协程
- 创建时默认的 stack 的⼤⼩
- JDK5 以后 Java Thread stack 默认为1M
- Groutine 的 Stack 初始化⼤⼩为2K
- 和 KSE （Kernel Space Entity 系统线程) 的对应关系
- Java Thread 是 1:1
- Groutine 是 M:N
Thread 切换代价大
先说，协程的本质是用户态的线程，用户对其有控制权限，内存占用少，切换代价低。
再来解释一下MPG是什么意思。
M代表内核线程，所有的G都要放在M上才能运行。
P代表控制器，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。
G代表一个go routine单元。
补充几点常见的调度策略：
1，如果某个M陷入阻塞呢？
当一个OS线程M由于io操作而陷入阻塞，假设此时G0正跑在了M上，那么M上绑定的P就会带着余下的所有G去寻找新的M。当M恢复过来时，一般情况下，会从别的M上拿过来一个P，并把原先跑在其上的G0放到P的队列中，从而运行G0。如果，没有拿到可用的P的话，就把G0放入到全局global runqueue队列中，使G0等待被调度，然后M进入线程缓存。所有的P也会周期性的检查global runqueue并运行其中的goroutine，否则global runqueue上的goroutine永远无法执行。
2，如果有的M较忙，有的M较闲呢？
此时P所分配的任务G很快就执行完了（分配不均），这就导致了这个处理器P很忙，但是其他的P还有任务。此时，P首先会去global runqueue取G。但是，如果global runqueue没有任务G了，那么P不得不从其他的P里拿一些G来执行。一般来说，如果P从其他的P那里要拿任务的话，一般就拿run queue的一半，这就确保了每个OS线程都能充分的使用。
3，如果一个G运行时间过长，导致队列中后续G都无法运行呢？
启动的时候，会专门创建一个线程sysmon，用来监控和管理，在内部是一个循环。首先，记录所有P的G任务计数schedtick，schedtick会在每执行一个G任务后递增。如果检查到 schedtick一直没有递增，说明这个P一直在执行同一个G任务，如果超过一定的时间（10ms），就在这个G任务的栈信息里面加一个标记。然后这个G任务在执行的时候，如果遇到非内联函数调用，就会检查一次这个标记，然后中断自己，把自己加到队列末尾，执行下一个G。如果没有遇到非内联函数（有时候正常的小函数会被优化成内联函数）调用的话，那就惨了，会一直执行这个G任务，直到它自己结束；如果是个死循环，并且GOMAXPROCS=1的话，恭喜你，夯住了！亲测，的确如此。
4，一个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。 (≧▽≦)/
func TestGroutine(t *testing.T) {
for i := 0; i < 10; i++ {
go func(i int) {
//time.Sleep(time.Second * 1)
fmt.Println(i) //值传递，协程间没有竞争关系
}(i)
}
time.Sleep(time.Millisecond * 50)
}
//每次输出顺序不一致
共享内存并发机制
-
包package sync
Mutex
RWLock -
加锁操作
func TestCounterThreadSafe(t *testing.T) {
var mut sync.Mutex
counter := 0
for i := 0; i < 5000; i++ {
go func() {
defer func() {
mut.Unlock()
}()
mut.Lock()
counter++
}()
}
time.Sleep(1 * time.Second) //等所有协程执行完
t.Logf("counter = %d", counter)
}
- WaitGroup 只有我wait的所有东西完成后才能往下执行
func TestCounterWaitGroup(t *testing.T) {
var mut sync.Mutex
var wg sync.WaitGroup
counter := 0
for i := 0; i < 5000; i++ {
wg.Add(1) //新增一个我们要等待的任务
go func() {
defer func() {
mut.Unlock()
}()
mut.Lock()
counter++
wg.Done() //有一个等待的任务已经完成
}()
}
wg.Wait() //所有要等待的任务都已经完成
t.Logf("counter = %d", counter)
}
CSP并发模型
- CSP模型是上个世纪七十年代提出的，用于描述两个独立的并发实体通过共享的通讯 channel(管道)进行通信的并发模型。 CSP中channel是第一类对象，它不关注发送消息的实体，而关注与发送消息时使用的channel。
Golang CSP
- Golang 就是借用CSP模型的一些概念为之实现并发进行理论支持，其实从实际上出发，go语言并没有，完全实现了CSP模型的所有理论，仅仅是借用了 process和channel这两个概念。process是在go语言上的表现就是 goroutine 是实际并发执行的实体，每个实体之间是通过channel通讯来实现数据共享。
Channel
- Golang中使用 CSP中 channel 这个概念。channel 是被单独创建并且可以在进程之间传递，它的通信模式类似于 boss-worker 模式的，一个实体通过将消息发送到channel 中，然后又监听这个 channel 的实体处理，两个实体之间是匿名的，这个就实现实体中间的解耦，其中 channel 是同步的一个消息被发送到 channel 中，最终是一定要被另外的实体消费掉的，在实现原理上其实是一个阻塞的消息队列。
// 做一个任务service(50ms)
func service() string {
time.Sleep(time.Millisecond * 50)
return "Done"
}
// 不相关的任务(100ms)
func otherTask() {
fmt.Println("working on something else")
time.Sleep(time.Millisecond * 100)
fmt.Println("Task is done.")
}
// 这样调用两个任务是串行的
func TestService(t *testing.T) {
fmt.Println(service())
otherTask()
//串行输出任务1,任务2结果
}
/*************** CSP 改进版 ********************/
// 返回结果的时候把channel返回回去，当外面需要的时候可以去channel等待
func AsyncService() chan string {
retCh := make(chan string) //阻塞性channel
//retCh := make(chan string, 1) // 非阻塞性
//启用一个协程去运行
go func() {
ret := service()
fmt.Println("returned result.")
retCh <- ret //运行完把结果返回到channel,如果其他地方没有取这个消息，整个协程被阻塞,如果用buffer channel则不会被阻塞
fmt.Println("service exited.")
}()
return retCh
}
//
func TestAsynService(t *testing.T) {
retCh := AsyncService()
otherTask() //(结果是这行先被执行好)
fmt.Println(<-retCh) //需要结果的时候从channel取出数据
time.Sleep(time.Second * 1)
}
来源：https://www.cnblogs.com/jaychan/p/12609100.html