摘要：golang的一大特色就是goroutine，它是支持高并发程序的重要保障；通过 go 关键字我们就能轻易创建大量的轻量级协程，但它和我们认知中的线程有什么区别呢，轻量在哪里，具体是如何进行调度的..... 本文将从涉及到的一些基础知识开始，逐步介绍到go协程
golang的一大特色就是goroutine，它是支持高并发程序的重要保障；通过 go 关键字我们就能轻易创建大量的轻量级协程，但它和我们认知中的线程有什么区别呢，轻量在哪里，具体是如何进行调度的..... 本文将从涉及到的一些基础知识开始，逐步介绍到go协程调度的核心原理，希望你能有所收获~
首先回顾下进程的内存布局~ 操作系统把磁盘上的可执行文件加载到内存运行之前，会做很多工作，其中很重要的一件事情就是把可执行文件中的代码，数据放在内存中合适的位置，并分配和初始化程序运行过程中所必须的堆栈，所有准备工作完成后操作系统才会调度程序起来运行。
用户程序所使用的内存空间在低地址，内核空间所使用的内存在高地址，需要特别注意的是栈是从高地址往低地址生长。
代码区，也被称为代码段，这部分内存存放了程序的机器代码。这部分内存通常是只读的，以防止程序意外地修改其自身的指令。数据区，包括程序的全局变量和静态变量，程序加载完毕后数据区的大小也不会发生改变。堆，堆是用于动态内存分配的区域，例如c语言的malloc函数和go语言的new函数就是在堆上分配内存。堆从低地址向高地址增长。栈，栈内存是一个连续的内存区域，通常从高地址向低地址增长。每次函数调用都会在栈上分配一个新的栈帧，函数返回时栈帧会被释放。栈帧包含了函数调用的上下文信息，包括函数的参数、局部变量和返回地址。保存函数的局部变量；返回函数的返回值；向被调用函数传递参数；保存函数的返回地址，返回地址是指从被调用函数返回后调用者应该继续执行的指令地址;每个函数在执行过程中都需要使用一块栈内存用来保存上述这些值，我们称这块栈内存为某函数的栈帧(stack frame)。
AMD64 CPU中有3个与栈密切相关的寄存器：
rsp寄存器 ，始终指向当前函数调用栈栈顶。rbp寄存器 ，一般用来指向当前函数栈帧的起始位置，即栈底。ip寄存器，保存着下一条将要执行的指令的内存地址。CPU在执行指令时，会根据IP寄存器的值从内存中获取指令从而执行，在大多数情况下，IP寄存器的值会按顺序递增，以指向下一条指令，这使得程序能够顺序执行。假设现在有如下的一段go函数调用链且**当前正在执行函数C**：
main { A}func A { ... 声明了一些局部变量... B(1, 2) test := 123}func B (a int , b int) { ... 声明了一些局部变量... C}func C (a int, b int , c int) { test := 123 }则函数ABC的栈帧以及rsp/rbp/ip寄存器的状态大致如下图所示（注意，栈从高地址向低地址方向生长）：
对于上图，有几点需要说明一下：
go语言中调用函数时，参数和返回值都是存放在调用者的栈帧之中，而不是在被调函数之中；目前正在执行C函数，且函数调用链为A->B->C，所以以栈帧为单位来看的话，C函数的栈帧目前位于栈顶；cpu硬件寄存器rsp指向整个栈的栈顶，当然它也指向C函数的栈帧的栈顶，而rbp寄存器指向的是C函数栈帧的起始位置；虽然图中ABC三个函数的栈帧看起来都差不多大，但事实上在真实的程序中，每个函数的栈帧大小可能都不同，因为不同的函数局部变量的个数以及所占内存的大小都不尽相同；有些编译器比如gcc会把参数和返回值放在寄存器中而不是栈中，go语言中函数的参数和返回值都是放在栈上的；随着程序的运行，如果C、B两个函数都执行完成并返回到了A函数继续执行，则栈状态如下图：
因为C、B两个函数都已经执行完成并返回到了A函数之中，所以C、B两个函数的栈帧就已经被POP出栈了，也就是说它们所消耗的栈内存被自动回收了。因为现在正在执行A函数，所以寄存器rbp和rsp指向的是A函数的栈中的相应位置。可以看到cpu 的rbp, rsp分别指向了a函数的栈底和栈顶，同时ip寄存器指向了A函数调用完B后的下一行代码 test:= 123的地址，接下来CPU会根据IP寄存器，从代码区的内存中获取下一行代码所对应的汇编指令去执行。
即使是同一个函数，每次调用都会产生一个不同的栈帧，因此对于递归函数，每递归一次都会消耗一定的栈内存，如果递归层数太多就有导致栈溢出的风险，这也是为什么我们在实际的开发过程中应该尽量避免使用递归函数的原因之一，另外一个原因是递归函数执行效率比较低，因为它要反复调用函数，而调用函数有较大的性能开销。
要深入理解go的协程调度逻辑，就需要对操作系统线程有个大致的了解，因为go的调度系统是建立在操作系统线程之上的，所以我们先来通过linux下的C语言demo入手，我们把这个程序跑在一台单核CPU的机器上。
C语言中我们一般使用pthread线程库，而使用该线程库创建的用户态线程其实就是Linux操作系统内核所支持的线程，它与go语言中的工作线程是一样的，这些线程都由Linux内核负责管理和调度，然后go语言在操作系统线程之上又做了goroutine，实现了一个二级线程模型。
#include #include #include#define N (1000 * 1000 * 1000)volatile int g = 0;void *start(void *arg){ int i; for (i = 0; i
该程序运行起来之后将会有2个线程，一个是操作系统把程序加载起来运行时创建的主线程，另一个是主线程调用pthread_create创建的start子线程，主线程在创建完子线程之后每隔500毫秒打印一下全局变量 g 的值直到 g 等于10亿，而start线程启动后就开始执行一个10亿次的对 g 自增加 1 的循环，这两个线程同时并发运行在系统中，操作系统负责对它们进行调度，我们无法精确预知某个线程在什么时候会运行。
操作系统对线程的调度可以简单的理解为内核调度器对不同线程所使用的寄存器和栈的切换。
上面讲到了线程是操作系统级别的调度单位，通常由操作系统内核管理。切上下文切换的开销通常在微秒级别，且频繁的上下文切换会显著影响性能。
资源消耗每个线程都有自己的堆栈和线程局部存储（Thread Local Storage），这会消耗更多的内存资源。创建和销毁线程的开销也相对较大。在 Linux 中，默认的线程栈大小通常为 8 MB。
调度策略线程调度通常由操作系统内核使用复杂的调度算法（如轮转调度、优先级调度等）来管理。调度器需要考虑多个线程的优先级、状态、资源占用等因素，调度过程相对复杂。
而相对的，用户态的goroutine则轻量得多：
goroutine是用户态线程，其创建和切换都在用户代码中完成而无需进入操作系统内核，所以其开销要远远小于系统线程的创建和切换；goroutine启动时默认栈大小只有2k，这在多数情况下已经够用了，即使不够用，goroutine的栈也会自动扩大，同时，如果栈太大了过于浪费它还能自动收缩，这样既没有栈溢出的风险，也不会造成栈内存空间的大量浪费。正是因为go语言中实现了如此轻量级的线程，才使得我们在Go程序中，可以轻易的创建成千上万甚至上百万的goroutine出来并发的执行任务而不用太担心性能和内存等问题。
goroutine建立在操作系统线程基础之上，它与操作系统线程之间实现了一个多对多(M:N)的两级线程模型 这里的 M:N 是指M个goroutine运行在N个操作系统线程之上，内核负责对这N个操作系统线程进行调度，而这N个系统线程又负责对这M个goroutine进行调度和运行。
所谓的对goroutine的调度，是指程序代码按照一定的算法在适当的时候挑选出合适的goroutine并放到CPU上去运行的过程，这些负责对goroutine进行调度的程序代码我们称之为goroutine调度器。用极度简化了的伪代码来描述goroutine调度器的工作流程大概是下面这个样子：
// 程序启动时的初始化代码......for i := 0; i这段伪代码表达的意思是，程序运行起来之后创建了N个由内核调度的操作系统线程（为了方便描述，我们称这些系统线程为工作线程）去执行shedule函数，而schedule函数在一个调度循环中反复从M个goroutine中挑选出一个需要运行的goroutine并跳转到该goroutine去运行，直到需要调度其它goroutine时才返回到schedule函数中通过save_status_of_g保存刚刚正在运行的goroutine的状态然后再次去寻找下一个goroutine。
GM模型在 Go 1.1版本之前，其实用的就是GM模型。GM模型的调度逻辑和上面讲到的简化版模型非常类似，是一种多对多的模型，go程序底层使用了多个操作系统线程，同时在go语言层面实现了语言级的轻量级协程goroutine（对操作系统来说是透明的，操作系统只知道切换线程并且执行线程上的代码)，每个操作系统线程都会不断的去全局队列中获取goroutine来执行。
goroutine (G): goroutine 是 go 语言中的轻量级线程。它们由 go 运行时管理，创建和销毁的开销相对较小。用户可以通过 go 关键字轻松地启动一个新的 goroutine。操作系统线程 (M): M 代表操作系统线程，go 运行时使用这些线程来执行 goroutine。每个 M 线程可以在操作系统的线程池中运行，负责执行 goroutine 的代码。1️⃣ 有一个全局队列带来了一个问题，因为从队列中获取 goroutine 必须要加锁，导致锁的争用非常频繁。尤其是在大量 goroutine 被调度的情况下，对性能的影响也会非常明显。
2️⃣ 每个线程在运行时都可能会遇到需要进行系统调用的情况。早期GM模型中每个M都关联了内存缓存（mcache）和其他的缓存（栈空间），但实际上只有正在运行的 go 代码的 M 才需要 mcache（阻塞在系统调用的 M 不需要 mcache）。运行 go 代码的 M 和系统调用阻塞的 M 比例大概在 1:100，这就导致了大量的资源消耗（每个 mcache 会占用到 2M）。
3️⃣ 造成延迟和额外的系统负载。比如当G中包含创建新协程的时候，M创建了G’，为了继续执行G，需要把G’交给M’执行，也造成了很差的局部性，因为G’和G是相关的，最好放在M上执行，而不是其他M'。
基于没有什么是加一个中间层不能解决的思路，golang在原有的GM模型的基础上加入了一个调度器P，可以简单理解为是在G和M中间加了个中间层。于是就有了现在的GMP模型里。
P 的加入，还带来了一个本地协程队列，跟前面提到的全局队列类似，也是用于存放G，想要获取等待运行的G，会优先从本地队列里拿，访问本地队列无需加锁。而全局协程队列依然是存在的，但是功能被弱化，不到万不得已是不会去全局队列里拿G的。GM模型里M想要运行G，直接去全局队列里拿就行了；GMP模型里，M想要运行G，就得先获取P，然后从 P 的本地队列获取 G。新建 G 时，新G会优先加入到 P 的本地队列；如果本地队列满了，则会把本地队列中一半的 G 移动到全局队列。P 的本地队列为空时，就从全局队列里去取。新建 G 时，新G会优先加入到 G 移动到全局队列。这时候就有会疑惑了，如果是想实现本地队列、Work Stealing 算法，那为什么不直接在 M 上加呢，M 也照样可以实现类似的功能。为什么又再加多一个 P 组件？结合 M（系统线程） 的定位来看，若这么做，有以下问题。
一般来讲，M 的数量都会多于 P。像在 Go 中，M 的数量最大限制是 10000，P 的默认数量的 CPU 核数。另外由于 M 的属性，也就是如果存在系统阻塞调用，阻塞了 M，又不够用的情况下，M 会不断增加。M 不断增加的话，如果本地队列挂载在 M 上，那就意味着本地队列也会随之增加。这显然是不合理的，因为本地队列的管理会变得复杂，且 Work Stealing 性能会大幅度下降。M 被系统调用阻塞后，我们是期望把他既有未执行的任务分配给其他继续运行的，而不是一阻塞就导致全部停止系统线程对goroutine的调度与内核对系统线程的调度原理是一样的，实质都是通过保存和修改CPU寄存器的值来达到切换线程/goroutine的目的。因此，为了实现对goroutine的调度，需要引入一个数据结构来保存CPU寄存器的值以及goroutine的其它一些状态信息，在go语言调度器源代码中，这个数据结构是一个名叫g的结构体，它保存了goroutine的所有信息，该结构体的每一个实例对象都代表了一个goroutine。调度器代码可以通过g对象来对goroutine进行调度。
当goroutine被调离CPU时，调度器代码负责把CPU寄存器的值保存在g对象的成员变量之中当goroutine被调度起来运行时，调度器代码又负责把g对象的成员变量所保存的寄存器的值恢复到CPU的寄存器前面我们所讲的G，M，P，在源码中均有与之对应的数据结构。
重要的结构体G M P 结构体定义于src/runtime/runtime2.go。
g结构体type g struct { // 记录该goroutine使用的栈，当前 goroutine 的栈内存范围 [stack.lo, stack.hi) stack stack // 下面两个成员用于栈溢出检查，实现栈的自动伸缩，抢占调度也会用到stackguard0 stackguard0 uintptr _panic *_panic _defer *_defer // 此goroutine正在被哪个工作线程执行 m *m // 存储 goroutine 的调度相关的数据 sched gobuf // schedlink字段指向全局运行队列中的下一个g， // 所有位于全局运行队列中的g形成一个链表 schedlink guintptr // 不涉及本篇内容的字段已剔除 ...}下面看看gobuf结构体，主要在调度器保存或者恢复上下文的时候用到：
type gobuf struct { // 栈指针，对应上文讲到的RSP寄存器的值 sp uintptr // 程序计数器，对应上文讲到的RIP寄存器 pc uintptr // 记录当前这个gobuf对象属于哪个goroutine g guintptr // 系统调用的返回值 ret sys.Uintreg // 保存CPU的rbp寄存器的值 bp uintptr ...}stack结构体主要用来记录goroutine所使用的栈的信息，包括栈顶和栈底位置：
// Stack describes a Go execution stack.// The bounds of the stack are exactly [lo, hi),// with no implicit data structures on either side.//用于记录goroutine使用的栈的起始和结束位置type stack struct { lo uintptr // 栈顶，指向内存低地址 hi uintptr // 栈底，指向内存高地址}在执行过程中，G可能处于以下几种状态：
const ( // 刚刚被分配并且还没有被初始化 _Gidle = iota // 0 // 没有执行代码，没有栈的所有权，存储在运行队列中 _Grunnable // 1 // 可以执行代码，拥有栈的所有权，被赋予了内核线程 M 和处理器 P _Grunning // 2 // 正在执行系统调用，拥有栈的所有权，没有执行用户代码， // 被赋予了内核线程 M 但是不在运行队列上 _Gsyscall // 3 // 由于运行时而被阻塞，没有执行用户代码并且不在运行队列上， // 但是可能存在于 Channel 的等待队列上 _Gwaiting // 4 // 表示当前goroutine没有被使用，没有执行代码，可能有分配的栈 _Gdead // 6 // 栈正在被拷贝，没有执行代码，不在运行队列上 _Gcopystack // 8 // 由于抢占而被阻塞，没有执行用户代码并且不在运行队列上，等待唤醒 _Gpreempted // 9 // GC 正在扫描栈空间，没有执行代码，可以与其他状态同时存在 _Gscan = 0x1000 ...)上面的状态看起来很多，但是实际上只需要关注下面几种就好了：
等待中：_ Gwaiting、_Gsyscall 和 _Gpreempted，这几个状态表示G没有在执行；可运行：_Grunnable，表示G已经准备就绪，可以在线程运行;运行中：_Grunning，表示G正在运行；m结构体type m struct { // g0主要用来记录工作线程使用的栈信息，在执行调度代码时需要使用这个栈 // 执行用户goroutine代码时，使用用户goroutine自己的栈，调度时会发生栈的切换 g0 *g // 线程本地存储 thread-local，通过TLS实现m结构体对象与工作线程之间的绑定，下文会详细介绍 tls [6]uintptr // thread-local storage (for x86 extern register) // 当前运行的G curg *g // current running goroutine // 正在运行代码的P p puintptr // attached p for executing go code (nil if not executing go code) nextp puintptr // 之前使用的P oldp puintptr // 记录所有工作线程的一个链表 alllink *m // on allm schedlink muintptr // Linux平台thread的值就是操作系统线程ID thread uintptr // thread handle freelink *m // on sched.freem ...}p结构体调度器中的处理器 P 是线程 M 和 G 的中间层，用于调度 G 在 M 上执行。
type p struct { id int32 // p 的状态 status uint32 // 调度器调用会+1 schedtick uint32 // incremented on every scheduler call // 系统调用会+1 syscalltick uint32 // incremented on every system call // 对应关联的 M m muintptr mcache *mcache pcache pageCache // defer 结构池 deferpool [5]*_defer deferpoolbuf [5][32]*_defer // 可运行的 goroutine 队列，可无锁访问 runqhead uint32 runqtail uint32 runq [256]guintptr // 缓存可立即执行的 G runnext guintptr // 可用的 G 列表，G 状态等于 Gdead gFree struct { gList n int32 } ...}P的几个状态：
const ( // 表示P没有运行用户代码或者调度器 _Pidle = iota // 被线程 M 持有，并且正在执行用户代码或者调度器 _Prunning // 没有执行用户代码，当前线程陷入系统调用 _Psyscall // 被线程 M 持有，当前处理器由于垃圾回收 STW 被停止 _Pgcstop // 当前处理器已经不被使用 _Pdead)type schedt struct { ... // 锁，从全局队列获取G时需要使用到 lock mutex // 空闲的 M 列表 midle muintptr // 空闲的 M 列表数量 nmidle int32 // 下一个被创建的 M 的 id mnext int64 // 能拥有的最大数量的 M maxmcount int32 // 由空闲的p结构体对象组成的链表 pidle puintptr // idle p's // 空闲 p 数量 npidle uint32 // 全局 runnable G 队列 runq gQueue runqsize int32 // 有效 dead G 的全局缓存. gFree struct { lock mutex stack gList // Gs with stacks noStack gList // Gs without stacks n int32 } // sudog 结构的集中缓存 sudoglock mutex sudogcache *sudog // defer 结构的池 deferlock mutex deferpool [5]*_defer ...}重要的全局变量allgs *g // 保存所有的gallm *m // 所有的m构成的一个链表，包括下面的m0allp *p // 保存所有的p，len(allp) == gomaxprocsncpu int32 // 系统中cpu核的数量，程序启动时由runtime代码初始化gomaxprocs int32 // p的最大值，默认等于ncpu，但可以通过GOMAXPROCS修改sched schedt // 调度器结构体对象，记录了调度器的工作状态m0 m // 代表进程的主线程g0 g // m0的g0，也就是m0.g0 = &g0在程序初始化时，这些全变量都会被初始化为0值，指针会被初始化为nil指针，切片初始化为nil切片，int被初始化为数字0，结构体的所有成员变量按其本类型初始化为其类型的0值。所以程序刚启动时allgs，allm和allp都不包含任何g,m和p。
前面我们说GMP模型中每个工作线程都有一个m结构体对象与之对应，但并未详细说明它们之间是如何对应起来的~ 如果只有一个工作线程，那么就只会有一个m结构体对象，问题就很简单，定义一个全局的m结构体变量就行了。可是我们有多个工作线程和多个m需要一一对应，这里就需要用到线程的本地存储了。
TLS 是一种机制，允许每个线程有自己的独立数据副本。这意味着多个线程可以同时运行而不会相互干扰，因为每个线程都可以访问自己的数据副本。
在 Linux 系统中，fs 段可以用于存储线程的 TLS 数据，通常通过 fs 段寄存器来访问。
在 Go 语言的运行时（runtime）中，fs 段被用来存储与每个 goroutine 相关的线程局部数据。Go 的 GMP 模型（goroutine, M, P）中，m 结构体的 tls 字段通常会被设置为当前线程的 fs 段，以便快速访问线程局部存储。通过将 fs 段与 m 结构体的 tls 字段关联，Go 可以高效地管理和访问每个 goroutine 的特定数据。具体到goroutine调度器代码，每个工作线程在刚刚被创建出来进入调度循环之前就利用线程本地存储机制为该工作线程实现了一个指向m结构体实例对象的私有全局变量，这样在之后的代码中就使用该全局变量来访问自己的m结构体对象以及与m相关联的p和g对象。
有了上述数据结构以及工作线程与数据结构之间的映射机制，我们可以再丰富下前面讲到的初始调度模型：
// 程序启动时的初始化代码......for i := 0; i仅仅从上面这个伪代码来看，我们完全不需要线程私有全局变量，只需在schedule函数中定义一个局部变量就行了。但真实的调度代码错综复杂，不光是这个schedule函数会需要访问m，其它很多地方还需要访问它，所以需要使用全局变量来方便其它地方对m的以及与m相关的g和p的访问。
下面我们通过一个简单的go程序入手分析 调度器的初始化，go routine的创建与退出，工作线程的调度循环以及goroutine的切换。
package mainimport "fmt"func main { fmt.Println("Hello World!")}程序入口linux amd64系统的启动函数是在asm_amd64.s的runtime·rt0_go函数中。当然，不同的平台有不同的程序入口。rt0_go函数完成了go程序启动时的所有初始化工作，因此这个函数比较长，也比较繁杂，但这里我们只关注与调度器相关的一些初始化，下面我们分段来看：
TEXT runtime·rt0_go(SB),NOSPLIT|NOFRAME|TOPFRAME,$0 // copy arguments forward on an even stack MOVQ DI, AX // 这行代码将寄存器 `DI` 的值（通常是命令行参数的数量，即 `argc`）复制到寄存器 `AX` 中。`AX` 现在存储了程序的参数个数 MOVQ SI, BX // 这行代码将寄存器 `SI` 的值（通常是指向命令行参数字符串数组的指针，即 `argv`）复制到寄存器 `BX` 中。`BX` 现在存储了指向命令行参数的指针。 SUBQ $(5*8), SP // 这行代码从栈指针 `SP` 中减去 `40` 字节（`5*8`），为局部变量和函数参数分配空间。这里的 `5` 可能表示 3 个参数和 2 个自动变量（局部变量）。这行代码的目的是在栈上为这些变量留出空间。 ANDQ $~15, SP // 这行代码将栈指针 `SP` 对齐到 16 字节的边界。确保栈在函数调用时是对齐的 MOVQ AX, 24(SP) // 这行代码将 `AX` 中的值（即 `argc`）存储到栈上相对于 `SP` 的偏移量 +`24` 的位置。 MOVQ BX, 32(SP) // - 这行代码将 `BX` 中的值（即 `argv`）存储到栈上相对于 `SP` 的偏移量 +`32` 的位置。上面的第4条指令用于调整栈顶寄存器的值使其按16字节对齐，也就是让栈顶寄存器SP指向的内存的地址为16的倍数，最后两条指令把argc和argv搬到新的位置。
初始化g0继续看后面的代码，下面开始初始化全局变量g0，前面我们说过，g0的主要作用是提供一个栈供runtime代码执行，因此这里主要对g0的几个与栈有关的成员进行了初始化，从这里可以看出g0的栈大约有64K。
从系统线程的栈中划分出一部分作为g0的栈,然后初始化g0的栈信息和stackgard MOVQ $runtime·g0(SB), DI // 把g0的地址放入寄存器DI LEAQ (-64*1024)(SP), BX // 设置寄存器BX的值为 SP（主线程栈栈顶指针） - 64k 的位置 MOVQ BX, g_stackguard0(DI) // g0.stackguard0 = BX ， 也就是设置g0.stackguard0 指向主线程栈的栈顶-64k的位置 MOVQ BX, g_stackguard1(DI) //g0.stackguard1 = SP - 64k MOVQ BX, (g_stack+stack_lo)(DI) //g0.stack_lo = SP - 64k MOVQ SP, (g_stack+stack_hi)(DI) //g0.stack_lo = SP运行完上面这几行指令后g0与栈之间的关系如下图所示：
设置好g0栈之后，我们跳过CPU型号检查以及cgo初始化相关的代码，接着分析如何把m数据结构 和 线程绑定在一起，原因在上面已描述过：每个线程需要能快速找到自己所属的m结构体。
LEAQ runtime·m0+m_tls(SB), DI // DI = &m0.tls，取m0的tls成员的地址到DI寄存器 CALL runtime·settls(SB) // 调用settls设置线程本地存储，settls函数的参数在DI寄存器中 // store through it, to make sure it works // 验证settls是否可以正常工作，如果有问题则abort退出程序 get_tls(BX) //获取fs段基地址并放入BX寄存器，其实就是m0.tls[1]的地址，get_tls的代码由编译器生成 MOVQ $0x123, g(BX) //把整型常量0x123设置到线程本地存储中 MOVQ runtime·m0+m_tls(SB), AX //获取m.tls结构体的地址到AX寄存器中 CMPQ AX, $0x123 // 判断m.tls[0]的值是否等于123，是的话说明tls工作正常 JEQ 2(PC) CALL runtime·abort(SB)设置 tls 的函数 runtime·settls(SB) 位于源码 src/runtime/sys_linux_amd64.s 处，主要内容就是通过一个系统调用将 fs 段基址设置成 m.tls[1] 的地址，而 fs 段基址又可以通过 CPU 里的寄存器 fs 来获取。这段代码运行后，工作线程代码就可以通过CPU的 fs 寄存器来找到 m.tls。
m0和g0绑定ok: // set the per-goroutine and per-mach "registers" get_tls(BX) //获取fs段基址到BX寄存器 LEAQ runtime·g0(SB), CX //CX = g0的地址 MOVQ CX, g(BX) //把g0的地址保存在线程本地存储里面，也就是m0.tls[0]=&g0 LEAQ runtime·m0(SB), AX //AX = m0的地址 // 下面把m0和g0关联起来m0->g0 = g0，g0->m = m0 // save m->g0 = g0 // save m->g0 = g0 MOVQ CX, m_g0(AX) //m0.g0 = g0 // save m0 to g0->m MOVQ AX, g_m(CX) //g0.m = m0上面的代码首先把g0的地址放入主线程的线程本地存储中，然后把m0和g0绑定在一起，这样，之后在主线程中通过get_tls可以获取到g0，通过g0的m成员又可以找到m0，于是这里就实现了m0和g0与主线程之间的关联。
从这里还可以看到，保存在主线程本地存储中的值是g0的地址，也就是说工作线程的私有全局变量其实是一个指向g的指针而不是指向m的指针，目前这个指针指向g0，表示代码正运行在g0栈。此时，主线程，m0，g0以及g0的栈之间的关系如下图所示：
上面的CALL方法中：
func schedinit {// raceinit must be the first call to race detector.// In particular, it must be done before mallocinit below calls racemapshadow. //getg函数在源代码中没有对应的定义，由编译器插入类似下面两行代码 //get_tls(CX) //MOVQ g(CX), BX; BX存器里面现在放的是当前g结构体对象的地址 _g_ := getg // _g_ = &g0 ...... //设置最多启动10000个操作系统线程，也是最多10000个M sched.maxmcount = 10000 ...... mcommoninit(_g_.m) //初始化m0，因为从前面的代码我们知道g0->m = &m0 ...... sched.lastpoll = uint64(nanotime) procs := ncpu //系统中有多少核，就创建和初始化多少个p结构体对象 if n, ok := atoi32(gogetenv("GOMAXPROCS")); ok && n > 0 { procs = n //如果环境变量指定了GOMAXPROCS，则创建指定数量的p } if procresize(procs) != nil {//创建和初始化全局变量allp throw("unknown runnable goroutine during bootstrap") } ......}前面我们已经看到，g0的地址已经被设置到了线程本地存储之中，schedinit通过getg函数（getg函数是编译器实现的，我们在源代码中是找不到其定义的）从线程本地存储中获取当前正在运行的g，这里获取出来的是g0，然后调用mcommoninit函数对m0(g0.m)进行必要的初始化，对m0初始化完成之后调用procresize初始化系统需要用到的p结构体对象，p就是processor的意思，它的数量决定了最多可以有多少个goroutine同时并行运行。
schedinit函数除了初始化m0和p，还设置了全局变量sched的maxmcount成员为10000，限制最多可以创建10000个操作系统线程出来工作。
M0 初始化func mcommoninit(mp *m, id int64) { _g_ := getg ... lock(&sched.lock) // 如果传入id小于0，那么id则从mReserveID获取，初次从mReserveID获取id为0 if id >= 0 { mp.id = id } else { mp.id = mReserveID } //random初始化，用于窃取 G mp.fastrand[0] = uint32(int64Hash(uint64(mp.id), fastrandseed)) mp.fastrand[1] = uint32(int64Hash(uint64(cputicks), ^fastrandseed)) if mp.fastrand[0]|mp.fastrand[1] == 0 { mp.fastrand[1] = 1 } // 创建用于信号处理的gsignal，只是简单的从堆上分配一个g结构体对象,然后把栈设置好就返回了 mpreinit(mp) if mp.gsignal != nil { mp.gsignal.stackguard1 = mp.gsignal.stack.lo + _StackGuard } // 把 M 挂入全局链表allm之中 mp.alllink = allm ...}这里传入的 id 是-1，初次调用会将 id 设置为 0，这里并未对m0做什么关于调度相关的初始化，所以可以简单的认为这个函数只是把m0放入全局链表allm之中就返回了。
m0完成基本的初始化后，继续调用procresize创建和初始化p结构体对象，在这个函数里面会创建指定个数（根据cpu核数或环境变量确定）的p结构体对象放在全变量allp里, 并把m0和allp[0]绑定在一起，因此当这个函数执行完成之后就有。
m0.p = allp[0]allp[0].m = &m0到这里m0, g0, 和m需要的p完全关联在一起了
P初始化由于用户代码运行过程中也支持通过 GOMAXPROCS函数调用procresize来重新创建和初始化p结构体对象，而在运行过程中再动态的调整p牵涉到的问题比较多，所以这个函数的处理比较复杂，这里只保留了初始化时会执行的代码。
func procresize(nprocs int32) *p { old := gomaxprocs //系统初始化时 gomaxprocs = 0 ...... // Grow allp if necessary. if nprocs > int32(len(allp)) { //初始化时 len(allp) == 0 // Synchronize with retake, which could be running // concurrently since it doesn't run on a P. lock(&allpLock) if nprocs p还未初始化，所以不会执行这个分支 // continue to use the current P _g_.m.p.ptr.status = _Prunning _g_.m.p.ptr.mcache.prepareForSweep } else { //初始化时执行这个分支 // release the current P and acquire allp[0] if _g_.m.p != 0 {//初始化时这里不执行 _g_.m.p.ptr.m = 0 } _g_.m.p = 0 _g_.m.mcache = nil p := allp[0] p.m = 0 p.status = _Pidle acquirep(p) //把p和m0关联起来，其实是这两个strct的成员相互赋值 if trace.enabled { traceGoStart } } //下面这个for 循环把所有空闲的p放入空闲链表 var runnablePs *p for i := nprocs - 1; i >= 0; i-- { p := allp[i] if _g_.m.p.ptr == p {//allp[0]跟m0关联了，所以是不能放任 continue } p.status = _Pidle if runqempty(p) {//初始化时除了allp[0]其它p全部执行这个分支，放入空闲链表 pidleput(p) } else { ...... } } ...... return runnablePs}这里总结一下这个函数的主要流程：
使用make(*p, nprocs)初始化全局变量allp，即allp = make(*p, nprocs)循环创建并初始化nprocs个p结构体对象并依次保存在allp切片之中把m0和allp[0]绑定在一起，即m0.p = allp[0], allp[0].m = m0把除了allp[0]之外的所有p放入到全局变量sched的pidle空闲队列之中下面我们用图来总结下整个调度器各部分的组成：
经过上文介绍我们介绍m0初始化中有说到，初始化过程中会新建一个 goroutine，该 goroutine 绑定 runtime.main，而runtime.main实际上最后会走到我们实现的main函数上。新建goroutine的操作就是通过newproc调用来实现的。
newproc函数用于创建新的goroutine，它有两个参数，先说第二个参数fn，新创建出来的goroutine将从fn这个函数开始执行，而这个fn函数可能也会有参数，newproc的第一个参数正是fn函数的参数以字节为单位的大小。比如有如下go代码片段：
func start(a, b, c int64) { ......}func main { go start(1, 2, 3)}编译器在编译上面的go语句时，就会把其替换为对newproc函数的调用，编译后的代码逻辑上等同于下面的伪代码。
func main { push 0x3 push 0x2 push 0x1 runtime.newproc(24, start)}可以看到编译器会帮我们把三个参数1，2，3分别压栈作为start函数的参数，然后再调用newproc函数。我们会注意到newproc函数本身还需要两个参数，第一个是24，表示start函数需要24个字节大小的参数 为什么需要传递start函数的参数大小给到newproc函数呢? 这里是因为新建goroutine会在堆上创建一个全新的栈，需要把start需要用到的参数先从当前goroutine的栈上拷贝到新的goroutine的栈上之后才能让其开始执行，而newproc函数本身并不知道需要拷贝多少数据到新创建的goroutine的栈上去，所以需要用参数的方式指定拷贝多少数据。
newproc函数是对newproc1的一个包装，这里最重要的准备工作有两个，一个是获取fn函数第一个参数的地址（代码中的argp），另一个是使用systemstack函数切换到g0栈，当然，对于我们这个初始化场景来说现在本来就在g0栈，所以不需要切换，然而这个函数是通用的，在用户的goroutine中也会创建goroutine，这时就需要进行栈的切换。
// Create a new g running fn with siz bytes of arguments.// Put it on the queue of g's waiting to run.// The compiler turns a go statement into a call to this.// Cannot split the stack because it assumes that the arguments// are available sequentially after &fn; they would not be// copied if a stack split occurred.//go:nosplitfunc newproc(siz int32, fn *funcval) { //函数调用参数入栈顺序是从右向左，而且栈是从高地址向低地址增长的 //注意：argp指向fn函数的第一个参数，而不是newproc函数的参数 //参数fn在栈上的地址+8的位置存放的是fn函数的第一个参数 argp := add(unsafe.Pointer(&fn), sys.PtrSize) gp := getg //获取正在运行的g，初始化时是m0.g0 //getcallerpc返回一个地址，也就是调用newproc时由call指令压栈的函数返回地址， //对于我们现在这个场景来说，pc就是CALLruntime·newproc(SB)指令后面的POPQ AX这条指令的地址 pc := getcallerpc //systemstack的作用是切换到g0栈执行作为参数的函数 //我们这个场景现在本身就在g0栈，因此什么也不做，直接调用作为参数的函数 systemstack(func { newproc1(fn, (*uint8)(argp), siz, gp, pc) })}newproc1函数的第一个参数fn是新创建的goroutine需要执行的函数，注意这个fn的类型是funcval结构体类型，其定义如下：
type funcval struct { fn uintptr // variable-size, fn-specific data here}第二个参数argp是fn函数的第一个参数的地址，第三个参数是fn函数的参数以字节为单位的大小，后面两个参数我们不用关心。这里需要注意的是，newproc1是在g0的栈上执行的。
// Create a new g running fn with narg bytes of arguments starting// at argp. callerpc is the address of the go statement that created// this. The new g is put on the queue of g's waiting to run.func newproc1(fn *funcval, argp *uint8, narg int32, callergp *g, callerpc uintptr) { //因为已经切换到g0栈，所以无论什么场景都有 _g_ = g0，当然这个g0是指当前工作线程的g0 //对于我们这个场景来说，当前工作线程是主线程，所以这里的g0 = m0.g0 _g_ := getg ...... _p_ := _g_.m.p.ptr //初始化时_p_ = g0.m.p，从前面的分析可以知道其实就是allp[0] newg := gfget(_p_) //从p的本地缓冲里获取一个没有使用的g，初始化时没有，返回nil if newg == nil { //new一个g结构体对象，然后从堆上为其分配栈，并设置g的stack成员和两个stackgard成员 newg = malg(_StackMin) casgstatus(newg, _Gidle, _Gdead) //初始化g的状态为_Gdead //放入全局变量allgs切片中 allgadd(newg) // publishes with a g->status of Gdead so GC scanner doesn't look at uninitialized stack. } ...... //调整g的栈顶置针，无需关注 totalSize := 4*sys.RegSize + uintptr(siz) + sys.MinFrameSize // extra space in case of reads slightly beyond frame totalSize += -totalSize & (sys.SpAlign - 1) // align to spAlign sp := newg.stack.hi - totalSize spArg := sp //...... if narg > 0 { //把参数从执行newproc函数的栈（初始化时是g0栈）拷贝到新g的栈 memmove(unsafe.Pointer(spArg), unsafe.Pointer(argp), uintptr(narg)) // ...... }这段代码主要从堆上分配一个g结构体对象并为这个newg分配一个大小为2048字节的栈，并设置好newg的stack成员，然后把newg需要执行的函数的参数从执行newproc函数的栈（初始化时是g0栈）拷贝到newg的栈，完成这些事情之后newg的状态如下图所示：这里需要注意的是，新创建出来的g都是在堆上分配内存的，主要有以下几个原因:
生命周期：goroutine的生命周期可能会超过创建它的函数的生命周期。如果在栈上分配goroutine，那么当创建goroutine的函数返回时，goroutine可能还在运行，这将导致栈被回收，从而引发错误。而在堆上分配goroutine可以避免这个问题，因为堆上的内存只有在没有任何引用指向它时才会被垃圾回收。大小：goroutine的栈大小是动态的，它可以根据需要进行扩展和收缩。如果在栈上分配goroutine，那么每次goroutine的栈大小改变时，都需要移动整个goroutine的内存，这将导致大量的性能开销。而在堆上分配goroutine可以避免这个问题，因为堆上的内存可以动态地进行扩展和收缩。并发：在go语言中，可以同时运行多个goroutine。如果在栈上分配goroutine，那么每个线程的栈大小都需要足够大，以容纳所有的goroutine，这将导致大量的内存浪费。而在堆上分配goroutine可以避免这个问题，因为堆是所有线程共享的，因此可以更有效地利用内存。因此，出于生命周期、大小和并发等考虑，GMP模型中新创建的goroutine都是在堆上分配内存的。下面让我们用一个图示来总结下目前的GMP模型中各个部分的情况。继续分析newproc1：
//把newg.sched结构体成员的所有成员设置为0 memclrNoHeapPointers(unsafe.Pointer(&newg.sched), unsafe.Sizeof(newg.sched)) //设置newg的sched成员，调度器需要依靠这些字段才能把goroutine调度到CPU上运行。 newg.sched.sp = sp //newg的栈顶 newg.stktopsp = sp //newg.sched.pc表示当newg被调度起来运行时从这个地址开始执行指令 //把pc设置成了goexit这个函数偏移1（sys.PCQuantum等于1）的位置， //至于为什么要这么做需要等到分析完gostartcallfn函数才知道 newg.sched.pc = funcPC(goexit) + sys.PCQuantum // +PCQuantum so that previous instruction is in same function newg.sched.g = guintptr(unsafe.Pointer(newg)) gostartcallfn(&newg.sched, fn) //调整sched成员和newg的栈// adjust Gobuf as if it executed a call to fn// and then did an immediate gosave.func gostartcallfn(gobuf *gobuf, fv *funcval) { var fn unsafe.Pointer if fv != nil { fn = unsafe.Pointer(fv.fn) //fn: goroutine的入口地址，初始化时对应的是runtime.main } else { fn = unsafe.Pointer(funcPC(nilfunc)) } gostartcall(gobuf, fn, unsafe.Pointer(fv))}// adjust Gobuf as if it executed a call to fn with context ctxt// and then did an immediate gosave.func gostartcall(buf *gobuf, fn, ctxt unsafe.Pointer) { sp := buf.sp //newg的栈顶，目前newg栈上只有fn函数的参数，sp指向的是fn的第一参数 if sys.RegSize > sys.PtrSize { sp -= sys.PtrSize *(*uintptr)(unsafe.Pointer(sp)) = 0 } sp -= sys.PtrSize //为返回地址预留空间， //这里在伪装fn是被goexit函数调用的，使得fn执行完后返回到goexit继续执行，从而完成清理工作 *(*uintptr)(unsafe.Pointer(sp)) = buf.pc //在栈上放入goexit+1的地址 buf.sp = sp //重新设置newg的栈顶寄存器 //这里才真正让newg的ip寄存器指向fn函数，注意，这里只是在设置newg的一些信息，newg还未执行， //等到newg被调度起来运行时，调度器会把buf.pc放入cpu的IP寄存器， //从而使newg得以在cpu上真正的运行起来 buf.pc = uintptr(fn) buf.ctxt = ctxt}gostartcall函数的主要作用有两个：
调整newg的栈空间，把goexit函数的第二条指令的地址入栈，伪造成goexit函数调用了fn，从而使fn执行完成后执行ret指令时返回到goexit继续执行完成最后的清理工作；重新设置newg.buf.pc 为需要执行的函数的地址，即fn，我们这个场景为runtime.main函数的地址，如果是在运行中go aa启动的协程，那么newg.buf.pc会为aa函数的地址。 //newg真正从哪里开始执行并不依赖于这个成员，而是sched.pc newg.startpc = fn.fn ...... //设置g的状态为_Grunnable，表示这个g代表的goroutine可以运行了 casgstatus(newg, _Gdead, _Grunnable) ...... //把newg放入_p_的运行队列，初始化的时候一定是p的本地运行队列，其它时候可能因为本地队列满了而放入全局队列 runqput(_p_, newg, true) ......}这时newg也就是main goroutine的状态如下图所示：
可以看到newproc执行完毕时，p, m0, g0, newg, allp的内存均已分配好且它们之间的关系也通过指针挂钩上，我们留意下newg的堆栈中目前栈顶是 goexit+1 这个位置的返回地址；目前newg尚未被调度起来运行，只是刚加入p的本地队列，后续该newg被cpu调度到时，cpu sp寄存器会指向栈顶，在newg自身的逻辑开始执行后，newg的栈内存会被不断使用，SP寄存器不断移动来指示栈的内存的增长与回收，当所有逻辑执行完时，sp寄存器重新指回这个goexit+1 这个位置。最后弹出该位置的值作为cpu rip寄存器的值，从而去执行 runtime.goexit1(SB) 这个命令，继续进行调度循环（这个后面会讲到）。
下面我们总结下newproc做了什么事情:
在堆上给新goroutine分配一段内存作为栈空间，设置堆栈信息到新goroutine对应的g结构体上，核心是设置gobuf.pc指向要执行的代码段，待调度到该g时，会将保存的pc值设置到cpu的RIP寄存器上从而去执行该goroutine对应的代码。把传递给goroutine的参数从当前栈拷贝到新goroutine所在的栈上。把g加入到p的本地队列等待调度，如果本地队列满了会加入到全局队列（程序刚启动时只会加入到p的本地队列）。前面我们完成了 newproc 函数，接下来是runtime·rt0_go中的最后一步，启动调度循环，即mstart函数。
func mstart0 { gp := getg ... // Initialize stack guard so that we can start calling regular // Go code. gp.stackguard0 = gp.stack.lo + stackGuard gp.stackguard1 = gp.stackguard0 mstart1 // Exit this thread. if GOOS == "windows" || GOOS == "solaris" || GOOS == "plan9" || GOOS == "darwin" || GOOS == "aix" { // Window, Solaris, Darwin, AIX and Plan 9 always system-allocate // the stack, but put it in _g_.stack before mstart, // so the logic above hasn't set osStack yet. osStack = true }}mstart 函数设置了 stackguard0 和 stackguard1 字段后，就直接调用 mstart1 函数，由于只分析main goroutine的启动，这里省略部分无关的代码：
func mstart1 { // 启动过程时 _g_ = m0.g0 _g_ := getg //getcallerpc获取mstart1执行完的返回地址 //getcallersp获取调用mstart1时的栈顶地址 save(getcallerpc, getcallersp) ... // 进入调度循环。永不返回 schedule}save函数非常重要，它主要做了这两个操作
gp.sched.pc = getcallerpcgp.sched.sp = getcallersp将mstart调用mstart1的返回地址以及当时的栈顶指针保存到g0的sched结构中，保存好后，我们可以看到现在的指针指向情况（注意红线部分） 。
这里设置好后，g0对象的sp值就不会变化了，一直指向mstart函数的栈顶，后续每次切换回g0时，都会从g0对象的sp值中恢复寄存器SP，从而切换到g0栈。
继续分析代码，先看下schedule函数的逻辑，这是GMP模型调度逻辑的核心，每次调度goroutine都是从它开始的：
// One round of scheduler: find a runnable goroutine and execute it.// Never returns.func schedule { _g_ := getg //_g_ = 每个工作线程m对应的g0，初始化时是m0的g0 //...... var gp *g //...... if gp == nil { // Check the global runnable queue once in a while to ensure fairness. // Otherwise two goroutines can completely occupy the local runqueue // by constantly respawning each other. //为了保证调度的公平性，每进行61次调度就需要优先从全局运行队列中获取goroutine， //因为如果只调度本地队列中的g，那么全局运行队列中的goroutine将得不到运行 if _g_.m.p.ptr.schedticka == 0 && sched.runqsize > 0 { lock(&sched.lock) //所有工作线程都能访问全局运行队列，所以需要加锁 gp = globrunqget(_g_.m.p.ptr, 1) //从全局运行队列中获取1个goroutine unlock(&sched.lock) } } if gp == nil { //从与m关联的p的本地运行队列中获取goroutine gp, inheritTime = runqget(_g_.m.p.ptr) if gp != nil && _g_.m.spinning { throw("schedule: spinning with local work") } } if gp == nil { //如果从本地运行队列和全局运行队列都没有找到需要运行的goroutine， //则调用findrunnable函数从其它工作线程的运行队列中偷取，如果偷取不到，则当前工作线程进入睡眠， //直到获取到需要运行的goroutine之后findrunnable函数才会返回。 gp, inheritTime = findrunnable // blocks until work is available } //跟启动无关的代码..... //当前运行的是runtime的代码，函数调用栈使用的是g0的栈空间 //调用execte切换到gp的代码和栈空间去运行 execute(gp, inheritTime) }schedule函数优先从p本地队列获取goroutine，获取不到时会去全局运行队列中加锁获取goroutine，在我们的场景中，前面的启动流程已经创建好第一个goroutine并放入了当前工作线程的本地运行队列（即runtime.main对应的goroutine）。获取到g后，会调用execute去切换到g，具体的切换逻辑继续看下execute函数。
func execute(gp *g, inheritTime bool) { _g_ := getg //g0 //设置待运行g的状态为_Grunning casgstatus(gp, _Grunnable, _Grunning) //...... //把g和m关联起来 _g_.m.curg = gp gp.m = _g_.m //...... //gogo完成从g0到gp真正的切换 gogo(&gp.sched)}这里的重点是gogo函数，真正完成了g0到g的切换，切换的实质就是CPU寄存器以及函数调用栈的切换：
TEXT runtime·gogo(SB), NOSPLIT, $16-8 //buf = &gp.sched MOVQ buf+0(FP), BX # BX = buf //gobuf->g --> dx register MOVQ gobuf_g(BX), DX # DX = gp.sched.g //下面这行代码没有实质作用，检查gp.sched.g是否是nil，如果是nil进程会crash死掉 MOVQ 0(DX), CX # make sure g != nil get_tls(CX) //把要运行的g的指针放入线程本地存储，这样后面的代码就可以通过线程本地存储 //获取到当前正在执行的goroutine的g结构体对象，从而找到与之关联的m和p MOVQ DX, g(CX) //把CPU的SP寄存器设置为sched.sp，完成了栈的切换(画重点！) MOVQ gobuf_sp(BX), SP # restore SP //下面三条同样是恢复调度上下文到CPU相关寄存器 MOVQ gobuf_ret(BX), AX MOVQ gobuf_ctxt(BX), DX MOVQ gobuf_bp(BX), BP //清空sched的值，因为我们已把相关值放入CPU对应的寄存器了，不再需要，这样做可以少gc的工作量 MOVQ $0, gobuf_sp(BX) # clear to help garbage collector MOVQ $0, gobuf_ret(BX) MOVQ $0, gobuf_ctxt(BX) MOVQ $0, gobuf_bp(BX) //把sched.pc值放入BX寄存器 MOVQ gobuf_pc(BX), BX //JMP把BX寄存器的包含的地址值放入CPU的IP寄存器，于是，CPU跳转到该地址继续执行指令， JMP BX这个函数，其实就只做了两件事：
把gp.sched的成员恢复到CPU的寄存器完成状态以及栈的切换；跳转到gp.sched.pc所指的指令地址（runtime.main）处执行。最后我们再总结一下程序开始运行后从g0栈切换到main goroutine栈的流程保存g0的调度信息，主要是保存CPU栈顶寄存器SP到g0.sched.sp成员之中；调用schedule函数寻找需要运行的goroutine，我们这个场景找到的是main goroutine;
调用gogo函数首先从g0栈切换到main goroutine的栈，然后从main goroutine的g结构体对象之中取出sched.pc的值并使用JMP指令跳转到该地址去执行；
上文我们分析了main goroutine的启动，main的goroutine和非main得goroutine稍微会有一点差别，主要在于main goutine对应的runtime.main函数，执行完毕后会直接在汇编代码中执行exit从而退出程序，而非main goroutine在执行完对应的逻辑后，会进入调度循环，不断找到下一个goroutine来执行。假设我们在代码中使用go aa启动了一个协程，从aa被开始调度到aa运行完后退出，是沿着这个路径来执行的。
schedule->execute->gogo->aa->goexit->goexit1->mcall->goexit0->schedule可以看出，一轮调度是从调用schedule函数开始的，然后经过一系列代码的执行到最后又再次通过调用schedule函数来进行新一轮的调度，从一轮调度到新一轮调度的这一过程我们称之为一个调度循环，这里说的调度循环是指某一个工作线程的调度循环，而同一个Go程序中可能存在多个工作线程，每个工作线程都有自己的调度循环，也就是说每个工作线程都在进行着自己的调度循环。
调度循环的细节这里就不再分析，本文就只介绍到协程调度的核心原理，相信看完本文你已经有所收获~ 最后让我们用一个图来了解下调度循环的大体流程:
来源：腾讯技术工程一点号