前情

• 我们的技术总监在我写广告合并请求的业务时, 和我说了一句现在的服务是不是都是运行在0.5核的pod上, 需要注意设置一下参数

• 然后我回去看了一下, 我们的golang部分服务是运行在k8s上0.5核的pod, 然后跑在多台8核的物理节点上
• 然后程序中可以通过以下命令打印出当前的GOMAXPROCS, 服务虽然运行在pod上,但打印的是实际的宿主机的核心数

package main

import (
	"fmt"
	"runtime"
)

func main() {

	// runtime.GOMAXPROCS(1) : 设置为 1
	fmt.Printf("当前: %d", runtime.GOMAXPROCS(0))
	// 8
}

• 先说解决方案, 直接使用https://github.com/uber-go/automaxprocs这个库获取到实际的核心数, 然后设置
• 修改完之后, 我们的服务负载就下降了很多

why

• GMP设计思想 G代表goroutine协程，M代表machine线程，P代表processor处理器；P包含了运行G所需要的资源，M想要运行goroutine必须先获取P
• 为什么修改GOMAXPROCS参数可以更高效的运行呢? 简单的来说, 就是本身容器只有0.5核, 但是却设置了GOMAXPROCS=8, 导致会创建出8个P, 每个P由不同的M管理
• 所以当GOMAXPROCS大于核心数量的时候, 会导致线程不断的切换, 然后cpu有一部分时间被切换占用了(设置为cpu的核心数可以减少切换, 但还是会有切换的场景)

  

Q 那么设置GOMAXPROCS等于1的时候, 什么时候会出现线程切换? 是不是无法高并发呢?

• 答案是可以的, 虽然同是只能处理1个任务, 但是cpu实在是太快了. 并且网络io(大部分web服务都是属于网络io)不占用cpu时间

1. 根据G-P-M调度模型, GOMAXPROCS等于1,
   1. 一个P指为P1运行(假设P1里的本地队列有G0,G1,G2三个goroutine),
   2. 创建新的M1绑定到P1上
2. 当G0里遇到以下场景
   1. 出现系统调用, 文件io阻塞的时候
   2. 会把当前的线程P绑定的M1线程去交给系统调度,
   3. 然后从休眠线程队列/创建新的线程M2
   4. 然后绑定到P1, 继续调度P1后面的G1,G2
3. 当M1的阻塞调用结束后, 会优先返回P1, 但是P1已经被M2占用, 然后从空闲队列P获取,但是我们只有一个P,也获取失败, 就会把G0放到全局队列中, 等待P1之后获取

PS

• 网络io不会造成阻塞, 因为golang在网络请求时,其后台通过kqueue（MacOS），epoll（Linux）或 iocp（Windows来实现IO多路复用
• 所以网络io密集的服务, 即使核心数量不多, golang也能处理高并发请求

引用golang 系统调用与阻塞处理