golang并发
goroutine
goroutine是Go并行设计的核心。goroutine说到底其实就是线程，但是它比线程更小，十几个goroutine可能体现在底层就是五六个线程，Go语言内部帮你实现了这些goroutine之间的内存共享。执行goroutine只需极少的栈内存(大概是4~5KB)，当然会根据相应的数据伸缩。也正因为如此，可同时运行成千上万个并发任务。goroutine比thread更易用、更高效、更轻便。
goroutine是通过Go的runtime管理的一个线程管理器。goroutine通过go关键字实现了，其实就是一个普通的函数。
go hello(a, b, c)
通过关键字go就启动了一个goroutine。我们来看一个例子
package main
import (
"fmt"
"runtime"
)
func say(s string) {
for i := 0; i < 5; i++ {
runtime.Gosched()
fmt.Println(s)
}
}
func main() {
go say("world") //开一个新的Goroutines执行
say("hello") //当前Goroutines执行
}
// 以上程序执行后将输出：
// hello
// world
// hello
// world
// hello
// world
// hello
// world
// hello
我们可以看到go关键字很方便的就实现了并发编程。 上面的多个goroutine运行在同一个进程里面，共享内存数据，不过设计上我们要遵循：不要通过共享来通信，而要通过通信来共享。
goroutine的调度机制
Go runtime的调度器： 在了解Go的运行时的scheduler之前，需要先了解为什么需要它，因为我们可能会想，OS内核不是已经有一个线程scheduler了嘛？ 熟悉POSIX API的人都知道，POSIX的方案在很大程度上是对Unix process进场模型的一个逻辑描述和扩展，两者有很多相似的地方。 Thread有自己的信号掩码，CPU affinity等。但是很多特征对于Go程序来说都是累赘。 尤其是context上下文切换的耗时。另一个原因是Go的垃圾回收需要所有的goroutine停止，使得内存在一个一致的状态。垃圾回收的时间点是不确定的，如果依靠OS自身的scheduler来调度，那么会有大量的线程需要停止工作。
单独的开发一个GO得调度器，可以是其知道在什么时候内存状态是一致的，也就是说，当开始垃圾回收时，运行时只需要为当时正在CPU核上运行的那个线程等待即可，而不是等待所有的线程。
用户空间线程和内核空间线程之间的映射关系有：N:1,1:1和M:N N:1是说，多个（N）用户线程始终在一个内核线程上跑，context上下文切换确实很快，但是无法真正的利用多核。 1：1是说，一个用户线程就只在一个内核线程上跑，这时可以利用多核，但是上下文switch很慢。 M:N是说， 多个goroutine在多个内核线程上跑，这个看似可以集齐上面两者的优势，但是无疑增加了调度的难度。
Go的调度器内部有三个重要的结构：M，P，S M:代表真正的内核OS线程，和POSIX里的thread差不多，真正干活的人 G:代表一个goroutine，它有自己的栈，instruction pointer和其他信息（正在等待的channel等等），用于调度。 P:代表调度的上下文，可以把它看做一个局部的调度器，使go代码在一个线程上跑，它是实现从N:1到N:M映射的关键。
图中看，有2个物理线程M，每一个M都拥有一个context（P），每一个也都有一个正在运行的goroutine。 P的数量可以通过GOMAXPROCS()来设置，它其实也就代表了真正的并发度，即有多少个goroutine可以同时运行。 图中灰色的那些goroutine并没有运行，而是出于ready的就绪态，正在等待被调度。P维护着这个队列（称之为runqueue）， Go语言里，启动一个goroutine很容易：go function 就行，所以每有一个go语句被执行，runqueue队列就在其末尾加入一个 goroutine，在下一个调度点，就从runqueue中取出（如何决定取哪个goroutine？）一个goroutine执行。
为何要维护多个上下文P？因为当一个OS线程被阻塞时，P可以转而投奔另一个OS线程！ 图中看到，当一个OS线程M0陷入阻塞时，P转而在OS线程M1上运行。调度器保证有足够的线程来运行所以的context P。
图中的M1可能是被创建，或者从线程缓存中取出。
当MO返回时，它必须尝试取得一个context P来运行goroutine，一般情况下，它会从其他的OS线程那里steal偷一个context过来， 如果没有偷到的话，它就把goroutine放在一个global runqueue里，然后自己就去睡大觉了（放入线程缓存里）。Contexts们也会周期性的检查global runqueue，否则global runqueue上的goroutine永远无法执行。
另一种情况是P所分配的任务G很快就执行完了（分配不均），这就导致了一个上下文P闲着没事儿干而系统却任然忙碌。但是如果global runqueue没有任务G了，那么P就不得不从其他的上下文P那里拿一些G来执行。一般来说，如果上下文P从其他的上下文P那里要偷一个任务的话，一般就‘偷’run queue的一半，这就确保了每个OS线程都能充分的使用。
channels
goroutine运行在相同的地址空间，因此访问共享内存必须做好同步。那么goroutine之间如何进行数据的通信呢，Go提供了一个很好的通信机制channel。channel可以与Unix shell 中的双向管道做类比：可以通过它发送或者接收值。这些值只能是特定的类型：channel类型。定义一个channel时，也需要定义发送到channel的值的类型。注意，必须使用make 创建channel：
ci := make(chan int)
cs := make(chan string)
cf := make(chan interface{})
channel通过操作符<-来接收和发送数据
ch <- v // 发送v到channel ch.
v := <-ch // 从ch中接收数据，并赋值给v
我们把这些应用到我们的例子中来：
package main
import "fmt"
func sum(a []int, c chan int) {
total := 0
for _, v := range a {
total += v
}
c <- total // send total to c
}
func main() {
a := []int{7, 2, 8, -9, 4, 0}
c := make(chan int)
go sum(a[:len(a)/2], c)
go sum(a[len(a)/2:], c)
x, y := <-c, <-c // receive from c
fmt.Println(x, y, x + y)
}
默认情况下，channel接收和发送数据都是阻塞的，除非另一端已经准备好，这样就使得Goroutines同步变的更加的简单，而不需要显式的lock。所谓阻塞，也就是如果读取（value := <-ch）它将会被阻塞，直到有数据接收。其次，任何发送（ch<-5）将会被阻塞，直到数据被读出。无缓冲channel是在多个goroutine之间同步很棒的工具。
Buffered Channels
上面我们介绍了默认的非缓存类型的channel，不过Go也允许指定channel的缓冲大小，很简单，就是channel可以存储多少元素。ch:= make(chan bool, 4)，创建了可以存储4个元素的bool 型channel。在这个channel 中，前4个元素可以无阻塞的写入。当写入第5个元素时，代码将会阻塞，直到其他goroutine从channel 中读取一些元素，腾出空间。
ch := make(chan type, value)
/*
value == 0 ! 无缓冲（阻塞）
value > 0 ! 缓冲（非阻塞，直到value 个元素）
*/
我们看一下下面这个例子，你可以在自己本机测试一下，修改相应的value值
package main
import "fmt"
func main() {
c := make(chan int, 2)//修改2为1就报错，修改2为3可以正常运行
c <- 1
c <- 2
fmt.Println(<-c)
fmt.Println(<-c)
}
//修改为1报如下的错误:
//fatal error: all goroutines are asleep - deadlock!
Range和Close
上面这个例子中，我们需要读取两次c，这样不是很方便，Go考虑到了这一点，所以也可以通过range，像操作slice或者map一样操作缓存类型的channel，请看下面的例子
package main
import (
"fmt"
)
func fibonacci(n int, c chan int) {
x, y := 1, 1
for i := 0; i < n; i++ {
c <- x
x, y = y, x + y
}
close(c)
}
func main() {
c := make(chan int, 10)
go fibonacci(cap(c), c)
for i := range c {
fmt.Println(i)
}
}
for i := range c能够不断的读取channel里面的数据，直到该channel被显式的关闭。上面代码我们看到可以显式的关闭channel，生产者通过内置函数close关闭channel。关闭channel之后就无法再发送任何数据了，在消费方可以通过语法v, ok := <-ch测试channel是否被关闭。如果ok返回false，那么说明channel已经没有任何数据并且已经被关闭。
记住应该在生产者的地方关闭channel，而不是消费的地方去关闭它，这样容易引起panic
另外记住一点的就是channel不像文件之类的，不需要经常去关闭，只有当你确实没有任何发送数据了，或者你想显式的结束range循环之类的
Select
我们上面介绍的都是只有一个channel的情况，那么如果存在多个channel的时候，我们该如何操作呢，Go里面提供了一个关键字select，通过select可以监听channel上的数据流动。
select默认是阻塞的，只有当监听的channel中有发送或接收可以进行时才会运行，当多个channel都准备好的时候，select是随机的选择一个执行的。
package main
import "fmt"
func fibonacci(c, quit chan int) {
x, y := 1, 1
for {
select {
case c <- x:
x, y = y, x + y
case <-quit:
fmt.Println("quit")
return
}
}
}
func main() {
c := make(chan int)
quit := make(chan int)
go func() {
for i := 0; i < 10; i++ {
fmt.Println(<-c)
}
quit <- 0
}()
fibonacci(c, quit)
}
在select里面还有default语法，select其实就是类似switch的功能，default就是当监听的channel都没有准备好的时候，默认执行的（select不再阻塞等待channel）。
select {
case i := <-c:
// use i
default:
// 当c阻塞的时候执行这里
}
超时
有时候会出现goroutine阻塞的情况，那么我们如何避免整个程序进入阻塞的情况呢？我们可以利用select来设置超时，通过如下的方式实现：
func main() {
c := make(chan int)
o := make(chan bool)
go func() {
for {
select {
case v := <- c:
println(v)
case <- time.After(5 * time.Second):
println("timeout")
o <- true
break
}
}
}()
<- o
}
runtime goroutine
runtime包中有几个处理goroutine的函数：
Goexit
退出当前执行的goroutine，但是defer函数还会继续调用
Gosched
让出当前goroutine的执行权限，调度器安排其他等待的任务运行，并在下次某个时候从该位置恢复执行。
NumCPU
返回 CPU 核数量
NumGoroutine
返回正在执行和排队的任务总数
GOMAXPROCS
用来设置可以并行计算的CPU核数的最大值，并返回之前的值。
参考文章: