go语言风险分析算法 go语言数据分析

go算法用的是哪种统计学模型

GO富集分析。

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go算法用的是GO富集分析统计学模型，GO富集分析的统计学基础是超几何分布，简单而言就是根据Fisher精确检验对每个GOterm计算一个P值。

差异基因GO分析的关键是用统计学方法进行基因富集，分析这些基因参与了何种生物学功能、生物进程以及亚细胞定位，目前常用的基因富集分析法是基于超几何分布。

【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。

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 语言三色标记扫描对象是 DFS 还是 BFS?

最近在看左神新书《Go 语言设计与实现》的垃圾收集器时产生一个疑惑，花了点时间搞清楚了记录一下。

Go 语言垃圾回收的实现使用了标记清除算法，将对象的状态抽象成黑色（活跃对象）、灰色（活跃对象中间状态）、白色（潜在垃圾对象也是所有对象的默认状态）三种，注意没有具体的字段标记颜色。

整个标记过程就是把白色对象标黑的过程：

1.首先将 ROOT 根对象（包括全局变量、goroutine 栈上的对象等）放入到灰色集合

2.选一个灰色对象，标成黑色，将所有可达的子对象放入到灰色集合

3.重复2的步骤，直到灰色集合中为空

下图是书上的插图，看上去是一个典型的深度优先搜索的算法。

下图是刘丹冰写的《Golang 修养之路》的插图，看上去是一个典型的广度优先搜索的算法。

我疑惑的点在于这个标记过程是深度优先算法还是广度优先算法，因为很多文章博客对此都没有很清楚的说明，作为学习者这种细节其实也不影响对整个 GC 流程的理解，但是这种细节我非常喜欢扣：）

对着书和源码摸索着大致找到了一个结果是深度优先。下面看下大致的过程，源码基于1.15.2版本：

gcStart 是 Go 语言三种条件触发 GC 的共同入口

启动后台标记任务

为每个处理器创建用于执行后台标记任务的 Goroutine

上面休眠的 G 会在调度循环中检查并唤醒执行

执行标记

gcw 是每个 P 独有的所以不用担心并发的问题和 GMP、mcache 一样设计，减少锁竞争

尝试在全局列表中获取一个不为空的 buf

这是官方实现的无锁队列：）涨见识了，for 循环加原子操作实现栈的 pop

到这里从灰色集合中获取待扫描的对象逻辑说完了。找到对象了接着就是 scanobject(b, gcw) 了，里面有两段逻辑要注意

根据索引位置找到对象进行标色

尝试存入 gcwork 的缓存中，或全局队列中

无锁队列，for 循环加原子操作实现栈的 push

到这里把灰色对象标黑就完成了，又放回灰色集合接着扫下一个指针。

Go 语言设计与实现垃圾收集器

Golang三色标记+混合写屏障GC模式全分析

当前名称：go语言风险分析算法 go语言数据分析
转载来于：http://scyanting.com/article/dogjgod.html

go语言风险分析算法 go语言数据分析

go算法用的是哪种统计学模型

【golang详解】go语言GMP(GPM)原理和调度

Go 语言三色标记扫描对象是 DFS 还是 BFS?

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