关于go语言协程调度的一个问题(具体请看问题描述)?
好的，关于 Go 语言协程调度，这是一个非常核心且有趣的话题。为了能详细解答您的问题，请您先 具体描述您遇到的问题或者您想深入了解的方面。
如果您还没有明确的问题，但对 Go 协程调度有普遍的好奇，我可以先从以下几个方面进行详细阐述，您可以根据这些内容提出您更具体的问题：
Go 协程调度核心概念：
1. 协程 (Goroutine) 与线程 (Thread) 的区别：
轻量级： 协程比线程更轻量，创建和销毁的开销小得多。
并发 vs. 并行： 协程是 Go 语言的并发模型，它允许我们通过更简单的方式实现并发。但协程的执行仍然依赖于底层的操作系统线程。
栈大小： 协程的栈非常小（默认 2KB），可以随着需要增长，而线程的栈通常较大且固定。这使得 Go 程序可以轻松启动成千上万甚至上百万个协程。
2. GMP 模型 (Goroutine, M, P)： 这是 Go 调度器设计的核心，理解它至关重要。
G (Goroutine): 代表一个待执行的 Go 函数。每个 G 都有自己的栈、调度状态和 P。
M (Machine): 代表一个操作系统线程 (OS Thread)。M 是实际执行代码的实体。Go 运行时会管理一个 M 池，并在需要时创建新的 M。
P (Processor): 代表一个逻辑处理器，它与一个 M 绑定，但一个 M 可以持有多个 P，并且一个 P 可以在不同的 M 之间传递。P 使得 Go 运行时可以在多个逻辑处理器上并发执行协程，而无需直接暴露给用户。每个 P 都有一个本地运行队列 (runqueue) 来存放待执行的 G。
3. 调度器的工作流程：
Go 运行时启动： 当 Go 程序启动时，运行时会创建一个主 Goroutine，以及一个主 M 和一个与该 M 绑定的 P。
G 的创建与入队： 当你通过 `go func()` 启动一个协程时，Go 运行时会创建一个 G。这个 G 会被放入一个 P 的本地运行队列中，或者一个全局运行队列中（如果本地队列为空或负载均衡时）。
M 的执行： 一个 M 会从一个 P 的本地运行队列中取出 G，然后执行该 G 的函数。
上下文切换： 当一个 G 执行完毕，或者需要进行 I/O 操作（阻塞），或者执行了 `runtime.Gosched()` (主动让出 CPU)，G 的状态会发生改变，并被放回运行队列。此时，M 会从该 P 的运行队列中取出下一个待执行的 G 来执行。
I/O 阻塞与唤醒： 当一个 G 进行 I/O 操作时，它会被标记为阻塞，并从当前 P 的本地运行队列中移除。负责执行该 G 的 M 会被标记为阻塞，并被回收（或返回到 M 池）。当 I/O 操作完成后，Go 运行时会创建一个新的 M 来唤醒这个 G，并将其重新放入一个 P 的运行队列中。
全局运行队列与本地运行队列：
本地运行队列 (runqueue): 每个 P 都有一个本地运行队列，用于存放待执行的 G。当 M 从本地队列取出 G 执行时，效率最高，因为不需要跨 M 或跨 P 通信。
全局运行队列 (global runqueue): 当本地运行队列为空时，M 会尝试从全局运行队列中获取 G。
负载均衡： 当一个 P 的本地运行队列中的 G 数量过多时（例如，一个协程频繁创建新的协程），调度器会进行负载均衡，将一些 G 从“富裕”的 P 的本地队列转移到“贫穷”的 P 的本地队列，或者全局队列。这种转移是通过网络 (network poller) 或其他机制实现的。
M 的创建与销毁： Go 运行时会动态地创建和销毁 M，以适应并发的需求。当有大量的 G 需要执行但没有足够的 M 时，会创建新的 M。当 M 空闲时间过长时，M 可能会被销毁以节省资源。
`runtime.Gosched()`: 这个函数显式地让当前 G 让出 CPU 时间片，将其放回运行队列，然后调度器会选择另一个 G 来执行。这对于避免某个 G 独占 CPU 资源非常有用。
`runtime.GOMAXPROCS()`: 这个函数设置了 Go 程序可以同时执行的 P 的数量。通常情况下，`GOMAXPROCS` 被设置为 CPU 的核心数，这使得 Go 程序能够充分利用多核 CPU 进行并行计算。如果 `GOMAXPROCS` 设置得比 CPU 核数大，多余的 P 仍然会在 CPU 核之间切换执行，但不会带来实际的并行优势。
可能的您想问的问题方向：
为什么我的并发程序性能不如预期？ （可能涉及到调度器的不均匀负载、死锁、全局锁等问题）
协程的阻塞是如何处理的？ （I/O 阻塞与主动让出 CPU 的区别）
如何避免死锁或活锁？ （调度器如何在这种情况下工作）
`sync.Mutex`、`sync.RWMutex` 等同步原语的内部实现与调度器有什么关系？
`select` 语句的调度行为是怎样的？ （随机选择、忙等待吗？）
协程的优先级是什么？有吗？ （Go 调度器是公平的，没有显式的优先级控制）
`runtime.Gosched()` 和 `time.Sleep()` 的区别是什么？
当大量协程同时进行 I/O 操作时，调度器是如何应对的？
Go 调度器是否支持抢占式调度？ （早期版本不支持，但现在通过一些机制可以实现一定程度的抢占）
请您告诉我您具体想了解的 Go 协程调度问题，我将针对性地进行详细的阐述。 例如，您可以问：
“我发现一个协程一直在执行计算密集型任务，而其他协程似乎得不到执行的机会，这是什么原因？”
“当一个协程调用了一个阻塞的系统调用时，它的 `M` 会去哪里？其他协程会受到影响吗？”
“`select` 语句在选择通道时，如果是多个通道可读，它是随机选择还是有其他规则？”
我非常期待您能提出具体的问题，这样我才能提供最精准和有价值的解答！
如果您还没有明确的问题，但对 Go 协程调度有普遍的好奇，我可以先从以下几个方面进行详细阐述，您可以根据这些内容提出您更具体的问题：
Go 协程调度核心概念：
1. 协程 (Goroutine) 与线程 (Thread) 的区别：
轻量级： 协程比线程更轻量，创建和销毁的开销小得多。
并发 vs. 并行： 协程是 Go 语言的并发模型，它允许我们通过更简单的方式实现并发。但协程的执行仍然依赖于底层的操作系统线程。
栈大小： 协程的栈非常小（默认 2KB），可以随着需要增长，而线程的栈通常较大且固定。这使得 Go 程序可以轻松启动成千上万甚至上百万个协程。
2. GMP 模型 (Goroutine, M, P)： 这是 Go 调度器设计的核心，理解它至关重要。
G (Goroutine): 代表一个待执行的 Go 函数。每个 G 都有自己的栈、调度状态和 P。
M (Machine): 代表一个操作系统线程 (OS Thread)。M 是实际执行代码的实体。Go 运行时会管理一个 M 池，并在需要时创建新的 M。
P (Processor): 代表一个逻辑处理器，它与一个 M 绑定，但一个 M 可以持有多个 P，并且一个 P 可以在不同的 M 之间传递。P 使得 Go 运行时可以在多个逻辑处理器上并发执行协程，而无需直接暴露给用户。每个 P 都有一个本地运行队列 (runqueue) 来存放待执行的 G。
3. 调度器的工作流程：
Go 运行时启动： 当 Go 程序启动时，运行时会创建一个主 Goroutine，以及一个主 M 和一个与该 M 绑定的 P。
G 的创建与入队： 当你通过 `go func()` 启动一个协程时，Go 运行时会创建一个 G。这个 G 会被放入一个 P 的本地运行队列中，或者一个全局运行队列中（如果本地队列为空或负载均衡时）。
M 的执行： 一个 M 会从一个 P 的本地运行队列中取出 G，然后执行该 G 的函数。
上下文切换： 当一个 G 执行完毕，或者需要进行 I/O 操作（阻塞），或者执行了 `runtime.Gosched()` (主动让出 CPU)，G 的状态会发生改变，并被放回运行队列。此时，M 会从该 P 的运行队列中取出下一个待执行的 G 来执行。
I/O 阻塞与唤醒： 当一个 G 进行 I/O 操作时，它会被标记为阻塞，并从当前 P 的本地运行队列中移除。负责执行该 G 的 M 会被标记为阻塞，并被回收（或返回到 M 池）。当 I/O 操作完成后，Go 运行时会创建一个新的 M 来唤醒这个 G，并将其重新放入一个 P 的运行队列中。
全局运行队列与本地运行队列：
本地运行队列 (runqueue): 每个 P 都有一个本地运行队列，用于存放待执行的 G。当 M 从本地队列取出 G 执行时，效率最高，因为不需要跨 M 或跨 P 通信。
全局运行队列 (global runqueue): 当本地运行队列为空时，M 会尝试从全局运行队列中获取 G。
负载均衡： 当一个 P 的本地运行队列中的 G 数量过多时（例如，一个协程频繁创建新的协程），调度器会进行负载均衡，将一些 G 从“富裕”的 P 的本地队列转移到“贫穷”的 P 的本地队列，或者全局队列。这种转移是通过网络 (network poller) 或其他机制实现的。
M 的创建与销毁： Go 运行时会动态地创建和销毁 M，以适应并发的需求。当有大量的 G 需要执行但没有足够的 M 时，会创建新的 M。当 M 空闲时间过长时，M 可能会被销毁以节省资源。
`runtime.Gosched()`: 这个函数显式地让当前 G 让出 CPU 时间片，将其放回运行队列，然后调度器会选择另一个 G 来执行。这对于避免某个 G 独占 CPU 资源非常有用。
`runtime.GOMAXPROCS()`: 这个函数设置了 Go 程序可以同时执行的 P 的数量。通常情况下，`GOMAXPROCS` 被设置为 CPU 的核心数，这使得 Go 程序能够充分利用多核 CPU 进行并行计算。如果 `GOMAXPROCS` 设置得比 CPU 核数大，多余的 P 仍然会在 CPU 核之间切换执行，但不会带来实际的并行优势。
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“我发现一个协程一直在执行计算密集型任务，而其他协程似乎得不到执行的机会，这是什么原因？”
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“`select` 语句在选择通道时，如果是多个通道可读，它是随机选择还是有其他规则？”
我非常期待您能提出具体的问题，这样我才能提供最精准和有价值的解答！
网友意见
Goroutine 是一种协作式多任务，而不是抢占式多任务。
一个Goroutine如果一直在计算，比如死循环，那么就会一直占用当前线程，直到它结束或者主动放弃。
但是Go系统里有很多个线程，部分被占用还会新开线程，不会让其它 Goroutine饿死。
你把GOMAXPROCS限制成 1 是你自己的问题，Go只是语言和运行库，它不是OS，不能强制Goroutine放弃CPU。
即使你用普通C++写普通多线程，如果你把某个线程的优先级设置成实时，如果系统只有一颗CPU核的话，其它线程也会统统饿死。
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