go语言绑定cpu,go语言如何
【golang详解】go语言GMP(GPM)原理和调度
Goroutine调度是一个很复杂的机制,下面尝试用简单的语言描述一下Goroutine调度机制,想要对其有更深入的了解可以去研读一下源码。
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首先介绍一下GMP什么意思:
G ----------- goroutine: 即Go协程,每个go关键字都会创建一个协程。
M ---------- thread内核级线程,所有的G都要放在M上才能运行。
P ----------- processor处理器,调度G到M上,其维护了一个队列,存储了所有需要它来调度的G。
Goroutine 调度器P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
模型图:
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M0因为G0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。进而某个空闲的M1获取P,继续执行P队列中剩下的G。而M0由于陷入系统调用而进被阻塞,M1接替M0的工作,只要P不空闲,就可以保证充分利用CPU。M1的来源有可能是M的缓存池,也可能是新建的。当G0系统调用结束后,根据M0是否能获取到P,将会将G0做不同的处理:
如果有空闲的P,则获取一个P,继续执行G0。
如果没有空闲的P,则将G0放入全局队列,等待被其他的P调度。然后M0将进入缓存池睡眠。
如下图
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
在Go中一个goroutine最多占用CPU 10ms,防止其他goroutine被饿死。
具体可以去看另一篇文章
【Golang详解】go语言调度机制 抢占式调度
当创建一个新的G之后优先加入本地队列,如果本地队列满了,会将本地队列的G移动到全局队列里面,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。
协程经历过程
我们创建一个协程 go func()经历过程如下图:
说明:
这里有两个存储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;处理器本地队列是一个使用数组构成的环形链表,它最多可以存储 256 个待执行任务。
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;
一个M调度G执行的过程是一个循环机制;会一直从本地队列或全局队列中获取G
上面说到P的个数默认等于CPU核数,每个M必须持有一个P才可以执行G,一般情况下M的个数会略大于P的个数,这多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。类似线程池,Go也提供一个M的池子,需要时从池子中获取,用完放回池子,不够用时就再创建一个。
work-stealing调度算法:当M执行完了当前P的本地队列队列里的所有G后,P也不会就这么在那躺尸啥都不干,它会先尝试从全局队列队列寻找G来执行,如果全局队列为空,它会随机挑选另外一个P,从它的队列里中拿走一半的G到自己的队列中执行。
如果一切正常,调度器会以上述的那种方式顺畅地运行,但这个世界没这么美好,总有意外发生,以下分析goroutine在两种例外情况下的行为。
Go runtime会在下面的goroutine被阻塞的情况下运行另外一个goroutine:
用户态阻塞/唤醒
当goroutine因为channel操作或者network I/O而阻塞时(实际上golang已经用netpoller实现了goroutine网络I/O阻塞不会导致M被阻塞,仅阻塞G,这里仅仅是举个栗子),对应的G会被放置到某个wait队列(如channel的waitq),该G的状态由_Gruning变为_Gwaitting,而M会跳过该G尝试获取并执行下一个G,如果此时没有可运行的G供M运行,那么M将解绑P,并进入sleep状态;当阻塞的G被另一端的G2唤醒时(比如channel的可读/写通知),G被标记为,尝试加入G2所在P的runnext(runnext是线程下一个需要执行的 Goroutine。), 然后再是P的本地队列和全局队列。
系统调用阻塞
当M执行某一个G时候如果发生了阻塞操作,M会阻塞,如果当前有一些G在执行,调度器会把这个线程M从P中摘除,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。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。
队列轮转
可见每个P维护着一个包含G的队列,不考虑G进入系统调用或IO操作的情况下,P周期性的将G调度到M中执行,执行一小段时间,将上下文保存下来,然后将G放到队列尾部,然后从队列中重新取出一个G进行调度。
除了每个P维护的G队列以外,还有一个全局的队列,每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行,全局队列中G的来源,主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列,也是为了防止全局队列中的G被饿死。
除了每个P维护的G队列以外,还有一个全局的队列,每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行,全局队列中G的来源,主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列,也是为了防止全局队列中的G被饿死。
M0
M0是启动程序后的编号为0的主线程,这个M对应的实例会在全局变量rutime.m0中,不需要在heap上分配,M0负责执行初始化操作和启动第一个G,在之后M0就和其他的M一样了
G0
G0是每次启动一个M都会第一个创建的goroutine,G0仅用于负责调度G,G0不指向任何可执行的函数,每个M都会有一个自己的G0,在调度或系统调用时会使用G0的栈空间,全局变量的G0是M0的G0
一个G由于调度被中断,此后如何恢复?
中断的时候将寄存器里的栈信息,保存到自己的G对象里面。当再次轮到自己执行时,将自己保存的栈信息复制到寄存器里面,这样就接着上次之后运行了。
我这里只是根据自己的理解进行了简单的介绍,想要详细了解有关GMP的底层原理可以去看Go调度器 G-P-M 模型的设计者的文档或直接看源码
参考: ()
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为什么go语言适合开发网游服务器端
前段时间在golang-China读到这个贴:
个人觉得golang十分适合进行网游服务器端开发,写下这篇文章总结一下。
从网游的角度看:
要成功的运营一款网游,很大程度上依赖于玩家自发形成的社区。只有玩家自发形成一个稳定的生态系统,游戏才能持续下去,避免鬼城的出现。而这就需要多次大量导入用户,在同时在线用户量达到某个临界点的时候,才有可能完成。因此,多人同时在线十分有必要。
再来看网游的常见玩法,除了排行榜这类统计和数据汇总的功能外,基本没有需要大量CPU时间的应用。以前的项目里,即时战斗产生的各种伤害计算对CPU的消耗也不大。玩家要完成一次操作,需要通过客户端-服务器端-客户端这样一个来回,为了获得高响应速度,满足玩家体验,服务器端的处理也不能占用太多时间。所以,每次请求对应的CPU占用是比较小的。
网游的IO主要分两个方面,一个是网络IO,一个是磁盘IO。网络IO方面,可以分成美术资源的IO和游戏逻辑指令的IO,这里主要分析游戏逻辑的IO。游戏逻辑的IO跟CPU占用的情况相似,每次请求的字节数很小,但由于多人同时在线,因此并发数相当高。另外,地图信息的广播也会带来比较频繁的网络通信。磁盘IO方面,主要是游戏数据的保存。采用不同的数据库,会有比较大的区别。以前的项目里,就经历了从MySQL转向MongoDB这种内存数据库的过程,磁盘IO不再是瓶颈。总体来说,还是用内存做一级缓冲,避免大量小数据块读写的方案。
针对网游的这些特点,golang的语言特性十分适合开发游戏服务器端。
首先,go语言提供goroutine机制作为原生的并发机制。每个goroutine所需的内存很少,实际应用中可以启动大量的goroutine对并发连接进行响应。goroutine与gevent中的greenlet很相像,遇到IO阻塞的时候,调度器就会自动切换到另一个goroutine执行,保证CPU不会因为IO而发生等待。而goroutine与gevent相比,没有了python底层的GIL限制,就不需要利用多进程来榨取多核机器的性能了。通过设置最大线程数,可以控制go所启动的线程,每个线程执行一个goroutine,让CPU满负载运行。
同时,go语言为goroutine提供了独到的通信机制channel。channel发生读写的时候,也会挂起当前操作channel的goroutine,是一种同步阻塞通信。这样既达到了通信的目的,又实现同步,用CSP模型的观点看,并发模型就是通过一组进程和进程间的事件触发解决任务的。虽然说,主流的编程语言之间,只要是图灵完备的,他们就都能实现相同的功能。但go语言提供的这种协程间通信机制,十分优雅地揭示了协程通信的本质,避免了以往锁的显式使用带给程序员的心理负担,确是一大优势。进行网游开发的程序员,可以将游戏逻辑按照单线程阻塞式的写,不需要额外考虑线程调度的问题,以及线程间数据依赖的问题。因为,线程间的channel通信,已经表达了线程间的数据依赖关系了,而go的调度器会给予妥善的处理。
另外,go语言提供的gc机制,以及对指针的保护式使用,可以大大减轻程序员的开发压力,提高开发效率。
展望未来,我期待go语言社区能够提供更多的goroutine间的隔离机制。个人十分推崇erlang社区的脆崩哲学,推动应用发生预期外行为时,尽早崩溃,再fork出新进程处理新的请求。对于协程机制,需要由程序员保证执行的函数不会发生死循环,导致线程卡死。如果能够定制goroutine所执行函数的最大CPU执行时间,及所能使用的最大内存空间,对于提升系统的鲁棒性,大有裨益。
Go语言的特点
类型 在变量名后边
也可不显式声明类型, 类型推断, 但是是静态语言, name一开始放字符串就不能再赋值数字
方法,属性 分开 方法名首字母大写就是就是外部可调的
面向对象设计的一个重要原则:“优先使用组合而不是继承”
Dog 也是Animal , 要复用Animal 的属性和方法,
只需要在结构体 type 里面写 Animal
入口也是main, 用用试试
多态, 有这个方法就是这个接口的实现, 具体的类 不需要知道自己实现了什么接口,
使用: 在一个函数调用之前加上关键字go 就启动了一个goroutine
创建一个goroutine,它会被加入到一个全局的运行队列当中,
调度器 会把他们分配给某个 逻辑处理器 的队列,
一个逻辑处理器 绑定到一个 操作系统线程 ,在上面运行goroutine,
如果goroutine需要读写文件, 阻塞 ,就脱离逻辑处理器 直接 goroutine - 系统线程 绑定
编译成同名.exe 来执行, 不通过虚拟机, 直接是机器码, 和C 一样, 所以非常快
但是也有自动垃圾回收,每个exe文件当中已经包含了一个类似于虚拟机的runtime,进行goroutine的调度
默认是静态链接的,那个exe会把运行时所需要的所有东西都加进去,这样就可以把exe复制到任何地方去运行了, 因此 生成的 .exe 文件非常大
ubuntu下怎么配置go语言开发环境
具体步骤:
1、去官网下载go1.1.2的tarball,一般下载到tem目录
2、打开终端cd /usr/local, tar -zxvf go1.1.2.linux-386.tar.gz
将源码文件解压缩到/usr/local目录,如果解压到其他目录,需要自己设置GOROOT
3、安装gcc工具,因为golang有些功能是使用c写
sudo apt-get install bison gawk gcc libc6-dev make
4、$ cd go/src,$ ./all.bash
运行bash脚本,如果运行正常会获得你的操作系统和cpu信息,自动编译安装
5、将export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin 写入$HOME/.profile
最后进行测试输入go version 会显示go1.1.2 linux/386
go语言可以做什么
1、服务器编程:以前你如果使用C或者C++做的那些事情,用Go来做很合适,例如处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统等。
2、分布式系统、数据库代理器、中间件:例如Etcd。
3、网络编程:这一块目前应用最广,包括Web应用、API应用、下载应用,而且Go内置的net/http包基本上把我们平常用到的网络功能都实现了。
4、开发云平台:目前国外很多云平台在采用Go开发,我们所熟知的七牛云、华为云等等都有使用Go进行开发并且开源的成型的产品。
5、区块链:目前有一种说法,技术从业人员把Go语言称作为区块链行业的开发语言。如果大家学习区块链技术的话,就会发现现在有很多很多的区块链的系统和应用都是采用Go进行开发的,比如ehtereum是目前知名度最大的公链,再比如fabric是目前最知名的联盟链,两者都有go语言的版本,且go-ehtereum还是以太坊官方推荐的版本。
自1.0版发布以来,go语言引起了众多开发者的关注,并得到了广泛的应用。go语言简单、高效、并发的特点吸引了许多传统的语言开发人员,其数量也在不断增加。
使用 Go 语言开发的开源项目非常多。早期的 Go 语言开源项目只是通过 Go 语言与传统项目进行C语言库绑定实现,例如 Qt、Sqlite 等。
后期的很多项目都使用 Go 语言进行重新原生实现,这个过程相对于其他语言要简单一些,这也促成了大量使用 Go 语言原生开发项目的出现。
go语言实现一个简单的简单网关
网关=反向代理+负载均衡+各种策略,技术实现也有多种多样,有基于 nginx 使用 lua 的实现,比如 openresty、kong;也有基于 zuul 的通用网关;还有就是 golang 的网关,比如 tyk。
这篇文章主要是讲如何基于 golang 实现一个简单的网关。
转自: troy.wang/docs/golang/posts/golang-gateway/
整理:go语言钟文文档:
启动两个后端 web 服务(代码)
这里使用命令行工具进行测试
具体代码
直接使用基础库 httputil 提供的NewSingleHostReverseProxy即可,返回的reverseProxy对象实现了serveHttp方法,因此可以直接作为 handler。
具体代码
director中定义回调函数,入参为*http.Request,决定如何构造向后端的请求,比如 host 是否向后传递,是否进行 url 重写,对于 header 的处理,后端 target 的选择等,都可以在这里完成。
director在这里具体做了:
modifyResponse中定义回调函数,入参为*http.Response,用于修改响应的信息,比如响应的 Body,响应的 Header 等信息。
最终依旧是返回一个ReverseProxy,然后将这个对象作为 handler 传入即可。
参考 2.2 中的NewSingleHostReverseProxy,只需要实现一个类似的、支持多 targets 的方法即可,具体实现见后面。
作为一个网关服务,在上面 2.3 的基础上,需要支持必要的负载均衡策略,比如:
随便 random 一个整数作为索引,然后取对应的地址即可,实现比较简单。
具体代码
使用curIndex进行累加计数,一旦超过 rss 数组的长度,则重置。
具体代码
轮询带权重,如果使用计数递减的方式,如果权重是5,1,1那么后端 rs 依次为a,a,a,a,a,b,c,a,a,a,a…,其中 a 后端会瞬间压力过大;参考 nginx 内部的加权轮询,或者应该称之为平滑加权轮询,思路是:
后端真实节点包含三个权重:
操作步骤:
具体代码
一致性 hash 算法,主要是用于分布式 cache 热点/命中问题;这里用于基于某 key 的 hash 值,路由到固定后端,但是只能是基本满足流量绑定,一旦后端目标节点故障,会自动平移到环上最近的那么个节点。
实现:
具体代码
每一种不同的负载均衡算法,只需要实现添加以及获取的接口即可。
然后使用工厂方法,根据传入的参数,决定使用哪种负载均衡策略。
具体代码
作为网关,中间件必不可少,这类包括请求响应的模式,一般称作洋葱模式,每一层都是中间件,一层层进去,然后一层层出来。
中间件的实现一般有两种,一种是使用数组,然后配合 index 计数;一种是链式调用。
具体代码
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