进程和线程

A. 进程是程序在操作系统中的一次执行过程，系统进行资源分配和调度的一个独立单位。
B. 线程是进程的一个执行实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位。
C.一个进程可以创建和撤销多个线程;同一个进程中的多个线程之间可以并发执行。

进程与线程的区别：
（1）调度：线程作为调度和分配的基本单位，进程作为拥有资源的基本单位

（2）并发性：不仅进程之间可以并发执行，同一个进程的多个线程之间也可并发执行

（3）拥有资源：进程是拥有资源的一个独立单位，线程不拥有系统资源，但可以访问隶属于进程的资源.

（4）系统开销：在创建或撤消进程时，由于系统都要为之分配和回收资源，导致系统的开销明显大于创建或撤消线程时的开销。

并发和并行

A. 多线程程序在一个核的cpu上运行，就是并发。
B. 多线程程序在多个核的cpu上运行，就是并行。

并发是指一个处理器同时处理多个任务。
并行是指多个处理器或者是多核的处理器同时处理多个不同的任务。
并发是逻辑上的同时发生（simultaneous），而并行是物理上的同时发生。

并发：

并行：

并发其实所指的是我们的程序执行逻辑，传统单线程应用的程序逻辑是顺序执行的，在任何时刻，程序只能处理同一个逻辑，而并发指的是，我们同时执行多个独立的程序逻辑，若干个程序逻辑在执行时可以是同时进行的（但并不代表同时进行处理）。实际上，不论我们并发多少个程序逻辑，若我们仅仅将其运行在一个单核单线程的CPU上，都不能让你的程序在性能上有所提升，因为最终所有任务都排队等待CPU资源（时间片）。

而并行才能让我们的程序真正的同时处理多个任务，但并行并不是编程语言能够带我们的特性，他需要硬件支持。上面说到单核CPU所有资源都要等待同一个CPU的资源，那么其实我们只要将CPU增多就能真正的让我们实现并行。我们可以使用多核CPU或用多台服务器组成服务集群，均可实现真正的并行，能够并行处理的任务数量也就是我们的CPU数量。

那么是不是说我们在单核CPU的机器上使用编程语言所提供的多线程就没有意义了呢？
如果说我们的程序属于CPU密集型，使用并发编程，可能确实无法提升我们的程序性能，甚至可能因为大量计算资源花在了创建线程本身，导致程序性能进一步下降。
但不同的是，如果说我们的程序属于IO密集型，当你在进行程序压测的过程中可能发现CPU占用率很低，但性能却到了瓶颈，原因是程序将大量的时间花在了等待IO的过程中，如果我们可以在等待IO的时候继续执行其他的程序逻辑即可提高CPU利用率，从而提高我们的程序性能，这时并发编程的好处就出来了，例如Python因为GIL的存在实际上并不能实现真正的并行，但他的多线程依旧在IO密集型的程序中依旧有种很重要的意义。

协程和线程

协程：独立的栈空间，共享堆空间，调度由用户自己控制，本质上有点类似于用户级线程，这些用户级线程的调度也是自己实现的。
线程：一个线程上可以跑多个协程，协程是轻量级的线程。

线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体。线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位。线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈)，但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。线程间通信主要通过共享内存，上下文切换很快，资源开销较少，但相比进程不够稳定容易丢失数据。

协程是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。从技术的角度来说，“协程就是你可以暂停执行的函数”。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，直接操作栈则基本没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局变量，所以上下文的切换非常快。

协程与线程的区别:

1. 一个线程可以多个协程，一个进程也可以单独拥有多个协程。

2. 线程进程都是同步机制，而协程则是异步。

3. 协程能保留上一次调用时的状态，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态。

4. 线程是抢占式，而协程是非抢占式的，所以需要用户自己释放使用权来切换到其他协程，因此同一时间其实只有一个协程拥有运行权，相当于单线程的能力。

5. 协程并不是取代线程, 而且抽象于线程之上, 线程是被分割的CPU资源, 协程是组织好的代码流程, 协程需要线程来承载运行, 线程是协程的资源, 但协程不会直接使用线程, 协程直接利用的是执行器(Interceptor), 执行器可以关联任意线程或线程池, 可以使当前线程, UI线程, 或新建新程.。

6. 线程是协程的资源。协程通过Interceptor来间接使用线程这个资源。

goroutine 只是由官方实现的超级"线程池"。

go在内核级线程的基础上做了一层逻辑上的虚拟线程（用户级线程）+ 线程调度系统
每个实例4~5KB的栈内存占用和由于实现机制而大幅减少的创建和销毁开销是go高并发的根本原因。

goroutine 奉行通过通信来共享内存，而不是共享内存来通信。

goroutine

Goroutine（Golang Coroutine）
多核CPU实现并行处理，使应用在多核cpu实现并行处理的方案主要是多进程与多线程两种方式，多进程模型相对简单，但是有着资源开销大及进程间通信成本高的问题。多线程模型相对复杂，会有死锁，线程安全，模型复杂等问题，但却因为资源开销及易于管理等优点适用于对于性能要求较高的应用。

Golang采用的是多线程模型，更详细的说他是一个两级线程模型，但它对系统线程（内核级线程）进行了封装，暴露了一个轻量级的协程goroutine（用户级线程）供用户使用，而用户级线程到内核级线程的调度由golang的runtime负责，调度逻辑对外不透明。

goroutine的优势在于上下文切换在完全用户态进行，无需像线程一样频繁在用户态与内核态之间切换，节约了资源消耗。

G·P·M

G（Goroutine） ：

我们所说的协程，为用户级的轻量级线程，每个Goroutine对象中的sched保存着其上下文信息
每个 Goroutine 对应一个 G 结构体，G 存储 Goroutine 的运行堆栈、状态以及任务函数，可重用。G 并非执行体，每个 G 需要绑定到 P 才能被调度执行。

P（Processor） ：

即为G和M的调度对象，用来调度G和M之间的关联关系，其数量可通过GOMAXPROCS()来设置，默认为核心数
P管理着一组goroutine队列，P里面会存储当前goroutine运行的上下文环境（函数指针，堆栈地址及地址边界），P会对自己管理的goroutine队列做一些调度（比如把占用CPU时间较长的goroutine暂停、运行后续的goroutine等等）当自己的队列消费完了就去全局队列里取，如果全局队列里也消费完了会去其他P的队列里抢任务。
表示逻辑处理器，对 G 来说，P 相当于 CPU 核，G 只有绑定到 P 才能被调度。对 M 来说，P 提供了相关的执行环境(Context)，如内存分配状态(mcache)，任务队列(G)等。P 的数量决定了系统内最大可并行的 G 的数量（前提：物理 CPU 核数 >= P 的数量）。P 的数量由用户设置的 GoMAXPROCS 决定，但是不论 GoMAXPROCS 设置为多大，P 的数量最大为 256。

M（Machine） ：

对内核级线程的封装，数量对应真实的CPU数（真正干活的对象）
M（machine）是Go运行时（runtime）对操作系统内核线程的虚拟， M与内核线程一般是一一映射的关系， 一个groutine最终是要放到M上执行的；
OS 内核线程抽象，代表着真正执行计算的资源，在绑定有效的 P 后，进入 schedule 循环；而 schedule 循环的机制大致是从 Global 队列、P 的 Local 队列以及 wait 队列中获取。M 的数量是不定的，由 Go Runtime 调整，为了防止创建过多 OS 线程导致系统调度不过来，目前默认最大限制为 10000 个。M 并不保留 G 状态，这是 G 可以跨 M 调度的基础。

Sched：

Go 调度器，它维护有存储 M 和 G 的队列以及调度器的一些状态信息等。

调度器循环的机制大致是从各种队列、P 的本地队列中获取 G，切换到 G 的执行栈上并执行 G 的函数，调用 Goexit 做清理工作并回到 M，如此反复。

GPM调度原理

每个Processor对象都拥有一个LRQ（Local Run Queue），未分配的Goroutine对象保存在GRQ（Global Run Queue ）中，等待分配给某一个P的LRQ中，每个LRQ里面包含若干个用户创建的Goroutine对象，同时Processor作为桥梁对Machine和Goroutine进行了解耦，也就是说Goroutine如果想要使用Machine需要绑定一个Processor才行，上图中共有两个M和两个P也就是说我们可以同时并行处理两个goroutine。

P与M一般也是一一对应的。他们关系是： P管理着一组G挂载在M上运行。当一个G长久阻塞在一个M上时，runtime会新建一个M，阻塞G所在的P会把其他的G 挂载在新建的M上。当旧的G阻塞完成或者认为其已经死掉时 回收旧的M。

P的个数是通过runtime.GOMAXPROCS设定（最大256），Go1.5版本之后默认为物理线程数。 在并发量大的时候会增加一些P和M，但不会太多，切换太频繁的话得不偿失。

单从线程调度讲，Go语言相比起其他语言的优势在于OS线程是由OS内核来调度的，goroutine则是由Go运行时（runtime）自己的调度器调度的，这个调度器使用一个称为m:n调度的技术（复用/调度m个goroutine到n个OS线程）。 其一大特点是goroutine的调度是在用户态下完成的， 不涉及内核态与用户态之间的频繁切换，包括内存的分配与释放，都是在用户态维护着一块大的内存池， 不直接调用系统的malloc函数（除非内存池需要改变），成本比调度OS线程低很多。 另一方面充分利用了多核的硬件资源，近似的把若干goroutine均分在物理线程上， 再加上本身goroutine的超轻量，以上种种保证了go调度方面的性能。

任务窃取（work-stealing）

我们知道，现实情况有的 Goroutine 运行的快，有的慢，那么势必肯定会带来的问题就是，忙的忙死，闲的闲死，Go 肯定不允许摸鱼的 P 存在，势必要充分利用好计算资源。

为了提高 Go 并行处理能力，调高整体处理效率，当每个 P 之间的 G 任务不均衡时，调度器允许从 GRQ，或者其他 P 的 LRQ 中获取 G 执行。

创建协程的过程

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