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 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。
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： ()
()
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。