G-P-M模型

G:Goroutine，每个Goroutine对应一个G结构体，G存储Goroutine的运行堆栈、状态以及任务函数，可重用。
G并非执行体，每个G需要绑定到P才能调度执行。
P: Processor，表示逻辑处理器，对G来说，P相当于CPU核，G只有绑定到P才能被调度。对M来说，P提供了相关的执行环境(Context)，如内存分配状态(mcache)，任务队列(G)等。
P的数量决定了系统内最大可并行的G的数量（前提：物理CPU核数 >= P的数量）
M: Machine，OS内核线程抽象，代表着真正执行计算的资源，在绑定有效的P后，进入schedule循环；而schedule循环的机制大致是从Global队列、P的Local队列以及wait队列中获取。
M的数量是不定的，由Go Runtime调整，为了防止创建过多OS线程导致系统调度不过来，目前默认最大限制为10000个。
M并不保留G状态，这是G可以跨M调度的基础。
Sched：Go调度器，它维护有存储M和G的队列以及调度器的一些状态信息等。

举个简单的例子：工地上有若干砖头，地鼠借助小车把砖头运送到火种上去烧制。

M就可以看作图中的地鼠，P就是小车，G就是小车里装的砖。

Go调度器中由两种不同的运行队列：全局运行队列(GRQ)和本地运行队列(LRQ)

GRQ：GRQ 适用于尚未分配给P的 Goroutines。
LRQ：每个P都有一个LRQ，用于管理分配给在P的上下文中执行的Goroutines，这些Goroutine轮流被和P绑定的M进行上下文切换。

G的数量可以远远大于M的数量，换句话说，Go程序可以利用少量的内核级线程来支撑大量Goroutine的并发。

每个P均有本地队列，通过增加本地队列减少锁操作；
一个P最多包含257个G：一个容量为126容量的本地队列+优先级最高的runnext；
如果一个P上的G超过257个，就会将超过部分放到全局队列上，全局队列是一个链表，无限长。

调度策略

调度过程

调度顺序

如果P的runnext存在就用这个G【不加锁】；
从P的local queue中拿一个G【不加锁】；
从全局队列中拿一个G【加锁】，并且从全局队列中拿128个G到这个P中，如果不足128个则全部给他；
从netpoll拿一个G，剩下的injectglist放到全局队列中【加锁】；
随机其它P的本地队列中偷一半给当前P，将最后一个返回；
将P置为空闲，并且将M从P上拿下来，但是不会Kill M。

调度机制

hand-off机制：当M由于G进行系统调用导致阻塞时，M会释放绑定的P，把P转移给其它空闲的M执行；
work-stealing机制：当本P无可运行的G时，会尝试从其它P中偷取G，而避免了线程销毁。

减少拥塞

由于原子、互斥量或通道操作导致Goroutine阻塞，调度器会将当前阻塞的G切换出去，重新调度LRQ上的其他G；
由于网络请求或IO操作导致Goroutine阻塞，Go提供了专门的网络轮询器(NetPoller)来处理网络请求和IO操作的问题，其后台通过kqueue（MacOS），epoll（Linux）或 iocp（Windows）来实现IO多路复用。一旦G需要请求网络或IO则切换到网络轮询器上，完成操作后再回到原来的P进行排队；
由于调用系统方法导致的阻塞，此时不能使用网络轮询器，而系统会将当前M1进行阻塞，然后调度器将M1与P分离，同时调度器引入新的M2来服务P，阻塞完成后G1回到原来的P，而M1则等待以备下次使用；
由于G执行了sleep操作导致M阻塞，Go程序后台有一个监控线程sysmon，它监控那些长时间运行的G任务然后设置可以强占的标识符，别的Goroutine就可以抢先进来执行。只要下次这个Goroutine进行函数调用，那么就会被强占，同时也会保护现场，然后重新放入P的本地队列里面等待下次执行。

基于上述的GPM模型，Go就能实现在用户态的并发，从而降低并发所带来的线程切换性能开销。这也是后来包括腾讯、字节、Bilibili等公司以及开源框架拥抱Go的主要原因。另外由于Kubernetes和docker均是基于Go语言开发完成，使得CNCF相关的开源项目均为Go语言，最终导致云原生领域Go一家独大。但是Go也存在一些问题，这个我们后面再聊。

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