Goroutinen vs. Threads: Wie werden die Goroutinen von Go Kernel-Threads zugeordnet und wirken sich auf die CPU-Auslastung aus?

Goroutinen vs. Threads: Klärung der Beziehung zwischen Kernel und Benutzerstatus

Im Bereich der Programmierung das Verständnis der Konzepte von Goroutinen und Benutzer-Threads , und Kernel-Threads sind von entscheidender Bedeutung. Um diese Konzepte zu beleuchten, untersuchen wir die folgenden Fragen:

1. Welche Beziehung besteht zwischen Betriebssystem-Threads und Goroutinen?

Das „effektive“ Go“-Dokument führt Goroutinen ein, was zu Verwirrung über die Bedeutung von Betriebssystem-Threads führt. Im Kontext des Dokuments beziehen sich Betriebssystem-Threads auf Kernel-Threads.

2. Warum entspricht die Anzahl der Prozessoren (P) der Anzahl der CPUs?

Laut dem „go-scheduler“-Papier spiegelt die Anzahl der Prozessoren (P) die Planungskontexte wider, die dem Betriebssystem zur Verfügung stehen. Diese Kontexte sind an CPU-Kerne gebunden, um eine effiziente Ressourcennutzung sicherzustellen. Andere Programme im System können jedoch weiterhin auf CPU-Zeit zugreifen, da der Kernel-Scheduler die Verteilung der Ressourcen verwaltet.

3. Wie viele Kernel-Threads werden vom Betriebssystem generiert?

Die Anzahl der vom Betriebssystem generierten Kernel-Threads variiert je nach Bedarf. Mit dem Befehl „ps -eL“ kann die tatsächliche Anzahl der Kernel-Threads überprüft werden, die auf einem bestimmten System ausgeführt werden.

Weitere Erläuterung

Goroutinen oder Benutzer-Threads, sind leichte, gleichzeitige Entitäten, die sich innerhalb eines Go-Programms befinden. Sie werden über einen als „P“ bekannten Mechanismus Betriebssystem-Threads (Kernel-Threads) zugeordnet, wodurch sichergestellt wird, dass sie auf mehreren Prozessoren gleichzeitig ausgeführt werden können. Die Anzahl „P“ wird normalerweise auf die Anzahl der verfügbaren CPUs festgelegt.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Anzahl der verfügbaren CPUs nicht die Anzahl der Aufgaben einschränkt, die gleichzeitig ausgeführt werden können. Parallelität erfordert häufig erhebliche Wartezeiten auf Eingabe-/Ausgabeoperationen (IO). Selbst sehr rechenintensive Aufgaben werden vom Kernel-Scheduler unterbrochen, um die Ausführung anderer Prozesse zu ermöglichen.

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