go的netpoll学习

go的运行时调度框架简介

Go的运行时（runtime）中，由调度器管理：goroutine（G）、操作系统线程（M）和逻辑处理器（P）之间的关系
以实现高效的并发执行
当一个goroutine（G）发起一个系统调用（system call）并且需要等待其完成时，会导致该goroutine暂停执行

G的阻塞：
当一个goroutine执行系统调用并因此阻塞时（例如文件I/O、网络请求等），这个goroutine会进入阻塞状态
此时，它不会占用CPU资源，也不会继续执行

M与P的关系调整：
关键在于执行该goroutine的用户级线程（M）的行为
实际上，并不是M会被解绑P并一起进入sleep状态 。根据Go的调度策略，当M上的goroutine因为系统调用而阻塞时，调度器可能会采取以下行动之一：
(1) 如果可能，调度器会尝试将其他可运行的goroutine（即处于就绪状态的G）分配给这个M来执行，这样M不会空闲，继续利用CPU资源。这种情况下，M保持与P的绑定，只是切换了执行的goroutine。
(2) 如果没有其他goroutine可以调度（或者出于效率考虑，比如系统调用预计很快返回），M可能会选择进入休眠状态（但不直接与G一起sleep），这时它会释放对P的绑定，让P可以被其他M使用，以避免P资源闲置。M此时会进入一个等待状态，直到被唤醒（可能是由于系统调用完成/有新的任务需要处理）。

sysmon（监控线程）的作用：
sysmon是Go运行时中的一个特殊后台线程，负责监控和维护整个运行时的状态
包括发现并解决某些阻塞情况、管理空闲的M和P等
如果一个M因为等待系统调用长时间未被唤醒，sysmon可能会介入检查并采取措施
比如创建新的M来保证CPU的充分利用，但这并不意味着sysmon直接抢走P

当一个goroutine因系统调用而阻塞时，主要影响是该goroutine本身暂停执行
而执行它的M和关联的P则根据Go运行时的具体策略灵活调整，以优化整体的执行效率和资源利用率，而不是一起进入sleep状态

Go netpoll 核心

package main
import (
	"fmt"
	"net"
)

func main() {
	listen, err := net.Listen("tcp", ":8888")
	if err != nil {
		fmt.Println("listen error: ", err)
		return
	}

	for {
		conn, err := listen.Accept()
		if err != nil {
			fmt.Println("accept error: ", err)
			break
		}

		// start a new goroutine to handle the new connection
		go HandleConn(conn)
	}
}
func HandleConn(conn net.Conn) {
	defer conn.Close()
	packet := make([]byte, 1024)
	for {
		// 如果没有可读数据，也就是读 buffer 为空，则阻塞
		_, _ = conn.Read(packet)
		// 同理，不可写则阻塞
		_, _ = conn.Write(packet)
	}
}

Go netpoll 通过在底层对 epoll/kqueue/iocp 的封装（利用runtime 的 Go scheduler，让它来负责调度 goroutines）
从而实现了使用同步编程模式达到异步执行的效果，对于开发者来说 I/O 是否阻塞是无感知的。

所有的网络操作都以网络描述符 netFD 为中心实现。
netFD 与底层 PollDesc 结构绑定，当在一个 netFD 上读写遇到 EAGAIN 错误时，就将当前 goroutine 存储到这个 netFD 对应的 PollDesc 中，同时调用 gopark 把当前 goroutine 给 park 住，直到这个 netFD 上再次发生读写事件，才将此 goroutine 给 ready 激活重新运行。
显然，在底层通知 goroutine 再次发生读写等事件的方式就是 epoll/kqueue/iocp 等事件驱动机制。

Go netpoll 问题

没有任何一种设计和架构是完美的，goroutine-per-connection这种模式虽然简单高效，但是在某些极端的场景下也会暴露出问题：
goroutine 虽然非常轻量，它的自定义栈内存初始值仅为 2KB，后面按需扩容
海量连接的业务场景下，goroutine-per-connection，此时 goroutine 数量以及消耗的资源就会呈线性趋势暴涨
首先给 Go runtime scheduler 造成极大的压力和侵占系统资源，然后资源被侵占又反过来影响 runtime 的调度，导致性能大幅下降

Reactor 模式

在 Linux 平台下构建的高性能网络程序中，大都使用 Reactor 模式，比如 netty、libevent、libev、ACE，POE(Perl)、Twisted(Python)等
Reactor 模式本质上指的是使用I/O 多路复用(I/O multiplexing) + 非阻塞 I/O(non-blocking I/O)的模式

通常设置一个主线程负责做 event-loop 事件循环和 I/O 读写，通过 select/poll/epoll_wait 等系统调用监听 I/O 事件
业务逻辑提交给其他工作线程去做

『非阻塞 I/O』的核心思想是指避免阻塞在 read() 或者 write() 或者其他的 I/O 系统调用上
这样可以最大限度的复用 event-loop 线程，让一个线程能服务于多个 sockets
在 Reactor 模式中，I/O 线程只能阻塞在 I/O multiplexing 函数上（select/poll/epoll_wait）

Reactor 模式通常的工作流程如下：
(1) Server 端完成在bind&listen之后，将 listenfd 注册到 epollfd 中，最后进入 event-loop 事件循环。循环过程中会调用select/poll/epoll_wait阻塞等待，若有在 listenfd 上的新连接事件则解除阻塞返回，并调用socket.accept接收新连接 connfd，并将 connfd 加入到 epollfd 的 I/O 复用（监听）队列。
(2) 当 connfd 上发生可读/可写事件也会解除select/poll/epoll_wait的阻塞等待，然后进行 I/O 读写操作，这里读写 I/O 都是非阻塞 I/O，这样才不会阻塞 event-loop 的下一个循环。然而，这样容易割裂业务逻辑，不易理解和维护。
(3) 调用read读取数据之后进行解码并放入队列中，等待工作线程处理。
(4) 工作线程处理完数据之后，返回到 event-loop 线程，由这个线程负责调用write把数据写回 client。
(5) accept 连接以及 conn 上的读写操作若是在主线程完成，则要求是非阻塞 I/O

Reactor 模式一条最重要的原则就是：
I/O 操作不能阻塞 event-loop 事件循环。
实际上 event loop 可能也可以是多线程的，只是一个线程里只有一个 select/poll/epoll_wait

参考文档

https://cloud.tencent.com/developer/article/2064645