写了一年golang,来聊聊进程、线程与协程
本文已收录 https://github.com/lkxiaolou/lkxiaolou 欢迎star。
进程
在早期的单任务计算机中,用户一次只能提交一个作业,独享系统的全部资源,同时也只能干一件事情。进行计算时不能进行 IO 读写,但 CPU 与 IO 的速度存在巨大差异,一个作业在 CPU 上所花费的时间非常少,大部分时间在等待 IO。
为了更合理的利用 CPU 资源,把内存划分为多块,不同程序使用各自的内存空间互不干扰,这里单独的程序就是一个进程,CPU 可以在多个进程之间切换执行,让 CPU 的利用率变高。
为了实现 CPU 在多个进程之间切换,需要保存进程的上下文(如程序计数器、栈、内核数据结构等等),以便下次切换回来可以恢复执行。还需要一种调度算法,Linux 中采用了基于时间片和优先级的完全公平调度算法。
线程
多进程的出现是为了解决 CPU 利用率的问题,那为什么还需要线程?答案是为了减少上下文切换时的开销
。
进程在如下两个时间点可能会让出 CPU,进行 CPU 切换:
- 进程阻塞,如网络阻塞、代码层面的阻塞(锁、sleep等)、系统调用等
- 进程时间片用完,让出 CPU
而进程切换 CPU 时需要进行这两步:
- 切换页目录以使用新的地址空间
- 切换内核栈和硬件上下文
进程和线程在 Linux 中没有本质区别,他们最大的不同就是进程有自己独立的内存空间,而线程(同进程中)是共享内存空间。
在进程切换时需要转换内存地址空间,而线程切换没有这个动作,所以线程切换比进程切换代价更小。
为什么内存地址空间转换这么慢?Linux 实现中,每个进程的地址空间都是虚拟的,虚拟地址空间转换到物理地址空间需要查页表,这个查询是很慢的过程,因此会用一种叫做 TLB 的 cache 来加速,当进程切换后,TLB 也随之失效了,所以会变慢。
综上,线程是为了降低进程切换过程中的开销。
协程
当我们的程序是 IO 密集型时(如 web 服务器、网关等),为了追求高吞吐,有两种思路:
- 为每个请求开一个线程处理,为了降低线程的创建开销,可以使用线程池技术,理论上线程池越大,则吞吐越高,但线程池越大,CPU 花在切换上的开销也越大
线程的创建、销毁都需要调用系统调用,每次请求都创建,高并发下开销就显得很大,而且线程占用内存是 MB 级别,数量不能太多
为什么线程越多 cpu 切换越多?准确来说是可执行的线程越多,cpu 切换越多,因为操作系统的调度要保证绝对公平,有可执行线程时,一定是要雨露均沾,所以切换次数变多
- 使用异步非阻塞的开发模型,用一个进程或线程接收请求,然后通过 IO 多路复用让进程或线程不阻塞,省去上下文切换的开销
这两个方案,优缺点都很明显,方案1实现简单,但性能不高;方案2性能非常好,但实现起来复杂。有没有介于这两者之间的方案?既要简单,又要性能高,协程就解决了这个问题。
协程是用户视角的一种抽象,操作系统并没有这个概念,其主要思想是在用户态实现调度算法,用少量线程完成大量任务的调度。
协程需要解决线程遇到的几个问题:
- 内存占用要小,且创建开销要小
- 减少上下文切换的开销
第一点好实现,用户态的协程,只是一个数据结构,无需系统调用,而且可以设计的很小,达到 KB 级别。
第二点只能减少上下文切换次数来解决,因为协程的本质还是线程,其切换开销在用户态是无法降低的,只能通过降低切换次数来达到总体上开销的减少,可以有如下手段:
- 让可执行的线程尽量少,这样切换次数必然会少
- 让线程尽可能的处于运行状态,而不是阻塞让出时间片
Goroutine
goroutine 是 golang 实现的协程,其特点是在语言层面就支持,使用起来非常方便,它的核心是MPG调度模型:
- M:内核线程
- P:处理器,用来执行 goroutine,它维护了本地可运行队列
- G:goroutine,代码和数据结构
- S:调度器,维护M和P的信息
除此之外还有一个全局可运行队列。
- 在 golang 中使用 go 关键字启动一个 goroutine,它将会被挂到 P 的 runqueue 中,等待被调度
2. 当 M0 中正在运行的 G0 阻塞时(如执行了一个系统调用),此时 M0 会休眠,它将放弃挂载的 P0,以便被其他 M 调度到
3. 当 M0 系统调用结束后,会尝试“偷”一个 P,如果不成功,M0 将 G0 放到全局的 runqueue 中
- P 会定期检查全局 runqueue,保证自己消化完 G 后有事可做,同时也会从其他 P 里“偷” G
从上述看来,MPG 模型似乎只限制了同时运行的线程数,但上下文切换只发生在可运行的线程上,应该是有一定的作用,当然这只是一部分。
golang 在 runtime 层面拦截了可能导致线程阻塞的情况,并针对性优化,他们可分为两类:
- 网络 IO、channel 操作、锁:只阻塞 G,M、P 可用,即线程不会让出时间片
- 系统调用:阻塞 M,P 需要切换,线程会让出时间片
所以综合来看,goroutine 会比线程切换开销少。
总结
从单进程到多进程提高了 CPU 利用率;从进程到线程,降低了上下文切换的开销;从线程到协程,进一步降低了上下文切换的开销,使得高并发的服务可以使用简单的代码写出来,技术的每一步发展都是为了解决实际问题。
搜索关注微信公众号"捉虫大师",后端技术分享,架构设计、性能优化、源码阅读、问题排查、踩坑实践。
写了一年golang,来聊聊进程、线程与协程的更多相关文章
- python进程.线程和协程的总结
I.进程: II.多线程threading总结 threading用于提供线程相关的操作,线程是应用系统中工作的最小单位(cpu调用的最小单位). Python当前版本的多线程没有实现优先级,线程组, ...
- python系列7进程线程和协程
目录 进程 线程 协程 上下文切换 前言:线程和进程的关系图 由下图可知,在每个应用程序执行的过程中,都会去产生一个主进程和主线程来完成工作,当我们需要并发的执行的时候,就会通过主进程去生成一系列的 ...
- Python学习之路--进程,线程,协程
进程.与线程区别 cpu运行原理 python GIL全局解释器锁 线程 语法 join 线程锁之Lock\Rlock\信号量 将线程变为守护进程 Event事件 queue队列 生产者消费者模型 Q ...
- Python之路-python(Queue队列、进程、Gevent协程、Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动)
一.进程: 1.语法 2.进程间通讯 3.进程池 二.Gevent协程 三.Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动 一.进程: 1.语法 简单的启动线程语法 def run(name): ...
- Python—进程、线程、协程
一.线程 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务 方法: ...
- Queue、进程、线程、协程
参考博客地址 http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5230609.html 1.python GIL全局解释器锁 python调用的操作系统的原生线程,当 ...
- python中socket、进程、线程、协程、池的创建方式和应用场景
进程 场景 利用多核.高计算型的程序.启动数量有限 进程是计算机中最小的资源分配单位 进程和线程是包含关系 每个进程中都至少有一条线程 可以利用多核,数据隔离 创建 销毁 切换 时间开销都比较大 随着 ...
- 协程、gevent实现异步io、进程、线程、协程对比
异步io的说白了就是遇到io操作的时候,就停下来去做别的事情.io分网络io和磁盘io,网络io比如说打开一个网站获取数据,下载一首歌等等,磁盘io就是把数据存到一个文件里面,写到磁盘上. 从网站上获 ...
- 进程、线程、协程和GIL(二)
上一篇博客讲了进程.线程.协程和GIL的基本概念,这篇我们来说说在以下三点: 1> python中使用threading库来创建线程的两种方式 2> 使用Event对消来判断线程是否已启动 ...
随机推荐
- netty系列之:基于流的数据传输
目录 简介 package和byte 手动组合 Byte的转换类 ReplayingDecoder 总结 简介 我们知道由两种数据的传输方式,分别是字符流和字节流,字符流的意思是传输的对象就是字符串, ...
- docker容器网络bridge
我们知道docker利用linux内核特性namespace实现了网络的隔离,让每个容器都处于自己的小世界里面,当这个小世界需要与外界(宿主机或其他容器)通信的时候docker的网络就发挥作用了,这篇 ...
- 学废了系列 - WebGL与Node.js中的Buffer
WebGL 和 Node.js 中都有 Buffer 的使用,简单对比记录一下两个完全不相干的领域中 Buffer 异同,加强记忆. Buffer 是用来存储二进制数据的「缓冲区」,其本身的定义和用途 ...
- python语法入门
程序=数据+功能 我们学习编程语言的目的是为了控制计算机能够像人一样去做事 所以说,编程语言中出现的所有的语法都是为了控制计算机能够像人一样去做xxx事 一.注释: 1 ...
- DDD领域驱动理解
在理解领域驱动的时候,网上很多大谈理论的文章,这种对于初学者不是太容易接受.根据我自己的学习经历,建议按照如下几个步骤学习: 粗略的看一遍领域驱动的理论,做到心中有形,知道领域驱动是什么,解决什么问题 ...
- 【笔记】逻辑回归中使用多项式(sklearn)
在逻辑回归中使用多项式特征以及在sklearn中使用逻辑回归并添加多项式 在逻辑回归中使用多项式特征 在上面提到的直线划分中,很明显有个问题,当样本并没有很好地遵循直线划分(非线性分布)的时候,其预测 ...
- efcore分表下"完美"实现
ShardingCore 如何呈现"完美"分表 这篇文章是我针对efcore的分表的简单介绍,如果您有以下需求那么可以自己选择是否使用本框架,本框架将一直持续更新下去,并且免费开源 ...
- CentOS8 安装MySQL5.7
CentOS_8 安装MySQL5.7 1.在安装之前,如果你的系统曾经安装过Mariadb,请先卸载:yum remove mariadb*2.安装依赖 yum install -y epel-re ...
- NOIP 模拟 $33\; \rm Defence$
题解 \(by\;zj\varphi\) 题意就是维护 \(\rm max\{01mx,01l+01r\}\) 就是最长连续的一段 \(0\),左右 \(0\) 区间的加和. 可以启发式合并,也可以直 ...
- 第12篇-认识CodeletMark
InterpreterCodelet依赖CodeletMark完成自动创建和初始化.CodeletMark继承自ResourceMark,允许自动析构,执行的主要操作就是,会按照Interpreter ...