go语言源码解读 go源码编译

Golang database/sql源码分析

Gorm是Go语言开发用的比较多的一个ORM。它的功能比较全:

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但是这篇文章中并不会直接看Gorm的源码,我们会先从database/sql分析。原因是Gorm也是基于这个包来封装的一些功能。所以只有先了解了database/sql包才能更加好的理解Gorm源码。

database/sql 其实也是一个对于mysql驱动的上层封装。”github.com/go-sql-driver/mysql”就是一个对于mysql的驱动,database/sql 就是在这个基础上做的基本封装包含连接池的使用

下面这个是最基本的增删改查操作

操作分下面几个步骤:

因为Gorm的连接池就是使用database/sql包中的连接池,所以这里我们需要学习一下包里的连接池的源码实现。其实所有连接池最重要的就是连接池对象、获取函数、释放函数下面来看一下database/sql中的连接池。

DB对象

获取方法

释放连接方法

连接池的实现有很多方法,在database/sql包中使用的是chan阻塞 使用map记录等待列表,等到有连接释放的时候再把连接传入等待列表中的chan 不在阻塞返回连接。

之前我们看到的Redigo是使用一个chan 来阻塞,然后释放的时候放入空闲列表,在往这一个chan中传入struct{}{},让程序继续 获取的时候再从空闲列表中获取。并且使用的是链表的结构来存储空闲列表。

database/sql 是对于mysql驱动的封装,然而Gorm则是对于database/sql的再次封装。让我们可以更加简单的实现对于mysql数据库的操作。

golang map源码浅析

golang 中 map的实现结构为: 哈希表 + 链表。 其中链表,作用是当发生hash冲突时,拉链法生成的结点。

可以看到, []bmap 是一个hash table, 每一个 bmap是我们常说的“桶”。 经过hash 函数计算出来相同的hash值, 放到相同的桶中。 一个 bmap中可以存放 8个 元素, 如果多出8个,则生成新的结点,尾接到队尾。

以上是只是静态文件 src/runtime/map.go 中的定义。 实际上编译期间会给它加料 ,动态地创建一个新的结构:

上图就是 bmap的内存模型, HOB Hash 指的就是 top hash。 注意到 key 和 value 是各自放在一起的,并不是 key/value/key/value/... 这样的形式。源码里说明这样的好处是在某些情况下可以省略掉 padding 字段,节省内存空间。

每个 bmap设计成 最多只能放 8 个 key-value 对 ,如果有第 9 个 key-value 落入当前的 bmap,那就需要再构建一个 bmap,通过 overflow 指针连接起来。

map创建方法:

我们实际上是通过调用的 makemap ,来创建map的。实际工作只是初始化了hmap中的各种字段,如:设置B的大小, 设置hash 种子 hash 0.

注意 :

makemap 返回是*hmap 指针, 即 map 是引用对象, 对map的操作会影响到结构体内部 。

使用方式

对应的是下面两种方法

map的key的类型,实现了自己的hash 方式。每种类型实现hash函数方式不一样。

key 经过哈希计算后得到hash值,共 64 个 bit 位。 其中后B 个bit位置, 用来定位当前元素落在哪一个桶里, 高8个bit 为当前 hash 值的top hash。 实际上定位key的过程是一个双重循环的过程, 外层循环遍历 所有的overflow, 内层循环遍历 当前bmap 中的 8个元素 。

举例说明: 如果当前 B 的值为 5, 那么buckets 的长度 为 2^5 = 32。假设有个key 经过hash函数计算后,得到的hash结果为:

外层遍历bucket 中的链表

内层循环遍历 bmap中的8个 cell

建议先不看此部分内容,看完后续 修改 map中元素 - 扩容 操作后 再回头看此部分内容。

扩容前的数据:

等量扩容后的数据:

等量扩容后,查找方式和原本相同, 不多做赘述。

两倍扩容后的数据

两倍扩容后,oldbuckets 的元素,可能被分配成了两部分。查找顺序如下:

此处只分析 mapaccess1 ,。 mapaccess2 相比 mapaccess1 多添加了是否找到的bool值, 有兴趣可自行看一下。

使用方式:

步骤如下:

扩容条件 :

扩容的标识 : h.oldbuckets != nil

假设当前定位到了新的buckets的3号桶中,首先会判断oldbuckets中的对应的桶有没有被搬迁过。 如果搬迁过了,不需要看原来的桶了,直接遍历新的buckets的3号桶。

扩容前:

等量扩容结果

双倍扩容会将old buckets上的元素分配到x, y两个部key 1 B == 0 分配到x部分,key 1 B == 1 分配到y部分

注意: 当前只对双倍扩容描述, 等量扩容只是重新填充了一下元素, 相对位置没有改变。

假设当前map 的B == 5,原本元素经过hash函数计算的 hash 值为:

因为双倍扩容之后 B = B + 1,此时B == 6。key 1 B == 1, 即 当前元素rehash到高位,新buckets中 y 部分. 否则 key 1 B == 0 则rehash到低位,即x 部分。

使用方式:

可以看到,每一遍历生成迭代器的时候,会随机选取一个bucket 以及 一个cell开始。 从前往后遍历,再次遍历到起始位置时,遍历完成。

golang性能测试框架k6源码分析

k6是新兴的性能测试框架,比肩jmeter,另外测试脚本使用js,更加适合自动化的架构。

k6启动的框架是使用golang的cli标准框架cobra,入口函数

进入cobra框架后,我们直接查看getRunCmd,这个是命令run的入口,主要工作都是从这里开始。

重点关注初始化Runner,这个是通过js脚本,使用goja库解析后,生成的实际执行单元。

进入js目录,查看Runner的结构,runner.go

Runner有一些配置属性,另外还有方法,方法用lib.Runner的接口进行规范。

Runner有一个NewVU方法,里面定义了连接参数,实现api测试

返回主函数,在初始化完成Runner后,启动调度器,以及做结果收集

最终封装成一个engine

启动测试

【golang详解】go语言GMP(GPM)原理和调度

Goroutine调度是一个很复杂的机制,下面尝试用简单的语言描述一下Goroutine调度机制,想要对其有更深入的了解可以去研读一下源码。

首先介绍一下GMP什么意思:

G ----------- goroutine: 即Go协程,每个go关键字都会创建一个协程。

M ---------- thread内核级线程,所有的G都要放在M上才能运行。

P ----------- processor处理器,调度G到M上,其维护了一个队列,存储了所有需要它来调度的G。

Goroutine 调度器P和 OS 调度器是通过 M 结合起来的,每个 M 都代表了 1 个内核线程,OS 调度器负责把内核线程分配到 CPU 的核上执行

模型图:

避免频繁的创建、销毁线程,而是对线程的复用。

1)work stealing机制

当本线程无可运行的G时,尝试从其他线程绑定的P偷取G,而不是销毁线程。

2)hand off机制

当本线程M0因为G0进行系统调用阻塞时,线程释放绑定的P,把P转移给其他空闲的线程执行。进而某个空闲的M1获取P,继续执行P队列中剩下的G。而M0由于陷入系统调用而进被阻塞,M1接替M0的工作,只要P不空闲,就可以保证充分利用CPU。M1的来源有可能是M的缓存池,也可能是新建的。当G0系统调用结束后,根据M0是否能获取到P,将会将G0做不同的处理:

如果有空闲的P,则获取一个P,继续执行G0。

如果没有空闲的P,则将G0放入全局队列,等待被其他的P调度。然后M0将进入缓存池睡眠。

如下图

GOMAXPROCS设置P的数量,最多有GOMAXPROCS个线程分布在多个CPU上同时运行

在Go中一个goroutine最多占用CPU 10ms,防止其他goroutine被饿死。

具体可以去看另一篇文章

【Golang详解】go语言调度机制 抢占式调度

当创建一个新的G之后优先加入本地队列,如果本地队列满了,会将本地队列的G移动到全局队列里面,当M执行work stealing从其他P偷不到G时,它可以从全局G队列获取G。

协程经历过程

我们创建一个协程 go func()经历过程如下图:

说明:

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

上面说到P的个数默认等于CPU核数,每个M必须持有一个P才可以执行G,一般情况下M的个数会略大于P的个数,这多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。类似线程池,Go也提供一个M的池子,需要时从池子中获取,用完放回池子,不够用时就再创建一个。

work-stealing调度算法:当M执行完了当前P的本地队列队列里的所有G后,P也不会就这么在那躺尸啥都不干,它会先尝试从全局队列队列寻找G来执行,如果全局队列为空,它会随机挑选另外一个P,从它的队列里中拿走一半的G到自己的队列中执行。

如果一切正常,调度器会以上述的那种方式顺畅地运行,但这个世界没这么美好,总有意外发生,以下分析goroutine在两种例外情况下的行为。

Go runtime会在下面的goroutine被阻塞的情况下运行另外一个goroutine:

用户态阻塞/唤醒

当goroutine因为channel操作或者network I/O而阻塞时(实际上golang已经用netpoller实现了goroutine网络I/O阻塞不会导致M被阻塞,仅阻塞G,这里仅仅是举个栗子),对应的G会被放置到某个wait队列(如channel的waitq),该G的状态由_Gruning变为_Gwaitting,而M会跳过该G尝试获取并执行下一个G,如果此时没有可运行的G供M运行,那么M将解绑P,并进入sleep状态;当阻塞的G被另一端的G2唤醒时(比如channel的可读/写通知),G被标记为,尝试加入G2所在P的runnext(runnext是线程下一个需要执行的 Goroutine。), 然后再是P的本地队列和全局队列。

系统调用阻塞

当M执行某一个G时候如果发生了阻塞操作,M会阻塞,如果当前有一些G在执行,调度器会把这个线程M从P中摘除,然后再创建一个新的操作系统的线程(如果有空闲的线程可用就复用空闲线程)来服务于这个P。当M系统调用结束时候,这个G会尝试获取一个空闲的P执行,并放入到这个P的本地队列。如果获取不到P,那么这个线程M变成休眠状态, 加入到空闲线程中,然后这个G会被放入全局队列中。

队列轮转

可见每个P维护着一个包含G的队列,不考虑G进入系统调用或IO操作的情况下,P周期性的将G调度到M中执行,执行一小段时间,将上下文保存下来,然后将G放到队列尾部,然后从队列中重新取出一个G进行调度。

除了每个P维护的G队列以外,还有一个全局的队列,每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行,全局队列中G的来源,主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列,也是为了防止全局队列中的G被饿死。

除了每个P维护的G队列以外,还有一个全局的队列,每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行,全局队列中G的来源,主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列,也是为了防止全局队列中的G被饿死。

M0

M0是启动程序后的编号为0的主线程,这个M对应的实例会在全局变量rutime.m0中,不需要在heap上分配,M0负责执行初始化操作和启动第一个G,在之后M0就和其他的M一样了

G0

G0是每次启动一个M都会第一个创建的goroutine,G0仅用于负责调度G,G0不指向任何可执行的函数,每个M都会有一个自己的G0,在调度或系统调用时会使用G0的栈空间,全局变量的G0是M0的G0

一个G由于调度被中断,此后如何恢复?

中断的时候将寄存器里的栈信息,保存到自己的G对象里面。当再次轮到自己执行时,将自己保存的栈信息复制到寄存器里面,这样就接着上次之后运行了。

我这里只是根据自己的理解进行了简单的介绍,想要详细了解有关GMP的底层原理可以去看Go调度器 G-P-M 模型的设计者的文档或直接看源码

参考: ()

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Go语言的开源项目

1.Docker项目

网址为 。

介绍:Docker是一种操作系统层面的虚拟化技术,可以在操作系统和应用程序之间进行隔离,也可以称之为容器。Docker可以在一台物理服务器上快速运行一个或多个实例。例如,启动一个Cent OS操作系统,并在其内部命令行执行指令后结束,整个过程就像自己在操作系统一样高效。

2.golang项目

网址为 。

介绍:Go语言的早期源码使用C语言和汇编语言写成。从Go 1.5版本自举后,完全使用Go语言自身进行编写。Go语言的源码对了解Go语言的底层调度有极大的参考意义,建议希望对Go语言有深入了解的读者读一读。

3.Kubernetes项目

网址为 。

介绍:Google公司开发的构建于Docker之上的容器调度服务,用户可以通过Kubernetes集群进行云端容器集群管理。

4.etcd项目

网址为 。

介绍:一款分布式、可靠的KV存储系统,可以快速进行云配置。

5.beego项目

网址为 。

介绍:beego是一个类似Python的Tornado框架,采用了RESTFul的设计思路,使用Go语言编写的一个极轻量级、高可伸缩性和高性能的Web应用框架。

6.martini项目

网址为 。

介绍:一款快速构建模块化的Web应用的Web框架。

7.codis项目

网址为 Labs/codis。

介绍:国产的优秀分布式Redis解决方案。

8.delve项目

网址为 。

介绍:Go语言强大的调试器,被很多集成环境和编辑器整合。

golang unicode/utf8源码分析

包 utf-8 实现的功能和常量用于文章utf8编码,包含runes和utf8字节序列的转换功能.在unicode中,一个中文占两个字节,utf-8中一个中文占三个字节,golang默认的编码是utf-8编码,因此默认一个中文占三个字节,但是golang中的字符串底层实际上是一个byte数组.

Output:

RuneSelf该值的字节码值为128,在判断是否是常规的ascii码是使用。hicb字节码值为191. FF 的对应的字节码为255。

计算字符串中的rune数量,原理:首先取出字符串的码值,然后判断是不是个小于128的,如果是小于则直接continue.rune个数++.

如果是个十六进制f1.的则是无效字符,直接continue.rune个数++,也就是说一个无效的字符也当成一个字长为1的rune.如果字符的码值在first列表中的值和7按位的结果为其字长,比如上面示例中的 钢 。其字长为三位,第一位的值为 233 .二进制形式为 11101001 ;与7按位与后的值为0.从acceptRanges中取出的结果为{locb, hicb}。也就是标识 ox80 到 0xbf 之间的值。而结果n也就是直接size+3跳过3个字节后,rune个数++。其他函数的处理流程差不多,不再过多叙述。

示例:

ValidString返回值表明参数字符串是否是一个合法的可utf8编码的字符串。

RuneCount返回参数中包含的rune数量,第一个例子中将 utf8.RuneCountInString ,改成该方法调用,返回的结果相同。错误的和短的被当成一个长一字节的rune.单个字符 H 就表示一个长度为1字节的rune.

该函数标识参数是否以一个可编码的rune开头,上面的例子中,因为字符串是以一个ascii码值在0-127内的字符开头,所以在执行

first[p[0]] 时,取到的是 p[0] 是72,在first列表中,127之前的值都相同都为 0xF0 ,十进制标识为240,与7按位与后值为0,所以,直接返回 true .

和FullRune类似,只是参数为字符串形式


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