从Golang调度器的作者视角探究其设计之道！

Posted 2022-03-21 QcloudCommunity

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了从Golang调度器的作者视角探究其设计之道！相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

导语 | Golang核心开发人员、goroutine调度的设计者Dmitry Vyukov，在2019年的一个talk里深入浅出地阐述了goroutine调度的设计思想以及一些优化的细节。本文是笔者结合自身经验和认知的一点观后感，采用从零开始层层递进的方法，总结剖析了其背后的软件设计思想，希望对读者更好地理解goroutine调度GMP模型会有所帮助。

前言

视频地址：

https://2019.hydraconf.com/2019/talks/7336ginp0kke7n4yxxjvld/

这个视频我以前看过，近几天刷到便又看了一遍，真是有听君一席话受益匪浅之感。毫不夸张地说，本视频在笔者看过的所有资料中，对于GMP为什么要有Processor这点，讲得最为清楚。视频中对goroutine调度模型的讲解，真可谓深入浅出！下面笔者将自己的一些观感整理分享给大家，还没看过视频的同学，建议先看完本文再去看，收获会更大。

为了表达方便，本文会沿用golang里面的GMP缩写：

G —— goroutine
M —— 机器线程
P —— 对处理器的抽象

一、设计并发编程模型

goroutine调度的设计目标，其实就是设计一种高效的并发编程模型：

从开发的角度只需要一个关键词（go）就能创建一个执行会话，很方便使用，即开发效率是高效的。

从运行态的角度，上述创建的会话也能高效的被调度执行，即运行效率也是高效的。

我们可以近似将goroutine看待为协程（一些代码逻辑+一个栈上下文），如果读者用C/C++造过协程框架的轮子，会很容易理解这点。

注：除了高效之外，还有其他几个目标，如无大小限制的goroutine栈，公平的调度策略等。

二、从零开始：从多线程说起

想要实现并发的执行流，最直截了当的，自然就是多线程。由此便得出初始思路：每个goroutine对应一个线程。

从并发的功能角度来讲，该方案固然可以实现并发，但性能方面却很不堪，尤其是在并发很重的时候，成千上万个线程的资源占用、创建销毁、调度带来的开销会很巨大。

三、更进一步：线程池的方案

既然线程太多不好，那我们可以很轻易地做出一点改善，控制一下线程数量，如此便得到更进一步的方案：线程池，限定只启动N个线程。

由于该方案下，可能是M个goroutine，N个线程，因而显然需要考虑一个问题：对于一个goroutine，它到底该由哪个线程去执行？我们可以简单地采用一个全局的Global Run Queue，然后让所有线程主动去获取goroutine来执行，示意如下：

这样做在线程少的时候，如果调度行为不是很频繁，可能问题不大。但当线程较多时，就会有scalable的问题，mutex的互斥竞争会非常激烈（考虑到基于时间片的抢占行为，实际上调度必然是很频繁的）。

四、初具雏形：线程分治

在多线程编程领域中，互斥处理可以称得上是“名声在外”，需极其小心地去应对。最常见的解决方案，并不是如何精妙地去lock free，而是直接通过 “数据分治”和“逻辑分治”来避免做复杂的加锁互斥，将各个线程按横向（载荷分组）或纵向（逻辑划分）进行切分来处理工作。

通过数据分治的思想，我们就可以得到改进的方案：每个线程分别处理一批G，进行线程分治。将所有G分开放到各线程自己的存储中，即所谓的Local Run Queue中。示意如下：

注：Global Run Queue也还继续存在的，有关它存在的细节非本文重点，这里不做展开。

至此，调度模型已具雏形。

让我们继续分析确认一下，该模型是否真的解决了scalable的问题。上述模型下，为了充分利用CPU，每个线程要按一定的策略去Steal其他线程Local Run Queue里面的G来执行，以免线程之间存在load balance问题（有些太闲，有些又太忙）

因此在线程很多的时候，存在大量的无意义加锁Steal操作，因为其他线程的Local Run Queue可能也常常都是空的。还有另一个问题，由于现在的一些内存资源是绑定在线程上面的，会导致线程数量和资源占用规模紧耦合。当线程数量多的时候，资源消耗也会比较大。

注：在N核的机器环境下，假如我们设定线程池大小为N，由于系统调用的存在（关于系统调用的处理见后文），实际的线程数量会超过N。

五、趋于完善：将资源和线程解耦

既然每个线程一份资源也不合适，那么我们可以仿照线程池的思路，单独做一个资源池，做计算存储分离：把Local Run Queue及相关存储资源都挪出去，并依然限定全局一共N份，即可实现资源规模与系统中的真实线程数量的解耦。线程每次从对应的数据结构（Processor）中获取goroutine去执行，Local Run Queue及其他一些相关存储资源都挂在Processor下。这样加一层Processor的抽象之后，便得到众所周知的GMP模型：

现在的调度模型已趋于完善，不过前面我们主要侧重讲的是如何高效，还未讨论到调度的另一个关键问题：公平性与抢占，接下来我们看看如何实现抢占。

六、还要公平：调度抢占

参考操作系统CPU的调度策略，通常各进程会分时间片，时间片用完了就轮到其他进程。在golang里也可以如此，不能让一些goroutine长期霸占着运行资源不退出，必须实现基于时间片的“抢占”。

那怎么抢占呢，需要监测goroutine执行时间片是否用完了。如果要检查系统中的各种状态变化、事件发生情况，通常会有中断与轮询两种思路，中断是由一个中控方来做检查与控制，而轮询则是各个参与方按一定的策略主动check询问。因此对于goroutine抢占而言，有以下两种解决方案：

Signals，通过信号来中断原来的线程执行。

Cooperative checks，通过线程间歇性轮询自己check运行的时间片情况来主动暂停。

二者的优劣对比如下：

因为golang其实是有runtime的，而且代码编译生成也都是golang编译器控制的，综合优劣分析，选择后者会比较合理。

对于Cooperative checks的方案，从代码编译生成的角度看，很容易做check指令的埋点。且因为golang本来就要做动态增长栈，在函数入口处会插入检查是否该扩栈的指令，正好利用这一点来做相关的检查实现（这里有一些优化细节，可以使得基于时间片的抢占开销也较小）

插入check指令的做法，会导致该方案存在一个理论缺陷：若有一个死循环，里面的所有代码都不包含check指令，那依然会无法抢占，不过现实中基本不存在这种情况，总会做函数调用、访问channel等类似操作，因此不足为虑。

除此以外还有一个系统调用的问题，当线程一旦进入系统调用后，也会脱离runtime的控制。试想万一系统调用阻塞了呢，基于Cooperative checks的方案，此时又无法进行抢占，是不是整个线程也就罢工了。所以为了维持整个调度体系的高效运转，必然要在进入系统调用之前要做点什么以防患未然。Dmitry这里采用的办法也很直接，对于即将进入系统调用的线程，不做抢占，而是由它主动让出执行权。线程A在系统调用之前handoff让出Processor的执行权，唤醒一个idle线程B来做交接。当线程A从系统调用返回时，不会继续执行，而是将G放到run queue，然后进入idle状态等待唤醒，这样一来便能确保活跃线程数依然与Processor数量相同。

七、设计思想的小结

这里recap一下，把前文涉及到的一些软件设计思想罗列如下：

线程池，通过多线程提供更大的并发处理能力，同时又避免线程过多带来的过大开销。

资源池，对有一定规模约束的资源进行池化管理，如内存池、机器池、协程池等，前面的线程池也可以算作此类。

计算存储分离，分别从逻辑、数据结构两个角度进行设计，规划二者的耦合关系。

加一层，这个是万能大法，不赘述。

中断与轮询，用于监测系统中的各种状态变化、事件变化，通常来讲中断会比轮询更高效。

八、视频的其他内容

本文的重点在GMP模型，因此视频里还有一些其他的内容，文中并未详细展开：

Local Run Queue里面的G所创建的G会放到同样的Local Run Queue（如果满了还是会放GRQ），而且会限制被偷走，这样可以加强Locality，同时为了保证公平也做了时间片继承，以免不停创建G会长期霸占运行资源。

被抢占的G会放到全局的G队列（Global Run Queue），GRQ会每61次tick检查一次，Dmitry针对这个61解释了一番，但笔者认为还是有点拍脑袋的感觉。

G的栈采用的是Growable stack方案，在函数入口会有栈检查的指令，如需扩容栈，会拷贝到新申请的更大的栈。

Go runtime还会用Background thread来运行一些相对特别的G（如 Network Poller、Timer）。

以上这些内容，大家可以去视频学习。

注：本文基于2019的talk，不知最新版本的调度机制是否有进一步的调整，不过无论调整与否，这并不妨碍我们对GMP设计思想的学习。

九、进一步的改进

有同学在与笔者讨论时提了一个问题：还可以怎么继续优化，这真的是一个非常好的问题，这里将该问题的回答也放入文章。

不单纯针对GMP，话题稍微放大一点，下面简单聊聊goroutine调度机制的一些优化可能。

Dmitry自己在视频最后说的future work方向：

在很多cpu core的情况下，活跃线程数比较多，work steal的开销依旧有些浪费。

死循环不含cooperative check指令的这种edge情况的还没解决。

对于网络和timer的goroutine处理是使用全局方式的，不好scale。

以下纯属个人探讨：

首先整体上现在的模型已经比较完善，如何进一步优化要看实践场景遇到的问题，以及profile数据情况，只有问题和数据明确了，才清楚进一步工作的宏观重点（工作中也是，做性能优化需要有宏观视角）。
因为goroutine调度是属于协程类的调度，这里或许可以借鉴原来各种协程框架的思路做一些对比考虑。

由于笔者并没细看过代码，不大清楚work steal的overhead构成，或许可以设计其他的rebalance方式，例如换个视角，不是去steal，而是由runtime统一rebalance再收集派发。

目前就先想到这些，欢迎讨论。

十、欢乐游戏的协程框架

基于上面那个问题的回答，这里也补充介绍一下欢乐游戏协程框架（基于C++）中采用的处理机制，因为是纯业务自用，所以从设计要求上就低很多，不少点直接都可以不去考虑（这也说明了，有些时候再好的既有流行方案，从性能上讲可能也比不过自家的破轮子，当然自家的轮子泛化不足，肯定普适性就会差很多）

协程调度采用最简单的单线程模型

设计之初就没考虑用多线程充分利用多核资源，我们认为直接多部署一些进程就好。

对于一定要把单进程承载做的很高的极少数场景，可以专事专办，做专门的方案即可。

协程采用固定的栈大小

通常几百k就够了（例如256k或者512k），创建协程的时候就预分配好。

这点确实不如growable stack那么高明，但是从实践看也算够了，这样就免去了stack动态增长的工作（从应用编程的视角看，其实C++里我们可能因为无法做指令插入埋点，本来就做不到stack动态增长）。

我们在相邻stack之间加一些写保护page，这样一旦踩了就会 coredump。

同时通过编译选项，限制单层栈大小不能超过某个阈值。

协程调度完全不考虑公平性，全部采用主动handoff策略
对于某个协程，如果它要持续运行，就任它运行，直到要进行阻塞类操作（典型如RPC调用），才会交出执行权。实际上对于业务来讲，微观层面几十毫秒内哪个协程多占了一点执行权真的无所谓，不用太讲究公平性。假如真的有些协程饿死了，那说明业务都已经过载了（就是时时刻刻都在跑其他协程，cpu100），此时讨论公平也没什么意义了。假如我们真的要做，因为做不到指令插入，只能采用Signals信号中断的方式，在注册的信号处理函数中直接按需切栈。