我将会从以下4点开始讲解GMP
1、为什么需要调度器?
2、Goroutine调度器的GMP模型的设计思想
3、调度器的设计策略
4、Go调度器调度场景过程全解析
从这四点开始讲的原因是,他们分别对应 :
基础必要性、 核心设计、运作机制、实战解析
一、为什么需要调度器?
早期的单进程操作系统,面临 2 个问题:
1、单一的执行流程,计算机只能一个任务一个任务处理。
2、进程阻塞所带来的 CPU 时间浪费。
那么能不能有多个进程来宏观一起来执行多个任务呢 ? 后来操作系统就具有了最早的并发能力: 多进程并发,当一个进程阻塞的时候,切换到另外等待执行的进程,这样就能尽量把 CPU 利用起来,CPU 就不浪费了。
如下:

因为一个进程阻塞 cpu 可以立刻切换到其他进程中去执行,而且调度 cpu 的算法可以保证在运行的进程都可以被分配到 cpu 的运行时间片。这样从宏观来看,似乎多个进程是在同时被运行。
新的问题:
进程的创建、切换、销毁,都会占用很长的时间 ,CPU 虽然利用起来了,但如果进程过多,CPU 有很大的一部分都被用来进行进程调度了。
多进程、多线程确实能提高了系统的 并发能力,但是在当今互联网高并 发场景下,为每个任务都创建一个 线程 是不现实的,因为会消耗大量 的内存
(进程虚拟内存会占用 4GB [32 位操作系统], 而线程也要大约 4MB)。

大量的进程 / 线程出现了新的问题
- 高内存占用
- 调度的高消耗 CPU
如何解决:
好了,然后工程师们就发现,其实一个线程分为 "内核态 "线程和" 用户态 "线程。 一个 "用户态线程" 必须要绑定一个 "内核态线程",
但是 CPU 并不知道 有 "用户态线程" 的存在,它只知道 它运行的是一个 "内核态线程"
(Linux 的 PCB 进程控制块)。

继续细分下去

协程与线程的结合方式:
一、N:1
N 个协程 绑定1 个线程 ,优点就是协程在用户态线程即完成切换,不会陷入到内核态,这种切换非常的轻量快速。但也有很大的缺点,1 个进程的所有协程都绑定在 1 个线程上
缺点:
1、某个程序用不了 硬件的多核加速能力
2、一旦某协程阻塞 ,造成线程阻塞,本进程的其他协程都无法执行了,根本就没有并发的能力

二、1:1
为了解决N:1的缺点,从而设计成一个协程对应一个线程。

三、N:M
M 个协程绑定 1 个线程,是 N:1 和 1:1 类型的结合,克服了 以上 2 种模型的缺点,但实现起来最为复杂。
**注意:**协程与线程是有区别的,线程由 CPU 调度是抢占式的,协程由用户态调度是协作式的,一个协程让出 CPU 后,才执行下一个协程。

Go 语言的协程 goroutine
Go 为了提供更容易使用的并发方法 ,使用了 goroutine 和 channel。
goroutine 来自协程的概念,让一组可复用的函数运行在一组线程之上,即使有协程阻塞,该线程的其他协程也可以被 runtime 调度,转移到其他可运行的线程上。
最关键的是,程序员看不到 这些底层的细节,这就降低了编程的难度,提供了更容易的并发。
Go 中,协程 被称为 goroutine ,它非常轻量 ,一个 goroutine只占几 KB ,并且这几 KB 就足够 goroutine 运行完,这就能在有限的内存空间内支持大量 goroutine,支持了更多的并发 。虽然一个 goroutine 的栈只占几 KB,但实际是可伸缩 的,如果需要更多内容,runtime 会自动为 goroutine 分配。
Goroutine 特点:
- 占用内存更小(几 kb)
- 调度更灵活 (runtime 调度)
老版本GMP
Go 目前使用的调度器是 2013 年重新设计的
老调度器有几个缺点:
1、创建、销毁、调度 G 都需要每个 M 获取锁,这就形成了激烈的锁竞争。
2、M 转移 G 会造成延迟和额外的系统负载 。比如当 G 中包含创建新协程的时候,M 创建了 G',为了继续执行 G,需要把 G'交给 M'执行,也造成了很差的局部性,因为 G'和 G 是相关的,最好放在 M 上执行,而不是其他 M'。
3、系统调用 (CPU 在 M 之间的切换) 导致频繁的线程阻塞和取消阻塞操作增加了系统开销。

二、Goroutine调度器的GMP模型的设计思想
面对之前调度器的问题,Go 设计了新的调度器。
在新调度器中,出列 M (thread) 和 G (goroutine),又引进了 P (Processor)。
Processor,它包含了运行 goroutine 的资源,如果线程想运行 goroutine,必须先获取 P,P 中还包含了可运行的 G 队列。

GMP模型

GMP模型
(上方为图示)
在 Go 中,线程是运行 goroutine 的实体,调度器的功能是把可运行的 goroutine 分配到工作线程上。
- 全局队列(Global Queue):存放等待运行的 G。 P 的本地队列:同全局队列类似,存放的也是等待运行的 G,存的数量有限,不超过 256 个。新建 G'时,G'优先加入到 P 的本地队列,如果队列满了,则会把本地队列中一半的 G 移动到全局队列。
- P 列表:所有的 P 都在程序启动时创建,并保存在数组中,最多有 GOMAXPROCS(可配置) 个。
- M:线程想运行任务就得获取 P,从 P 的本地队列获取 G,P 队列为空时,M 也会尝试从全局队列拿一批 G 放到 P 的本地队列,或从其他 P 的本地队列偷一半放到自己 P 的本地队列。M 运行 G,G 执行之后,M 会从 P 获取下一个 G,不断重复下去。
- Goroutine 调度器 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。
有关 P 和 M 的个数问题
1、P 的数量:
- 由启动时环境变量 GOMAXPROCS 或者是由 runtime 的方法 GOMAXPROCS() 决定。这意味着在程序执行的任意时刻都只有 GOMAXPROCS 个 goroutine 在同时运行。
2、M 的数量:
- go 语言本身的限制:go 程序启动时,会设置 M 的最大数量,默认 10000. 但是内核很难支持这么多的线程数,所以这个限制可以忽略。
- runtime/debug 中的 SetMaxThreads 函数,设置 M 的最大数量
- 一个 M 阻塞了,会创建新的 M。
3、M 与 P 的数量没有绝对关系,一个 M 阻塞,P 就会去创建或者切换另一个 M,所以,即使 P 的默认数量是 1,也有可能会创建很多个 M 出来。
P 和 M 何时会被创建
1、P 何时创建: 在确定了 P 的最大数量 n 后,运行时 系统会根据这个数量创建 n 个 P。
2、**M 何时创建:**没有足够的 M 来关联 P 并运行其中的可运行的 G。比如所有的 M 此时都阻塞住了,而 P 中还有很多就绪任务,就会去寻找空闲的 M,而没有空闲的,就会去创建新的 M。
三、调度器的设计策略
复用线程: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
当本线程因为 G 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。
**利用并行:**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。GOMAXPROCS 也限制了并发的程度,比如 GOMAXPROCS = 核数/2,则最多利用了一半的 CPU 核进行并行。
**抢占:**在 coroutine 中要等待一个协程主动让出 CPU 才执行下一个协程,在 Go 中,一个 goroutine 最多占用 CPU 10ms,防止其他 goroutine 被饿死,这就是 goroutine 不同于 coroutine 的一个地方。
**全局 G 队列:**在新的调度器中依然有全局 G 队列,但功能已经被弱化了,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。
go func () 调度流程

具体过程:
从上图我们可以分析出几个结论:
1、我们通过 go func () 来创建一个 goroutine;
2、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;
3、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;
4、一个 M 调度 G 执行的过程是一个循环机制;
5、当 M 执行某一个 G 时候如果发生了 syscall 或则其余阻塞操作,M 会阻塞,如果当前有一些 G 在执行,runtime 会把这个线程 M 从 P 中摘除 (detach),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;
6、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。
四、Go调度器调度场景过程全解析
我们这里会通过11个小案例,为大家扫盲。
通过实际场景,加深对GMP的了解
(1) 场景 1 ---局部性
P 拥有 G1,M1 获取 P 后开始运行 G1,G1 使用 go func() 创建了 G2,为了局部性 G2 优先加入到 P1 的本地队列。

(2) 场景 2 --- 线程M复用
G1 运行完成后 (函数:goexit),M 上运行的 goroutine切换为 G0 ,G0 负责调度时协程的切换(函数:schedule)。从 P 的本地队列取 G2 ,从 G0 切换到G2 ,并开始运行 G2 (函数:execute)。实现了线程 M1 的复用。

(3) 场景 3 --- 队列溢出问题
假设 每个 P 的本地队列只能存 3 个 G。G2 要创建了 6 个 G,前 3 个 G(G3, G4, G5)已经加入 p1 的本地队列,p1 本地队列满了。(溢出的,直接进入全局队列)

(4) 场景 4 ---负载不均衡
**理论上:**G2 在创建 G7 的时候,发现 P1 的本地队列已满,需要执行负载均衡 (把 P1 中本地队列中前一半的 G,还有新创建 G 转移到全局队列)
**实现中:**并不一定是新的 G,如果 G 是 G2 之后就执行的,会被保存在本地队列,利用某个老的 G 替换新 G 加入全局队列
**注:**这些 G 被转移到全局队列时,会被打乱顺序。 所以 G3,G4,G7 被转移到全局队列。

(5) 场景 5 ---局部调度性
G2 创建 G8 时,P1 的本地队列未满,所以 G8 会被加入到 P1 的本地队列。
G8 加入到 P1 点本地队列的原因还是因为 P1 此时在与 M1 绑定,
而 G2 此时是 M1 在执行。所以 G2 创建的新的 G 会优先放置到自己的 M 绑定的 P 上。

(6) 场景 6 ---如何提高效率
**规定:**在创建 G 时,运行的 G 会尝试唤醒其他空闲的 P 和 M 组合去执行。
假定 G2 唤醒了 M2,M2 绑定了 P2,并运行 G0,但 P2 本地队列没有 G,M2 此时为自旋线程(没有 G 但为运行状态的线程,不断寻找 G)。

(7) 场景 7 ---全局队列负载均衡
M2 尝试从全局队列(简称 "GQ") 取一批 G 放到 P2 的本地队列(函数:findrunnable())。M2 从全局队列取的 G 数量符合下面的公式:
- n = min(len(GQ)/GOMAXPROCS + 1, len(GQ)/2)
至少 从全局队列取 1 个 g,但每次不要 从全局队列移动太多的 g 到 p 本地队列,给其他 p 留点。这是从全局队列到 P 本地队列的负载均衡。
假定我们场景中一共有 4 个 P(GOMAXPROCS 设置为 4) 最多 就能用 4 个 P 来供 M 使用
所以 M2 只从能从全局队列取 1 个 G(即 G3) 移动 P2 本地队列

(8) 场景 8 ---P间负载不均
假设 G2 一直在 M1 上运行,经过 2 轮后,M2 已经把 G7、G4 从全局队列获取到了 P2 的本地队列并完成运行,全局队列和 P2 的本地队列都空了,如场景 8 图的左半部分。
(偷取一半stealing)

(9) 场景 9 ---线程重建延时问题
G1 本地队列 G5、G6 已经被其他 M 偷走并运行完成,当前 M1 和 M2 分别在运行 G2 和 G8,M3 和 M4 没有 goroutine 可以运行,M3 和 M4 处于自旋状态,它们不断寻找 goroutine。
为什么要让 m3 和 m4 自旋,自旋本质是在运行,线程在运行却没有执行 G,就变成了浪费 CPU . 为什么不销毁 现场,来节约 CPU 资源。因为创建和销毁 CPU 也会浪费时间 ,我们希望当有新 goroutine 创建时,立刻能有 M 运行它,如果销毁再新建就增加了时延,降低了效率。当然也考虑了过多的自旋线程是浪费 CPU ,所以系统中最多有GOMAXPROCS 个自旋的线程 (当前例子中的 GOMAXPROCS=4,所以一共 4 个 P),多余的没事做线程会让他们休眠。

(10) 场景 10 --- G阻塞后 P闲置
假定当前除了 M3 和 M4 为自旋线程 ,还有 M5 和 M6 为空闲的线程 (没有得到 P 的绑定,注意我们这里最多就只能够存在 4 个 P,所以 P 的数量应该永远是 M>=P , 大部分都是 M 在抢占需要运行的 P),G8 创建了 G9,G8 进行了阻塞的系统调用 ,M2 和 P2 立即解绑 ,P2 会执行以下判断: 如果 P2 本地队列有 G、全局队列有 G 或有空闲的 M,P2 都会立马唤醒 1 个 M 和它绑定,
否则 P2 则会加入到空闲 P 列表,等待 M 来获取可用的 p。本场景中,P2 本地队列有 G9,可以和其他空闲的线程 M5 绑定。
(11) 场景 11 ---解决系统调用后复用
G8 创建了 G9,假如 G8 进行了非阻塞系统调用。
M2 和 P2 会解绑 ,但 M2 会记住 P2,然后 G8 和 M2 进入系统调用状态。当 G8 和 M2 退出系统调用时,会尝试获取 P2,如果无法获取,则获取空闲的 P,如果依然没有,G8 会被记为可运行状态,并加入到全局队列,M2 因为没有 P 的绑定而变成休眠状态 (长时间休眠等待 GC 回收销毁)。

拓展知识:
补充1:
线程重建为什么会延时?
线程重建需要操作系统执行以下操作:
**资源分配:**为新线程分配栈内存、寄存器等资源。
**上下文初始化:**设置线程的执行环境(如程序计数器、栈指针)。
**系统调用:**通过 clone() 等系统调用向操作系统申请线程资源。
这些操作的耗时约为微秒级(如 Linux 下创建线程的开销约为 1-2 微秒),在高并发场景下会累积成性能瓶颈。
补充2:
1、系统调用(去政府部门办事) 你的程序需要操作系统帮忙做事(比如读文件、联网) 就像你去政府部门办证件,必须亲自跑一趟
2、阻塞系统调用(排队等叫号) 政府部门告诉你:"前面还有50人,坐着等吧"
你的程序(Goroutine)卡住不能动,CPU空转干等
常见例子:
读取慢速硬盘文件 等网络数据包(比如访问淘宝API)
补充3:
GMP之 P-M
**1、P(逻辑处理器):**它更像一个 "资源容器" 和 "队列管理者",主要职责是: 维护一个本地 G 队列(存放就绪的 G); 持有运行 G 所需的资源(如栈空间、线程本地存储等); 作为 M 绑定的 "许可证"------M 必须绑定 P 才能运行 G(即 "M 需要挂靠 P 才能拥有调度权")。 但 P 本身不具备执行能力(它不是线程,不参与 CPU 调度),只是一个逻辑上的调度单元和资源集合。
2、M(操作系统线程): 它是实际的执行载体(由操作系统调度的物理线程),负责:
执行 G 的代码(真正在 CPU 上跑指令);
当 G 需要运行时,从 P 的本地队列中 "取 G";
当本地队列空了,主动去全局队列或其他 P 的本地队列 "偷 G"(工作窃取)。
M 的核心能力是 "执行",所有需要实际操作(如取 G、运行 G、切换 G)的动作,都必须由 M 完成。
M 是唯一具备执行能力的实体 (操作系统线程),而 P 的角色是 "资源管理者" 和 "队列容器",负责提供 G 的存放和运行环境。这种分工既明确了职责(P 管资源,M 管执行),又通过 P 的本地队列分散了锁竞争
优于老版本的地方。
补充4:
源码查找:

补充5:
M阻塞的三种情况
1、系统调用阻塞 (System Call Blocking)
Goroutine 执行需要内核参与的操作(如网络 I/O、文件读写、sleep 等)
2、同步原语阻塞 (Synchronization Primitive Blocking)
Goroutine 等待同步操作(如通道、锁、条件变量)完成,导致 M 阻塞。
- 运行时调度阻塞 (Runtime Scheduling Blocking)
子场景 1:GC 的 STW (Stop The World)
子场景 2:无 G 可执行时的休眠
而如下两种情况:
1、线程分配给G的cpu用完了。
2、进程分配给线程的cpu用完了,线程被迫阻塞。
注意:
M 线程的阻塞 (Go 运行时层面)和**时间片阻塞(OS 层面)**是两个独立且不同层级的概念,前者是为了调度效率,后者是为了任务公平。