转载声明如下：
- 本文作者：大彬
- 原文链接：https://lessisbetter.site/2019/03/26/golang-scheduler-2-macro-view
上一篇文章《Go语言高阶：调度器系列（1）起源》，学goroutine调度器之前的一些背景知识，这篇文章则是为了对调度器有个宏观的认识，从宏观的3个角度，去看待和理解调度器是什么样子的，但仍然不涉及具体的调度原理。
三个角度分别是：
- 调度器的宏观组成
- 调度器的生命周期
- GPM的可视化感受
在开始前，先回忆下调度器相关的3个缩写：
- G: goroutine，每个G都代表1个goroutine
- M: 工作线程，是Go语言定义出来在用户层面描述系统线程的对象 ，每个M代表一个系统线程
- P: 处理器，它包含了运行Go代码的资源。
3者的简要关系是P拥有G，M必须和一个P关联才能运行P拥有的G。
调度器的功能
《Go语言高阶：调度器系列（1）起源》中介绍了协程和线程的关系，协程需要运行在线程之上，线程由CPU进行调度。
在Go中，线程是运行goroutine的实体，调度器的功能是把可运行的goroutine分配到工作线程上。
Go的调度器也是经过了多个版本的开发才是现在这个样子的，
- 1.0版本发布了最初的、最简单的调度器，是G-M模型，存在4类问题
- 1.1版本重新设计，修改为G-P-M模型，奠定当前调度器基本模样
- 1.2版本加入了抢占式调度，防止协程不让出CPU导致其他G饿死
在
$GOROOT/src/runtime/proc.go的开头注释中包含了对Scheduler的重要注释，介绍Scheduler的设计曾拒绝过3种方案以及原因，本文不再介绍了，希望你不要忽略为数不多的官方介绍。
Scheduler的宏观组成
Tony Bai在《也谈goroutine调度器》中的这幅图，展示了goroutine调度器和系统调度器的关系，而不是把二者割裂开来，并且从宏观的角度展示了调度器的重要组成。
自顶向下是调度器的4个部分：
- 全局队列（Global Queue）：存放等待运行的G。
- P的本地队列：同全局队列类似，存放的也是等待运行的G，存的数量有限，不超过256个。新建G’时，G’优先加入到P的本地队列，如果队列满了，则会把本地队列中一半的G移动到全局队列。
- P列表：所有的P都在程序启动时创建，并保存在数组中，最多有GOMAXPROCS个。
- M：线程想运行任务就得获取P，从P的本地队列获取G，P队列为空时，M也会尝试从全局队列拿一批G放到P的本地队列，或从其他P的本地队列偷一半放到自己P的本地队列。M运行G，G执行之后，M会从P获取下一个G，不断重复下去。
Goroutine调度器和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。
调度器的生命周期
接下来我们从另外一个宏观角度——生命周期，认识调度器。
所有的Go程序运行都会经过一个完整的调度器生命周期：从创建到结束。
即使下面这段简单的代码：
package main import "fmt" // main.main func main() { fmt.Println("Hello scheduler") }
也会经历如上图所示的过程：
- runtime创建最初的线程m0和goroutine g0，并把2者关联。
- 调度器初始化：初始化m0、栈、垃圾回收，以及创建和初始化由GOMAXPROCS个P构成的P列表。
- 示例代码中的main函数是
main.main，runtime中也有1个main函数——runtime.main，代码经过编译后，runtime.main会调用main.main，程序启动时会为runtime.main创建goroutine，称它为main goroutine吧，然后把main goroutine加入到P的本地队列。 - 启动m0，m0已经绑定了P，会从P的本地队列获取G，获取到main goroutine。
- G拥有栈，M根据G中的栈信息和调度信息设置运行环境
- M运行G
- G退出，再次回到M获取可运行的G，这样重复下去，直到
main.main退出，runtime.main执行Defer和Panic处理，或调用runtime.exit退出程序。
调度器的生命周期几乎占满了一个Go程序的一生，runtime.main的goroutine执行之前都是为调度器做准备工作，runtime.main的goroutine运行，才是调度器的真正开始，直到runtime.main结束而结束。
GPM的可视化感受
上面的两个宏观角度，都是根据文档、代码整理出来，最后我们从可视化角度感受下调度器，有2种方式。
方式1：go tool trace
trace记录了运行时的信息，能提供可视化的Web页面。
简单测试代码：main函数创建trace，trace会运行在单独的goroutine中，然后main打印”Hello trace”退出。
func main() { // 创建trace文件 f, err := os.Create("trace.out") if err != nil { panic(err) } defer f.Close() // 启动trace goroutine err = trace.Start(f) if err != nil { panic(err) } defer trace.Stop() // main fmt.Println("Hello trace") }
运行程序和运行trace：
➜ trace git:(master) ✗ go run trace1.go Hello trace ➜ trace git:(master) ✗ ls trace.out trace1.go ➜ trace git:(master) ✗ ➜ trace git:(master) ✗ go tool trace trace.out 2019/03/24 20:48:22 Parsing trace... 2019/03/24 20:48:22 Splitting trace... 2019/03/24 20:48:22 Opening browser. Trace viewer is listening on http://127.0.0.1:55984
效果：
从上至下分别是goroutine（G）、堆、线程（M）、Proc（P）的信息，从左到右是时间线。用鼠标点击颜色块，最下面会列出详细的信息。
我们可以发现：
runtime.main的goroutine是g1，这个编号应该永远都不变的，runtime.main是在g0之后创建的第一个goroutine。- g1中调用了
main.main，创建了trace goroutine g18。g1运行在P2上，g18运行在P0上。 - P1上实际上也有goroutine运行，可以看到短暂的竖线。
go tool trace的资料并不多，如果感兴趣可阅读：https://making.pusher.com/go-tool-trace/ ，中文翻译是：https://mp.weixin.qq.com/s/nf_-AH_LeBN3913Pt6CzQQ 。
方式2：Debug trace
示例代码：
// main.main func main() { for i := 0; i < 5; i++ { time.Sleep(time.Second) fmt.Println("Hello scheduler") } }
编译和运行，运行过程会打印trace：
➜ one_routine2 git:(master) ✗ go build .
➜ one_routine2 git:(master) ✗ GODEBUG=schedtrace=1000 ./one_routine2
结果：
1
|
SCHED 0ms: gomaxprocs=8 idleprocs=5 threads=5 spinningthreads=1 idlethreads=0 runqueue=0 [0 0 0 0 0 0 0 0]
|
看到这密密麻麻的文字就有点担心，不要愁！因为每行字段都是一样的，各字段含义如下：
- SCHED：调试信息输出标志字符串，代表本行是goroutine调度器的输出；
- 0ms：即从程序启动到输出这行日志的时间；
- gomaxprocs: P的数量，本例有8个P；
- idleprocs: 处于idle状态的P的数量；通过gomaxprocs和idleprocs的差值，我们就可知道执行go代码的P的数量；
- threads: os threads/M的数量，包含scheduler使用的m数量，加上runtime自用的类似sysmon这样的thread的数量；
- spinningthreads: 处于自旋状态的os thread数量；
- idlethread: 处于idle状态的os thread的数量；
- runqueue=0： Scheduler全局队列中G的数量；
[0 0 0 0 0 0 0 0]: 分别为8个P的local queue中的G的数量。
看第一行，含义是：刚启动时创建了8个P，其中5个空闲的P，共创建5个M，其中1个M处于自旋，没有M处于空闲，8个P的本地队列都没有G。
再看个复杂版本的，加上scheddetail=1可以打印更详细的trace信息。
命令：
➜ one_routine2 git:(master) ✗ GODEBUG=schedtrace=1000,scheddetail=1 ./one_routine2
结果：
截图可能更代码匹配不起来，最初代码是for死循环，后面为了减少打印加了限制循环5次
每次分别打印了每个P、M、G的信息，P的数量等于gomaxprocs，M的数量等于threads，主要看圈黄的地方：
- 第1处：P1和M2进行了绑定。
- 第2处：M2和P1进行了绑定，但M2上没有运行的G。
- 第3处：代码中使用fmt进行打印，会进行系统调用，P1系统调用的次数很多，说明我们的用例函数基本在P1上运行。
- 第4处和第5处：M0上运行了G1，G1的状态为3（系统调用），G进行系统调用时，M会和P解绑，但M会记住之前的P，所以M0仍然记绑定了P1，而P1称未绑定M。
总结时刻
这篇文章，从3个宏观的角度介绍了调度器，也许你依然不知道调度器的原理，心里感觉模模糊糊，没关系，一步一步走，通过这篇文章希望你了解了：
- Go调度器和OS调度器的关系
- Go调度器的生命周期/总体流程
- P的数量等于GOMAXPROCS
- M需要通过绑定的P获取G，然后执行G，不断重复这个过程
示例代码
本文所有示例代码都在Github，可通过阅读原文访问：golang_step_by_step/tree/master/scheduler