之前在做性能优化分享的时候，经常会说接口延迟大幅上升时，应该先去看看 pprof 里的 goroutine 页面，看看 goroutine 是不是阻塞在什么地方了(比如锁)，如果确实是这样，那就去解决这个阻塞问题，可以大幅度优化接口的延迟。
如果我们只是做工程，知道上面这个简单的结论就可以了，最近在一个中年人技术群里，一位前同事问了这么个问题，《Systems Performance》这本书里有一个 USE 方法论，其中提到了一个 Saturation (饱和度)的概念，这个和 Utilization 有啥区别？实际工作中有把 Saturation 监控起来的么？
Util 一般指的是繁忙程度，Sat 一般指的是饱和程度。繁忙程度指的是你的资源有多少正在被利用，而饱和度则指的是等待利用这些资源的队列有多长。
这个可以用去食堂打饭做例子，Utilization 是食堂的窗口繁忙程度，如果窗口全满了，那就是 100%，如果全空了，那就是 0%。Util 高，并不意味着我们来打饭需要等很久，理论上只要有空窗口，我们就马上可以打到饭。
而 Saturation 一般指的是队列的长度，如果我们进了食堂发现所有队列都很长，那大概率是要等很久才能打到饭的。
下面这个图是喝咖啡，和打饭一样的，嗯：
我们把打饭的窗口想像成我们的 CPU 核心，如果只有一个核，那么我们就可以通过 util 和 sat 指标推断出这样的结论：sat 越高，接口延迟越高。util 高，影响不是特别大。
不过现实世界要麻烦一些，现代 CPU 支持超线程(hyper thread)，你可以理解成一个窗口要排两个队，所以有时 CPU 的总 util 过了 50%，API 的延迟就比较高了。
现代 CPU 也不可能是单核，我们的应用运行环境是多核心多线程，这样从 util 和 sat 上来推断 API 的延迟就更麻烦了，尽管整体的趋势还是可以根据 sat 判断的。
比如我们回到开头的那个例子，在 Go 的服务中，阻塞的 goroutine 数量变多，本质上还是这些 goroutine 发生了排队，了解底层的读者应该一想就知道 goroutine 是在哪里排队了。所以 goroutine 数量越多，说明队列也越拥挤。
再推广一下，队列本身含义是比较广的，我们的计算系统，从软件到硬件，都是有运行队列的概念的，比如：
Go 语言层面的调度器中的“三级队列”：
网络应用中的 send buffer，receiver buffer 本质上也是队列：
CPU 调度器本身也有执行队列，可以用 bcc 中的 runqlen 工具来查看：
磁盘的读写也有相应的队列~
可见队列本身是无处不在的，运筹学中有一门专门的子学科就是在研究这个问题：Queueing Theory，通过给这些有队列的系统建模，可以解决一些静态分析、限流、容量规划的问题：
像 Controling Queue Delay[1] 这些文章里说的 CoDel 算法，也是 Queueing Theory 的一种应用。
好吧，因为我又要和几个 Go 圈子里的好朋友互相推荐了，所以水了一篇简单的科普文，最近我也在读 Queueing Theory 相关的书，看起来可以从数学上解释很多我以前积累的经验手段和问题，如果有也在一起看这本书的朋友，欢迎大家一起交流。
[1]
Controling Queue Delay: https://queue.acm.org/detail.cfm?id=2209336
