go语言什么时候加锁 go语言运行时

Go 语言 channel 的阻塞问题

Hello，大家好，又见面了！上一遍我们将 channel 相关基础以及使用场景。这一篇，还需要再次进阶理解channel 阻塞问题。以下创建一个chan类型为int，cap 为3。

channel 内部其实是一个环形buf数据结构 ，是一种滑动窗口机制，当make完后，就分配在 Heap 上。

上面，向 chan 发送一条“hello”数据：

如果 G1 发送数据超过指定cap时，会出现什么情况？

看下面实例：

以上会出现什么，chan 缓冲区允许大小为1，如果再往chan仍数据，满了就会被阻塞，那么是如何实现阻塞的呢？当 chan 满时，会进入 gopark，此时 G1 进入一个 waiting 状态，然后会创建一个 sudog 对象，其实就sendq队列，把 200放进去。等 buf 不满的时候，再唤醒放入buf里面。

通过如下源码，你会更加清晰：

上面，从 chan 获取数据：

Go 语言核心思想：“Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating.” 你可以看看这本书名叫：Effective Go

如果接收者，接收一个空对象，也会发生什么情况？

代码示例 ：

也会报错如下：

上面，从 chan 取出数据，可是没有数据了。此时，它会把 接收者 G2 阻塞掉，也是和G1发送者一样，也会执行 gopark 将状态改为 waiting，不一样的点就是。

正常情况下，接收者G2作为取出数据是去 buf 读取数据的，但现在，buf 为空了，此时，接收者G2会将sudog导出来，因为现在G2已经被阻塞了嘛，会把G2给G，然后将 t := -ch 中变量 t 是在栈上的地址，放进去 elem ，也就是说，只存它的地址指针在sudog里面。

最后， ch - 200 当G1往 chan 添加200这个数据，正常情况是将数据添加到buf里面，然后唤醒 G2 是吧，而现在是将 G1 的添加200数据直接干到刚才G2阻塞的t这里变量里面。

你会认为，这样真的可以吗？想一想，G2 本来就是已经阻塞了，然后我们直接这么干肯定没有什么毛病，而且效率提高了，不需要再次放入buf再取出，这个过程也是需要时间。不然，不得往chan添加数据需要加锁、拷贝、解锁一序列操作，那肯定就慢了，我想Go语言是为了高效及内存使用率的考虑这样设计的。（注意，一般都是在runtime里面完成，不然会出现象安全问题。）

总结 ：

chan 类型的特点：chan 如果为空，receiver 接收数据的时候就会阻塞等待，直到 chan 被关闭或者有新的数据到来。有这种个机制，就可以实现 wait/notify 的设计模式。

相关面试题：

相关问答

Q1: Go并发编程之美-CAS操作

摘要： 一、前言 go语言类似Java JUC包也提供了一些列用于多线程之间进行同步的措施，比如低级的同步措施有 锁、CAS、原子变量操作类。相比Java来说go提供了独特的基于通道的同步措施。本节我们先来看看go中CAS操作 二、CAS操作 go中的Cas操作与java中类似，都是借用了CPU提供的原子性指令来实现。

go语言类似Java JUC包也提供了一些列用于多线程之间进行同步的措施，比如低级的同步措施有 锁、CAS、原子变量操作类。相比Java来说go提供了独特的基于通道的同步措施。本节我们先来看看go中CAS操作

go中的Cas操作与java中类似，都是借用了CPU提供的原子性指令来实现。CAS操作修改共享变量时候不需要对共享变量加锁，而是通过类似乐观锁的方式进行检查，本质还是不断的占用CPU 资源换取加锁带来的开销（比如上下文切换开销）。下面一个例子使用CAS来实现计数器

go中CAS操作具有原子性，在解决多线程操作共享变量安全上可以有效的减少使用锁所带来的开销，但是这是使用cpu资源做交换的。

我简单列举了并发编程的大纲，需要详细的私信“555”~~

Q2: Golang中sync.Map的实现原理

前面go语言什么时候加锁，我们讲go语言什么时候加锁了mapgo语言什么时候加锁的用法以及原理 Golang中map的实现原理 go语言什么时候加锁，但我们知道，map在并发读写的情况下是不安全。需要并发读写时，一般的做法是加锁，但这样性能并不高，Go语言在 1.9 版本中提供go语言什么时候加锁了一种效率较高的并发安全的 sync.Map，今天，我们就来讲讲 sync.Map的用法以及原理

sync.Map与map不同，不是以语言原生形态提供，而是在 sync 包下的特殊结构：

我们下来看下sync.Map结构体

结构体之间的关系如下图所示：

总结一下：

Load方法比较简单，总结一下：

总结如下：

Q3: （十一）golang 内存分析

编写过C语言程序的肯定知道通过malloc()方法动态申请内存，其中内存分配器使用的是glibc提供的ptmalloc2。 除了glibc，业界比较出名的内存分配器有Google的tcmalloc和Facebook的jemalloc。二者在避免内存碎片和性能上均比glic有比较大的优势，在多线程环境中效果更明显。

Golang中也实现了内存分配器，原理与tcmalloc类似，简单的说就是维护一块大的全局内存，每个线程(Golang中为P)维护一块小的私有内存，私有内存不足再从全局申请。另外，内存分配与GC（垃圾回收）关系密切，所以了解GC前有必要了解内存分配的原理。

为了方便自主管理内存，做法便是先向系统申请一块内存，然后将内存切割成小块，通过一定的内存分配算法管理内存。 以64位系统为例，Golang程序启动时会向系统申请的内存如下图所示：

预申请的内存划分为spans、bitmap、arena三部分。其中arena即为所谓的堆区，应用中需要的内存从这里分配。其中spans和bitmap是为了管理arena区而存在的。

arena的大小为512G，为了方便管理把arena区域划分成一个个的page，每个page为8KB,一共有512GB/8KB个页；

spans区域存放span的指针，每个指针对应一个page，所以span区域的大小为(512GB/8KB)乘以指针大小8byte = 512M

bitmap区域大小也是通过arena计算出来，不过主要用于GC。

span是用于管理arena页的关键数据结构，每个span中包含1个或多个连续页，为了满足小对象分配，span中的一页会划分更小的粒度，而对于大对象比如超过页大小，则通过多页实现。

根据对象大小，划分了一系列class，每个class都代表一个固定大小的对象，以及每个span的大小。如下表所示：

上表中每列含义如下：

class： class ID，每个span结构中都有一个class ID, 表示该span可处理的对象类型

bytes/obj：该class代表对象的字节数

bytes/span：每个span占用堆的字节数，也即页数乘以页大小

objects: 每个span可分配的对象个数，也即（bytes/spans）/（bytes/obj）waste

bytes: 每个span产生的内存碎片，也即（bytes/spans）%（bytes/obj）上表可见最大的对象是32K大小，超过32K大小的由特殊的class表示，该class ID为0，每个class只包含一个对象。

span是内存管理的基本单位,每个span用于管理特定的class对象, 跟据对象大小，span将一个或多个页拆分成多个块进行管理。src/runtime/mheap.go:mspan定义了其数据结构：

以class 10为例，span和管理的内存如下图所示：

spanclass为10，参照class表可得出npages=1,nelems=56,elemsize为144。其中startAddr是在span初始化时就指定了某个页的地址。allocBits指向一个位图，每位代表一个块是否被分配，本例中有两个块已经被分配，其allocCount也为2。next和prev用于将多个span链接起来，这有利于管理多个span，接下来会进行说明。

有了管理内存的基本单位span，还要有个数据结构来管理span，这个数据结构叫mcentral，各线程需要内存时从mcentral管理的span中申请内存，为了避免多线程申请内存时不断的加锁，Golang为每个线程分配了span的缓存，这个缓存即是cache。src/runtime/mcache.go:mcache定义了cache的数据结构

alloc为mspan的指针数组，数组大小为class总数的2倍。数组中每个元素代表了一种class类型的span列表，每种class类型都有两组span列表，第一组列表中所表示的对象中包含了指针，第二组列表中所表示的对象不含有指针，这么做是为了提高GC扫描性能，对于不包含指针的span列表，没必要去扫描。根据对象是否包含指针，将对象分为noscan和scan两类，其中noscan代表没有指针，而scan则代表有指针，需要GC进行扫描。mcache和span的对应关系如下图所示：

mchache在初始化时是没有任何span的，在使用过程中会动态的从central中获取并缓存下来，跟据使用情况，每种class的span个数也不相同。上图所示，class 0的span数比class1的要多，说明本线程中分配的小对象要多一些。

cache作为线程的私有资源为单个线程服务，而central则是全局资源，为多个线程服务，当某个线程内存不足时会向central申请，当某个线程释放内存时又会回收进central。src/runtime/mcentral.go:mcentral定义了central数据结构：

lock: 线程间互斥锁，防止多线程读写冲突

spanclass : 每个mcentral管理着一组有相同class的span列表

nonempty: 指还有内存可用的span列表

empty: 指没有内存可用的span列表

nmalloc: 指累计分配的对象个数线程从central获取span步骤如下：

将span归还步骤如下：

从mcentral数据结构可见，每个mcentral对象只管理特定的class规格的span。事实上每种class都会对应一个mcentral,这个mcentral的集合存放于mheap数据结构中。src/runtime/mheap.go:mheap定义了heap的数据结构：

lock： 互斥锁

spans: 指向spans区域，用于映射span和page的关系

bitmap：bitmap的起始地址

arena_start: arena区域首地址

arena_used: 当前arena已使用区域的最大地址

central: 每种class对应的两个mcentral

从数据结构可见，mheap管理着全部的内存，事实上Golang就是通过一个mheap类型的全局变量进行内存管理的。mheap内存管理示意图如下：

系统预分配的内存分为spans、bitmap、arean三个区域，通过mheap管理起来。接下来看内存分配过程。

针对待分配对象的大小不同有不同的分配逻辑：

(0, 16B) 且不包含指针的对象： Tiny分配

(0, 16B) 包含指针的对象：正常分配

[16B, 32KB] : 正常分配

(32KB, -) : 大对象分配其中Tiny分配和大对象分配都属于内存管理的优化范畴，这里暂时仅关注一般的分配方法。

以申请size为n的内存为例，分配步骤如下：

Golang内存分配是个相当复杂的过程，其中还掺杂了GC的处理，这里仅仅对其关键数据结构进行了说明，了解其原理而又不至于深陷实现细节。1、Golang程序启动时申请一大块内存并划分成spans、bitmap、arena区域

2、arena区域按页划分成一个个小块。

3、span管理一个或多个页。

4、mcentral管理多个span供线程申请使用

5、mcache作为线程私有资源，资源来源于mcentral。

Q4: Go语言——sync.Map详解

sync.Map是1.9才推荐的并发安全的mapgo语言什么时候加锁，除了互斥量以外，还运用了原子操作，所以在这之前，有必要了解下 Go语言——原子操作

go1.10\src\sync\map.go

entry分为三种情况：

从read中读取key，如果key存在就tryStore。

注意这里开始需要加锁，因为需要操作dirty。

条目在read中，首先取消标记，然后将条目保存到dirty里。（因为标记的数据不在dirty里）

最后原子保存value到条目里面，这里注意read和dirty都有条目。

总结一下Store：

这里可以看到dirty保存了数据的修改，除非可以直接原子更新read，继续保持read clean。

有了之前的经验，可以猜测下load流程：

与猜测的 区别 ：

由于数据保存两份，所以删除考虑：

先看第二种情况。加锁直接删除dirty数据。思考下貌似没什么问题，本身就是脏数据。

第一种和第三种情况唯一的区别就是条目是否被标记。标记代表删除，所以直接返回。否则CAS操作置为nil。这里总感觉少点什么，因为条目其实还是存在的，虽然指针nil。

看了一圈貌似没找到标记的逻辑，因为删除只是将go语言什么时候加锁他变成nil。

之前以为这个逻辑就是简单的将为标记的条目拷贝给dirty，现在看来大有文章。

p == nil，说明条目已经被delete了，CAS将他置为标记删除。然后这个条目就不会保存在dirty里面。

这里其实就跟miss逻辑串起来了，因为miss达到阈值之后，dirty会全量变成read，也就是说标记删除在这一步最终删除。这个还是很巧妙的。

真正的删除逻辑：

很绕。。。。

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