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。
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:
而进程切换 CPU 时需要进行这两步:
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。
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:
1 . 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
2 . 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:
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:
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:
除此之外还有一个全局可运行队列。
1 . 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 4 . 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:
所以综合来看,goroutine 会比线程切换开销少。
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。
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