GMP模型入门

go的并发实现采用的是M:N的线程模型，落地就是gmp模型。

M:N模型如下图：

gmp模型如下图：

---

Go 的 GMP 模型是其 高效并发调度机制的核心。GMP 代表：

• G：Goroutine（用户态线程）

• M：Machine（绑定内核线程）

• P：Processor（调度器/执行上下文）

Go 通过这三个组件，实现了 goroutine 的调度和执行，避免了频繁的线程创建与上下文切换，性能优秀。

那么gmp模型是怎么实现的呢？

多个 Goroutine (G) -> 由 P 管理调度 -> 由 M（线程）实际执行；

具体来，需要执行的G是放在P的队列里面等着被执行调用的，不过有时候会有一些岔子，为了保证M的使用率，会有一些具体的调度算法，让G被调来调取，大概情况是：

1. Hand off：比较重的调度；M阻塞了（syscall），就把M手头的G收走，让其他M去执行；

2. Work Stealing：M对于的P中的队列没有G了，从其他地方调一些来

3. 普通调度：G1阻塞了，例如sleep，io了，直接把G1挂起，让其他G被M执行。

4. 等等

head off可以用图片来理解：

Hand off图源

----

---

整体的调度思路可以用伪代码来理解：

 // G = Goroutine，代表一个用户级线程（任务）// M = Machine，代表一个工作线程（对应一个内核线程）// P = Processor，代表执行资源（运行队列+执行上下文），M 必须绑定 P 才能运行 G​type G struct {fn func()    // Goroutine 要执行的函数}​type M struct {p *P         // 当前绑定的 Pcurg *G      // 当前正在执行的 G// ... 还有调用栈等}​type P struct {runQueue []*G    // 本地 G 队列// 还包括调度器上下文、调度时间等}​// 系统初始化时，创建 GOMAXPROCS 个 P，通常等于 CPU 核数func initRuntime() {for i := 0; i < GOMAXPROCS; i++ {allP[i] = new(P)}// 启动第一个 MstartM()}​// 启动一个 M（内核线程），从全局找可用的 P，然后调度func startM() {m := new(M)m.p = acquireP()   // 找一个空闲 Pgo m.run()         // 启动内核线程，进入调度循环}​// M 的主循环，持续运行 Gfunc (m *M) run() {for {g := m.p.findRunnableG() // 找到一个可运行的 Gif g == nil {// 若本地队列空了，可以尝试 steal 其他 P 的 Gg = stealFromOtherP()if g == nil {// 若仍找不到，当前 M 休眠stopM(m)return}}m.curg = grunG(g) // 运行 G 的函数m.curg = nil}}​// P 的调度器，从本地 runQueue 中找 goroutinefunc (p *P) findRunnableG() *G {if len(p.runQueue) == 0 {return nil}g := p.runQueue[0]p.runQueue = p.runQueue[1:]return g}​// 当调用 go f() 时，生成一个新的 G，并放入当前 P 的队列func goNew(f func()) {g := &G{fn: f}curP := currentM().pcurP.runQueue = append(curP.runQueue, g)// 若当前 M 忙不过来，可触发 newM 让新线程帮忙跑 G}

 ​

---

参考资料：

深入浅出 Go 语言 GMP 模型 

刘丹冰 【Golang深入理解GPM模型】https://www.bilibili.com/video/BV19r4y1w7Nx/?share_source=copy_web&vd_source=4ab2dac702abaae48d1782021ca7150c