坐着等吧"

你的程序（Goroutine）卡住不能动，CPU空转干等

常见例子：

读取慢速硬盘文件 等网络数据包（比如访问淘宝API）

补充3：

GMP之 P-M

1、P（逻辑处理器）：它更像一个 “资源容器” 和 “队列管理者”，主要职责是： 维护一个本地 G 队列（存放就绪的 G）； 持有运行 G 所需的资源（如栈空间、线程本地存储等）； 作为 M 绑定的 “许可证”——M 必须绑定 P 才能运行 G（即 “M 需要挂靠 P 才能拥有调度权”）。 但 P 本身不具备执行能力（它不是线程，不参与 CPU 调度），只是一个逻辑上的调度单元和资源集合。

2、M（操作系统线程）：它是实际的执行载体（由操作系统调度的物理线程），负责：
执行 G 的代码（真正在 CPU 上跑指令）；
当 G 需要运行时，从 P 的本地队列中 “取 G”；
当本地队列空了，主动去全局队列或其他 P 的本地队列 “偷 G”（工作窃取）。
M 的核心能力是 “执行”，所有需要实际操作（如取 G、运行 G、切换 G）的动作，都必须由 M 完成。
M 是唯一具备执行能力的实体（操作系统线程），而 P 的角色是 “资源管理者” 和 “队列容器”，负责提供 G 的存放和运行环境。这种分工既明确了职责（P 管资源，M 管执行），又通过 P 的本地队列分散了锁竞争

优于老版本的地方。

补充4：

源码查找：

补充5：

M阻塞的三种情况

1、系统调用阻塞 (System Call Blocking)
        Goroutine 执行需要内核参与的操作（如网络 I/O、文件读写、sleep 等）

2、同步原语阻塞 (Synchronization Primitive Blocking)
        Goroutine 等待同步操作（如通道、锁、条件变量）完成，导致 M 阻塞。

3. 运行时调度阻塞 (Runtime Scheduling Blocking)
        子场景 1：GC 的 STW (Stop The World)
        子场景 2：无 G 可执行时的休眠

而如下两种情况：

1、线程分配给G的cpu用完了。

2、进程分配给线程的cpu用完了，线程被迫阻塞。

注意：

M 线程的阻塞（Go 运行时层面）和时间片阻塞（OS 层面）是两个独立且不同层级的概念，前者是为了调度效率，后者是为了任务公平。