Go
by smallnest

Go中秘而不宣的数据结构 runq, 难怪运行时调度那么好

首先，让我们先来回顾 Go 运行时的 GPM 模型。这方面的介绍网上的资料都非常非常多了，但是我们也不妨回顾一下：

GPM模型中的G代表goroutine。每个goroutine只占用几KB的内存,可以轻松创建成千上万个。G包含了goroutine的栈、指令指针和其他信息,如阻塞channel的等待队列等。

P代表processor,可以理解为一个抽象的CPU核心。P的数量默认等于实际的CPU核心数,但可以通过环境变量进行调整。P维护了一个本地的goroutine队列,还负责执行goroutine并管理与之关联的上下文信息。

M代表machine,是操作系统线程。一个M必须绑定一个P才能执行goroutine。当一个M阻塞时,运行时会创建一个新的M或者复用一个空闲的M来保证P的数量总是等于GOMAXPROCS的值,从而充分利用CPU资源。

在这个模型中,P扮演了承上启下的角色。它连接了G和M,实现了用户层级的goroutine到操作系统线程的映射。这种设计允许Go在用户空间进行调度,避免了频繁的系统调用,大大提高了并发效率。

调度过程中,当一个goroutine被创建时,它会被放到P的本地队列或全局队列中。如果P的本地队列已满,一些goroutine会被放到全局队列。当P执行完当前的goroutine后,会优先从本地队列获取新的goroutine来执行。如果本地队列为空,P会尝试从全局队列或其他P的队列中偷取goroutine。

这种工作窃取(work-stealing)算法确保了负载的动态平衡。当某个P的本地队列为空时,它可以从其他P的队列中窃取一半的goroutine,这有效地平衡了各个P之间的工作负载。

Go 运行时这么做，主要还是减少 P 之间对获取 goroutine 之间的竞争。本地队列 runq 主要由持有它的 P 进行读写，只有在"被偷"的情况下，才可能有"数据竞争"的问题，而这种情况发生概率较少，所以它设计了一个高效的 runq 数据结构来应对这么场景。实际看起来和上面介绍的 PoolDequeue 有异曲同工之妙。

本文还会介绍 global queue 等数据结构，但不是本文的重点。

runq

在运行时中 P 是一个复杂的数据结构，下面列出了本文关注的它的几个字段:

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// 一个goroutine的指针
type guintptr uintptr
//go:nosplit
func (gp guintptr) ptr() *g { return (*g)(unsafe.Pointer(gp)) }
//go:nosplit
func (gp *guintptr) set(g *g) { *gp = guintptr(unsafe.Pointer(g)) }
//go:nosplit
func (gp *guintptr) cas(old, new guintptr) bool {
	return atomic.Casuintptr((*uintptr)(unsafe.Pointer(gp)), uintptr(old), uintptr(new))
}
type p struct {
	id          int32
	status      uint32 // one of pidle/prunning/...
	link        puintptr
	schedtick   uint32     // incremented on every scheduler call
	syscalltick uint32     // incremented on every system call
	sysmontick  sysmontick // last tick observed by sysmon
	m           muintptr   // back-link to associated m (nil if idle)
	mcache      *mcache
	pcache      pageCache
	raceprocctx uintptr
	deferpool    []*_defer // pool of available defer structs (see panic.go)
	deferpoolbuf [32]*_defer
	// Cache of goroutine ids, amortizes accesses to runtime·sched.goidgen.
	goidcache    uint64
	goidcacheend uint64
	// 本地运行的无锁循环队列
	runqhead uint32
	runqtail uint32
	runq     [256]guintptr
	// 如果非nil，是一个可优先运行的G
	runnext guintptr
	...
}

runq 是一个无锁循环队列，由数组实现，它的长度是 256，这个长度是固定的，不会动态调整。runqhead 和 runqtail 分别是队列的头和尾，runqhead 指向队列的头部，runqtail 指向队列的尾部。
runq 数组的每个元素是一个 guintptr 类型，它是一个 uintptr 类型的别名，用来存储 g 的指针。

runq 的操作主要是 runqput、runqputslow、runqputbatch、runqget、runqdrain、runqgrab、runqsteal等方法。

接下来我们捡重点的方法看一下它是怎么实现高效额度并发读写的.

runqput

runqput 方法是向 runq 中添加一个 g 的方法，它是一个无锁的操作，不会阻塞。它的实现如下：

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// runqput 尝试将 g 放到本地可运行队列上。
// 如果 next 为 false，runqput 将 g 添加到可运行队列的尾部。
// 如果 next 为 true，runqput 将 g 放在 pp.runnext 位置。
// 如果可运行队列已满，runnext 将 g 放到全局队列上。
// 只能由拥有 P 的所有者执行。
func runqput(pp *p, gp *g, next bool) {
	if !haveSysmon && next {
        // 如果没有 sysmon，我们必须完全避免 runnext，否则会导致饥饿。
		next = false
	}
	if randomizeScheduler && next && randn(2) == 0 {
        // 如果随机调度器打开，我们有一半的机会避免运行 runnext
		next = false
	}
    // 如果 next 为 true，优先处理 runnext
    // 将当前的goroutine放到 runnext 中, 如果原来runnext中有goroutine, 则将其放到runq中
	if next {
	retryNext:
		oldnext := pp.runnext
		if !pp.runnext.cas(oldnext, guintptr(unsafe.Pointer(gp))) {
			goto retryNext
		}
		if oldnext == 0 {
			return
		}
		// Kick the old runnext out to the regular run queue.
		gp = oldnext.ptr()
	}
    // 重点来了，将goroutine放入runq中
retry:
	h := atomic.LoadAcq(&pp.runqhead) // ①
	t := pp.runqtail
	if t-h < uint32(len(pp.runq)) { // ② 如果队列未满
		pp.runq[t%uint32(len(pp.runq))].set(gp) // ③ 将goroutine放入队列
		atomic.StoreRel(&pp.runqtail, t+1) // ④ 更新队尾
		return
	}
	if runqputslow(pp, gp, h, t) { // ⑤ 如果队列满了，调用runqputslow 尝试将goroutine放入全局队列
		return
	}
	// 如果队列未满，上面的操作应该已经成功返回，否则重试
	goto retry
}

runqput 方法的实现非常简单，它首先判断是否需要优先处理 runnext，如果需要，就将 g 放到 runnext 中，然后再将 g 放到 runq 中。
runq 的操作是无锁的，它通过 atomic 包提供的原子操作来实现。
这里使用的内部的更精细化的原子操作，这个也是我后面专门有一篇文章来讲解的。你现在大概把①、④ 理解为Load、Store操作即可。

②、⑤ 分别处理本地队列未满和队列已满的情况，如果队列未满，就将 g 放到队列中，然后更新队尾；如果队列已满，就调用 runqputslow 方法，将 g 放到全局队列中。

③ 处直接将 g 放到队列中，这是因为只有当前的 P 才能操作 runq，所以不会有并发问题。
同时我们也可以看到，我们总是往尾部插入, t总是一直增加的， 取余操作保证了循环队列的特性。

runqputslow 会把本地队列中的一半的 g 放到全局队列中，包括当前要放入的 g。一旦涉及到全局队列，就会有一定的竞争，Go运行时使用了一把锁来控制并发，所以 runqputslow 方法是一个慢路径，是性能的瓶颈点。

runqputbatch

func runqputbatch(pp *p, q *gQueue, qsize int) 是批量往本地队列中放入 g 的方法，比如它从其它 P 那里偷来一批 g ，需要放到本地队列中，就会调用这个方法。它的实现如下：

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// runqputbatch 尝试将 q 上的所有 G 放到本地可运行队列上。
// 如果队列已满，它们将被放到全局队列上；在这种情况下，这将暂时获取调度器锁。
// 只能由拥有 P 的所有者执行。
func runqputbatch(pp *p, q *gQueue, qsize int) {
	h := atomic.LoadAcq(&pp.runqhead) // ①
	t := pp.runqtail
	n := uint32(0)
	for !q.empty() && t-h < uint32(len(pp.runq)) { // ② 放入的批量goroutine非空， 并且本地队列还足以放入
		gp := q.pop()
		pp.runq[t%uint32(len(pp.runq))].set(gp)
		t++
		n++
	}
	qsize -= int(n)
	if randomizeScheduler { // ③ 随机调度器, 随机打乱
		off := func(o uint32) uint32 {
			return (pp.runqtail + o) % uint32(len(pp.runq))
		}
		for i := uint32(1); i < n; i++ {
			j := cheaprandn(i + 1)
			pp.runq[off(i)], pp.runq[off(j)] = pp.runq[off(j)], pp.runq[off(i)]
		}
	}
	atomic.StoreRel(&pp.runqtail, t) // ④ 更新队尾
	if !q.empty() {
		lock(&sched.lock)
		globrunqputbatch(q, int32(qsize))
		unlock(&sched.lock)
	}
}

①获取队列头,使用原子操作获取队头。

它下面一行是获取队尾的值，你可以思考下为什么不需要使用atomic.LoadAcq。

② 逐个的将 g 放到队列中，直到放完或者放满。

如果是随机调度器，则使用混淆算法将队列中的 g 随机打乱。

最后如果队列还有剩余的 g，则调用 globrunqputbatch 方法，将剩余的 g 放到全局队列中。

runqget

runqget 方法是从 runq 中获取一个 g 的方法，它是一个无锁的操作，不会阻塞。它的实现如下：

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// runqget 从本地可运行队列中获取一个 G。
// 如果 inheritTime 为 true，gp 应该继承当前时间片的剩余时间。
// 否则，它应该开始一个新的时间片。
// 只能由拥有 P 的所有者执行。
func runqget(pp *p) (gp *g, inheritTime bool) {
	next := pp.runnext
    // 如果有 runnext，优先处理 runnext
	if next != 0 && pp.runnext.cas(next, 0) { // ①
		return next.ptr(), true
	}
	for {
		h := atomic.LoadAcq(&pp.runqhead) // ② 获取队头
		t := pp.runqtail
		if t == h { // ③ 队列为空
			return nil, false
		}
		gp := pp.runq[h%uint32(len(pp.runq))].ptr() // ④ 获取队头的goroutine
		if atomic.CasRel(&pp.runqhead, h, h+1) { // ⑤ 更新队头
			return gp, false
		}
	}
}

① 如果有 runnext，则优先处理 runnext，将 runnext 中的 g 取出来。

② 获取队列头。 如果 ③ 队列为空，直接返回。

④ 获取队头的 g，这就是要读取的 g。

⑤ 更新队头，这里使用的是 atomic.CasRel 方法，它是一个原子的 Compare-And-Swap 操作，用来更新队头。

可以看到这里只使用到了队列头runqhead。

runqdrain

runqdrain 方法是从 runq 中获取所有的 g 的方法，它是一个无锁的操作，不会阻塞。它的实现如下：

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// runqdrain 从 pp 的本地可运行队列中获取所有的 G 并返回。
// 只能由拥有 P 的所有者执行。
func runqdrain(pp *p) (drainQ gQueue, n uint32) {
	oldNext := pp.runnext
	if oldNext != 0 && pp.runnext.cas(oldNext, 0) {
		drainQ.pushBack(oldNext.ptr()) // ① 将 runnext 中的goroutine放入队列
		n++
	}
retry:
	h := atomic.LoadAcq(&pp.runqhead) // ② 获取队头
	t := pp.runqtail
	qn := t - h
	if qn == 0 {
		return
	}
	if qn > uint32(len(pp.runq)) { // ③ 居然超出队列的长度了？
		goto retry
	}
	if !atomic.CasRel(&pp.runqhead, h, h+qn) { // ④ 更新队头
		goto retry
	}
    // ⑤ 将队列中的goroutine放入队列drainQ中
	for i := uint32(0); i < qn; i++ {
		gp := pp.runq[(h+i)%uint32(len(pp.runq))].ptr()
		drainQ.pushBack(gp)
		n++
	}
	return
}

runqgrab

runqgrab 方法是从 runq 中获取一半的 g 的方法，它是一个无锁的操作，不会阻塞。它的实现如下：

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// runqgrab 从 pp 的本地可运行队列中获取一半的 G 并返回。
// Batch 是一个环形缓冲区，从 batchHead 开始。
// 返回获取的 goroutine 数量。
// 可以由任何 P 执行。
func runqgrab(pp *p, batch *[256]guintptr, batchHead uint32, stealRunNextG bool) uint32 {
	for {
		h := atomic.LoadAcq(&pp.runqhead) // load-acquire, synchronize with other consumers
		t := atomic.LoadAcq(&pp.runqtail) // load-acquire, synchronize with the producer
		n := t - h
		n = n - n/2 // ① 取一半的goroutine
		if n == 0 {
			if stealRunNextG {
                // ② 如果要偷取runnext中的goroutine
				if next := pp.runnext; next != 0 {
					if pp.status == _Prunning {
                        // ② 如果要偷取runnext中的goroutine，这里会sleep一会
						if !osHasLowResTimer {
							usleep(3)
						} else {
							osyield()
						}
					}
					if !pp.runnext.cas(next, 0) {
						continue
					}
					batch[batchHead%uint32(len(batch))] = next
					return 1
				}
			}
			return 0
		}
		if n > uint32(len(pp.runq)/2) { // ③ 如果要偷取的goroutine数量超过一半, 重试
			continue
		}
        // ④ 将队列中至多一半的goroutine放入batch中
		for i := uint32(0); i < n; i++ {
			g := pp.runq[(h+i)%uint32(len(pp.runq))]
			batch[(batchHead+i)%uint32(len(batch))] = g
		}
		if atomic.CasRel(&pp.runqhead, h, h+n) { // ⑤ 更新队头
			return n
		}
	}
}

① 取一半的 g，这里是一个简单的算法，取一半的 g。

② 如果要偷取 runnext 中的 g，则会尝试偷取 runnext 中的 g。

③ 如果要偷取的 g 数量超过一半，则重试。

④ 将队列中至多一半的 g 放入 batch 中。

⑤ 更新队头，这里使用的是 atomic.CasRel 方法，它是一个原子的 Compare-And-Swap 操作，用来更新队头。

runqsteal

runqsteal 方法是从其它 P 的 runq 中偷取 g 的方法，它是一个无锁的操作，不会阻塞。它的实现如下：

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// runqsteal 从 p2 的本地可运行队列中偷取一半的 G 并返回。
// 如果 stealRunNextG 为 true，它还会尝试偷取 runnext 中的 G。
func runqsteal(pp, p2 *p, stealRunNextG bool) *g {
	t := pp.runqtail
	n := runqgrab(p2, &pp.runq, t, stealRunNextG) // ① 从p2中偷取一半的goroutine
	if n == 0 {
		return nil
	}
	n--
	gp := pp.runq[(t+n)%uint32(len(pp.runq))].ptr() // ② 获取偷取的一个goroutine
	if n == 0 {
		return gp
	}
	h := atomic.LoadAcq(&pp.runqhead) // ③ 获取队头
	if t-h+n >= uint32(len(pp.runq)) { // ④ 如果队列满了，重置队列
		throw("runqsteal: runq overflow")
	}
	atomic.StoreRel(&pp.runqtail, t+n) // ⑤ 更新队尾
	return gp
}

它实际使用了 runqgrab 方法来偷取 g，然后再从 runq 中取出一个 g。

以上就是runq的主要操作，它针对Go调度器的特点，设计了一套特定的队列操作的函数，这些函数都是无锁的，不会阻塞，保证了高效的并发读写。

gQueue 和 gList

gQueue 和 gList 是 Go 运行时中的两个队列，它们都是用来存储 g 的，但是它们的实现方式不同。

gQueue是一个G的双端队列，可以从首尾增加gp, 通过g.schedlink链接。一个G只能在一个gQueue或gList上。

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type gQueue struct {
	head guintptr
	tail guintptr
}
func (q *gQueue) empty() bool {
	return q.head == 0
}
// push 将gp添加到q的头部。
func (q *gQueue) push(gp *g) {
	gp.schedlink = q.head
	q.head.set(gp)
	if q.tail == 0 {
		q.tail.set(gp)
	}
}
// pushBack 增加gp到q的尾部。
func (q *gQueue) pushBack(gp *g) {
	gp.schedlink = 0
	if q.tail != 0 {
		q.tail.ptr().schedlink.set(gp)
	} else {
		q.head.set(gp)
	}
	q.tail.set(gp)
}
// q2的所有G添加到q的尾部。之后不能再使用q2。
func (q *gQueue) pushBackAll(q2 gQueue) {
	if q2.tail == 0 {
		return
	}
	q2.tail.ptr().schedlink = 0
	if q.tail != 0 {
		q.tail.ptr().schedlink = q2.head
	} else {
		q.head = q2.head
	}
	q.tail = q2.tail
}
// pop 移除并返回队列q的头部。如果q为空，则返回nil。
func (q *gQueue) pop() *g {
	gp := q.head.ptr()
	if gp != nil {
		q.head = gp.schedlink
		if q.head == 0 {
			q.tail = 0
		}
	}
	return gp
}
// popList 将所有的元素从队列q中取出并返回一个gList。
func (q *gQueue) popList() gList {
	stack := gList{q.head}
	*q = gQueue{}
	return stack
}

而gList是一个G的链表，通过g.schedlink链接。一个G只能在一个gQueue或gList上。

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type gList struct {
	head guintptr
}
func (l *gList) empty() bool {
	return l.head == 0
}
// push 将gp添加到l的头部。
func (l *gList) push(gp *g) {
	gp.schedlink = l.head
	l.head.set(gp)
}
// pushAll 将q中的所有G添加到l的头部。
func (l *gList) pushAll(q gQueue) {
	if !q.empty() {
		q.tail.ptr().schedlink = l.head
		l.head = q.head
	}
}
// pop 移除并返回l的头部。如果l为空，则返回nil。
func (l *gList) pop() *g {
	gp := l.head.ptr()
	if gp != nil {
		l.head = gp.schedlink
	}
	return gp
}

这是常规的数据结构中链表的实现，你可以和教科书中的介绍和实现做对比，看看书本中的内容如何应用到显示的工程中的。

global runq

一个全局的runq用来处理太多的goroutine, 在本地runq中的goroutine太少的情况下，从全局队列中偷取goroutine。
主要用来处理P中goroutine不均的情况。

因为它直接使用一把锁(sched.lock)，而不是lock-free的数据结构，所以代码阅读和理解起来会相对简单一些。这里就不详细介绍了

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var (
	sched      schedt
)
type schedt struct {
	...
	// Global runnable queue.
	runq     gQueue
	runqsize int32
    ...
}
func globrunqput(gp *g) {
	assertLockHeld(&sched.lock) // 保证锁被持有
	sched.runq.pushBack(gp)
	sched.runqsize++
}
func globrunqputhead(gp *g) {
	assertLockHeld(&sched.lock) // 保证锁被持有
	sched.runq.push(gp)
	sched.runqsize++
}
func globrunqputbatch(batch *gQueue, n int32) {
	assertLockHeld(&sched.lock) // 保证锁被持有
	sched.runq.pushBackAll(*batch)
	sched.runqsize += n
	*batch = gQueue{}
}
func globrunqget(pp *p, max int32) *g {
	assertLockHeld(&sched.lock) // 保证锁被持有
	if sched.runqsize == 0 { // 如果全局队列为空
		return nil
	}
	n := sched.runqsize/gomaxprocs + 1 // 从全局队列中获取goroutine的数量
	if n > sched.runqsize {
		n = sched.runqsize
	}
	if max > 0 && n > max { // 如果max大于0，取最小值
		n = max
	}
	if n > int32(len(pp.runq))/2 { // 如果要获取的goroutine数量超过一半，只取一半，不贪婪
		n = int32(len(pp.runq)) / 2
	}
	sched.runqsize -= n
	gp := sched.runq.pop() // 从全局队列中获取一个goroutine
	n--
	for ; n > 0; n-- { // 从全局队列中获取n-1个goroutine
		gp1 := sched.runq.pop()
		runqput(pp, gp1, false) // 将goroutine放入本地队列
	}
	return gp // 返回获取的goroutine
}