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。
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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： ()
()
在开始之前，希望你计算一下 Part1 共占用的大小是多少呢？
输出结果：
这么一算， Part1 这一个结构体的占用内存大小为 1+4+1+8+1 = 15 个字节。相信有的小伙伴是这么算的，看上去也没什么毛病
真实情况是怎么样的呢？我们实际调用看看，如下：
输出结果：
最终输出为占用 32 个字节。这与前面所预期的结果完全不一样。这充分地说明了先前的计算方式是错误的。为什么呢？
在这里要提到 “内存对齐” 这一概念，才能够用正确的姿势去计算，接下来我们详细的讲讲它是什么
有的小伙伴可能会认为内存读取，就是一个简单的字节数组摆放
上图表示一个坑一个萝卜的内存读取方式。但实际上 CPU 并不会以一个一个字节去读取和写入内存。相反 CPU 读取内存是 一块一块读取 的，块的大小可以为 2、4、6、8、16 字节等大小。块大小我们称其为 内存访问粒度 。如下图：
在样例中，假设访问粒度为 4。 CPU 是以每 4 个字节大小的访问粒度去读取和写入内存的。这才是正确的姿势
另外作为一个工程师，你也很有必要学习这块知识点哦 :)
在上图中，假设从 Index 1 开始读取，将会出现很崩溃的问题。因为它的内存访问边界是不对齐的。因此 CPU 会做一些额外的处理工作。如下：
从上述流程可得出，不做 “内存对齐” 是一件有点 "麻烦" 的事。因为它会增加许多耗费时间的动作
而假设做了内存对齐，从 Index 0 开始读取 4 个字节，只需要读取一次，也不需要额外的运算。这显然高效很多，是标准的 空间换时间 做法
在不同平台上的编译器都有自己默认的 “对齐系数”，可通过预编译命令 #pragma pack(n) 进行变更，n 就是代指 “对齐系数”。一般来讲，我们常用的平台的系数如下：
另外要注意，不同硬件平台占用的大小和对齐值都可能是不一样的。因此本文的值不是唯一的，调试的时候需按本机的实际情况考虑
输出结果：
在 Go 中可以调用 unsafe.Alignof 来返回相应类型的对齐系数。通过观察输出结果，可得知基本都是 2^n ，最大也不会超过 8。这是因为我手提（64 位）编译器默认对齐系数是 8，因此最大值不会超过这个数
在上小节中，提到了结构体中的成员变量要做字节对齐。那么想当然身为最终结果的结构体，也是需要做字节对齐的
接下来我们一起分析一下，“它” 到底经历了些什么，影响了 “预期” 结果
在每个成员变量进行对齐后，根据规则 2，整个结构体本身也要进行字节对齐，因为可发现它可能并不是 2^n ，不是偶数倍。显然不符合对齐的规则
根据规则 2，可得出对齐值为 8。现在的偏移量为 25，不是 8 的整倍数。因此确定偏移量为 32。对结构体进行对齐
Part1 内存布局：axxx|bbbb|cxxx|xxxx|dddd|dddd|exxx|xxxx
通过本节的分析，可得知先前的 “推算” 为什么错误？
是因为实际内存管理并非 “一个萝卜一个坑” 的思想。而是一块一块。通过空间换时间（效率）的思想来完成这块读取、写入。另外也需要兼顾不同平台的内存操作情况
在上一小节，可得知根据成员变量的类型不同，其结构体的内存会产生对齐等动作。那假设字段顺序不同，会不会有什么变化呢？我们一起来试试吧 :-)
输出结果：
通过结果可以惊喜的发现，只是 “简单” 对成员变量的字段顺序进行改变，就改变了结构体占用大小
接下来我们一起剖析一下 Part2 ，看看它的内部到底和上一位之间有什么区别，才导致了这样的结果？
符合规则 2，不需要额外对齐
Part2 内存布局：ecax|bbbb|dddd|dddd
通过对比 Part1 和 Part2 的内存布局，你会发现两者有很大的不同。如下：
仔细一看， Part1 存在许多 Padding。显然它占据了不少空间，那么 Padding 是怎么出现的呢？
通过本文的介绍，可得知是由于不同类型导致需要进行字节对齐，以此保证内存的访问边界
那么也不难理解，为什么 调整结构体内成员变量的字段顺序 就能达到缩小结构体占用大小的疑问了，是因为巧妙地减少了 Padding 的存在。让它们更 “紧凑” 了。这一点对于加深 Go 的内存布局印象和大对象的优化非常有帮
具体步骤：
1、去官网下载go1.1.2的tarball,一般下载到tem目录
2、打开终端cd /usr/local, tar -zxvf go1.1.2.linux-386.tar.gz
将源码文件解压缩到/usr/local目录，如果解压到其他目录，需要自己设置GOROOT
3、安装gcc工具,因为golang有些功能是使用c写
sudo apt-get install bison gawk gcc libc6-dev make
4、$ cd go/src，$ ./all.bash
运行bash脚本，如果运行正常会获得你的操作系统和cpu信息，自动编译安装
5、将export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin 写入$HOME/.profile
最后进行测试输入go version 会显示go1.1.2 linux/386
英文原文链接【Go, the unwritten parts】 发表于2017/05/22 作者JBD是Go语言开发小组成员
检查程序的执行路径和当前状态是非常有用的调试手段。核心文件（core file）包含了一个运行进程的内存转储和状态。它主要是用来作为事后调试程序用的。它也可以被用来查看一个运行中的程序的状态。这两个使用场景使调试文件转储成为一个非常好的诊断手段。我们可以用这个方法来做事后诊断和分析线上的服务（production services）。
在这篇文章中，我们将用一个简单的hello world网站服务作为例子。在现实中，我们的程序很容易就会变得很复杂。分析核心转储给我们提供了一个机会去重构程序的状态并且查看只有在某些条件／环境下才能重现的案例。
作者注 : 这个调试流程只在Linux上可行。我不是很确定它是否在其它Unixs系统上工作。macOS对此还不支持。Windows现在也不支持。
在我们开始前，需要确保核心转储的ulimit设置在合适的范围。它的缺省值是0，意味着最大的核心文件大小是0。我通常在我的开发机器上将它设置成unlimited。使用以下命令：
接下来，你需要在你的机器上安装 delve 。
下面我们使用的 main.go 文件。它注册了一个简单的请求处理函数（handler）然后启动了HTTP服务。
让我们编译并生产二进制文件。
现在让我们假设，这个服务器出了些问题，但是我们并不是很确定问题的根源。你可能已经在程序里加了很多辅助信息，但还是无法从这些调试信息中找出线索。通常在这种情况下，当前进程的快照会非常有用。我们可以用这个快照深入查看程序的当前状态。
有几个方式来获取核心文件。你可能已经熟悉了奔溃转储（crash dumps）。它们是在一个程序奔溃的时候写入磁盘的核心转储。Go语言在缺省设置下不会生产奔溃转储。但是当你把 GOTRACEBACK 环境变量设置成“crash”，你就可以用 Ctrl+backslash 才触发奔溃转储。如下图所示：
上面的操作会使程序终止，将堆栈跟踪（stack trace）打印出来，并把核心转储文件写入磁盘。
另外个方法可以从一个运行的程序获得核心转储而不需要终止相应的进程。 gcore 可以生产核心文件而无需使运行中的程序退出。
根据上面的操作，我们获得了转储而没有终止对应的进程。下一步就是把核心文件加载进delve并开始分析。
差不多就这些。delve的常用操作都可以使用。你可以backtrace，list，查看变量等等。有些功能不可用因为我们使用的核心转储是一个快照而不是正在运行的进程。但是程序执行路径和状态全部可以访问。
本教程介绍了使用 Godatabase/sql及其标准库中的包访问关系数据库的基础知识。
您将使用的database/sql包包括用于连接数据库、执行事务、取消正在进行的操作等的类型和函数。
在本教程中，您将创建一个数据库，然后编写代码来访问该数据库。您的示例项目将是有关老式爵士乐唱片的数据存储库。
首先，为您要编写的代码创建一个文件夹。
1、打开命令提示符并切换到您的主目录。
在 Linux 或 Mac 上：
在 Windows 上：
2、在命令提示符下，为您的代码创建一个名为 data-access 的目录。
3、创建一个模块，您可以在其中管理将在本教程中添加的依赖项。
运行go mod init命令，为其提供新代码的模块路径。
此命令创建一个 go.mod 文件，您添加的依赖项将在其中列出以供跟踪。
注意： 在实际开发中，您会指定一个更符合您自己需求的模块路径。有关更多信息，请参阅一下文章。
GO语言（二十五）：管理依赖项（上）
GO语言（二十六）：管理依赖项（中）
GO语言（二十七）：管理依赖项（下）
接下来，您将创建一个数据库。
在此步骤中，您将创建要使用的数据库。您将使用 DBMS 本身的 CLI 创建数据库和表，以及添加数据。
您将创建一个数据库，其中包含有关黑胶唱片上的老式爵士乐录音的数据。
这里的代码使用MySQL CLI，但大多数 DBMS 都有自己的 CLI，具有类似的功能。
1、打开一个新的命令提示符。
在命令行，登录到您的 DBMS，如下面的 MySQL 示例所示。
2、在mysql命令提示符下，创建一个数据库。
3、切到您刚刚创建的数据库，以便您可以添加表。
4、在文本编辑器的 data-access 文件夹中，创建一个名为 create-tables.sql 的文件来保存用于添加表的 SQL 脚本。
将以下 SQL 代码粘贴到文件中，然后保存文件。
在此 SQL 代码中：
（1）删除名为album表。 首先执行此命令可以让您更轻松地稍后重新运行脚本。
（2）创建一个album包含四列的表：title、artist和price。每行的id值由 DBMS 自动创建。
（3）添加带有值的四行。
5、在mysql命令提示符下，运行您刚刚创建的脚本。
您将使用以下形式的source命令：
6、在 DBMS 命令提示符处，使用SELECT语句来验证您是否已成功创建包含数据的表。
接下来，您将编写一些 Go 代码进行连接，以便进行查询。
现在你已经有了一个包含一些数据的数据库，开始你的 Go 代码。
找到并导入一个数据库驱动程序，该驱动程序会将您通过database/sql包中的函数发出的请求转换为数据库可以理解的请求。
1、在您的浏览器中，访问SQLDrivers wiki 页面以识别您可以使用的驱动程序。
2、使用页面上的列表来识别您将使用的驱动程序。为了在本教程中访问 MySQL，您将使用 Go-MySQL-Driver。
3、请注意驱动程序的包名称 - 此处为github.com/go-sql-driver/mysql.
4、使用您的文本编辑器，创建一个用于编写 Go 代码的文件，并将该文件作为 main.go 保存在您之前创建的数据访问目录中。
5、进入main.go，粘贴以下代码导入驱动包。
在此代码中：
（1）将您的代码添加到main包中，以便您可以独立执行它。
（2）导入 MySQL 驱动程序github.com/go-sql-driver/mysql。
导入驱动程序后，您将开始编写代码以访问数据库。
现在编写一些 Go 代码，让您使用数据库句柄访问数据库。
您将使用指向结构的指针sql.DB，它表示对特定数据库的访问。
编写代码
1、进入 main.go，在import您刚刚添加的代码下方，粘贴以下 Go 代码以创建数据库句柄。
在此代码中：
（3）使用 MySQL 驱动程序Config和FormatDSN类型以收集连接属性并将它们格式化为连接字符串的 DSN。
该Config结构使代码比连接字符串更容易阅读。
（4）调用sql.Open 初始化db变量，传递 FormatDSN。
（5）检查来自 的错误sql.Open。例如，如果您的数据库连接细节格式不正确，它可能会失败。
为了简化代码，您调用log.Fatal结束执行并将错误打印到控制台。在生产代码中，您会希望以更优雅的方式处理错误。
（6）调用DB.Ping以确认连接到数据库有效。在运行时， sql.Open可能不会立即连接，具体取决于驱动程序。您在Ping此处使用以确认 database/sql包可以在需要时连接。
（7）检查来自Ping的错误，以防连接失败。
（8）Ping如果连接成功，则打印一条消息。
文件的顶部现在应该如下所示：
3、保存 main.go。
1、开始跟踪 MySQL 驱动程序模块作为依赖项。
使用go get 添加 github.com/go-sql-driver/mysql 模块作为您自己模块的依赖项。使用点参数表示“获取当前目录中代码的依赖项”。
2、在命令提示符下，设置Go 程序使用的DBUSER和DBPASS环境变量。
在 Linux 或 Mac 上：
在 Windows 上：
3、在包含 main.go 的目录中的命令行中，通过键入go run来运行代码。
连接成功了！
接下来，您将查询一些数据。
前段时间在golang-China读到这个贴：
个人觉得golang十分适合进行网游服务器端开发，写下这篇文章总结一下。
从网游的角度看：
要成功的运营一款网游，很大程度上依赖于玩家自发形成的社区。只有玩家自发形成一个稳定的生态系统，游戏才能持续下去，避免鬼城的出现。而这就需要多次大量导入用户，在同时在线用户量达到某个临界点的时候，才有可能完成。因此，多人同时在线十分有必要。
再来看网游的常见玩法，除了排行榜这类统计和数据汇总的功能外，基本没有需要大量CPU时间的应用。以前的项目里，即时战斗产生的各种伤害计算对CPU的消耗也不大。玩家要完成一次操作，需要通过客户端-服务器端-客户端这样一个来回，为了获得高响应速度，满足玩家体验，服务器端的处理也不能占用太多时间。所以，每次请求对应的CPU占用是比较小的。
网游的IO主要分两个方面，一个是网络IO，一个是磁盘IO。网络IO方面，可以分成美术资源的IO和游戏逻辑指令的IO，这里主要分析游戏逻辑的IO。游戏逻辑的IO跟CPU占用的情况相似，每次请求的字节数很小，但由于多人同时在线，因此并发数相当高。另外，地图信息的广播也会带来比较频繁的网络通信。磁盘IO方面，主要是游戏数据的保存。采用不同的数据库，会有比较大的区别。以前的项目里，就经历了从MySQL转向MongoDB这种内存数据库的过程，磁盘IO不再是瓶颈。总体来说，还是用内存做一级缓冲，避免大量小数据块读写的方案。
针对网游的这些特点，golang的语言特性十分适合开发游戏服务器端。
首先，go语言提供goroutine机制作为原生的并发机制。每个goroutine所需的内存很少，实际应用中可以启动大量的goroutine对并发连接进行响应。goroutine与gevent中的greenlet很相像，遇到IO阻塞的时候，调度器就会自动切换到另一个goroutine执行，保证CPU不会因为IO而发生等待。而goroutine与gevent相比，没有了python底层的GIL限制，就不需要利用多进程来榨取多核机器的性能了。通过设置最大线程数，可以控制go所启动的线程，每个线程执行一个goroutine，让CPU满负载运行。
同时，go语言为goroutine提供了独到的通信机制channel。channel发生读写的时候，也会挂起当前操作channel的goroutine，是一种同步阻塞通信。这样既达到了通信的目的，又实现同步，用CSP模型的观点看，并发模型就是通过一组进程和进程间的事件触发解决任务的。虽然说，主流的编程语言之间，只要是图灵完备的，他们就都能实现相同的功能。但go语言提供的这种协程间通信机制，十分优雅地揭示了协程通信的本质，避免了以往锁的显式使用带给程序员的心理负担，确是一大优势。进行网游开发的程序员，可以将游戏逻辑按照单线程阻塞式的写，不需要额外考虑线程调度的问题，以及线程间数据依赖的问题。因为，线程间的channel通信，已经表达了线程间的数据依赖关系了，而go的调度器会给予妥善的处理。
另外，go语言提供的gc机制，以及对指针的保护式使用，可以大大减轻程序员的开发压力，提高开发效率。
展望未来，我期待go语言社区能够提供更多的goroutine间的隔离机制。个人十分推崇erlang社区的脆崩哲学，推动应用发生预期外行为时，尽早崩溃，再fork出新进程处理新的请求。对于协程机制，需要由程序员保证执行的函数不会发生死循环，导致线程卡死。如果能够定制goroutine所执行函数的最大CPU执行时间，及所能使用的最大内存空间，对于提升系统的鲁棒性，大有裨益。