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1.go的actor框架protoactor的底层是怎么实现actor的?
2.Golang微服务框架Kratos实现分布式计划任务队列Asynq
3.Golang 里一个有趣的小细节
4.GOMAXPROCS 与容器的相处之道
5.说说Golang的runtime
go的actor框架protoactor的底层是怎么实现actor的?
探讨Go的actor框架Protoactor底层实现细节，核心在于利用类型为interface的channel进行switch case数据转换，进而调用相应方法。此过程中，依旧依托Go的scheduler来驱动任务执行。Actor模型本质上是iptv软件后台源码CSP的变体，通过这种方式，Protoactor实现高效灵活的并发处理。通过interface的channel，系统能够实现多线程间的无缝数据交互，确保在复杂并发场景下，任务执行的高效与协调。Go的scheduler在此背景下，起到了关键作用，它负责调度任务，确保每一个actor能够有序、高效地执行其负责的任务。通过这种设计，Protoactor能够提供强大而简洁的并发编程模型，适用于多种场景下的并行计算需求。
Golang微服务框架Kratos实现分布式计划任务队列Asynq
任务队列（Task Queue）是一种在跨线程或跨计算机环境中分配任务的机制，其核心是生产者-消费者模型，其中生产者将任务发送至队列，yymodel 源码解析而消费者负责处理这些任务。任务队列的输入是任务（Task），即工作单元，由专门的工作进程持续监视队列以查找新任务。 在Golang语言中，有如Asynq和Machinery等类似于Celery的分布式任务队列。然而，尽管Celery是一个知名的Python分布式任务队列，其他语言环境中的任务队列，如Asynq，也遵循类似的原理和架构。 Asynq是一个使用Go语言实现的分布式任务队列和异步处理库，其设计用于与Redis集成，提供轻量级、易于使用的API，并支持高扩展性和自定义性。此库由Ken Hibino开发，目前在Google工作。 Asynq由几个关键组件构成，通过使用Asynq，开发人员可以轻松实现异步任务处理，并获得高效率、战神加速源码高可扩展性和高自定义性的解决方案。此库提供命令行工具（CLI）和基于Web的界面（Web UI）以进行监控和管理。 Asynq的核心特点包括： 可视化监控：通过CLI和Web UI进行任务和队列的实时监控。 Web UI：可使用Docker轻松部署。 在微服务框架Kratos中，分布式任务队列可以通过transport.Server的形式集成。目前，Go语言中有两个分布式任务队列可用，且它们已被支持。为了在Kratos中实现此功能，需要安装Redis服务器并通过Docker方式部署。接下来，需要在项目中添加Asynq的依赖库，并创建Server实例。注册任务回调以订阅特定任务类型，最后通过NewTask或NewPeriodicTask创建新任务。 创建任务时，可以使用NewTask或NewPeriodicTask方法，分别对应Asynq.Client和Asynq.Scheduler。普通任务和延迟任务（Delay Task）各有其特点，普通任务可能立即执行（无需排队），而延迟任务则允许在特定时间执行。swf 获取源码周期性任务（Periodic Task）通过Crontab实现定时执行，但调度器必须持续运行以确保任务调度。 示例代码可在单元测试文件中找到，以帮助理解和实现Asynq在Kratos框架中的集成。Golang 里一个有趣的小细节
本文尝试解释在Golang中一个引起卡死的问题。
首先，Golang的byte被alias到uint8上，所以循环条件总是成立，i++导致i溢出，使得循环无法退出。
其次，Goroutine调度是复杂的，基于GPM模型，一个P上挂多个G。当一个G执行结束，P选择下一个G执行。如果一个G执行太久，scheduler会调度后面的G执行。但循环G无法主动让出执行权，即使执行时间长，scheduler已经打上preempt标记。
回到问题，aosp 源码大小main函数中启动的Goroutine是一个死循环，没有阻塞条件，无法主动让出执行权，即使scheduler已标记。一旦G拿到执行权，其后的G无法再获得P的执行权。为了让G获取执行权，main函数主动执行runtime.Gosched()让出执行权。
P的数量由GOMAXPROCS设置，通常为CPU数量。
问题出现在GC阶段。Golang的GC基于标记-清除，标记阶段需要STW，停止所有正在运行的Goroutine。死循环Goroutine无法停止，main Goroutine阻塞在GC STW这里，等待所有Goroutine停止执行。main Goroutine等待永远不会停止的G，程序因此卡死。
同样，设置GOMAXPROCS时也需STW，使得代码卡死。
这几行代码隐藏着复杂逻辑，揭示了Golang中Goroutine、调度和GC的巧妙之处。
GOMAXPROCS 与容器的相处之道
了解Golang中的GOMAXPROCS环境变量及其与容器虚拟化技术如Docker和Kubernetes的相互作用，是深入探讨并发处理和资源管理的关键。GOMAXPROCS用于调整Runtime Scheduler中处理器（P）的数量，直接影响Golang Runtime的并发性能。默认值为CPU核心数，而容器技术通过cgroup等隔离资源，限制CPU使用。本文通过实验探索容器技术对GOMAXPROCS的影响及其对并发表现的可能影响。
在并发处理中，Goroutines是Golang的基石，go-scheduler通过处理器（P）、机器（M）和goroutine（G）三个抽象来实现并发。P类似于CPU核心，控制并发M的数量，M与P绑定执行。M数量动态增长，P数量保持默认CPU核心数，由用户通过GOMAXPROCS调整。
本文采用实验方法，针对Docker和Kubernetes进行验证，探索它们对CPU资源的隔离限制是否影响GOMAXPROCS设定，进而影响并发表现。实验环境包括XPS-笔记本的四核CPU，使用自定义Docker镜像进行测试。
在Kubernetes和Docker环境中，我们观察到，尽管对CPU资源进行了限制，GOMAXPROCS设定仍不受影响。实验结果表明，Kubernetes和Docker的CPU限制策略并不改变Runtime对CPU数量的判定。
性能测试使用上游社区提供的CPU密集型Benchmark concprime，对不同限制手段和GOMAXPROCS取值进行性能分析。结果揭示，尽管限制手段影响了CPU使用，但GOMAXPROCS设定对性能的直接影响不大。
分析指出，Kubernetes和Docker的CFS Bandwidth Control策略限制了CPU使用，但并未影响Runtime对CPU数量的判定。Go程序在Kubernetes中始终认为可以使用所有CPU资源，导致P数量与CPU核心数相同。手动设置GOMAXPROCS后，性能显著提升。
目前，Golang官方尚无有效解决方案避免这一问题，而Uber提出的Workaround（uber-go/automaxprocs）提供了一种修改GOMAXPROCS的实现，根据cgroup或runtime选择合适的取值。这一方法值得尝试。
综上所述，容器技术如Docker和Kubernetes对CPU资源的限制对GOMAXPROCS设定影响不大，但手动调整GOMAXPROCS可以优化并发性能。了解这些相互作用有助于更高效地利用资源和提升并发处理能力。
说说Golang的runtime
Go语言的runtime模块是核心组件，负责与操作系统进行交互，以及对goroutine（轻量级线程）的调度和垃圾回收管理。它包括了debugging工具如pprof和tracer，用于问题排查和性能分析，以及处理异常事件，如goroutine的创建和销毁、系统调用等。此外，runtime还特别设计了一个独立的调度器，以解决与操作系统内核调度器的差异，如避免过多的上下文切换和GC时的“stop-the-world”问题。
调度器是运行时的关键，尽管操作系统内核已经负责线程调度，Go语言却有自己的scheduler。这源于Go语言的并发特性，它直接实现了语言级别上的并发，而非依赖于操作系统。Go的scheduler负责管理goroutine的执行，确保在垃圾回收期间，只暂停当前在CPU上执行的goroutine，而不是整个程序，从而提供更高的效率和控制。
调度器的实现涉及到P、M和G的概念。P代表一个进程，M代表一个工作线程，而G则是goroutine的实例。程序启动时，runtime会创建一个系统线程执行sysmon，监控goroutine状态并进行垃圾回收。当一个P连续执行时间过长时，会通过preemptive调度策略，将控制权从这个G转移到其他等待的G，确保资源的有效利用。
关于垃圾回收，Go的优化历程显著，从早期的毫秒到现在的微秒级，特别是1.8版本引入了goroutine级别的GC，进一步提升了性能和效率。未来，Go将继续在吞吐量和低延迟之间寻求平衡，为开发者提供更强大的并发支持。
详细了解Go运行时的内部工作，可以参考相关博客和文档，如CSDN和知乎上的资源。