go语言定义链表 go语言基础语法
Go语言list(列表)
2021-11-10
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列表是一种非连续的存储容器,有多个节点组成,节点通过一些变量记录彼此之间的关系
单链表和双链表就是列表的两种方法。
原理:A、B、C三个人,B懂A的电话,C懂B的电话只是单方知道号码,这样就形成了一个单链表结构。
如果C把自己的号码给B,B把自己的号码给A,因为是双方都知道对方的号码,这样就形成了一个双链表结构
如果B换号码了,他需要通知AC,把自己的号码删了,这个过程就是列表的删除操作。
在Go语言中,列表使用 container/list 包来实现,内部的实现原理是双链表,列表能够高效地进行任意位置的元素插入和删除操作。
列表初始化的两种办法
列表没有给出具体的元素类型的限制,所以列表的元素可以是任意类型的,
例如给列表中放入了一个 interface{} 类型的值,取出值后,如果要将 interface{} 转换为其他类型将会发生宕机。
双链表支持从队列前方或后方插入元素,分别对应的方法是 PushFront 和 PushBack。
列表插入函数的返回值会提供一个 *list.Element 结构,这个结构记录着列表元素的值以及与其他节点之间的关系等信息,从列表中删除元素时,需要用到这个结构进行快速删除。
遍历完也能看到最后的结果
学习地址:
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: ()
()
Go语言设计与实现(上)
基本设计思路:
类型转换、类型断言、动态派发。iface,eface。
反射对象具有的方法:
编译优化:
内部实现:
实现 Context 接口有以下几个类型(空实现就忽略了):
互斥锁的控制逻辑:
设计思路:
(以上为写被读阻塞,下面是读被写阻塞)
总结,读写锁的设计还是非常巧妙的:
设计思路:
WaitGroup 有三个暴露的函数:
部件:
设计思路:
结构:
Once 只暴露了一个方法:
实现:
三个关键点:
细节:
让多协程任务的开始执行时间可控(按顺序或归一)。(Context 是控制结束时间)
设计思路: 通过一个锁和内置的 notifyList 队列实现,Wait() 会生成票据,并将等待协程信息加入链表中,等待控制协程中发送信号通知一个(Signal())或所有(Boardcast())等待者(内部实现是通过票据通知的)来控制协程解除阻塞。
暴露四个函数:
实现细节:
部件:
包: golang.org/x/sync/errgroup
作用:开启 func() error 函数签名的协程,在同 Group 下协程并发执行过程并收集首次 err 错误。通过 Context 的传入,还可以控制在首次 err 出现时就终止组内各协程。
设计思路:
结构:
暴露的方法:
实现细节:
注意问题:
包: "golang.org/x/sync/semaphore"
作用:排队借资源(如钱,有借有还)的一种场景。此包相当于对底层信号量的一种暴露。
设计思路:有一定数量的资源 Weight,每一个 waiter 携带一个 channel 和要借的数量 n。通过队列排队执行借贷。
结构:
暴露方法:
细节:
部件:
细节:
包: "golang.org/x/sync/singleflight"
作用:防击穿。瞬时的相同请求只调用一次,response 被所有相同请求共享。
设计思路:按请求的 key 分组(一个 *call 是一个组,用 map 映射存储组),每个组只进行一次访问,组内每个协程会获得对应结果的一个拷贝。
结构:
逻辑:
细节:
部件:
如有错误,请批评指正。
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