导语

基础概念介绍

进程

通常表示计算机中正在运行的程序实例。

关键点：

1. 进程包含代码段、数据段和堆栈
2. 多个进程可以同时运行，相互隔离
3. 每个进程独占计算机CPU和内存等资源，是获取资源的基本单位

线程

通常表示内核级的线程。计算机中最小可执行单元

关键点：

1. 计算机中最小可调度、可执行单元
2. 不独立拥有系统资源，共享进程内资源
3. 可以充分利用多核进行并发、并行执行
4. 创建、调度、销毁都需要CPU参与，实现用户态和内核态切换

协程

通常也被称为用户级线程，只存在于用户空间

关键点：

1. 与线程是N：1（多对一）的关系
2. 创建、调度、销毁都是在用户空间完成的，无需CPU参与，更轻量
3. 都映射到同一个线程，无法实现并行，如果一个协程阻塞，则整组协程全部阻塞

Goroutine

经过Golang优化后的“协程”

关键点：

1. 与线程是M：N（多对多）的关系
2. 创建、调度、销毁都是在用户空间完成，对内核透明，更轻量
3. 映射至多个线程，可实现并行
4. 经过调度器（processor）的调度，能实现动态绑定和灵活调度
5. 栈空间可动态扩缩容

GM模型

在介绍GMP模型之前，先看看go1.1版本之前采用的调度模型——GM模型

GM = Goroutine + Machine

G指的就是Goroutine协程，M指的就是Machine内核级线程 GM调度模型见下图

从上图中可以看到，每个线程M在获取Goroutine时，都需要从全局队列中获取，这时候就必须要先获取锁，然后才能获取Goroutine，而如果被M获取的Goroutine在运行过程中产生了新的Goroutine，则新的Goroutine也会被放回到全局队列中。通过描述，我们很容易发现GM模型有这么几个缺点：

1. 调度：获取和返回Goroutine都需要先获取全局队列的锁，这就会在获取锁这里形成激烈地竞争，严重影响性能
2. 资源利用率：当Goroutine1结合M1产生新的Goroutine2时，由于M1要继续运行Goroutine1，那么就需要把Goroutine2交还到全局队列，然后由其他的M获取后运行，而Goroutine1和Goroutine2是有相关性的，上下文都保存在M1中，这样会导致上下文切换或者保存原有状态是产生不必要的系统开销。
3. 缓存资源：每个M在获取到Goroutine时，都需要缓存Goroutine的状态、加载上下文，这就要求M必须要配有一定的存储。而这就会产生严重的问题，我们知道M获取的Goroutine如果产生阻塞，M就会被悬挂起来，当M不够用时，系统会产生新的M，而每产生一个新的M就要对应地分配存储资源，这就增加了存储系统的开销，极端一点可能会导致存储资源消耗殆尽（一般系统中M存在的数量上限是10000），这显然是不合理的。

鉴于GM模型的上述几个缺点，在go1.1之后的版本，引入了P（processor）形成GMP模型来解决GM模型的几个缺点问题

GMP = Goroutine + Machine + Processor

解释一下上图的调度过程

1. 当我们使用go func()创建一个G时，首先会被加入到一个P的本地队列中，以供P进行调度。
2. 当P获取到一个G之后，会从空闲M队列中获取一个M（如果没有则会新建一个M），此时P同时获取到G和M，G只能跟M绑定运行，这样就可以正式运行G任务了。
3. 在运行G的过程中，如果产生了新的G，则会将新产生的G放入到P的本地队列中，如果P的本地队列已满，则会放入全局队列中。
4. 当一个G运行结束后（未发生系统调用），P会从本地队列中获取下一个G来运行，如此往复，直到P的本地队列为空。此时P首先会查找其他P的本地队列，如果其他P的本地队列中还有尚未执行的G，则会“偷取”一半数量的G，放到自己的本地队列中继续执行；而如果其他P的本地队列中也没有多余的G，则会从全局队列中获取G来执行。
5. 而如果跟P绑定的M在运行G的过程中发生了系统调用（如I/O），P会跟绑定的GM解绑，解绑后GM会去处理系统调用，而P会重新获取一个G和一个M运行。当原来的GM处理完成后，会重新获取原来的P，如果原来的P已被占用，则会从空闲P队列中获取一个P，如果还没有，则G会被添加到全局队列中，M会被添加到空闲M队列中。