理解channel 工作原理以及源码

Go 的并发特性 

• goroutines: 独立执行每个任务，并可能并行执行
• channels: 用于 goroutines 之间的通讯、同步
一个简单的事务处理的例子 
对于下面这样的非并发的程序：

func main() {
  tasks := getTasks()
  // 处理每个任务
  for _, task := range tasks {
    process(task)
  }
}

将其转换为 Go 的并发模式很容易，使用典型的 Task Queue 的模式：

func main() {
  //  创建带缓冲的 channel
  ch := make(chan Task, 3)
  //  运行固定数量的 workers
  for i := 0; i < numWorkers; i++ {
    go worker(ch)
  }
  //  发送任务到 workers
  hellaTasks := getTasks()
  for _, task := range hellaTasks {
    ch <- task
  }
  ...
}

func worker(ch chan Task) {
  for {
    //  接收任务
    task := <-ch
    process(task)
  }
}

channels 的特性 

• goroutine-safe，多个 goroutine 可以同时访问一个 channel 而不会出现竞争问题
• 可以用于在 goroutine 之间存储和传递值
• 其语义是先入先出（FIFO）
• 可以导致 goroutine 的 block 和 unblock
解析 
构造 channel 

//  带缓冲的 channel
ch := make(chan Task, 3)
//  无缓冲的 channel
ch := make(chan Tass)

回顾前面提到的 channel 的特性，特别是前两个。如果忽略内置的 channel，让你设计一个具有 goroutines-safe 并且可以用来存储、传递值的东西，你会怎么做？很多人可能觉得或许可以用一个带锁的队列来做。没错，事实上，channel 内部就是一个带锁的队列。

https://golang.org/src/runtime/chan.go

type hchan struct {
  ...
  buf      unsafe.Pointer // 指向一个环形队列
  ...
  sendx    uint   // 发送 index
  recvx    uint   // 接收 index
  ...
  lock     mutex  //  互斥量
}

buf 的具体实现很简单，就是一个环形队列的实现。sendx 和 recvx 分别用来记录发送、接收的位置。然后用一个 lock 互斥锁来确保无竞争冒险。

对于每一个 ch := make(chan Task, 3) 这类操作，都会在堆中，分配一个空间，建立并初始化一个 hchan 结构变量，而 ch 则是指向这个 hchan 结构的指针。

因为 ch 本身就是个指针，所以我们才可以在 goroutine 函数调用的时候直接将 ch 传递过去，而不用再 &ch 取指针了，所以所有使用同一个 ch 的 goroutine 都指向了同一个实际的内存空间。

发送、接收 

为了方便描述，我们用 G1 表示 main() 函数的 goroutine，而 G2 表示 worker 的 goroutine。

// G1
func main() {
  ...
  for _, task := range tasks {
    ch <- task
  }
  ...
}

// G2
func worker(ch chan Task) {
  for {
    task :=<-ch
    process(task)
  }
}

简单的发送、接收 

那么 G1 中的 ch <- task0 具体是怎么做的呢？

1. 获取锁
2. enqueue(task0)（这里是内存复制 task0）
3. 释放锁

这一步很简单，接下来看 G2 的 t := <- ch 是如何读取数据的。

1. 获取锁
2. t = dequeue()（同样，这里也是内存复制）
3. 释放锁

这一步也非常简单。但是我们从这个操作中可以看到，所有 goroutine 中共享的部分只有这个 hchan 的结构体，而所有通讯的数据都是内存复制。这遵循了 Go 并发设计中很核心的一个理念：

“Do not communicate by sharing memory;instead, share memory by communicating.”

阻塞和恢复 

发送方被阻塞 

假设 G2 需要很长时间的处理，在此期间，G1 不断的发送任务：

1. ch <- task1
2. ch <- task2
3. ch <- task3

但是当再一次 ch <- task4 的时候，由于 ch 的缓冲只有 3 个，所以没有地方放了，于是 G1 被 block 了，当有人从队列中取走一个 Task 的时候，G1 才会被恢复。这是我们都知道的，不过我们今天关心的不是发生了什么，而是如何做到的？

goroutine 的运行时调度 

首先，goroutine 不是操作系统线程，而是用户空间线程。因此 goroutine 是由 Go runtime 来创建并管理的，而不是 OS，所以要比操作系统线程轻量级。

当然，goroutine 最终还是要运行于某个线程中的，控制 goroutine 如何运行于线程中的是 Go runtime 中的 scheduler （调度器）。

Go 的运行时调度器是 M:N 调度模型，既 N 个 goroutine，会运行于 M 个 OS 线程中。换句话说，一个 OS 线程中，可能会运行多个 goroutine。

Go 的 M:N 调度中使用了3个结构：

• M: OS 线程
• G: goroutine
• P: 调度上下文
  • P 拥有一个运行队列，里面是所有可以运行的 goroutine 及其上下文

要想运行一个 goroutine - G，那么一个线程 M，就必须持有一个该 goroutine 的上下文 P。

goroutine 被阻塞的具体过程 

那么当 ch <- task4 执行的时候，channel 中已经满了，需要pause G1。这个时候，：

1. G1 会调用运行时的 gopark，
2. 然后 Go 的运行时调度器就会接管
3. 将 G1 的状态设置为 waiting
4. 断开 G1 和 M 之间的关系（switch out)，因此 G1 脱离 M，换句话说，M 空闲了，可以安排别的任务了。
5. 从 P 的运行队列中，取得一个可运行的 goroutine G
6. 建立新的 G 和 M 的关系（Switch in)，因此 G 就准备好运行了。
7. 当调度器返回的时候，新的 G 就开始运行了，而 G1 则不会运行，也就是 block 了。

从上面的流程中可以看到，对于 goroutine 来说，G1 被阻塞了，新的 G 开始运行了；而对于操作系统线程 M 来说，则根本没有被阻塞。

我们知道 OS 线程要比 goroutine 要沉重的多，因此这里尽量避免 OS 线程阻塞，可以提高性能。

goroutine 恢复执行的具体过程 

前面理解了阻塞，那么接下来理解一下如何恢复运行。不过，在继续了解如何恢复之前，我们需要先进一步理解 hchan 这个结构。因为，当 channel 不在满的时候，调度器是如何知道该让哪个 goroutine 继续运行呢？而且 goroutine 又是如何知道该从哪取数据呢？

在 hchan 中，除了之前提到的内容外，还定义有 sendq 和 recvq 两个队列，分别表示等待发送、接收的 goroutine，及其相关信息。

type hchan struct {
  ...
  buf      unsafe.Pointer // 指向一个环形队列
  ...
  sendq    waitq  // 等待发送的队列
  recvq    waitq  // 等待接收的队列
  ...
  lock     mutex  //  互斥量
}

其中 waitq 是一个链表结构的队列，每个元素是一个 sudog 的结构，其定义大致为：

type sudog struct {
  g          *g //  正在等候的 goroutine
  elem       unsafe.Pointer // 指向需要接收、发送的元素
  ...
}

https://golang.org/src/runtime/runtime2.go?h=sudog#L270

所以在之前的阻塞 G1 的过程中，实际上：

1. G1 会给自己创建一个 sudog 的变量
2. 然后追加到 sendq 的等候队列中，方便将来的 receiver 来使用这些信息恢复 G1。

这些都是发生在调用调度器之前。

那么现在开始看一下如何恢复。

当 G2 调用 t := <- ch 的时候，channel 的状态是，缓冲是满的，而且还有一个 G1 在等候发送队列里，然后 G2 执行下面的操作：

1. G2 先执行 dequeue() 从缓冲队列中取得 task1 给 t
2. G2 从 sendq 中弹出一个等候发送的 sudog
3. 将弹出的 sudog 中的 elem 的值 enqueue() 到 buf 中
4. 将弹出的 sudog 中的 goroutine，也就是 G1，状态从 waiting 改为 runnable
   1. 然后，G2 需要通知调度器 G1 已经可以进行调度了，因此调用 goready(G1)。
   2. 调度器将 G1 的状态改为 runnable
   3. 调度器将 G1 压入 P 的运行队列，因此在将来的某个时刻调度的时候，G1 就会开始恢复运行。
   4. 返回到 G2

注意，这里是由 G2 来负责将 G1 的 elem 压入 buf 的，这是一个优化。这样将来 G1 恢复运行后，就不必再次获取锁、enqueue()、释放锁了。这样就避免了多次锁的开销。

如果接收方先阻塞呢？ 

更酷的地方是接收方先阻塞的流程。

如果 G2 先执行了 t := <- ch，此时 buf 是空的，因此 G2 会被阻塞，他的流程是这样：

1. G2 给自己创建一个 sudog 结构变量。其中 g 是自己，也就是 G2，而 elem 则指向 t
2. 将这个 sudog 变量压入 recvq 等候接收队列
3. G2 需要告诉 goroutine，自己需要 pause 了，于是调用 gopark(G2)
   1. 和之前一样，调度器将其 G2 的状态改为 waiting
   2. 断开 G2 和 M 的关系
   3. 从 P 的运行队列中取出一个 goroutine
   4. 建立新的 goroutine 和 M 的关系
   5. 返回，开始继续运行新的 goroutine

这些应该已经不陌生了，那么当 G1 开始发送数据的时候，流程是什么样子的呢？

G1 可以将 enqueue(task)，然后调用 goready(G2)。不过，我们可以更聪明一些。

我们根据 hchan 结构的状态，已经知道 task 进入 buf 后，G2 恢复运行后，会读取其值，复制到 t 中。那么 G1 可以根本不走 buf，G1 可以直接把数据给 G2。

Goroutine 通常都有自己的栈，互相之间不会访问对方的栈内数据，除了 channel。这里，由于我们已经知道了 t 的地址（通过 elem指针），而且由于 G2 不在运行，所以我们可以很安全的直接赋值。当 G2 恢复运行的时候，既不需要再次获取锁，也不需要对 buf 进行操作。从而节约了内存复制、以及锁操作的开销。

总结 

• goroutine-safe

  • hchan 中的 lock mutex

• 存储、传递值，FIFO

  • 通过 hchan 中的环形缓冲区来实现

• 导致 goroutine 的阻塞和恢复

  • hchan 中的 sendq和recvq，也就是 sudog 结构的链表队列
  • 调用运行时调度器 (gopark(), goready())
  其它 channel 的操作 
  无缓冲 channel 

  无缓冲的 channel 行为就和前面说的直接发送的例子一样：

  • 接收方阻塞 → 发送方直接写入接收方的栈
  • 发送方阻塞 → 接受法直接从发送方的 sudog 中读取
  select 

  https://golang.org/src/runtime/select.go

  1. 先把所有需要操作的 channel 上锁
  2. 给自己创建一个 sudog，然后添加到所有 channel 的 sendq或recvq（取决于是发送还是接收）
  3. 把所有的 channel 解锁，然后 pause 当前调用 select 的 goroutine（gopark()）
  4. 然后当有任意一个 channel 可用时，select 的这个 goroutine 就会被调度执行。
  5. resuming mirrors the pause sequence
  为什么 Go 会这样设计？ 
  Simplicity 

  更倾向于带锁的队列，而不是无锁的实现。

  “性能提升不是凭空而来的，是随着复杂度增加而增加的。” - dvyokov

  后者虽然性能可能会更好，但是这个优势，并不一定能够战胜随之而来的实现代码的复杂度所带来的劣势。

  Performance 
  • 调用 Go 运行时调度器，这样可以保持 OS 线程不被阻塞

  跨 goroutine 的栈读、写。

  • 可以让 goroutine 醒来后不必获取锁
  • 可以避免一些内存复制

  当然，任何优势都会有其代价。这里的代价是实现的复杂度，所以这里有更复杂的内存管理机制、垃圾回收以及栈收缩机制。

  在这里性能的提高优势，要比复杂度的提高带来的劣势要大。

  所以在 channel 实现的各种代码中，我们都可以见到这种 simplicity vs performance 的权衡后的结果。

  来源： https://blog.lab99.org/post/golang-2017-10-04-video-understanding-channels.html