1.传统线程模型存在的问题

传统线程模型存在的局限性：

线程是操作系统调度的最小单位，每个线程都需要独立的栈空间，通常在 1-8MB 之间。当你创建大量线程时，仅仅是内存开销就足以让系统崩溃。更严重的是，线程间的上下文切换成本极高，因为需要保存和恢复大量的 CPU 寄存器状态，这个过程可能需要几千个 CPU 周期。

例子：

想象一下你是一家餐厅的老板，每当有客人来用餐时，你就雇佣一名专门的服务员来服务这位客人。这看起来很合理，每个客人都能得到专属服务。但问题来了：如果同时来了一万个客人，你就需要雇佣一万名服务员（线程）。每个服务员不仅需要工资（内存），还需要独立的工作空间（栈空间），更要命的是，当服务员们需要协调工作时（上下文切换），整个餐厅的效率就会急剧下降。

2.协程的出现

协程介绍：

1. 本质是用户态的轻量级线程，它们运行在用户空间，不需要操作系统内核的参与
2. 协程的切换完全由程序控制，切换成本极低，通常只需要几个 CPU 周期
3. 协程的栈空间可以动态增长，初始化时可能只有几 KB ，需要时才会扩展

协程解决传统线程模型的问题：

创建成千上万个协程而不用担心资源消耗，每个协程都可以专注于处理一个独立的任务，而协程间的切换几乎没有性能损耗

3.Go 的 Goroutine

Goroutine，Go语言中的一种轻量级线程，用于并发编程

一个 goroutine 的初始栈大小只有 2KB，相比传统线程的 MB 级别栈空间，这简直是质的飞跃。当栈空间不够时，Go 运行时会自动进行栈扩容，这个过程对程序员来说是完全透明的。

Goroutine 语法：使用 go 关键字开启一个协程

go func(){
	// to do
}

例子，使用 协程 以一个不同的、新创建的 协程 来执行一个函数

package main

import (
        "fmt"
        "time"
)

func sayHello() {
        for i := 0; i < 5; i++ {
                fmt.Println("Hello")
                time.Sleep(100 * time.Millisecond)
        }
}

func main() {
        go sayHello() // 启动 Goroutine
        for i := 0; i < 5; i++ {
                fmt.Println("Main")
                time.Sleep(100 * time.Millisecond)
        }
}

执行结果：

Main
Hello
Main
Hello
...

goroutine 存在的问题：

我们可以在一个程序中使用 go 关键字轻松启动数万个这样的 goroutine，而系统依然能够流畅运行

问题：如果我们能够创建数万个 goroutine，但操作系统只给我们几个或几十个线程，那么这些 goroutine 是如何在有限的线程上运行的呢？

解决： Go 运行时调度器的核心挑战，也是 GMP 模型要解决的根本问题

4.被废弃的 G-M 模型

为了实现我们创建的 goroutine 协程在线程上执行，系统采用了 M:N 的模式，即 M 个操作系统线程（Machine）去执行 N 个 goroutine（Goroutine）。这个模式的核心在于调度器，它负责将 goroutine 分配给操作系统线程。

这时候需要一个调度器来管理 goroutine 和操作系统线程之间的映射关系。

久远时期采用的是 G-M 模型，G 代表 Goroutine，M 代表 Machine（操作系统线程）。所有的 Goroutine 被放在一个全局队列中，所有的 M 都从这个全局队列中获取 Goroutine 来执行。

类比：一个工厂的生产线：所有的任务（Goroutine）都放在一个传送带（全局队列）上，所有的工人（M）都从传送带上取任务来完成

但是，这个简单的设计存在致命的性能问题：

1. 全局锁竞争：所有的 M 都需要从同一个全局队列中获取 Goroutine，这意味着每次获取都需要加锁。在高并发场景下，大量的 M 会激烈竞争这个全局锁，导致严重的性能瓶颈。
2. 缺乏局部性：当一个 Goroutine 创建了新的 Goroutine 时，新的 Goroutine 会被放到全局队列的末尾，而不是在创建它的 M 上运行。这破坏了缓存局部性，影响了性能。
3. M 阻塞问题：当一个 M 因为系统调用而阻塞时，它上面运行的 Goroutine 也会被阻塞，即使这个 Goroutine 本身并不需要等待系统调用的结果。

5.新的 GMP 模型

对比被废弃的 GM 模型，新出现的 GMP 模型引入一个关键的中间层：P（Processor），下面重新定义这三个核心组件：

1. G（Goroutine）：代表一个 goroutine，包含了 goroutine 的栈、程序计数器、以及其他执行上下文信息。每个 G 都有自己的栈空间，初始大小为 2KB，可以动态扩展。
2. M（Machine）：代表一个操作系统线程，是真正执行代码的实体。M 必须绑定一个 P 才能执行 Goroutine。M 的数量通常等于 CPU 核心数，但在某些情况下可能会创建更多。
3. P（Processor）：这是 GMP 模型的创新所在。P 代表一个逻辑处理器，它维护着一个本地的 Goroutine 队列。P 的数量通常等于 GOMAXPROCS 的值，默认为 CPU 核心数。

出现的 GMP 模型如何解决 GM 出现的问题：

1. 减少锁竞争：每一个逻辑处理器（P）都有自己的本地队列，线程（M）只需要从绑定的逻辑处理器（P）的本地队列中获取 Goroutine，大大减少了锁竞争
2. 提高缓存局部性：相关的 Goroutine 更可能在同一个 P 上运行，提高了缓存命中率
3. 减少阻塞：当 线程 因系统调用阻塞时，P 可以绑定到其他 M 继续工作。

6.启动一个 Go 程序的调度过程

1. 首先，Go 运行时会创建一个主 Goroutine 来执行 main 函数。这个 Goroutine 被称为 G0，它是整个程序的起点。同时，运行时会根据 GOMAXPROCS 的设置创建相应数量的 P。默认情况下，GOMAXPROCS 等于机器的 CPU 核心数，这意味着你有几个 CPU 核心，就会创建几个 P。
2. 接下来，运行时会创建第一个 M（M0），并将其与第一个 P（P0）绑定。这个 M0 开始执行主 Goroutine。其他的 P 初始时处于空闲状态，等待有 Goroutine 需要执行时再创建对应的 M。

类比餐厅：

这个过程就像是在开餐厅的第一天：你先安排了几个服务区域（P），雇佣了第一个服务员（M0）来负责第一个区域（P0），并开始接待第一位客人（主 Goroutine）。其他区域暂时空置，等有更多客人时再安排服务员。

当程序中创建新的 Goroutine 时，这些 Goroutine 会优先放入当前 P 的本地队列。如果有空闲的 P，运行时可能会创建新的 M 来执行这些 Goroutine，从而充分利用多核优势。

7.本地队列满了怎么办？

每个 P 的本地队列都有容量限制，通常为 256 个 Goroutine。

当 P 的本地队列已满时，Go 调度器会采用一种巧妙的策略：它会将本地队列中的一半 Goroutine 移动到全局队列中，然后将新创建的 Goroutine 放入本地队列。

这种设计的好处在于：

1. 通过批量移动，避免了频繁地向全局队列添加单个 Goroutine，减少了全局锁的争用
2. 保持了本地队列的活跃性

8.本地队列空了怎么办？

当一个 逻辑处理器（P）的本地队列为空时，对应的 线程（M） 并不会闲着，而是会主动寻找工作。

1. 首先，M 会检查全局队列是否有 Goroutine。如果有，它会从全局队列中取出一部分 Goroutine 到自己的本地队列中。为了公平性，每次从全局队列取出的 Goroutine 数量是有限制的，通常是 min(len(global_queue)/GOMAXPROCS, 127)。
2. 如果全局队列也为空，M 就会开始"工作窃取"。它会随机选择其他的 P，尝试从它们的本地队列中窃取一半的 Goroutine。这个窃取过程是随机的，避免了多个空闲 M 同时瞄准同一个 P 的情况。
3. 如果工作窃取也没有成功，M 会检查网络轮询器（netpoller）中是否有就绪的 Goroutine。网络轮询器主要处理网络 I/O 相关的 Goroutine，当网络事件就绪时，相关的 Goroutine 就可以继续执行。
4. 如果以上步骤都没有找到可执行的 Goroutine，M 就会进入自旋状态，不断重复上述查找过程。如果自旋一段时间后仍然没有找到工作，M 就会休眠，直到有新的 Goroutine 需要执行时被唤醒。

9.Channel

通道（Channel）是用于 Goroutine 之间的数据传递。

9.1 Channel 语法

使用 make 函数创建一个 channel，使用 <- 操作符发送和接收数据。如果未指定方向，则为双向通道。

ch <- v    // 把 v 发送到通道 ch
v := <-ch  // 从 ch 接收数据
           // 并把值赋给 v

使用chan关键字声明一个通道：

ch := make(chan int)

以下实例通过两个 goroutine 来计算数字之和，在 goroutine 完成计算后，它会计算两个结果的和：

package main

import "fmt"

func sum(s []int, ch chan int) {
    sum := 0
    for _, v := range s {
        sum += v
    }
    ch <- sum // 把 sum 发送到通道 c
}

func main() {
    s := []int{7, 2, 8, -9, 4, 0}

    ch := make(chan int)
    go sum(s[:len(s)/2], ch)	// 切片操作，取 s 数组的前半部份：3个
    go sum(s[len(s)/2:], ch)	// 切片操作，取 s 数组的后半部份
    x, y := <-ch, <-ch // 从通道 c 中接收

    fmt.Println(x, y, x+y)
}

执行结果：

-5 17 12

9.2 无缓冲和有缓冲通道

​ 无缓冲 channel 同步通信。 它们保证每次发送数据时，程序都会被阻止，直到有人从 channel 中读取数据。

​ 相反，有缓冲 channel 将发送和接收操作解耦。 它们不会阻止程序，但你必须小心使用，因为可能最终会导致死锁（如前文所述）。 使用无缓冲 channel 时，可以控制可并发运行的 goroutine 的数量。

10.小结

并发：指一个 CPU 可以同时执行多个任务

Go实现并发基础：Goroutines 、 Channel 、Scheduler

定义	Go 中的并发执行单位，类似于轻量级的线程	用于 Goroutine 之间的数据传递	调度器会将 Goroutine 分配到系统线程中执行，并通过 系统协程（Machine） 和 P逻辑处理器（Processor）的配合高效管理并发
	Goroutines	Channel	Scheduler
使用		使用 chan 关键字创建，通过 <- 操作符发送和接收数据
优点	非阻塞的，可以高效地运行成千上万个 Goroutine；用户无需手动分配线程	支持同步和数据共享，避免了显式的锁机制

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