M 如何找工作

在 schedule 函数中,我们简单提过找一个 runnable goroutine 的过程,这一讲我们来详细分析源码。

工作线程 M 费尽心机也要找到一个可运行的 goroutine,这是它的工作和职责,不达目的,绝不罢体,这种锲而不舍的精神值得每个人学习。

共经历三个过程:先从本地队列找,定期会从全局队列找,最后实在没办法,就去别的 P 偷。如下图所示:

M 找工作的过程

先看第一个:从 P 本地队列找。源码如下:

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// 从本地可运行队列里找到一个 g
// 如果 inheritTime 为真,gp 应该继承这个时间片,否则,新开启一个时间片
func runqget(_p_ *p) (gp *g, inheritTime bool) {
	// If there's a runnext, it's the next G to run.
	// 如果 runnext 不为空,则 runnext 是下一个待运行的 G
	for {
		next := _p_.runnext
		if next == 0 {
			// 为空,则直接跳出循环
			break
		}
		// 再次比较 next 是否没有变化
		if _p_.runnext.cas(next, 0) {
			// 如果没有变化,则返回 next 所指向的 g。且需要继承时间片
			return next.ptr(), true
		}
	}

	for {
		// 获取队列头
		h := atomic.Load(&_p_.runqhead) // load-acquire, synchronize with other consumers
		// 获取队列尾
		t := _p_.runqtail
		if t == h {
			// 头和尾相等,说明本地队列为空,找不到 g
			return nil, false
		}
		// 获取队列头的 g
		gp := _p_.runq[h%uint32(len(_p_.runq))].ptr()
		// 原子操作,防止这中间被其他线程因为偷工作而修改
		if atomic.Cas(&_p_.runqhead, h, h+1) { // cas-release, commits consume
			return gp, false
		}
	}
}

整个源码结构比较简单,主要是两个 for 循环。

第一个 for 循环尝试返回 P 的 runnext 成员,因为 runnext 具有最高的运行优先级,因此要首先尝试获取 runnext。当发现 runnext 为空时,直接跳出循环,进入第二个。否则,用原子操作获取 runnext,并将其值修改为 0,也就是空。这里用到原子操作的原因是防止在这个过程中,有其他线程过来“偷工作”,导致并发修改 runnext 成员。

第二个 for 循环则是在尝试获取 runnext 成员失败后,尝试从本地队列中返回队列头的 goroutine。同样,先用原子操作获取队列头,使用原子操作的原因同样是防止其他线程“偷工作”时并发对队列头的并发写操作。之后,直接获取队列尾,因为不担心其他线程同时更改,所以直接获取。注意,“偷工作”时只会修改队列头。

比较队列头和队列尾,如果两者相等,说明 P 本地队列没有可运行的 goroutine,直接返回空。否则,算出队列头指向的 goroutine,再用一个 CAS 原子操作来尝试修改队列头,使用原子操作的原因同上。

从本地队列获取可运行 goroutine 的过程比较简单,我们再来看从全局队列获取 goroutine 的过程。在 schedule 函数中调用 globrunqget 的代码:

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// 为了公平,每调用 schedule 函数 61 次就要从全局可运行 goroutine 队列中获取
if _g_.m.p.ptr().schedtick%61 == 0 && sched.runqsize > 0 {
	lock(&sched.lock)
	// 从全局队列最大获取 1 个 gorutine
	gp = globrunqget(_g_.m.p.ptr(), 1)
	unlock(&sched.lock)
}

这说明,并不是每次调度都会从全局队列获取可运行的 goroutine。实际情況是调度器每调度 61 次并且全局队列有可运行 goroutine 的情况下才会调用 globrunqget 函数尝试从全局获取可运行 goroutine。毕竟,从全局获取需要上锁,这个开销可就大了,能不做就不做。

我们来详细看下 globrunqget 的源码:

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// 尝试从全局队列里获取可运行的 goroutine 队列
func globrunqget(_p_ *p, max int32) *g {
	// 如果队列大小为 0
	if sched.runqsize == 0 {
		return nil
	}

	// 根据 p 的数量平分全局运行队列中的 goroutines
	n := sched.runqsize/gomaxprocs + 1
	if n > sched.runqsize {
		n = sched.runqsize // 如果 gomaxprocs 为 1
	}

	// 修正"偷"的数量
	if max > 0 && n > max {
		n = max
	}
	// 最多只能"偷"本地工作队列一半的数量
	if n > int32(len(_p_.runq))/2 {
		n = int32(len(_p_.runq)) / 2
	}

	// 更新全局可运行队列长度
	sched.runqsize -= n
	// 如果都要被"偷"走,修改队列尾
	if sched.runqsize == 0 {
		sched.runqtail = 0
	}

	// 获取队列头指向的 goroutine
	gp := sched.runqhead.ptr()
	// 移动队列头
	sched.runqhead = gp.schedlink
	n--
	for ; n > 0; n-- {
		// 获取当前队列头
		gp1 := sched.runqhead.ptr()
		// 移动队列头
		sched.runqhead = gp1.schedlink
		// 尝试将 gp1 放入 P 本地,使全局队列得到更多的执行机会
		runqput(_p_, gp1, false)
	}
	// 返回最开始获取到的队列头所指向的 goroutine
	return gp
}

代码比较简单。首先根据全局队列的可运行 goroutine 长度和 P 的总数,来计算一个数值,表示每个 P 可平均分到的 goroutine 数量。

然后根据函数参数中的 max 以及 P 本地队列的长度来决定把多少全局队列中的 goroutine 转移到 P 本地。

最后,for 循环挨个把全局队列中 n-1 个 goroutine 转移到本地,并且返回最开始获取到的队列头所指向的 goroutine,毕竟它最需要得到运行的机会。

把全局队列中的可运行 goroutine 转移到本地队列,给了全局队列中可运行 goroutine 运行的机会,不然全局队列中的 goroutine 一直得不到运行。

最后,我们继续看第三个过程,从其他 P “偷工作”:

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// 从本地运行队列和全局运行队列都没有找到需要运行的 goroutine,
// 调用 findrunnable 函数从其它工作线程的运行队列中偷取,如果偷不到,则当前工作线程进入睡眠
// 直到获取到 runnable goroutine 之后 findrunnable 函数才会返回。
if gp == nil {
	gp, inheritTime = findrunnable() // blocks until work is available
}

这是整个找工作过程最复杂的部分:

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// 从其他地方找 goroutine 来执行
func findrunnable() (gp *g, inheritTime bool) {
    _g_ := getg()

top:
    _p_ := _g_.m.p.ptr()

    // ……………………

    // local runq
    // 从本地队列获取
    if gp, inheritTime := runqget(_p_); gp != nil {
        return gp, inheritTime
    }

    // global runq
    // 从全局队列获取
    if sched.runqsize != 0 {
        lock(&sched.lock)
        gp := globrunqget(_p_, 0)
        unlock(&sched.lock)
        if gp != nil {
            return gp, false
        }
    }

    // ……………………

    // Steal work from other P's.

    // 如果其他的 P 都处于空闲状态,那肯定没有其他工作要做
    procs := uint32(gomaxprocs)
    if atomic.Load(&sched.npidle) == procs-1 {
        goto stop
    }

    // 如果有很多工作线程在找工作,那我就停下休息。避免消耗太多 CPU
    if !_g_.m.spinning && 2*atomic.Load(&sched.nmspinning) >= procs-atomic.Load(&sched.npidle) {
        goto stop
    }

    if !_g_.m.spinning {
        // 设置自旋状态为 true
        _g_.m.spinning = true
        // 自旋状态数加 1
        atomic.Xadd(&sched.nmspinning, 1)
    }
    // 从其它 p 的本地运行队列盗取 goroutine
    for i := 0; i < 4; i++ {
        for enum := stealOrder.start(fastrand()); !enum.done(); enum.next() {
            // ……………………
            stealRunNextG := i > 2 // first look for ready queues with more than 1 g
            if gp := runqsteal(_p_, allp[enum.position()], stealRunNextG); gp != nil {
                return gp, false
            }
        }
    }

stop:

    // ……………………

    // return P and block
    lock(&sched.lock)
    if sched.gcwaiting != 0 || _p_.runSafePointFn != 0 {
        unlock(&sched.lock)
        goto top
    }
    if sched.runqsize != 0 {
        gp := globrunqget(_p_, 0)
        unlock(&sched.lock)
        return gp, false
    }
    // 当前工作线程解除与 p 之间的绑定,准备去休眠
    if releasep() != _p_ {
        throw("findrunnable: wrong p")
    }
    // 把 p 放入空闲队列
    pidleput(_p_)
    unlock(&sched.lock)

    wasSpinning := _g_.m.spinning
    if _g_.m.spinning {
        // m 即将睡眠,不再处于自旋
        _g_.m.spinning = false
        if int32(atomic.Xadd(&sched.nmspinning, -1)) < 0 {
            throw("findrunnable: negative nmspinning")
        }
    }

    // check all runqueues once again
    // 休眠之前再检查一下所有的 p,看一下是否有工作要做
    for i := 0; i < int(gomaxprocs); i++ {
        _p_ := allp[i]
        if _p_ != nil && !runqempty(_p_) {
            lock(&sched.lock)
            _p_ = pidleget()
            unlock(&sched.lock)
            if _p_ != nil {
                acquirep(_p_)
                if wasSpinning {
                    _g_.m.spinning = true
                    atomic.Xadd(&sched.nmspinning, 1)
                }
                goto top
            }
            break
        }
    }

    // ……………………

    // 休眠
    stopm()
    goto top
}

这部分也是最能说明 M 找工作的锲而不舍精神:尽力去各个运行队列中寻找 goroutine,如果实在找不到则进入睡眠状态,等待有工作时,被其他 M 唤醒。

先获取当前指向的 g,也就是 g0,然后拿到其绑定的 p,即 _p_

首先再次尝试从 _p_ 本地队列获取 goroutine,如果没有获取到,则尝试从全局队列获取。如果还没有获取到就会尝试去“偷”了,这也是没有办法的事。

不过,在偷之前,先看大的局势。如果其他所有的 P 都处于空闲状态,就说明其他 P 肯定没有工作可做,就没必要再去偷了,毕竟“地主家也没有余粮了”,跳到 stop 部分。接着再看下当前正在“偷工作”的线程数量“太多了”,就没必要扎堆了,这么多人,竞争肯定大,工作肯定不好找,也不好偷。

在真正的“偷”工作之前,把自己的自旋状态设置为 true,全局自旋数量加 1。

终于到了“偷工作”的部分了,好紧张!整个过程由两层 for 循环组成,外层控制尝试偷的次数,内层控制“偷”的顺序,并真正的去“偷”。实际上,内层会遍历所有的 P,因此,整体看来,会尝试 4 次扫遍所有的 P,并去“偷工作”,是不是非常有毅力!

第二层的循环并不是每次都按一个固定的顺序去遍历所有的 P,这样不太科学,而是使用了一些方法,“随机”地遍历。具体是使用了下面这个变量:

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var stealOrder randomOrder

type randomOrder struct {
	count    uint32
	coprimes []uint32
}

初始化的时候会给 count 赋一个值,例如 8,根据 count 计算出 coprimes,里面的元素是小于 count 的值,且和 8 互质,算出来是:[1, 3, 5, 7]。

第二层循环,开始随机给一个值,例如 2,则第一个访问的 P 就是 P2;从 coprimes 里取出索引为 2 的值为 5,那么,第二个访问的 P 索引就是 2+5=7;依此类推,第三个就是 7+5=12,和 count 做一个取余操作,即 12%8=4……

在最后一次遍历所有的 P 的过程中,连人家的 runnext 也要尝试偷过来,毕竟前三次的失败经验证明,工作太不好“偷”了,民不聊生啊,只能做得绝一点了,stealRunNextG 控制是否要打 runnext 的主意:

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stealRunNextG := i > 2

确定好准备偷的对象 allp[enum.position() 之后,调用 runqsteal(_p_, allp[enum.position()], stealRunNextG) 函数执行。

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// 从 p2 偷走一半的工作放到 _p_ 的本地
func runqsteal(_p_, p2 *p, stealRunNextG bool) *g {
    // 队尾
    t := _p_.runqtail
    // 从 p2 偷取工作,放到 _p_.runq 的队尾
    n := runqgrab(p2, &_p_.runq, t, stealRunNextG)
    if n == 0 {
        return nil
    }
    n--
    // 找到最后一个 g,准备返回
    gp := _p_.runq[(t+n)%uint32(len(_p_.runq))].ptr()
    if n == 0 {
        // 说明只偷了一个 g
        return gp
    }
    // 队列头
    h := atomic.Load(&_p_.runqhead) // load-acquire, synchronize with consumers
    // 判断是否偷太多了
    if t-h+n >= uint32(len(_p_.runq)) {
        throw("runqsteal: runq overflow")
    }
    // 更新队尾,将偷来的工作加入队列
    atomic.Store(&_p_.runqtail, t+n) // store-release, makes the item available for consumption
    return gp
}

调用 runqgrab 从 p2 偷走它一半的工作放到 _p_ 本地:

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n := runqgrab(p2, &_p_.runq, t, stealRunNextG)

runqgrab 函数将从 p2 偷来的工作放到以 t 为地址的数组里,数组就是 _p_.runq。 我们知道,t_p_.runq 的队尾,因此这行代码表达的真正意思是将从 p2 偷来的工作,神不知,鬼不觉地放到 _p_.runq 的队尾,之后,再悄悄改一下 ``p.runqtail` 就把这些偷来的工作据为己有了。

接着往下看,返回的 n 表示偷到的工作数量。先将 n 自减 1,目的是把第 n 个工作(也就是 g)直接返回,如果这时候 n 变成 0 了,说明就只偷到了一个 g,那就直接返回。否则,将队尾往后移动 n,把偷来的工作合法化,简直完美!

我们接着往下看 runqgrab 函数的实现:

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// 从 _p_ 批量获取可运行 goroutine,放到 batch 数组里
// batch 是一个环,起始于 batchHead
// 返回偷的数量,返回的 goroutine 可被任何 P 执行
func runqgrab(_p_ *p, batch *[256]guintptr, batchHead uint32, stealRunNextG bool) uint32 {
    for {
        // 队列头
        h := atomic.Load(&_p_.runqhead) // load-acquire, synchronize with other consumers
        // 队列尾
        t := atomic.Load(&_p_.runqtail) // load-acquire, synchronize with the producer
        // g 的数量
        n := t - h
        // 取一半
        n = n - n/2
        if n == 0 {
            if stealRunNextG {
                // 连 runnext 都要偷,没有人性
                // Try to steal from _p_.runnext.
                if next := _p_.runnext; next != 0 {
                    // 这里是为了防止 _p_ 执行当前 g,并且马上就要阻塞,所以会马上执行 runnext,
                    // 这个时候偷就没必要了,因为让 g 在 P 之间"游走"不太划算,
                    // 就不偷了,给他们一个机会。
                    // channel 一次同步的的接收发送需要 50ns 左右,因此 3us 差不多给了他们 50 次机会了,做得还是不错的
                    if GOOS != "windows" {
                        usleep(3)
                    } else {
                        osyield()
                    }
                    if !_p_.runnext.cas(next, 0) {
                        continue
                    }
                    // 真的偷走了 next
                    batch[batchHead%uint32(len(batch))] = next
                    // 返回偷的数量,只有 1 个
                    return 1
                }
            }
            // 没偷到
            return 0
        }
        // 如果 n 这时变得太大了,重新来一遍了,不能偷的太多,做得太过分了
        if n > uint32(len(_p_.runq)/2) { // read inconsistent h and t
            continue
        }
        // 将 g 放置到 bacth 中
        for i := uint32(0); i < n; i++ {
            g := _p_.runq[(h+i)%uint32(len(_p_.runq))]
            batch[(batchHead+i)%uint32(len(batch))] = g
        }
        // 工作被偷走了,更新一下队列头指针
        if atomic.Cas(&_p_.runqhead, h, h+n) { // cas-release, commits consume
            return n
        }
    }
}

外层直接就是一个无限循环,先用原子操作取出 p 的队列头和队列尾,算出一半的 g 的数量,如果 n == 0,说明地主家也没有余粮,这时看 stealRunNextG 的值。如果为假,说明不偷 runnext,那就直接返回 0,啥也没偷到;如果为真,则要尝试偷一下 runnext。

先判断 runnext 不为空,那就真的准备偷了。不过在这之前,要先休眠 3 us。这是为了防止 p 正在执行当前的 g,马上就要阻塞(可能是向一个非缓冲的 channel 发送数据,没有接收者),之后会马上执行 runnext。这个时候偷就没必要了,因为 runnext 马上就要执行了,偷走它还不是要去执行,那何必要偷呢?大家的愿望就是提高效率,这样让 g 在 P 之间"游走"不太划算,索性先不偷了,给他们一个机会。channel 一次同步的的接收或发送需要 50ns 左右,因此休眠 3us 差不多给了他们 50 次机会了,做得还是挺厚道的。

继续看,再次判断 n 是否小于等于 p.runq 长度的一半,因为这个时候很可能 p 也被其他线程偷了,它的 p.runq 就没那么多工作了,这个时候就不能偷这么多了,要重新再走一次循环。

最后一个 for 循环,将 p.runq 里的 g 放到 batch 数组里。使用原子操作更新 p 的队列头指针,往后移动 n 个位置,这些都是被偷走的,伤心!

回到 findrunnable 函数,经过上述三个层面的“偷窃”过程,我们仍然没有找到工作,真惨!于是就走到了 stop 这个代码块。

先上锁,因为要将 P 放到全局空闲 P 链表里去。在这之前还不死心,再瞧一下全局队列里是否有工作,如果有,再去尝试偷全局。

如果没有,就先解除当前工作线程和当前 P 的绑定关系:

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// 解除 p 与 m 的关联
func releasep() *p {
	_g_ := getg()

	// ……………………

	_p_ := _g_.m.p.ptr()
	
	// ……………………

	// 清空一些字段
	_g_.m.p = 0
	_g_.m.mcache = nil
	_p_.m = 0
	_p_.status = _Pidle
	return _p_
}

主要的工作就是将 p 的 m 字段清空,并将 p 的状态修改为 _Pidle

这之后,将其放入全局空闲 P 列表:

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// 将 p 放到 _Pidle 列表里
//go:nowritebarrierrec
func pidleput(_p_ *p) {
	if !runqempty(_p_) {
		throw("pidleput: P has non-empty run queue")
	}
	_p_.link = sched.pidle
	sched.pidle.set(_p_)
	// 增加全局空闲 P 的数量
	atomic.Xadd(&sched.npidle, 1) // TODO: fast atomic
}

构造链表的过程其实比较简单,先将 p.link 指向原来的 sched.pidle 所指向的 p,也就是原空闲链表的最后一个 P,最后,再更新 sched.pidle,使其指向当前 p,这样,新的链表就构造完成。

接下来就要真正地准备休眠了,但是仍然不死心!还要再查看一次所有的 P 是否有工作,如果发现任何一个 P 有工作的话(判断 P 的本地队列不空),就先从全局空闲 P 链表里先拿到一个 P:

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// 试图从 _Pidle 列表里获取 p
//go:nowritebarrierrec
func pidleget() *p {
	_p_ := sched.pidle.ptr()
	if _p_ != nil {
		sched.pidle = _p_.link
		atomic.Xadd(&sched.npidle, -1) // TODO: fast atomic
	}
	return _p_
}

比较简单,获取链表最后一个,再更新 sched.pidle,使其指向前一个 P。调用 acquirep(_p_) 绑定获取到的 p 和 m,主要的动作就是设置 p 的 m 字段,更改 p 的工作状态为 _Prunning,并且设置 m 的 p 字段。做完这些之后,再次进入 top 代码段,再走一遍之前找工作的过程。

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// 休眠,停止执行工作,直到有新的工作需要做为止
func stopm() {
	// 当前 goroutine,g0
	_g_ := getg()

	// ……………………
retry:
	lock(&sched.lock)
	// 将 m 放到全局空闲链表里去
	mput(_g_.m)
	unlock(&sched.lock)
	// 进入睡眠状态
	notesleep(&_g_.m.park)
	// 这里被其他工作线程唤醒
	noteclear(&_g_.m.park)

	// ……………………

	acquirep(_g_.m.nextp.ptr())
	_g_.m.nextp = 0
}

先将 m 放入全局空闲链表里,注意涉及到全局变量的修改,要上锁。接着,调用 notesleep(&_g_.m.park) 使得当前工作线程进入休眠状态。其他工作线程在检测到“当前有很多工作要做”,会调用 noteclear(&_g_.m.park) 将其唤醒。注意,这两个函数传入的参数都是一样的:&_g_.m.park,它的类型是:

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type note struct {
	key uintptr
}

很简单,只有一个 key 字段。

note 的底层实现机制跟操作系统相关,不同系统使用不同的机制,比如 linux 下使用的 futex 系统调用,而 mac 下则是使用的 pthread_cond_t 条件变量,note 对这些底层机制做了一个抽象和封装。

这种封装给扩展性带来了很大的好处,比如当睡眠和唤醒功能需要支持新平台时,只需要在 note 层增加对特定平台的支持即可,不需要修改上层的任何代码。

上面这一段来自阿波张的系列教程。我们接着来看下 notesleep 的实现:

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// runtime/lock_futex.go
func notesleep(n *note) {
	// g0
	gp := getg()
	if gp != gp.m.g0 {
		throw("notesleep not on g0")
	}
	// -1 表示无限期休眠
	ns := int64(-1)

	// ……………………
	
	// 这里之所以需要用一个循环,是因为 futexsleep 有可能意外从睡眠中返回,
	// 所以 futexsleep 函数返回后还需要检查 note.key 是否还是 0,
	// 如果是 0 则表示并不是其它工作线程唤醒了我们,
	// 只是 futexsleep 意外返回了,需要再次调用 futexsleep 进入睡眠
	for atomic.Load(key32(&n.key)) == 0 {
		// 表示 m 被阻塞
		gp.m.blocked = true
		futexsleep(key32(&n.key), 0, ns)

		// ……………………

		// 被唤醒,更新标志
		gp.m.blocked = false
	}
}

继续往下追:

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// runtime/os_linux.go
func futexsleep(addr *uint32, val uint32, ns int64) {
	var ts timespec

	if ns < 0 {
		futex(unsafe.Pointer(addr), _FUTEX_WAIT, val, nil, nil, 0)
		return
	}

	// ……………………
}

当 *addr 和 val 相等的时候,休眠。futex 由汇编语言实现:

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TEXT runtime·futex(SB),NOSPLIT,$0
    // 为系统调用准备参数
	MOVQ	addr+0(FP), DI
	MOVL	op+8(FP), SI
	MOVL	val+12(FP), DX
	MOVQ	ts+16(FP), R10
	MOVQ	addr2+24(FP), R8
	MOVL	val3+32(FP), R9
	// 系统调用编号
	MOVL	$202, AX
	// 执行 futex 系统调用进入休眠,被唤醒后接着执行下一条 MOVL 指令
	SYSCALL
	// 保存系统调用的返回值
	MOVL	AX, ret+40(FP)
	RET

这样,找不到工作的 m 就休眠了。当其他线程发现有工作要做时,就会先找到空闲的 m,再通过 m.park 字段来唤醒本线程。唤醒之后,回到 findrunnable 函数,继续寻找 goroutine,找到后返回 schedule 函数,然后就会去运行找到的 goroutine。

这就是 m 找工作的整个过程,历尽千辛万苦,终于修成正果。

参考资料 #

【阿波张 Goroutine 调度策略】https://mp.weixin.qq.com/s/2objs5JrlnKnwFbF4a2z2g