之前写过一篇 go 语言并发机制 goroutine 初探，后来对 go 如何跟踪 syscall 调用返回产生了兴趣，研究后发现，之前的一些看法是错误的。

问题是这么发现的。

// par.go
package main

import (
"fmt";
"runtime"
"strconv"
"time"
)

func main() {
        runtime.GOMAXPROCS(2)
        ch := make(chan int)
        n := 1000
        for i := 0; i < n; i++ {
                task(strconv.Itoa(i), ch, 100)
        }
        fmt.Printf("begin\n")
        for i := 0; i < n; i++ {
                <-ch
        }
}

func task(name string, ch chan int, max int) {
        go func() {
                i:= 1
                for i <= max {
                        fmt.Printf("%s %d\n", name, i)
                        i++
                }
                ch <- 1
        }();
}

这么一个程序，运行 ./par | less ，然后查看 /proc/<pid>/tasks，或者用类似的 pstree -p <pid> 。原来指望只有很少的线程数。结果却是 1002 个。看起来似乎是实实在在地为每个 goroutine 启动了一个线程。然后又用 strace -f ./par 2>&1 | less 跟踪，也发现了大量的 clone 系统调用。也就是说，goroutine 并不是像我之前认为的，在 cgocall 或者 syscall 的时候进行自动切换，而是使用了线程。同时，这个线程数和 runtime.GOMAXPROCS 也没有直接关联。在这个情况下，虽然 runtime.GOMAXPROCS 设为了 2 ，但是最后照样用了 1000 多个线程。但是 strace -f ./par 直接运行，此时跟踪线程数，最多就只有几十个。看来和 less 也有关系。

在 golang 的邮件列表里提问了解到，goroutine 在遇到阻塞性的系统调用，比如 Read ，或者 cgo 调用，会启用一个线程来处理这些调用。想想也和结果对应上了。因为使用了 less ，在显示完一屏幕，并且管道缓冲也被填满后，fmt.Printf 底层对应的 Write 系统调用全部被阻塞。而由于每一个系统调用都需要一个线程来处理，于是就有了 1000 多个线程。由此看来，goroutine 也并不是之前想象中的那么神奇。同时邮件列表里也提到，对于 net 包，还是使用了异步 io 系统调用，因此在网络应用中并不会由于网络 io 速度慢造成阻塞而产生大量线程。看了 net 包的源代码下的 netfd（net/fd*.go） ，确实如此。

go 语言要避免大量线程产生的切换开销，用类似 coroutine 的方式，还是得结合异步 io 。但是目前只在网络 io 上实现了这点。对于其他的 io，比如文件系统，仍然会由于阻塞而产生线程。如果应用中需要使用文件 io，就得使用生产者消费者模式来减少线程数量，或者可以考虑利用 netfd 的代码来实现一个其他类型 io 的异步包装（当然功能上会有一些限制）。

go 语言的一个很大的优势就是可以方便地编写并发程序。go 语言内置了 goroutine 机制。这是一种类似 coroutaine（协程） 的东西。但是又不完全相同。

比如这个例子：

package main
import (
    "fmt";
    "strconv"
)
func main() {
    ch := make(chan int)
    task("A", ch)
    task("B", ch)
    fmt.Printf("begin\n")
    <-ch
    <-ch
}
func task(name string, ch chan int) {
    go func() {
        i:= 1
        for {
            fmt.Printf("%s %d\n", name, i)
            i++
        }
        ch <- 1
    }();
}

运行以后，发现会 A B 两个 goroutine 会交替执行，并像传统的协程需要手动 schedule 。看起来很神奇。

稍稍改一下代码，把

fmt.Printf("%s %d\n", name, i)

改成

print(name + " " + strconv.Itoa(i) + "\n")

再看看。神奇的效果消失了，只有 A 被运行。

那么 fmt.Printf 和 print 有什么差别，导致了这个结果呢？

大致翻了一下 go 的代码，看出 go 语言在对 c lib 的包装上用了个 cgo 的方式。而在通过 cgo 调用 c 库的时候，会在调用时自动 schedule 切换走，在调用结束的时候再返回。这两个结果的差异就在于，fmt.Printf 是通过 cgo 包装的，而 print 则是原生实现的。所以在调用 fmt.Printf 的时候，就自动实现了调度。

传统的 coroutaine 在访问网络、数据库等 io 操作时仍然会阻塞，失去并发能力，所以通常需要结合异步 io 来实现。而现有的库如果本身未提供异步功能，就很难办，往往需要重新实现。而且，即使有异步 io 功能，也需要额外的开发，才能在表现上和以往顺序程序相同的方式。

go 语言的这种实现方式很好的解决了这个问题，可以充分利用现有的大量 c 库来包装。

同时，也还是可以使用 runtime.Gosched() 来手动调度。在运算量大的场景下，也还是必要的。

在使用 print 的例子里，如果使用 runtime.GOMAXPROCS(2)，又可以重新并行起来。这时，两个 goroutine 是在两个独立的线程中运行的。这又是 goroutine 和协程的一个不同点。不过启用多个线程并不见得能让程序更快。因为跨线程的上下文切换代价也是很大的。在上面那个简单的例子里，还会让程序变得更慢。降低上下文切换开销也是协程的一个优势所在。

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之后又对 goroutine 的实现研究了一下，发现了之前的一些错误。详见：再探-goroutine