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底层原理

Go 的 goroutine 是一种轻量级的线程实现，允许我们在程序中并发地执行函数。与传统的操作系统线程相比，goroutine 更加高效和易于使用。

轻量级调度

用户态调度：Go 运行时提供了自己的调度器，这意味着 goroutine 的创建和切换是在用户空间完成的，而不需要操作系统内核参与。这使得 goroutine 切换比传统线程更快。
M:N 模型：Go 使用 M:N 调度模型，将 M 个 goroutines 映射到 N 个操作系统线程上。这种方式可以有效利用多核 CPU，同时保持每个 OS 线程上的多个并发任务。

栈管理

动态栈大小：goroutines 从一个很小的栈开始（大约几 KB），而不是像传统线程那样分配较大的固定栈（通常为 MB）。当需要更多空间时，goroutine 的栈会自动增长，并在不再需要时收缩。
避免内存浪费：这种动态调整机制避免了大量未使用内存的浪费，使得同时运行大量 goroutines 成为可能。

Goroutine 调度器

Goroutines、OS Threads 和 Processors ( P )
- G 表示 Goroutine。
- M 表示 Machine，对应实际的 OS Thread。
- P 表示 Processor，是 Go runtime 中用于执行 Go code 的抽象概念。每个 P 持有一个本地 run queue 来管理待执行的 Gs。
在 Go 程序启动时，会根据可用 CPU 核心数创建对应数量的 P，每个 P 会绑定到一个 M 上来执行 Gs。当某个 G 阻塞或完成后，P 可以将其切换出去并从队列中选择下一个 G 执行。
G 是具体要完成工作的单元，M 是实际执行工作的实体，而 P 则是提供环境和条件以便高效调度这些工作的抽象层。

Goroutine ( G )

定义：每个 goroutine 是一个独立执行的函数，类似于轻量级线程。
结构：在实现中，goroutine 是一个包含栈、程序计数器和其他调度信息的数据结构。
栈管理：goroutines 使用动态栈，可以从很小（几 KB）开始，并根据需要增长和收缩。这种灵活性允许同时运行大量 goroutines，而不会浪费内存。

Machine ( M )

定义：M 表示 Machine，是与操作系统线程直接对应的实体。
职责：
- 执行分配给它们的 G。
- 管理与操作系统交互，如进行系统调用时阻塞或唤醒 OS 线程。

Processor ( P )

定义：P 表示 Processor，是 Go runtime 中用于执行 Go code 的抽象概念。
数量控制：
- 在程序启动时，Go runtime 会创建若干个 P，默认数量等于机器上的 CPU 核心数，但可以通过 runtime.GOMAXPROCS(n) 函数调整。
职责：
- 每个 P 持有一个本地 run queue，用来存储待执行的 Gs（goroutines）。
- 调度器会从这些队列中选择 G 并将其分配给 M 执行。

调度机制

工作窃取算法（Work Stealing）
- 每个 P 都有自己的本地队列，当某个 P 的队列为空时，它可以从其他 P 那里“窃取”一些任务来执行。这种机制提高了负载均衡，有助于充分利用多核处理器资源。
全局运行队列
- 除了每个 P 的本地队列外，还有一个全局运行队列。当新建 G 或者当某些情况下无法放入本地队列时，会被放入全局运行队列。空闲 M 可以从这里获取新的任务以保持忙碌状态。
抢占式调度
- Goroutines 是抢占式调度，这意味着长时间运行且不释放 CPU 的 Goroutine 可以被暂停，以便让其他 Goroutines 获得执行机会。这避免了一些 Goroutines 独占 CPU 而导致其他任务饥饿的问题。
阻塞处理
- 当 G 被阻塞（例如等待 I/O 操作），M 会将该 G 挂起并尝试获取另一个可用 G 来继续工作。如果没有可用 G，则可能会休眠或终止该 M，以节省资源。

调度流程

在这里插入图片描述

获取 P：
- 当一个线程 M 想要运行时，它必须首先获取一个 P。P 是 CPU 的抽象，限制了并发运行的最大数量（通常等于 GOMAXPROCS）。
从本地队列获取 G：
- 一旦 M 和 P 关联，M 会尝试从其关联的 P 的本地队列（LRQ）中获取下一个待执行的 G。如果找到了，则直接开始执行。
全局队列检查：
- 如果本地队列没有可用的 G，M 会查看全局队列（GRQ）。全局队列是所有空闲或等待分配到某个 P 上运行的 goroutines 集合。
- 从 GRQ 中取出一批 G 放入当前 P 的本地队列，以便后续调度。
工作窃取机制：
- 如果全局队列也没有可用 G，那么 M 将尝试从其他随机选择的一些活跃且有任务积压在其 LRQ 中的 P 窃取一半数量放到自己的 LRQ。这种机制称为“工作窃取”，用于平衡负载和提高 CPU 利用率。
执行 Goroutine：
- 一旦成功获得了待运行 Goroutine（无论是通过哪种方式），M 开始实际执行这个 Goroutine。当这个 Goroutine 执行完成后，重复上述过程以寻找下一个可以被调度和运行的新任务。
持续循环：
- 这种寻找、分配、窃取和执行过程会不断循环进行，以确保所有创建出来但尚未完成工作的 Goroutines 能够尽快得到处理，同时最大化利用系统资源来提高程序性能。

通信与同步

Go 提供了 Channel 来实现不同 Goroutines 间的数据传递和同步，这是一种 CSP（Communicating Sequential Processes）模型，实现了安全且高效的数据共享机制。
除此之外，还可以使用 sync 包中的互斥锁、条件变量等进行更细粒度控制，但 Channel 是最常用且推荐的方法，因为它鼓励通过消息传递而非共享数据来实现协作。

数据竞争

在 Go 中，goroutines 是并发执行的基本单位，它们可以在同一时间访问共享数据。这种并发性虽然提高了程序的效率，但也带来了数据竞争和不安全访问的问题。

尽管有锁等可以解决数据安全问题，但我们仍然尽可能的避免可变共享状态，通过将需要修改的数据封装到单个 goroutine 中，并通过 channel 与其他部分交互，可以有效降低复杂性和错误风险。

数据竞争（Data Race）

定义：当两个或多个 goroutines 同时访问相同的内存位置，并且至少有一个是写操作时，就会发生数据竞争。
影响：数据竞争可能导致不可预测的行为、程序崩溃或错误结果。

示例代码：

func main() {
	for i := 0; i < 100; i++ {
		go modify()
		go modify2()
	}
	fmt.Println(a) // 每次执行输出结果都可能不为1
}

var a = 1

func modify() {
	a += 1
}

func modify2() {
	a -= 1
}

由于 Go 语言运行时调度 goroutine 的执行顺序是不确定的，最终 a 的值可能是增加、减少，甚至可能保持不变。这取决于 goroutine 执行的顺序和时机。

同时可以使用 Go 的 race detector 来检测代码中的潜在数据竞争问题。在编译或运行时添加 -race 标志即可启用此功能。

go run -race test_main.go

输出：

==================
WARNING: DATA RACE
Read at 0x0000111c15f0 by goroutine 6:
  main.modify()
      /Users/fangyirui/GolandProjects/awesomeProject/_29goroutine/test_main.go:18 +0x24

Previous write at 0x0000111c15f0 by goroutine 8:
  main.modify()
      /Users/fangyirui/GolandProjects/awesomeProject/_29goroutine/test_main.go:18 +0x3c

Goroutine 6 (running) created at:
  main.main()
      /Users/fangyirui/GolandProjects/awesomeProject/_29goroutine/test_main.go:9 +0x32

Goroutine 8 (finished) created at:
  main.main()
      /Users/fangyirui/GolandProjects/awesomeProject/_29goroutine/test_main.go:9 +0x32
==================
...
...
...
==================
WARNING: DATA RACE
Read at 0x0000111c15f0 by main goroutine:
  main.main()
      /Users/fangyirui/GolandProjects/awesomeProject/_29goroutine/test_main.go:12 +0x5e

Previous write at 0x0000111c15f0 by goroutine 22:
  main.modify()
      /Users/fangyirui/GolandProjects/awesomeProject/_29goroutine/test_main.go:18 +0x3c

Goroutine 22 (finished) created at:
  main.main()
      /Users/fangyirui/GolandProjects/awesomeProject/_29goroutine/test_main.go:9 +0x32
==================
2
Found 7 data race(s)
exit status 66

互斥锁 (`sync.Mutex`)

基本概念：互斥锁（Mutex）是一种最基本的同步原语，用于保护临界区，以确保同一时间只有一个 goroutine 可以访问被保护的数据。

使用方法：

Lock(): 获取互斥锁。如果已经被其他 goroutine 锁定，则阻塞直到获取到该锁。
Unlock(): 释放互斥锁。

var (
	count = 1
	mu    = sync.Mutex{}
	wg    = sync.WaitGroup{}
)

func add() {
	mu.Lock()
	count += 1
	mu.Unlock()
	wg.Done()
}

func minus() {
	mu.Lock()
	count -= 1
	mu.Unlock()
	wg.Done()
}

func Test1(t *testing.T) {

	for i := 0; i < 1000; i++ {
		wg.Add(1)
		go add()
		wg.Add(1)
		go minus()
	}

	wg.Wait()

	fmt.Println(count)
}

读写锁 (`sync.RWMutex`)

基本概念：读写互斥锁允许多个读取操作同时进行，但写操作是独占的。这意味着在持有读锁时，可以允许其他 goroutine 获取读锁，但不能获取写锁；而持有写锁时，任何其他 goroutine 都不能获取读或写。

使用方法：

RLock() / RUnlock()：用于读取操作，允许多个同时存在。
Lock() / Unlock()：用于写入操作，是独占性的，与sync.Mutex的没啥区别。

var (
	data    = 0
	rwMutex = sync.RWMutex{}
)

// 读操作
func readData() {
	rwMutex.RLock() // 加读锁
	fmt.Println("读取数据:", data)
	time.Sleep(1 * time.Second) // 模拟读操作耗时
	rwMutex.RUnlock()           // 释放读锁
	wg.Done()
}

// 写操作
func writeData(value int) {
	rwMutex.Lock() // 加写锁
	data = value
	fmt.Println("写入数据:", data)
	rwMutex.Unlock() // 释放写锁
	wg.Done()
}

func Test2(t *testing.T) {
	// 启动多个读操作
	for i := 0; i < 10; i++ {
		wg.Add(1)
		go readData()
	}

	// 启动一个写操作
	wg.Add(1)
	go writeData(100)

	wg.Wait()
}

注：如果不加读锁，结果会比较不可控，读锁还是可以保证写入的原子性，即保证同时读的结果都一致

原子操作 (`sync/atomic`)

提供了一组底层函数，用于对整数值进行原子加载、存储和修改。这些函数可以避免使用锁，从而提高性能。

var count2 int32 = 0

func addAtomic() {
	atomic.AddInt32(&count2, 1)
	wg.Done()
}

func minusAtomic() {
	atomic.AddInt32(&count2, -1)
	wg.Done()
}

func Test3(t *testing.T) {
	for i := 0; i < 1000; i++ {
		wg.Add(1)
		go addAtomic()
		wg.Add(1)
		go minusAtomic()
	}

	wg.Wait()

	fmt.Println(count2)
}

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数据竞争

数据竞争（Data Race）

互斥锁 (`sync.Mutex`)

读写锁 (`sync.RWMutex`)

原子操作 (`sync/atomic`)

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