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TB一周萃选[第6期]

本文是首发于个人微信公众号的文章“TB一周萃选[第6期]”的归档。

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图:第6期封面

凡事欲其成功,必须付出代价——奋斗。
— 美国作家 爱默生

每期挑选“封面图”都是一件颇为“费工夫”的事情,本期的封面图来自于一个投资界大V发送的微博内容,因为当我第一眼看到这幅图片时,感觉它颇为契合我当时的心境

“未来的一年里,连睡觉都是浪费时间”这句话的最原始的出处在哪里我还没有查到,但最近与这句话“勾搭”上关系的是小米公司,因为坊间传闻小米公司要开启上市计划了。但小米公司绝对不是这句话的“始作俑者”,因为我查到著名的投资人孙正义先生在2017中旬举行的SoftBank World大会中的一次演讲中也提到过:”未来让我激动,感觉睡觉都是在浪费时间”这一同义的说法。

先不管人们对这句话是否感同身受,实际情况是当今人们用于睡觉的时间真的是越来越少了。已经成功的人为了追求更大的成功或让企业长期利于不败之地而殚精竭虑,他们不能睡;正走在通往成功道路上的奋斗者们,加班加点,兢兢业业,亲力亲为,他们不愿睡;大多安于现状、不愿折腾的打工族们则贪恋红尘,吃喝唱K、刷剧吃鸡、答题聊天的时间还不够呢,哪忍心放下手机或电脑去呼呼大睡呢,他们不舍得睡

由此看来,似乎这个“网红句子”在不同人内心中的含义是可以不同的。但无论怎样,我敢肯定的是这幅图会让那些新的一年中心中目标满满并欲为之奋斗的人振奋不已。大家都说刚刚新年伊始,其实已经过去了半个多月了,时间真的不等人:学习要速度,发展要速度,增长要速度,那么多工作和目标等待着你去完成,抓紧这本应该是睡眠的时间,努力奋斗吧。

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图:2018.1.18雾凇景观(沈阳)

一、一周文章精粹

1. AWS Lambda正式宣布对Go的支持

在2017年末举办的AWS re:Invent大会上,AWS的技术人员就剧透了Lambda将对Go提供正式支持。本月15号,AWS官方正式宣布了Lambda对Go的支持,并在github上发布了aws-lambda-go1.0.0版本。现在全世界的gopher们就可以使用自己心仪的语言来编写自己的第一个Function as a Service例子了。

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文章链接:“Announcing Go Support for AWS Lambda”

2. Cloudflare公司的TCP协议栈深入理解系列

Cloudflare是世界知名的CDN服务商,这些年Cloudflare公司的主要技术栈也转移到了Go语言,包括其DNS系统等。Cloudflare在TCP/IP网络方面有了较为深入的理解,其研发人员经常在其官方blog发表有关互联网协议方面的技术文章,这里将其中几篇抽取汇总出来,形成“TCP协议栈深入理解系列”,包括:

3. 高性能Go语言编程

印象中,高性能Go编程这个topic,大胡子Dave Cheney在几个技术大会上都讲过,Dave自己关于这方面的认知也在演化,这次在QCon大会上的演讲应该他对Go高性能编程的最新理解。

文章链接:“High performance Go by Dave Cheney”

4. 为什么Go中会有nil channel?

Francesc Campoy是Go core team前成员,他的“just for fun”系列播客在广大Gopher圈里十分受欢迎,其最新一期“为什么Go中会有nil channel?”讲解了nil channel在实际编码中的妙用。

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文章链接:为什么Go中会有nil channel?

5. 将Kubernetes集群扩展到2500个节点

容器与Kubernetes等容器管理基础设施的出现改变的不仅仅企业的业务应用架构和开发模式,对近两年火热的人工智能、机器学习也是一种赋能。当前Kubernetes支撑的人工智能/机器学习环境是目前一个流行的趋势,比如发布不久的Kubeflow。不过2015年末的成立的openai组织则早就将Kubernetes运用于人工智能领域的研究,截止目前该组织运行管理的Kubernetes集群已经达到2500个节点。本周openai发表文章讲述了他们是如何将Kubernetes集群管理的节点数量扩展到2500个的,他们的下一个目标是5000个节点。

文章链接:“Scaling Kubernetes to 2,500 Nodes”

6、Kubernetes的引力

2017年,Kubernetes战胜了swarm和mesos,成为容器管理和服务编排方面的事实标准。

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“Kubernetes引力”这篇文章从标准、容器管理编排、适配多云平台、适用于分布式系统部署等多方面论述Kubernetes对IT世界的改变。

文章链接:“The Gravity of Kubernetes”

二、一周资料分享

1. 人工智能标准化白皮书(2018版)

2018年1月18日,在国家人工智能标准化总体组、专家咨询组成立大会上,大会发布了“人工智能标准化白皮书2018版”,对人工智能技术的历史、发展现状及趋势、人工智能的标准体系以及国内外标准化的现状做了系统的阐述。

人工智能标准化白皮书2018: 链接: https://pan.baidu.com/s/1qZTPyCc 密码: x3qn

三、一周项目推荐

1. tview

tview是用纯Go语言编写的一款终端UI组件库,用于实现基于terminal的文本式交互界面。类似于传统的C语言ncurses库。tview提供了许多widget,并且有对应的demo代码对应,使用起来十分方便:

  • 输入框(包括密码字段输入、下拉选择、选择框、按钮)
  • 可导航的多色文字视图
  • 导航表视图
  • 可选列表
  • Flexbox和页面布局
  • 模态消息窗口

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项目地址:tview

2. colly

数据在移动互联网时代以及即将到来的AI时代都是具有核心价值的。数据的获取途径之一就是通过爬虫工具获取公共数据,并作为数据价值挖掘的输入。colly就是一款用于编写爬虫工具的框架,它使用Go语言实现,提供优雅、简洁的API接口、高效的性能、并发爬取管理、缓存、robots.txt支持等功能,同时colly还提供了详尽的使用文档以及丰富的examples

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项目地址:colly

四、一周图书推荐

1.《迁移到云原生应用架构》

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图:Migrating to Cloud-Native Application Architectures封面

就好比00后被称为是互联网时代“原住民”一样,近几年的一些应用架构演化模式被称为“云原生”应用(cloud-native application),换句好理解的话来说,就是这些应用天生就是应该跑在云上的,而且具有诸多契合云计算平台的特征,而不仅仅是简单地将传统单体应用从单机挪到虚拟机或容器中部署。

云原生(Cloud Native)这个概念最初是由Pivotal公司Matt Stine在 2013年提出的,是他对多年架构和咨询经验进行总结后的一个成果。2015年,他操刀编写了“Migrating to Cloud-Native Application Architectures”,也就是这里推荐的这本短小的开源书。

这本书的脉络十分清晰,首先Matt告诉我们什么是云原生架构以及为什么要用云原生架构。不过Matt并没有给出精确的云原生的定义,而是告诉我们云原生应用架构具有哪些特征,包括:”twelve factor app“、微服务、自服务敏捷架构、基于API写作等;接下来Matt告诉我们如果企业要接纳云原生架构,应该如何从文化、组织和技术等三个方面进行变革;最后的一个小章节则是迁移到云原生应用的实操mini手册。

随着kubernetes、容器进一步发展以及对应用的进一步赋能,人们对云原生应用的认识还在进一步深刻中,pivotal在官网上对cloud-native的概念做了进一步总结归纳,建议结合这本书一并学习一下。

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图:Pivotal对云原生概念进一步阐述

图书链接:
《迁移到云原生应用架构》中译版
《Migrating to Cloud-Native Application Architectures》


著名云主机服务厂商DigitalOcean于1月17日发布了其新的主机计划(New Droplet Plan),此次发布是对其原有主机计划的优化,其中入门级Droplet的内存容量从512M升级为1G,SSD磁盘空间从20G升级到25G,但价格不变,依旧是5$/月。如果你已经使用了DigitalOcean服务,可以到后台手动进行Resize以享受增容后的主机性能。如果您还没有使用DigitalOcean,可以去看看DO的vps plan是否满足你的需求。 链接地址:https://m.do.co/c/bff6eed92687

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图:New Plan的价格表


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Goroutine调度实例简要分析

前两天一位网友在微博私信我这样一个问题:

抱歉打扰您咨询您一个关于Go的问题:对于goroutine的概念我是明了的,但很疑惑goroutine的调度问题, 根据《Go语言编程》一书:“当一个任务正在执行时,外部没有办法终止它。要进行任务切换,只能通过由该任务自身调用yield()来主动出让CPU使用权。” 那么,假设我的goroutine是一个死循环的话,是否其它goroutine就没有执行的机会呢?我测试的结果是这些goroutine会轮流执行。那么除了syscall时会主动出让cpu时间外,我的死循环goroutine 之间是怎么做到切换的呢?

我在第一时间做了回复。不过由于并不了解具体的细节,我在答复中做了一个假定,即假定这位网友的死循环带中没有调用任何可以交出执行权的代码。事后,这位网友在他的回复后道出了死循环goroutine切换的真实原因:他在死循环中调用了fmt.Println

事后总觉得应该针对这个问题写点什么? 于是就构思了这样一篇文章,旨在循着这位网友的思路通过一些例子来step by step演示如何分析go schedule。如果您对Goroutine的调度完全不了解,那么请先读一读这篇前导文 《也谈goroutine调度器》

一、为何在deadloop的参与下,多个goroutine依旧会轮流执行

我们先来看case1,我们顺着那位网友的思路来构造第一个例子,并回答:“为何在deadloop的参与下,多个goroutine依旧会轮流执行?”这个问题。下面是case1的源码:

//github.com/bigwhite/experiments/go-sched-examples/case1.go
package main

import (
    "fmt"
    "time"
)

func deadloop() {
    for {
    }
}

func main() {
    go deadloop()
    for {
        time.Sleep(time.Second * 1)
        fmt.Println("I got scheduled!")
    }
}

在case1.go中,我们启动了两个goroutine,一个是main goroutine,一个是deadloop goroutine。deadloop goroutine顾名思义,其逻辑是一个死循环;而main goroutine为了展示方便,也用了一个“死循环”,并每隔一秒钟打印一条信息。在我的macbook air上运行这个例子(我的机器是两核四线程的,runtime的NumCPU函数返回4):

$go run case1.go
I got scheduled!
I got scheduled!
I got scheduled!
... ...

从运行结果输出的日志来看,尽管有deadloop goroutine的存在,main goroutine仍然得到了调度。其根本原因在于机器是多核多线程的(硬件线程哦,不是操作系统线程)。Go从1.5版本之后将默认的P的数量改为 = CPU core的数量(实际上还乘以了每个core上硬线程数量),这样case1在启动时创建了不止一个P,我们用一幅图来解释一下:

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我们假设deadloop Goroutine被调度与P1上,P1在M1(对应一个os kernel thread)上运行;而main goroutine被调度到P2上,P2在M2上运行,M2对应另外一个os kernel thread,而os kernel threads在操作系统调度层面被调度到物理的CPU core上运行,而我们有多个core,即便deadloop占满一个core,我们还可以在另外一个cpu core上运行P2上的main goroutine,这也是main goroutine得到调度的原因。

Tips: 在mac os上查看你的硬件cpu core数量和硬件线程总数量:

$sysctl -n machdep.cpu.core_count
2
$sysctl -n machdep.cpu.thread_count
4

二、如何让deadloop goroutine以外的goroutine无法得到调度?

如果我们非要deadloop goroutine以外的goroutine无法得到调度,我们该如何做呢?一种思路:让Go runtime不要启动那么多P,让所有用户级的goroutines在一个P上被调度。

三种办法:

  • 在main函数的最开头处调用runtime.GOMAXPROCS(1);
  • 设置环境变量export GOMAXPROCS=1后再运行程序
  • 找一个单核单线程的机器^0^(现在这样的机器太难找了,只能使用云服务器实现)

我们以第一种方法为例:

//github.com/bigwhite/experiments/go-sched-examples/case2.go
package main

import (
    "fmt"
    "runtime"
    "time"
)

func deadloop() {
    for {
    }
}

func main() {
    runtime.GOMAXPROCS(1)
    go deadloop()
    for {
        time.Sleep(time.Second * 1)
        fmt.Println("I got scheduled!")
    }
}

运行这个程序后,你会发现main goroutine的”I got scheduled”字样再也无法输出了。这里的调度原理可以用下面图示说明:

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deadloop goroutine在P1上被调度,由于deadloop内部逻辑没有给调度器任何抢占的机会,比如:进入runtime.morestack_noctxt。于是即便是sysmon这样的监控goroutine,也仅仅是能给deadloop goroutine的抢占标志位设为true而已。由于deadloop内部没有任何进入调度器代码的机会,Goroutine重新调度始终无法发生。main goroutine只能躺在P1的local queue中徘徊着。

三、反转:如何在GOMAXPROCS=1的情况下,让main goroutine得到调度呢?

我们做个反转:如何在GOMAXPROCS=1的情况下,让main goroutine得到调度呢?听说在Go中 “有函数调用,就有了进入调度器代码的机会”,我们来试验一下是否属实。我们在deadloop goroutine的for-loop逻辑中加上一个函数调用:

// github.com/bigwhite/experiments/go-sched-examples/case3.go
package main

import (
    "fmt"
    "runtime"
    "time"
)

func add(a, b int) int {
    return a + b
}

func deadloop() {
    for {
        add(3, 5)
    }
}

func main() {
    runtime.GOMAXPROCS(1)
    go deadloop()
    for {
        time.Sleep(time.Second * 1)
        fmt.Println("I got scheduled!")
    }
}

我们在deadloop goroutine的for loop中加入了一个add函数调用。我们来运行一下这个程序,看是否能达成我们的目的:

$ go run case3.go

“I got scheduled!”字样依旧没有出现在我们眼前!也就是说main goroutine没有得到调度!为什么呢?其实所谓的“有函数调用,就有了进入调度器代码的机会”,实际上是go compiler在函数的入口处插入了一个runtime的函数调用:runtime.morestack_noctxt。这个函数会检查是否扩容连续栈,并进入抢占调度的逻辑中。一旦所在goroutine被置为可被抢占的,那么抢占调度代码就会剥夺该Goroutine的执行权,将其让给其他goroutine。但是上面代码为什么没有实现这一点呢?我们需要在汇编层次看看go compiler生成的代码是什么样子的。

查看Go程序的汇编代码有许多种方法:

  • 使用objdump工具:objdump -S go-binary
  • 使用gdb disassemble
  • 构建go程序同时生成汇编代码文件:go build -gcflags ‘-S’ xx.go > xx.s 2>&1
  • 将Go代码编译成汇编代码:go tool compile -S xx.go > xx.s
  • 使用go tool工具反编译Go程序:go tool objdump -S go-binary > xx.s

我们这里使用最后一种方法:利用go tool objdump反编译(并结合其他输出的汇编形式):

$go build -o case3 case3.go
$go tool objdump -S case3 > case3.s

打开case3.s,搜索main.add,我们居然找不到这个函数的汇编代码,而main.deadloop的定义如下:

TEXT main.deadloop(SB) github.com/bigwhite/experiments/go-sched-examples/case3.go
        for {
  0x1093a10             ebfe                    JMP main.deadloop(SB)

  0x1093a12             cc                      INT $0x3
  0x1093a13             cc                      INT $0x3
  0x1093a14             cc                      INT $0x3
  0x1093a15             cc                      INT $0x3
   ... ...
  0x1093a1f             cc                      INT $0x3

我们看到deadloop中对add的调用也消失了。这显然是go compiler执行生成代码优化的结果,因为add的调用对deadloop的行为结果没有任何影响。我们关闭优化再来试试:

$go build -gcflags '-N -l' -o case3-unoptimized case3.go
$go tool objdump -S case3-unoptimized > case3-unoptimized.s

打开 case3-unoptimized.s查找main.add,这回我们找到了它:

TEXT main.add(SB) github.com/bigwhite/experiments/go-sched-examples/case3.go
func add(a, b int) int {
  0x1093a10             48c744241800000000      MOVQ $0x0, 0x18(SP)
        return a + b
  0x1093a19             488b442408              MOVQ 0x8(SP), AX
  0x1093a1e             4803442410              ADDQ 0x10(SP), AX
  0x1093a23             4889442418              MOVQ AX, 0x18(SP)
  0x1093a28             c3                      RET

  0x1093a29             cc                      INT $0x3
... ...
  0x1093a2f             cc                      INT $0x3

deadloop中也有了对add的显式调用:

TEXT main.deadloop(SB) github.com/bigwhite/experiments/go-sched-examples/case3.go
  ... ...
  0x1093a51             48c7042403000000        MOVQ $0x3, 0(SP)
  0x1093a59             48c744240805000000      MOVQ $0x5, 0x8(SP)
  0x1093a62             e8a9ffffff              CALL main.add(SB)
        for {
  0x1093a67             eb00                    JMP 0x1093a69
  0x1093a69             ebe4                    JMP 0x1093a4f
... ...

不过我们这个程序中的main goroutine依旧得不到调度,因为在main.add代码中,我们没有发现morestack函数的踪迹,也就是说即便调用了add函数,deadloop也没有机会进入到runtime的调度逻辑中去。

不过,为什么Go compiler没有在main.add函数中插入morestack的调用呢?那是因为add函数位于调用树的leaf(叶子)位置,compiler可以确保其不再有新栈帧生成,不会导致栈分裂或超出现有栈边界,于是就不再插入morestack。而位于morestack中的调度器的抢占式检查也就无法得以执行。下面是go build -gcflags ‘-S’方式输出的case3.go的汇编输出:

"".add STEXT nosplit size=19 args=0x18 locals=0x0
     TEXT    "".add(SB), NOSPLIT, $0-24
     FUNCDATA        $0, gclocals·54241e171da8af6ae173d69da0236748(SB)
     FUNCDATA        $1, gclocals·33cdeccccebe80329f1fdbee7f5874cb(SB)
     MOVQ    "".b+16(SP), AX
     MOVQ    "".a+8(SP), CX
     ADDQ    CX, AX
     MOVQ    AX, "".~r2+24(SP)
    RET

我们看到nosplit字样,这就说明add使用的栈是固定大小,不会再split,且size为24字节。

关于在for loop中的leaf function是否应该插入morestack目前还有一定争议,将来也许会对这样的情况做特殊处理。

既然明白了原理,我们就在deadloop和add之间加入一个dummy函数,见下面case4.go代码:

//github.com/bigwhite/experiments/go-sched-examples/case4.go
package main

import (
    "fmt"
    "runtime"
    "time"
)

//go:noinline
func add(a, b int) int {
    return a + b
}

func dummy() {
    add(3, 5)
}

func deadloop() {
    for {
        dummy()
    }
}

func main() {
    runtime.GOMAXPROCS(1)
    go deadloop()
    for {
        time.Sleep(time.Second * 1)
        fmt.Println("I got scheduled!")
    }
}

执行该代码:

$go run case4.go
I got scheduled!
I got scheduled!
I got scheduled!

Wow! main goroutine果然得到了调度。我们再来看看go compiler为程序生成的汇编代码:

$go build -gcflags '-N -l' -o case4 case4.go
$go tool objdump -S case4 > case4.s

TEXT main.add(SB) github.com/bigwhite/experiments/go-sched-examples/case4.go
func add(a, b int) int {
  0x1093a10             48c744241800000000      MOVQ $0x0, 0x18(SP)
        return a + b
  0x1093a19             488b442408              MOVQ 0x8(SP), AX
  0x1093a1e             4803442410              ADDQ 0x10(SP), AX
  0x1093a23             4889442418              MOVQ AX, 0x18(SP)
  0x1093a28             c3                      RET

  0x1093a29             cc                      INT $0x3
  0x1093a2a             cc                      INT $0x3
... ...

TEXT main.dummy(SB) github.com/bigwhite/experiments/go-sched-examples/case4.s
func dummy() {
  0x1093a30             65488b0c25a0080000      MOVQ GS:0x8a0, CX
  0x1093a39             483b6110                CMPQ 0x10(CX), SP
  0x1093a3d             762e                    JBE 0x1093a6d
  0x1093a3f             4883ec20                SUBQ $0x20, SP
  0x1093a43             48896c2418              MOVQ BP, 0x18(SP)
  0x1093a48             488d6c2418              LEAQ 0x18(SP), BP
        add(3, 5)
  0x1093a4d             48c7042403000000        MOVQ $0x3, 0(SP)
  0x1093a55             48c744240805000000      MOVQ $0x5, 0x8(SP)
  0x1093a5e             e8adffffff              CALL main.add(SB)
}
  0x1093a63             488b6c2418              MOVQ 0x18(SP), BP
  0x1093a68             4883c420                ADDQ $0x20, SP
  0x1093a6c             c3                      RET

  0x1093a6d             e86eacfbff              CALL runtime.morestack_noctxt(SB)
  0x1093a72             ebbc                    JMP main.dummy(SB)

  0x1093a74             cc                      INT $0x3
  0x1093a75             cc                      INT $0x3
  0x1093a76             cc                      INT $0x3
.... ....

我们看到main.add函数依旧是leaf,没有morestack插入;但在新增的dummy函数中我们看到了CALL runtime.morestack_noctxt(SB)的身影。

四、为何runtime.morestack_noctxt(SB)放到了RET后面?

在传统印象中,morestack是放在函数入口处的。但实际编译出来的汇编代码中(见上面函数dummy的汇编),runtime.morestack_noctxt(SB)却放在了RET的后面。解释这个问题,我们最好来看一下另外一种形式的汇编输出(go build -gcflags ‘-S’方式输出的格式):

"".dummy STEXT size=68 args=0x0 locals=0x20
        0x0000 00000 TEXT    "".dummy(SB), $32-0
        0x0000 00000 MOVQ    (TLS), CX
        0x0009 00009 CMPQ    SP, 16(CX)
        0x000d 00013 JLS     61
        0x000f 00015 SUBQ    $32, SP
        0x0013 00019 MOVQ    BP, 24(SP)
        0x0018 00024 LEAQ    24(SP), BP
        ... ...
        0x001d 00029 MOVQ    $3, (SP)
        0x0025 00037 MOVQ    $5, 8(SP)
        0x002e 00046 PCDATA  $0, $0
        0x002e 00046 CALL    "".add(SB)
        0x0033 00051 MOVQ    24(SP), BP
        0x0038 00056 ADDQ    $32, SP
        0x003c 00060 RET
        0x003d 00061 NOP
        0x003d 00061 PCDATA  $0, $-1
        0x003d 00061 CALL    runtime.morestack_noctxt(SB)
        0x0042 00066 JMP     0

我们看到在函数入口处,compiler插入三行汇编:

        0x0000 00000 MOVQ    (TLS), CX  // 将TLS的值(GS:0x8a0)放入CX寄存器
        0x0009 00009 CMPQ    SP, 16(CX)  //比较SP与CX+16的值
        0x000d 00013 JLS     61 // 如果SP > CX + 16,则jump到61这个位置

这种形式输出的是标准Plan9的汇编语法,资料很少(比如JLS跳转指令的含义),注释也是大致猜测的。如果跳转,则进入到 runtime.morestack_noctxt,从 runtime.morestack_noctxt返回后,再次jmp到开头执行。

为什么要这么做呢?按照go team的说法,是为了更好的利用现代CPU的“static branch prediction”,提升执行性能。

五、参考资料

文中的代码可以点击这里下载。


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