浅谈golang
导语：golang能在各种语言中崛起，受各大厂青睐，就是快而轻量，那go为何如此快、如此轻量，背后的设计原理是什么，本文将做一下浅析怎么让系统更快
想象一下我们自己写的代码，从一开始主线程处理业务到后面的单核的并发和多核的并行，都是在不同的场景选择不同的并发模型，扬长避短，发挥服务器的最大性能，以达到更快速计算业务的效果。
并发 ≠ 并行
在单个 CPU 核上，线程通过时间片或者让出控制权来实现任务切换，达到 "同时" 运行多个任务的目的，这就是所谓的并发。但实际上任何时刻都只有一个任务被执行，其他任务通过某种算法来排队。
多核 CPU 可以让同一进程内的 "多个线程" 做到真正意义上的同时运行，这才是并行。而多线程，因为其轻量和易用，成为并发编程中使用频率最高的并发模型，包括后衍生的协程等其他子产品，也都基于它。
进程、线程、协程
谈到主线程、多线程等，那就需要解释一下进程、线程、协程的概念
- 进程：操作系统分配资源的基本单位，有自己的独立内存空间
- 线程：线程是CPU调度的基本单位，是基于进程clone出来的，与父进程共享父进程资源
- 协程：协程是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制，协程间切换只需要保存任务的上下文，没有内核的开销。
在多线程场景下，用户态切换需要CPU从一个线程切换到另一个线程，切换过程中需要保存当前线程的状态并且回复另一个线程的状态，这种上下文的切换，代价是很高的；如果是跨核的上下文切换Cross-Core Context Switch），可能会导致CPU缓存失效，再通过主存去访问数据，成本就更大了
golang应运而生
面对并发上下文切换带来的昂贵的成本问题，golang就应运而生了，golang来解决此问题的方法就是用goroutine
主要体现在以下两个方面：
上下文切换代价小： Goroutine 上下文切换只涉及到三个寄存器（PC / SP / DX）的值修改；而对比线程的上下文切换则需要涉及模式切换（从用户态切换到内核态）、以及 16 个寄存器、PC、SP…等寄存器的刷新；
内存占用少：线程栈空间通常是 2M，Goroutine 栈空间最小 2K；
Golang 程序中可以轻松支持10w 级别的 Goroutine 运行，而线程数量达到 1k 时，内存占用就已经达到 2G。
Goroutine是怎么设计的呢
go的协程就是从go func开始
func main() {
for i := 0; i < 10; i++ {
go func() {
fmt.Println(i)
}()
}
time.Sleep(1 * time.Second)
}以上代码块，开启了10个协程，每个协程打印输出i。由于这10个协程的调度时机并不固定，所以等到协程被调度执行的时候才会去取循环中变量i的值。
在代码，每个我们开启的协程都是一个计算任务，这些任务会被提交给go的runtime。如果计算任务非常多，有成千上万个，那么这些任务是不可能同时被立刻执行的，所以这个计算任务一定会被先暂存起来，一般的做法是放到内存的队列中等待被执行。
而消费端则是一个go runtime维护的一个调度循环。调度循环简单来说，就是不断从队列中消费计算任务并执行。这里本质上就是一个生产者-消费者模型，实现了用户任务与调度器的解耦。
Goroutine是怎么调度的呢
goroutine调度是基于GPM模型：
G：goroutine，代表一个计算任务，由代码和上下文（如当前代码执行的位置、栈信息、状态等）组成
M：machine，系统线程，想要在CPU上执行代码必须有线程，通过系统调用clone创建
P：processor，虚拟处理器。M必须获得P才能执行P队列中的G代码，否则会陷入休眠
按照上面的例子，生产了10个计算任务，一定是要在内存中先把它存起来等待调度器去消费的。那么很显然，最合适的数据结构就是队列，先来先服务。但是这样做是有问题的。现在我们都是多核多线程模型，消费者肯定不止有一个，所以如果多个消费者去消费同一个队列，会出现线程安全的问题，必须加锁。所有计算任务G都必须在M上来执行
在Go中，为了解决加锁的问题，将全局队列拆成了多个本地队列，而这个本地队列由一个叫做P的结构来管理。
这样一来，每个M只需要去先找到一个P结构，和P结构绑定，然后执行P本地队列里的G即可，完美的解决了加锁的问题。
但是每个P的本地队列长度不可能无限长（目前为256），想象一下有成千上万个go routine的场景，这样很可能导致本地队列无法容纳这么多的Goroutine，所以Go保留了全局队列，用以处理上述情况。
那么为什么本地队列是数组，而全局队列是链表呢？由于全局队列是本地队列的兜底策略，所以全局队列大小必须是无限的，所以必须是一个链表。
那么本地队列为什么做成数组而不是链表呢？因为操作系统内存管理会将连续的存储空间提前读入缓存（局部性原理），所以数组往往会被都读入到缓存中，对缓存友好，效率较高；而链表由于在内存中分布是分散的，往往不会都读入到缓存中，效率较低。所以本地队列综合考虑性能与扩展性，还是选择了数组作为最终实现。
而Go又为了实现局部性原理，在P中又加了一个runnext的结构，这个结构大小为1，在runnext中的G永远会被最先调度执行
完整的send流程
- 执行go func的时候，主线程m0会调用newproc()生成一个G结构体，这里会先选定当前m0上的P结构
- 每个协程G都会被尝试先放到P中的runnext，若runnext为空则放到runnext中，生产结束
- 若runnext满，则将原来runnext中的G踢到本地队列中，将当前G放到runnext中。生产结束
- 若本地队列也满了，则将本地队列中的G拿出一半，加上当前协程G，这个拼成的结构在源码中叫batch，会将batch一起放到全局队列中，生产结束。这样一来本地队列的空间就不会满了，接下来的生产流程不会被本地队列满而阻塞
所以我们看到，最终runnext中的G一定是最后生产出来的G，也会被优先被调度去执行。这里是考虑到局部性原理，最近创建出来的协程一定会被最先执行，优先级是最高的。
revice是如何去从queue里边拿goroutine的呢
recive端就是一个调度循环，不断的从本地队列和全局队列消费G、给G绑定一个M、执行G，然后再次消费G、给G绑定一个M、执行G…那么执行这个调度循环的人是谁呢？答案是g0，每个M上，都有一个g0，控制自己线程上面的调度循环
即每次调度循环，都会完成g0 -> G -> g0的上下文切换。
schedule是调度循环的核心。由于P中的G分布在runnext、本地队列和全局队列中，则需要挨个判断是否有可执行的G，大体逻辑如下：
先到P上的runnext看一下是否有G，若有则直接返回
runnext为空，则去本地队列中查找，找到了则直接返回
本地队列为空，则去阻塞的去全局队列、网路轮询器、以及其他P中查找，一直阻塞直到获取到一个可用的G为止每执行61次的调度循环，就需要去全局队列尝试获取一次。为什么要这样做呢？假设有十万个G源源不断的加入到P的本地队列中，那么全局队列中的G可能永远得不到执行被饿死，所以必须要在从本地队列获取之前有一个判断逻辑，定期从全局队列获取G以保证公平。
与此同时，调度器会将全局队列中的一半G都拿过来，放到当前P的本地队列中。这样做的目的是，如果下次调度循环到来的时候，就不必去加锁到全局队列中在获取一次G了，性能得到了很好的保障。
这里去其他P中查找可用G的逻辑也叫work stealing，即工作窃取。这里也是会使用随机算法，随机选择一个P，偷取该P中一半的G放入当前P的本地队列，然后取本地队列尾部的一个G拿来执行。
goroutine同步
goroutine同步可以有channel来控制
channel执行流程：
尝试从recvq中获取消费者
若recvq不空，发送数据；若为空，则需要阻塞
获取一个sudog结构，给g字段赋值为当前G
把sudog挂到sendq上等待唤醒
调用gopark将M与G解绑，重新触发一次调度，M去执行其他的G无缓冲channel必须等待recive不为空才不阻塞，有缓冲channel是可以往channel写入缓冲大小的消息不阻塞
