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.
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：
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
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.
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： ()
()
基本设计思路：
类型转换、类型断言、动态派发.iface,eface.
反射对象具有的方法：
编译优化：
内部实现：
实现 Context 接口有以下几个类型（空实现就忽略了）：
互斥锁的控制逻辑：
设计思路：
（以上为写被读阻塞,下面是读被写阻塞）
总结,读写锁的设计还是非常巧妙的：
WaitGroup 有三个暴露的函数:
部件：
结构：
Once 只暴露了一个方法：
实现：
三个关键点：
细节：
让多协程任务的开始执行时间可控（按顺序或归一）.（Context 是控制结束时间）
设计思路： 通过一个锁和内置的 notifyList 队列实现,Wait() 会生成票据,并将等待协程信息加入链表中,等待控制协程中发送信号通知一个（Signal()）或所有（Boardcast()）等待者（内部实现是通过票据通知的）来控制协程解除阻塞.
暴露四个函数：
实现细节：
包： golang.org/x/sync/errgroup
作用：开启 func() error 函数签名的协程,在同 Group 下协程并发执行过程并收集首次 err 错误.通过 Context 的传入,还可以控制在首次 err 出现时就终止组内各协程.
暴露的方法：
注意问题：
包： "golang.org/x/sync/semaphore"
作用：排队借资源（如钱,有借有还）的一种场景.此包相当于对底层信号量的一种暴露.
设计思路：有一定数量的资源 Weight,每一个 waiter 携带一个 channel 和要借的数量 n.通过队列排队执行借贷.
暴露方法：
包： "golang.org/x/sync/singleflight"
作用：防击穿.瞬时的相同请求只调用一次,response 被所有相同请求共享.
设计思路：按请求的 key 分组（一个 *call 是一个组,用 map 映射存储组）,每个组只进行一次访问,组内每个协程会获得对应结果的一个拷贝.
逻辑：
如有错误,请批评指正.
智能合约调用是实现一个 DApp 的关键,一个完整的 DApp 包括前端、后端、智能合约及区块 链系统,智能合约的调用是连接区块链与前后端的关键.
我们先来了解一下智能合约调用的基础原理.智能合约运行在以太坊节点的 EVM 中.所以呢要 想调用合约必须要访问某个节点.
以后端程序为例,后端服务若想连接节点有两种可能,一种是双 方在同一主机,此时后端连接节点可以采用 本地 IPC(Inter-Process Communication,进 程间通信)机制,也可以采用 RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用)机制;另 一种情况是双方不在同一台主机,此时只能采用 RPC 机制进行通信.
接着,我们来了解一下智能合约运行的过程.
智能合约的运行过程是后端服务连接某节点,将 智能合约的调用(交易)发送给节点,节点在验证了交易的合法性后进行全网广播,被矿工打包到 区块中代表此交易得到确认,至此交易才算完成.
就像数据库一样,每个区块链平台都会提供主流 开发语言的 SDK(Software Development Kit,软件开发工具包),由于 Geth 本身就是用 Go 语言 编写的,所以呢若想使用 Go 语言连接节点、发交易,直接在工程内导入 go-ethereum(Geth 源码) 包就可以了,剩下的问题就是流程和 API 的事情了.
最后提醒一下大家,智能合约被调用的两个关键点是节点和 SDK.
此时此刻呢介绍如何使用 Go 语言,借助 go-ethereum 源码库来实现智能合约的调用.这是有固定 步骤的,我们先来说一下总体步骤,以下面的合约为例.
步骤 01:编译合约,获取合约 ABI(Application Binary Interface,应用二进制接口). 单击【ABI】按钮拷贝合约 ABI 信息,将其粘贴到文件 calldemo.abi 中(可使用 Go 语言IDE 创建该文件,文件名可自定义,后缀最好使用 abi).
最好能将 calldemo.abi 单独保存在一个目录下,输入"ls"命令只能看到 calldemo.abi 文件,参 考效果如下:
此时此刻呢设置 module 生效和 GOPROXY,命令如下:
在项目工程内,执行初始化,calldemo 可以自定义名称.
当然可以,和普通的类一样调用,举个例子
单例类
package?com.su.test;
/**
*?com.su.test
*
*/
public?class?Singleton?{
private?static?Singleton?instance;
private?Singleton?(){}
public?static?synchronized?Singleton?getInstance()?{
if?(instance?==?null)?{
instance?=?new?Singleton();
}
return?instance;
调用
public?class?Demo01?{
public?static?void?main(String[]?args)?{
Singleton?singleton1?=?Singleton.getInstance();
结果 true
我们可以看到 gorilla/websocket中的examples中有一个聊天室的demo.
我们进入该项目可以看到里面有这样的一些内容
按照官方的运行方式来运行这个项目
就是这样一个简单的demo.
然后我们去看一下它的具体实现.
在这个项目中首先定义了一个hub的结构体：
我们打开main.go,main函数的源码为：
今天这一节首先会新开一个goroutine,去跑hub的run方法,run方法中一个死循环,不停地去轮询hub中的内容
如果取到了新用户,就加入到clients中,如果取到了信息,就循环所有的client,将信息写到client.send中.
而在请求路径为"/ws"的时候,他会执行一个serveWS的函数.
每当一个新的用户进来之后,首先将连接升级为长连接,然后将当前的client写到register中,由hub.run函数去做处理.然后开启两个goroutine,一个去读client中发送来的数据,一个将数据写入到所有的client中,去发送给用户.
这就是整个聊天室的实现原理.
网关=反向代理+负载均衡+各种策略,技术实现也有多种多样,有基于 nginx 使用 lua 的实现,比如 openresty、kong；也有基于 zuul 的通用网关；还有就是 golang 的网关,比如 tyk.
这篇文章主要是讲如何基于 golang 实现一个简单的网关.
转自： troy.wang/docs/golang/posts/golang-gateway/
整理：go语言钟文文档:
启动两个后端 web 服务（代码）
这里使用命令行工具进行测试
具体代码
直接使用基础库 httputil 提供的NewSingleHostReverseProxy即可,返回的reverseProxy对象实现了serveHttp方法,所以呢可以直接作为 handler.
director中定义回调函数,入参为*http.Request,决定如何构造向后端的请求,比如 host 是否向后传递,是否进行 url 重写,对于 header 的处理,后端 target 的选择等,都可以今天这一节完成.
director今天这一节具体做了：
modifyResponse中定义回调函数,入参为*http.Response,用于修改响应的信息,比如响应的 Body,响应的 Header 等信息.
最终依旧是返回一个ReverseProxy,然后将这个对象作为 handler 传入即可.
随便 random 一个整数作为索引,然后取对应的地址即可,实现比较简单.
使用curIndex进行累加计数,一旦超过 rss 数组的长度,则重置.
后端真实节点包含三个权重：
操作步骤：
一致性 hash 算法,主要是用于分布式 cache 热点/命中问题；这里用于基于某 key 的 hash 值,路由到固定后端,但是只能是基本满足流量绑定,一旦后端目标节点故障,会自动平移到环上最近的那么个节点.
每一种不同的负载均衡算法,只需要实现添加以及获取的接口即可.
然后使用工厂方法,根据传入的参数,决定使用哪种负载均衡策略.
作为网关,中间件必不可少,这类包括请求响应的模式,一般称作洋葱模式,每一层都是中间件,一层层进去,然后一层层出来.
中间件的实现一般有两种,一种是使用数组,然后配合 index 计数；一种是链式调用.