1.2.5　可视化GPM编程

在理解GPM的基本模型和初始化的生命周期及过程的基础上，还能不能通过一些工具来看一下程序的GPM模型在执行过程中的数据呢？Go语言提供了两种方式可以查看一个程序的GPM数据。

1．go tool trace

trace记录了运行时的信息，能提供可视化的Web页面。下面举一个简单的例子，主要的流程是，main（）函数创建trace，trace会运行在单独的Goroutine中，然后main（）打印＂Hello World＂，最后退出，代码如下：

运行，结果如下：

   ＄go run trace.go
   Hello World

这里会发现，当前路径下会得到一个trace.out文件，可以用工具go tool打开该文件，结果如下：

   ＄go tool trace trace.out
   2021/02/23 10:44:11 Parsing trace...
   2021/02/23 10:44:11 Splitting trace...
   2021/02/23 10:44:11 Opening browser.Trace viewer is listening on http://127.0.0.1:33479

通过浏览器打开http://127.0.0.1：33479网址，单击view trace能够看见可视化的调度流程，如图1.27所示。

图1.27所示的是一个当前代码运行的进程所包含的与全部Go程序相关的流程和各自的时间轴，其中左侧部分包含的信息菜单如图1.28所示。

图1.27　go tool trace可视化

图1.28　go tool trace可视化左侧菜单

（1）G信息。单击Goroutines那一行可视化的数据条，会看到一些更详细的信息，如图1.29所示。

图1.29　G相关信息

一共有两个G在程序中，一个是特殊的G0，是每个M必须有的一个初始化的G；另一个是G1，即Main Goroutine（执行main（）函数的协程），在一段时间内处于可运行和运行的状态。

（2）M信息。单击Threads那一行可视化的数据条，会看到一些更详细的信息，如图1.30所示。

图1.30　M相关信息

一共有两个M在程序中，一个是特殊的M0；另一个是正处于Running执行状态的M1，这个M1是用于承载G1的线程。

（3）P信息。再来看左侧PROCS栏中的信息，这里列举的Proc 0和Proc 1均属于Process（处理器）的信息，如图1.31所示。

图1.31　P相关信息

G1中调用了main.main，创建了trace goroutine G18。G1运行在P1上，G18运行在P0上。这里有两个P，一个P必须绑定一个M才能调度G。接下来是M的信息，如图1.32所示。

图1.32　G18的出现

从图1.32中可以看到，G18在P0上被运行的时候，在Threads行新增了一个M的数据，单击可查看更详细的信息，如图1.33所示。

图1.33　更详细信息

新增的一个M2就是P0为了执行G18而动态创建的。

2．DeBug trace

编译上面的代码的结果如下：

   ＄go build trace2.go

接下来，通过DeBug方式运行，结果如下：

接下来简单分析一下，上述输出结果的大致含义。

（1）SCHED：调试信息输出标志字符串，代表本行是Goroutine调度器的输出。

（2）0ms：从程序启动到输出这行日志的时间。

（3）gomaxprocs：P的数量，本例有两个P，因为默认的P的属性是和CPU核心数量一致，当然也可以通过GOMAXPROCS设置。

（4）idleprocs：处于idle状态的P的数量；通过gomaxprocs和idleprocs的差值，就可知道执行Go代码的P的数量。

（5）threads：os threads/M的数量，包含scheduler使用的m数量，加上runtime自用的类似sysmon这样的thread的数量。

（6）spinningthreads：处于自旋状态的os thread数量。

（7）idlethread：处于idle状态的os thread的数量。

（8）runqueue=0：Scheduler全局队列中G的数量。

（9）[0 0]：分别为两个P的local queue中的G的数量。

查看GPM数据go tool trace方式和DeBug trace方式有所差异。二者均能够看到一个程序运行中的GPM分布情况，go tool trace还提供了本地Web的可视化查看方式，而DeBug trace是通过命令行将结果输出到终端中。