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golang主线程回调,golang任务调度框架

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如何使用Golang来处理支付宝的回调

支付宝接口调用中的回调地址ip用内网可以。

首先支付宝要申请到支付宝网站的商家服务接口,等通过后,他会有相关的参数下放,然后去支付宝论坛下载支付宝接口文档和实例代码文件,根据这些配置好文件中的参数。 比如: 支付宝账户、支付宝商户号。

深入理解golang

最近三年,在工作中使用go开发了不少服务。深感go的便捷,以及它的runtime的复杂。我觉得需要定期的进行总结,因此决定写这篇文章,也许更准确的,应该叫笔记。

最近终于解决了一个和cgo有关的问题。这个问题从发现到解决前后经历了接近4个月,当然,和人手不足也有关系。而对于我个人而言,这个问题其实历时2年!这得从头说起。

在上一家公司的一个项目里,有一个服务做音视频数据的提取,这个服务运行在嵌入式设备TX2上。音视频提取这一关键功能主要利用nvidia基于gstreamer开发的插件,这个插件可以发挥nvidia gpu的硬件解码功能。当时这个服务使用go和c混编的方式,问题的症状是服务运行一段时间后,不输出音视频数据。遗憾的是,由于疫情,项目停止,因此没有机会继续研究这个问题。

时间来到去年底。当前这个项目进行压力测试,发现关键的语音处理服务运行一段时间后,会出现不拉流的情况,因此也没有后续的结果输出。症状和上一个项目非常像。虽然使用的第三方SDK不一样,但同样用了go和c混编的方式。一开始,焦点就放在go的运行时上,觉得可能是go和c相互调用的方式不对。经过合理猜测,并用测试进行验证后,发现问题还是在第三方拉流的SDK上,它们的回调函数必须要快,否则有可能会阻塞它们的回调线程。当然,在go调用c的时候,如果耗时比较长,会对go的运行时造成一些副作用;在c回调go的时候,go的运行时也有可能阻塞c的回调线程。但go的运行时已经比较成熟,因此我觉得它对这个问题的贡献不大。以上采用了假设-验证的方法,主要的原因还是第三方的拉流SDK不开源。在定位问题的过程中,使用了gdb的gcore来生成堆栈;也搭建了灰度环境来进行压力测试,以及完善监控,这些都是解决方法的一部分。

正是这一问题,促使我更多的了解go的运行时。而我看得越多,越觉得go的运行时是一个庞大的怪物。因此,抱着能了解一点是一点的心态,不断的完善这篇笔记。

【golang详解】go语言GMP(GPM)原理和调度

Goroutine调度是一个很复杂的机制,下面尝试用简单的语言描述一下Goroutine调度机制,想要对其有更深入的了解可以去研读一下源码。

首先介绍一下GMP什么意思:

G ----------- goroutine: 即Go协程,每个go关键字都会创建一个协程。

M ---------- thread内核级线程,所有的G都要放在M上才能运行。

P ----------- processor处理器,调度G到M上,其维护了一个队列,存储了所有需要它来调度的G。

Goroutine 调度器P和 OS 调度器是通过 M 结合起来的,每个 M 都代表了 1 个内核线程,OS 调度器负责把内核线程分配到 CPU 的核上执行

模型图:

避免频繁的创建、销毁线程,而是对线程的复用。

1)work stealing机制

  当本线程无可运行的G时,尝试从其他线程绑定的P偷取G,而不是销毁线程。

2)hand off机制

  当本线程M0因为G0进行系统调用阻塞时,线程释放绑定的P,把P转移给其他空闲的线程执行。进而某个空闲的M1获取P,继续执行P队列中剩下的G。而M0由于陷入系统调用而进被阻塞,M1接替M0的工作,只要P不空闲,就可以保证充分利用CPU。M1的来源有可能是M的缓存池,也可能是新建的。当G0系统调用结束后,根据M0是否能获取到P,将会将G0做不同的处理:

如果有空闲的P,则获取一个P,继续执行G0。

如果没有空闲的P,则将G0放入全局队列,等待被其他的P调度。然后M0将进入缓存池睡眠。

如下图

GOMAXPROCS设置P的数量,最多有GOMAXPROCS个线程分布在多个CPU上同时运行

在Go中一个goroutine最多占用CPU 10ms,防止其他goroutine被饿死。

具体可以去看另一篇文章

【Golang详解】go语言调度机制 抢占式调度

当创建一个新的G之后优先加入本地队列,如果本地队列满了,会将本地队列的G移动到全局队列里面,当M执行work stealing从其他P偷不到G时,它可以从全局G队列获取G。

协程经历过程

我们创建一个协程 go func()经历过程如下图:

说明:

这里有两个存储G的队列,一个是局部调度器P的本地队列、一个是全局G队列。新创建的G会先保存在P的本地队列中,如果P的本地队列已经满了就会保存在全局的队列中;处理器本地队列是一个使用数组构成的环形链表,它最多可以存储 256 个待执行任务。

G只能运行在M中,一个M必须持有一个P,M与P是1:1的关系。M会从P的本地队列弹出一个可执行状态的G来执行,如果P的本地队列为空,就会想其他的MP组合偷取一个可执行的G来执行;

一个M调度G执行的过程是一个循环机制;会一直从本地队列或全局队列中获取G

上面说到P的个数默认等于CPU核数,每个M必须持有一个P才可以执行G,一般情况下M的个数会略大于P的个数,这多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。类似线程池,Go也提供一个M的池子,需要时从池子中获取,用完放回池子,不够用时就再创建一个。

work-stealing调度算法:当M执行完了当前P的本地队列队列里的所有G后,P也不会就这么在那躺尸啥都不干,它会先尝试从全局队列队列寻找G来执行,如果全局队列为空,它会随机挑选另外一个P,从它的队列里中拿走一半的G到自己的队列中执行。

如果一切正常,调度器会以上述的那种方式顺畅地运行,但这个世界没这么美好,总有意外发生,以下分析goroutine在两种例外情况下的行为。

Go runtime会在下面的goroutine被阻塞的情况下运行另外一个goroutine:

用户态阻塞/唤醒

当goroutine因为channel操作或者network I/O而阻塞时(实际上golang已经用netpoller实现了goroutine网络I/O阻塞不会导致M被阻塞,仅阻塞G,这里仅仅是举个栗子),对应的G会被放置到某个wait队列(如channel的waitq),该G的状态由_Gruning变为_Gwaitting,而M会跳过该G尝试获取并执行下一个G,如果此时没有可运行的G供M运行,那么M将解绑P,并进入sleep状态;当阻塞的G被另一端的G2唤醒时(比如channel的可读/写通知),G被标记为,尝试加入G2所在P的runnext(runnext是线程下一个需要执行的 Goroutine。), 然后再是P的本地队列和全局队列。

系统调用阻塞

当M执行某一个G时候如果发生了阻塞操作,M会阻塞,如果当前有一些G在执行,调度器会把这个线程M从P中摘除,然后再创建一个新的操作系统的线程(如果有空闲的线程可用就复用空闲线程)来服务于这个P。当M系统调用结束时候,这个G会尝试获取一个空闲的P执行,并放入到这个P的本地队列。如果获取不到P,那么这个线程M变成休眠状态, 加入到空闲线程中,然后这个G会被放入全局队列中。

队列轮转

可见每个P维护着一个包含G的队列,不考虑G进入系统调用或IO操作的情况下,P周期性的将G调度到M中执行,执行一小段时间,将上下文保存下来,然后将G放到队列尾部,然后从队列中重新取出一个G进行调度。

除了每个P维护的G队列以外,还有一个全局的队列,每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行,全局队列中G的来源,主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列,也是为了防止全局队列中的G被饿死。

除了每个P维护的G队列以外,还有一个全局的队列,每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行,全局队列中G的来源,主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列,也是为了防止全局队列中的G被饿死。

M0

M0是启动程序后的编号为0的主线程,这个M对应的实例会在全局变量rutime.m0中,不需要在heap上分配,M0负责执行初始化操作和启动第一个G,在之后M0就和其他的M一样了

G0

G0是每次启动一个M都会第一个创建的goroutine,G0仅用于负责调度G,G0不指向任何可执行的函数,每个M都会有一个自己的G0,在调度或系统调用时会使用G0的栈空间,全局变量的G0是M0的G0

一个G由于调度被中断,此后如何恢复?

中断的时候将寄存器里的栈信息,保存到自己的G对象里面。当再次轮到自己执行时,将自己保存的栈信息复制到寄存器里面,这样就接着上次之后运行了。

我这里只是根据自己的理解进行了简单的介绍,想要详细了解有关GMP的底层原理可以去看Go调度器 G-P-M 模型的设计者的文档或直接看源码

参考: ()

()

golang的线程模型——GMP模型

内核线程(Kernel-Level Thread ,KLT)

轻量级进程(Light Weight Process,LWP):轻量级进程就是我们通常意义上所讲的线程,由于每个轻量级进程都由一个内核线程支持,因此只有先支持内核线程,才能有轻量级进程

用户线程与系统线程一一对应,用户线程执行如lo操作的系统调用时,来回切换操作开销相对比较大

多个用户线程对应一个内核线程,当内核线程对应的一个用户线程被阻塞挂起时候,其他用户线程也阻塞不能执行了。

多对多模型是可以充分利用多核CPU提升运行效能的

go线程模型包含三个概念:内核线程(M),goroutine(G),G的上下文环境(P);

GMP模型是goalng特有的。

P与M一般是一一对应的。P(上下文)管理着一组G(goroutine)挂载在M(内核线程)上运行,图中左边蓝色为正在执行状态的goroutine,右边为待执行状态的goroutiine队列。P的数量由环境变量GOMAXPROCS的值或程序运行runtime.GOMAXPROCS()进行设置。

当一个os线程在执行M1一个G1发生阻塞时,调度器让M1抛弃P,等待G1返回,然后另起一个M2接收P来执行剩下的goroutine队列(G2、G3...),这是golang调度器厉害的地方,可以保证有足够的线程来运行剩下所有的goroutine。

当G1结束后,M1会重新拿回P来完成,如果拿不到就丢到全局runqueue中,然后自己放到线程池或转入休眠状态。空闲的上下文P会周期性的检查全局runqueue上的goroutine,并且执行它。

另一种情况就是当有些P1太闲而其他P2很忙碌的时候,会从其他上下文P2拿一些G来执行。

详细可以翻看下方第一个参考链接,写得真好。

最后用大佬的总结来做最后的收尾————

Go语言运行时,通过核心元素G,M,P 和 自己的调度器,实现了自己的并发线程模型。调度器通过对G,M,P的调度实现了两级线程模型中操作系统内核之外的调度任务。整个调度过程中会在多种时机去触发最核心的步骤 “一整轮调度”,而一整轮调度中最关键的部分在“全力查找可运行G”,它保证了M的高效运行(换句话说就是充分使用了计算机的物理资源),一整轮调度中还会涉及到M的启用停止。最后别忘了,还有一个与Go程序生命周期相同的系统监测任务来进行一些辅助性的工作。

浅析Golang的线程模型与调度器

Golang CSP并发模型

Golang线程模型

Golang 游戏leaf系列(六) Go模块

在 Golang 游戏leaf系列(一) 概述与示例 (下文简称系列一)中,提到过Go模块用于创建能够被 Leaf 管理的 goroutine。Go模块是对golang中go提供一些额外功能。Go提供回调功能,LinearContext提供顺序调用功能。善用 goroutine 能够充分利用多核资源,Leaf 提供的 Go 机制解决了原生 goroutine 存在的一些问题:

我们来看一个例子(可以在 LeafServer 的模块的 OnInit 方法中测试):

这里的 Go 方法接收 2 个函数作为参数,第一个函数会被放置在一个新创建的 goroutine 中执行,在其执行完成之后,第二个函数会在当前 goroutine 中被执行。由此,我们可以看到变量 res 同一时刻总是只被一个 goroutine 访问,这就避免了同步机制的使用。Go 的设计使得 CPU 得到充分利用,避免操作阻塞当前 goroutine,同时又无需为共享资源同步而忧心。

这里主动调用了 d.Cb(-d.ChanCb) ,把这个回调取出来了。实际上,在skeleton.Run里会自己取这个通道

看一下源码:

New方法,会生成指定缓冲长度的ChanCb。然后调用Go方法就是先执行第一个func,然后把第二个放到Cb里。现在手动造一个例子:

这里解释一下,d.Go根据源码来看,实际也是调用了一个协程。然后上面两次d.Go并不能保证先后顺序。目前的输出结果是1+2那个先执行了,把3写入d.ChanCb,然后把3读出来,继续读时,d.ChanCb里没有东西,阻塞了。然后1+1那个协程启动了,最后又读到了2。

现在把time.Sleep(time.Second)的注释解开,会是啥结果呢

这里执行到time.Sleep睡着了,上面两个d.Go仍然是不确定顺序的,但是会各自的function先执行掉,然后陆续把cb写入d.ChanCb。看这次输出,1+2先写进去的。所以最后执行d.Cb时,就把3先读出来了。然后d.ChanCb的长度为1,说明还有一个,就是输出2了。

另外,就是close时会判断g.pendingGo

这个例子的意思很明显,NewLinearContext这种方式,即使先调用的慢了半秒,它还是会先执行完。

这里先是用了一个list,加入的时候用mutexLinearGo锁了,都加到最后。然后新开协程去处理,读的时候从最前面开始读,也要用mutexLinearGo锁。执行的时候,也要上锁mutexExecution,确保f()执行完并且写入g.ChanCb回调,这个mutexExecution锁才会解除。现在可以改造一个带回调的例子:

结果说明,确实是2先被写入了d.ChanCb。