Goroutine调度是一个很复杂的机制，下面尝试用简单的语言描述一下Goroutine调度机制，想要对其有更深入的了解可以去研读一下源码。
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首先介绍一下GMP什么意思：
G ----------- goroutine: 即Go协程，每个go关键字都会创建一个协程。
M ---------- thread内核级线程，所有的G都要放在M上才能运行。
P ----------- processor处理器，调度G到M上，其维护了一个队列，存储了所有需要它来调度的G。
Goroutine 调度器P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
模型图：
避免频繁的创建、销毁线程，而是对线程的复用。
1）work stealing机制
当本线程无可运行的G时，尝试从其他线程绑定的P偷取G，而不是销毁线程。
2）hand off机制
当本线程M0因为G0进行系统调用阻塞时，线程释放绑定的P，把P转移给其他空闲的线程执行。进而某个空闲的M1获取P，继续执行P队列中剩下的G。而M0由于陷入系统调用而进被阻塞，M1接替M0的工作，只要P不空闲，就可以保证充分利用CPU。M1的来源有可能是M的缓存池，也可能是新建的。当G0系统调用结束后，根据M0是否能获取到P，将会将G0做不同的处理：
如果有空闲的P，则获取一个P，继续执行G0。
如果没有空闲的P，则将G0放入全局队列，等待被其他的P调度。然后M0将进入缓存池睡眠。
如下图
GOMAXPROCS设置P的数量，最多有GOMAXPROCS个线程分布在多个CPU上同时运行
在Go中一个goroutine最多占用CPU 10ms，防止其他goroutine被饿死。
具体可以去看另一篇文章
【Golang详解】go语言调度机制 抢占式调度
当创建一个新的G之后优先加入本地队列，如果本地队列满了，会将本地队列的G移动到全局队列里面，当M执行work stealing从其他P偷不到G时，它可以从全局G队列获取G。
协程经历过程
我们创建一个协程 go func()经历过程如下图：
说明：
这里有两个存储G的队列，一个是局部调度器P的本地队列、一个是全局G队列。新创建的G会先保存在P的本地队列中，如果P的本地队列已经满了就会保存在全局的队列中；处理器本地队列是一个使用数组构成的环形链表，它最多可以存储 256 个待执行任务。
G只能运行在M中，一个M必须持有一个P，M与P是1：1的关系。M会从P的本地队列弹出一个可执行状态的G来执行，如果P的本地队列为空，就会想其他的MP组合偷取一个可执行的G来执行；
一个M调度G执行的过程是一个循环机制；会一直从本地队列或全局队列中获取G
上面说到P的个数默认等于CPU核数，每个M必须持有一个P才可以执行G，一般情况下M的个数会略大于P的个数，这多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。类似线程池，Go也提供一个M的池子，需要时从池子中获取，用完放回池子，不够用时就再创建一个。
work-stealing调度算法：当M执行完了当前P的本地队列队列里的所有G后，P也不会就这么在那躺尸啥都不干，它会先尝试从全局队列队列寻找G来执行，如果全局队列为空，它会随机挑选另外一个P，从它的队列里中拿走一半的G到自己的队列中执行。
如果一切正常，调度器会以上述的那种方式顺畅地运行，但这个世界没这么美好，总有意外发生，以下分析goroutine在两种例外情况下的行为。
Go runtime会在下面的goroutine被阻塞的情况下运行另外一个goroutine：
用户态阻塞/唤醒
当goroutine因为channel操作或者network I/O而阻塞时（实际上golang已经用netpoller实现了goroutine网络I/O阻塞不会导致M被阻塞，仅阻塞G，这里仅仅是举个栗子），对应的G会被放置到某个wait队列(如channel的waitq)，该G的状态由_Gruning变为_Gwaitting，而M会跳过该G尝试获取并执行下一个G，如果此时没有可运行的G供M运行，那么M将解绑P，并进入sleep状态；当阻塞的G被另一端的G2唤醒时（比如channel的可读/写通知），G被标记为，尝试加入G2所在P的runnext（runnext是线程下一个需要执行的 Goroutine。）， 然后再是P的本地队列和全局队列。
系统调用阻塞
当M执行某一个G时候如果发生了阻塞操作，M会阻塞，如果当前有一些G在执行，调度器会把这个线程M从P中摘除，然后再创建一个新的操作系统的线程(如果有空闲的线程可用就复用空闲线程)来服务于这个P。当M系统调用结束时候，这个G会尝试获取一个空闲的P执行，并放入到这个P的本地队列。如果获取不到P，那么这个线程M变成休眠状态， 加入到空闲线程中，然后这个G会被放入全局队列中。
队列轮转
可见每个P维护着一个包含G的队列，不考虑G进入系统调用或IO操作的情况下，P周期性的将G调度到M中执行，执行一小段时间，将上下文保存下来，然后将G放到队列尾部，然后从队列中重新取出一个G进行调度。
除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。
除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。
M0
M0是启动程序后的编号为0的主线程，这个M对应的实例会在全局变量rutime.m0中，不需要在heap上分配，M0负责执行初始化操作和启动第一个G，在之后M0就和其他的M一样了
G0
G0是每次启动一个M都会第一个创建的goroutine，G0仅用于负责调度G，G0不指向任何可执行的函数，每个M都会有一个自己的G0，在调度或系统调用时会使用G0的栈空间，全局变量的G0是M0的G0
一个G由于调度被中断，此后如何恢复？
中断的时候将寄存器里的栈信息，保存到自己的G对象里面。当再次轮到自己执行时，将自己保存的栈信息复制到寄存器里面，这样就接着上次之后运行了。
我这里只是根据自己的理解进行了简单的介绍，想要详细了解有关GMP的底层原理可以去看Go调度器 G-P-M 模型的设计者的文档或直接看源码
参考： ()
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个人觉得golang十分适合进行网游服务器端开发，写下这篇文章总结一下。 从网游的角度看： 要成功的运营一款网游，很大程度上依赖于玩家自发形成的社区。只有玩家自发形成一个稳定的生态系统，游戏才能持续下去，避免鬼城的出现。而这就需要多次大量导入用户，在同时在线用户量达到某个临界点的时候，才有可能完成。因此，多人同时在线十分有必要。 再来看网游的常见玩法，除了排行榜这类统计和数据汇总的功能外，基本没有需要大量CPU时间的应用。以前的项目里，即时战斗产生的各种伤害计算对CPU的消耗也不大。玩家要完成一次操作，需要通过客户端-服务器端-客户端这样一个来回，为了获得高响应速度，满足玩家体验，服务器端的处理也不能占用太多时间。所以，每次请求对应的CPU占用是比较小的。 网游的IO主要分两个方面，一个是网络IO，一个是磁盘IO。网络IO方面，可以分成美术资源的IO和游戏逻辑指令的IO，这里主要分析游戏逻辑的IO。游戏逻辑的IO跟CPU占用的情况相似，每次请求的字节数很小，但由于多人同时在线，因此并发数相当高。另外，地图信息的广播也会带来比较频繁的网络通信。磁盘IO方面，主要是游戏数据的保存。采用不同的数据库，会有比较大的区别。以前的项目里，就经历了从MySQL转向MongoDB这种内存数据库的过程，磁盘IO不再是瓶颈。总体来说，还是用内存做一级缓冲，避免大量小数据块读写的方案。 针对网游的这些特点，golang的语言特性十分适合开发游戏服务器端。 首先，go语言提供goroutine机制作为原生的并发机制。每个goroutine所需的内存很少，实际应用中可以启动大量的goroutine对并发连接进行响应。goroutine与gevent中的greenlet很相像，遇到IO阻塞的时候，调度器就会自动切换到另一个goroutine执行，保证CPU不会因为IO而发生等待。而goroutine与gevent相比，没有了python底层的GIL限制，就不需要利用多进程来榨取多核机器的性能了。通过设置最大线程数，可以控制go所启动的线程，每个线程执行一个goroutine，让CPU满负载运行。 同时，go语言为goroutine提供了独到的通信机制channel。channel发生读写的时候，也会挂起当前操作channel的goroutine，是一种同步阻塞通信。这样既达到了通信的目的，又实现同步，用CSP模型的观点看，并发模型就是通过一组进程和进程间的事件触发解决任务的。虽然说，主流的编程语言之间，只要是图灵完备的，他们就都能实现相同的功能。但go语言提供的这种协程间通信机制，十分优雅地揭示了协程通信的本质，避免了以往锁的显式使用带给程序员的心理负担，确是一大优势。进行网游开发的程序员，可以将游戏逻辑按照单线程阻塞式的写，不需要额外考虑线程调度的问题，以及线程间数据依赖的问题。因为，线程间的channel通信，已经表达了线程间的数据依赖关系了，而go的调度器会给予妥善的处理。 另外，go语言提供的gc机制，以及对指针的保护式使用，可以大大减轻程序员的开发压力，提高开发效率。 展望未来，我期待go语言社区能够提供更多的goroutine间的隔离机制。个人十分推崇erlang社区的脆崩哲学，推动应用发生预期外行为时，尽早崩溃，再fork出新进程处理新的请求。对于协程机制，需要由程序员保证执行的函数不会发生死循环，导致线程卡死。
在开始之前，希望你计算一下 Part1 共占用的大小是多少呢？
输出结果：
这么一算， Part1 这一个结构体的占用内存大小为 1+4+1+8+1 = 15 个字节。相信有的小伙伴是这么算的，看上去也没什么毛病
真实情况是怎么样的呢？我们实际调用看看，如下：
输出结果：
最终输出为占用 32 个字节。这与前面所预期的结果完全不一样。这充分地说明了先前的计算方式是错误的。为什么呢？
在这里要提到 “内存对齐” 这一概念，才能够用正确的姿势去计算，接下来我们详细的讲讲它是什么
有的小伙伴可能会认为内存读取，就是一个简单的字节数组摆放
上图表示一个坑一个萝卜的内存读取方式。但实际上 CPU 并不会以一个一个字节去读取和写入内存。相反 CPU 读取内存是 一块一块读取 的，块的大小可以为 2、4、6、8、16 字节等大小。块大小我们称其为 内存访问粒度 。如下图：
在样例中，假设访问粒度为 4。 CPU 是以每 4 个字节大小的访问粒度去读取和写入内存的。这才是正确的姿势
另外作为一个工程师，你也很有必要学习这块知识点哦 :)
在上图中，假设从 Index 1 开始读取，将会出现很崩溃的问题。因为它的内存访问边界是不对齐的。因此 CPU 会做一些额外的处理工作。如下：
从上述流程可得出，不做 “内存对齐” 是一件有点 "麻烦" 的事。因为它会增加许多耗费时间的动作
而假设做了内存对齐，从 Index 0 开始读取 4 个字节，只需要读取一次，也不需要额外的运算。这显然高效很多，是标准的 空间换时间 做法
在不同平台上的编译器都有自己默认的 “对齐系数”，可通过预编译命令 #pragma pack(n) 进行变更，n 就是代指 “对齐系数”。一般来讲，我们常用的平台的系数如下：
另外要注意，不同硬件平台占用的大小和对齐值都可能是不一样的。因此本文的值不是唯一的，调试的时候需按本机的实际情况考虑
输出结果：
在 Go 中可以调用 unsafe.Alignof 来返回相应类型的对齐系数。通过观察输出结果，可得知基本都是 2^n ，最大也不会超过 8。这是因为我手提（64 位）编译器默认对齐系数是 8，因此最大值不会超过这个数
在上小节中，提到了结构体中的成员变量要做字节对齐。那么想当然身为最终结果的结构体，也是需要做字节对齐的
接下来我们一起分析一下，“它” 到底经历了些什么，影响了 “预期” 结果
在每个成员变量进行对齐后，根据规则 2，整个结构体本身也要进行字节对齐，因为可发现它可能并不是 2^n ，不是偶数倍。显然不符合对齐的规则
根据规则 2，可得出对齐值为 8。现在的偏移量为 25，不是 8 的整倍数。因此确定偏移量为 32。对结构体进行对齐
Part1 内存布局：axxx|bbbb|cxxx|xxxx|dddd|dddd|exxx|xxxx
通过本节的分析，可得知先前的 “推算” 为什么错误？
是因为实际内存管理并非 “一个萝卜一个坑” 的思想。而是一块一块。通过空间换时间（效率）的思想来完成这块读取、写入。另外也需要兼顾不同平台的内存操作情况
在上一小节，可得知根据成员变量的类型不同，其结构体的内存会产生对齐等动作。那假设字段顺序不同，会不会有什么变化呢？我们一起来试试吧 :-)
输出结果：
通过结果可以惊喜的发现，只是 “简单” 对成员变量的字段顺序进行改变，就改变了结构体占用大小
接下来我们一起剖析一下 Part2 ，看看它的内部到底和上一位之间有什么区别，才导致了这样的结果？
符合规则 2，不需要额外对齐
Part2 内存布局：ecax|bbbb|dddd|dddd
通过对比 Part1 和 Part2 的内存布局，你会发现两者有很大的不同。如下：
仔细一看， Part1 存在许多 Padding。显然它占据了不少空间，那么 Padding 是怎么出现的呢？
通过本文的介绍，可得知是由于不同类型导致需要进行字节对齐，以此保证内存的访问边界
那么也不难理解，为什么 调整结构体内成员变量的字段顺序 就能达到缩小结构体占用大小的疑问了，是因为巧妙地减少了 Padding 的存在。让它们更 “紧凑” 了。这一点对于加深 Go 的内存布局印象和大对象的优化非常有帮
就目前来看还是很有前景，因为越来越火了，不过他的应用领域还是局限在高并发处理和网站开发，毕竟是后起之秀所以在其他桌面程序领域没那么容易普及和超越c++，找工作就不推荐学go
GO语言由Google公司开发，并于2009年开源，对比Java、Python、C等语言，GO尤其擅长并发编程，性能堪比C语言，开发效率比肩Python，被誉为21世纪的C语言。GO语言在云计算、大数据、微服务、高并发领域，应用非常广泛。BAT大厂正在把GO作为新项目开发的首选语言。
重庆分公司
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