Wie interagieren Goroutinen, Benutzer-Threads und Kernel-Threads im Parallelitätsmodell von Go?

Goroutine- und Thread-Beziehungen im Betriebssystem und im Benutzerbereich

Goroutine, Benutzer-Thread und Kernel-Thread verstehen

Bei der Arbeit mit Parallelität in Go ist es wichtig, die Unterschiede zwischen Goroutinen zu verstehen, Benutzer-Threads und Kernel-Threads. Goroutinen sind leichtgewichtige Benutzer-Threads, die von der Laufzeitumgebung von Go verwaltet werden. Benutzer-Threads hingegen werden vom Betriebssystem implementiert und können direkt mit dem Kernel interagieren. Kernel-Threads hingegen werden vollständig vom Kernel verwaltet und bieten das niedrigste Maß an Parallelität.

Goroutinen, die Betriebssystem-Threads zugeordnet sind

Gos Scheduler verwendet ein Konzept bekannt als Prozessor- oder Planungskontext (P), um mehrere Goroutinen mehreren Betriebssystem-Threads (M) zuzuordnen. Die Anzahl der Ps entspricht standardmäßig der Anzahl der von Go erkannten CPUs, kann jedoch mithilfe der Umgebungsvariablen GOMAXPROCS angepasst werden. Diese Zuordnung stellt sicher, dass Goroutinen die verfügbaren CPU-Ressourcen effizient nutzen können, ohne eine übermäßige Anzahl von Kernel-Threads zu erstellen.

Anzahl der Kernel-Threads

Die Anzahl der von der generierten Kernel-Threads Das Betriebssystem hängt von den Anforderungen der laufenden Programme ab. Kernel-Threads werden nach Bedarf erstellt, um Systemaufgaben zu erledigen und vom Benutzer initiierte Prozesse auszuführen. Daher kann die Anzahl der Kernel-Threads je nach Systemlast und Anzahl gleichzeitiger Prozesse dynamisch variieren.

Auswirkungen auf die Parallelität

Während Goroutinen eine benutzerfreundliche Abstraktion bieten Was die Parallelität angeht, ist es wichtig zu bedenken, dass sie immer noch durch die zugrunde liegenden Betriebssystemressourcen eingeschränkt werden. Auch wenn Go-Programme möglicherweise alle verfügbaren CPUs nutzen, haben andere Systemprozesse aufgrund des Planungsalgorithmus des Kernels weiterhin Zugriff auf CPU-Zeit. Dies ist besonders wichtig, wenn Sie hochgradig gleichzeitige Anwendungen entwickeln, die ein konsistentes Leistungsniveau erfordern.

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