go语言协程底层io异步 golang 异步io

协程与函数线程异步的关系

什么协程

协程这个概念在计算机科学里算是一个老概念了，随着现代计算机语言与多核心处理器的普及，似乎也有普及之势。协程是与例程相对而言的。

熟悉C/C++语言的人都知道，一个例程也就是一个函数。当我们调用一个函数时，执行流程进入函数；当函数执行完成后，执行流程返回给上层函数或例程。期间，每个函数执行共享一个线程栈；函数返回后栈顶的内容自动回收。这就是例程的特点，也是现代操作系统都支持这种例程方式。

协程与例程相对，从抽象的角度来说，例程只能进入一次并返回一次，而协程可能进入多次并返回多次。比如说，我们有下面一段程序:

void fun(int val)

{

int a=0; //1

int b=0; //2

int c=a+b; //3

}

如果上面的代码是一个例程，那么它只能把 1、2、3 依次执行后，才返回。如果是协程，它可能在 1 处暂停，然后在某个时刻从 2 处继续执行；接着在 2 处执行完之后暂停，然后在另外一个时刻从 3 处继续执行。

从抽象角度，协程就这么简单。

异步IO的特点与分析

在了解协程的特点(可以多次进入同一个函数，并接着上次运行处继续执行)后，我们再来考虑一下，这一特点如何应用到异步IO程序中。在异步IO程序中，有很大一块代码是处理异步回调的，也就是数据读取或写入由系统执行，当任务完成后，系统会执行用户的回调。如果只是很少使用这种回调，那么程序并不会因为异步而复杂多少，但要是程序中异步回调大量存在，那么此时我们会发现，原本简单的程序可能因为回调而变得支离破碎，原本一个简单的循环，现在需要写入多个函数，并在多个函数里来回调用。下面示例一下:

//下面代码片断是同步代码，它从IO读一段数据，并把这段数据写回

void start()

{

for(;;)

{

Buffer buf;

read (buf);//把书读到buf

write(buf);//把buf的数据写回

}

//注意到没有，同步代码很简单直接，一个循环，几行代码完成全部事务

}

//把上面的同步代码映射为异步，代码量可能要增加很多，并且程序逻辑也变得不清晰

//示例如下

//读回调，在回调里我们发起写操作

void readHandle(buf)

{

writeAsync(buf, writeHandle);

}

//写回调，在回调里我们发起读操作

void writeHandle(buf)

{

readAsync(buf, readHandle);

}

//开始循环

void start()

{

static Buffer buf; //buf变量不能在栈上，为了简单这里写成静态变量

readAsync(buf, readHandle);

}

从上面的代码比较中，我们可以看出异步IO会把代码分隔成许多碎片，同时原本清晰的处理逻辑也因为被放入多个函数里，而变得很不清晰。上面的同步代码，一个了解程序的初级程序员也可以读懂写出，但相同功能的异步代码，一个初级程序员可能就搞不定了，甚至很难搞明白为什么要这么做。

读到这里，对异步不是太了解的人可能会问，既然异步把问题搞复杂了，那我们为什么还要用异步呢？答案简单有力，为了“性能”。只有这一个原因，当程序需要处理大量IO时，异步的效率将高出同步代码许多倍。如何一个程序的性能不其关心部分，那真不应该使用异步IO。

对比我们的异步IO代码与其功能相同的同步代码，我们发现每个异步调用都是要把代码分隔一个小函数——比原本要小的函数，当异步调用返回后，我们又接着下面处理。这一点跟协程很像，在一个协程里，当发起异步IO时，我让它返回，当异步IO完成后，我让这个协程接着执行，处理余下的逻辑。

协程与异步结合——性能与简单的结合

结合上面的分析，如果我们可以写下面功能的代码，将很完美:

void start()

{

for(;;)

{

Buffer buf;

yeild readAsync(buf,start);

//------ 分隔线，协程在这里返回，等待readAsync完成，当readAsync完成后，它再调用start

//此时start将从这里接着运行

yeild writeAsync(buf, start);

//------ 分隔线，协程在这里返回，等待writeAsync完成，当writeAsync完成后，它再调用start

//此时start将从这里接着运行

}

}

上面的代码也很一清晰明了。如果真的能写这样的代码，那将是所有程序员之福。这样在一些语言里确实可以直接写出来，比如Python、Lua、 golang，这些语言有原生的协程支持——编译器或解释器为我们处理了这些执行流的跳转。那么在C/C++里怎么实现呢？可能肯定的是，C/C++里不能直接写出这样简洁的代码，但却可以写类似的代码，尤其是C++——它提供了更强大的封装能力。

相关问答

Q1: 协程与异步IO

协程，又称微线程，纤程。英文名 Coroutine 。Python对协程的支持是通过 generator 实现的。在generator中，我们不但可以通过for循环来迭代，还可以不断调用 next()函数 获取由 yield 语句返回的下一个值。但是Python的yield不但可以返回一个值，它还可以接收调用者发出的参数。yield其实是终端当前的函数，返回给调用方。python3中使用yield来实现range，节省内存，提高性能，懒加载的模式。

asyncio是Python 3.4 版本引入的 标准库 ，直接内置了对异步IO的支持。

从Python 3.5 开始引入了新的语法 async 和 await ，用来简化yield的语法：

import asyncio

import threading

async def compute(x, y):

    print("Compute %s + %s ..." % (x, y))

    print(threading.current_thread().name)

    await asyncio.sleep(x + y)

    return x + y

async def print_sum(x, y):

    result = await compute(x, y)

    print("%s + %s = %s" % (x, y, result))

    print(threading.current_thread().name)

if __name__ == "__main__":

    loop = asyncio.get_event_loop()

    tasks = [print_sum(1, 2), print_sum(3, 4)]

    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

    loop.close()

线程是内核进行抢占式的调度的，这样就确保了每个线程都有执行的机会。而 coroutine 运行在同一个线程中，由语言的运行时中的 EventLoop（事件循环） 来进行调度。和大多数语言一样，在 Python 中，协程的调度是非抢占式的，也就是说一个协程必须主动让出执行机会，其他协程才有机会运行。

让出执行的关键字就是 await。也就是说一个协程如果阻塞了，持续不让出 CPU，那么整个线程就卡住了，没有任何并发。

PS: 作为服务端，event loop最核心的就是IO多路复用技术，所有来自客户端的请求都由IO多路复用函数来处理;作为客户端，event loop的核心在于利用Future对象延迟执行，并使用send函数激发协程,挂起,等待服务端处理完成返回后再调用CallBack函数继续下面的流程

Go语言的协程是 语言本身特性 ，erlang和golang都是采用了CSP(Communicating Sequential Processes)模式(Python中的协程是eventloop模型)，但是erlang是基于进程的消息通信，go是基于goroutine和channel的通信。

Python和Go都引入了消息调度系统模型，来避免锁的影响和进程/线程开销大的问题。

协程从本质上来说是一种用户态的线程，不需要系统来执行抢占式调度，而是在语言层面实现线程的调度 。因为协程 不再使用共享内存/数据 ，而是使用 通信 来共享内存/锁，因为在一个超级大系统里具有无数的锁，共享变量等等会使得整个系统变得无比的臃肿，而通过消息机制来交流，可以使得每个并发的单元都成为一个独立的个体，拥有自己的变量，单元之间变量并不共享，对于单元的输入输出只有消息。开发者只需要关心在一个并发单元的输入与输出的影响，而不需要再考虑类似于修改共享内存/数据对其它程序的影响。

Q2: 【golang详解】go语言GMP(GPM)原理和调度

Goroutine调度是一个很复杂的机制go语言协程底层io异步，下面尝试用简单的语言描述一下Goroutine调度机制go语言协程底层io异步，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go语言协程底层io异步他线程绑定的P偷取G，而不是销毁线程。

2）hand off机制

  当本线程M0因为G0进行系统调用阻塞时，线程释放绑定的P，把P转移给其go语言协程底层io异步他空闲的线程执行。进而某个空闲的M1获取P，继续执行P队列中剩下的G。而M0由于陷入系统调用而进被阻塞，M1接替M0的工作，只要P不空闲，就可以保证充分利用CPU。M1的来源有可能是M的缓存池，也可能是新建的。当G0系统调用结束后，根据M0是否能获取到P，将会将G0做不同的处理：

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：

这里有两个存储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；处理器本地队列是一个使用数组构成的环形链表，它最多可以存储 256 个待执行任务。

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

当goroutine因为channel操作或者network I/O而阻塞时（实际上golang已经用netpoller实现了goroutine网络I/O阻塞不会导致M被阻塞，仅阻塞G，这里仅仅是举个栗子），对应的G会被放置到某个wait队列(如channel的waitq)，该G的状态由_Gruning变为_Gwaitting，而M会跳过该G尝试获取并执行下一个G，如果此时没有可运行的G供M运行，那么M将解绑P，并进入sleep状态；当阻塞的G被另一端的G2唤醒时（比如channel的可读/写通知），G被标记为，尝试加入G2所在P的runnext（runnext是线程下一个需要执行的 Goroutine。）， 然后再是P的本地队列和全局队列。

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。

除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。

除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。

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： ()

()

Q3: 2020-08-20：GO语言中的协程与Python中的协程的区别？

福哥答案2020-08-20：

1.golang的协程是基于gpm机制，是可以多核多线程的。Python的协程是eventloop模型（IO多路复用技术）实现，协程是严格的 1:N 关系，也就是一个线程对应了多个协程。虽然可以实现异步I/O，但是不能有效利用多核(GIL)。

2.golang用go func。python用import asyncio，async/await表达式。

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