使用Go 语言开发大型 MMORPG 游戏伺服器怎么样

使用Go 语言开发大型 MMORPG 游戏伺服器怎么样

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：域名注册、网页空间、营销软件、网站建设、讷河网站维护、网站推广。

如果是大型网路游戏的话，我觉得是不合适的。现阶段go语言的执行效率还是太低了。在底层编译器的优化方面做得和c++相比还是差了不少。go语言也是比较适合快速开发的专案比较合适

从2013年起,经朋友推荐开始用Golang编写游戏登陆伺服器, 配合C++做第三方平台验证. 到编写独立工具导表工具GitHub - davyxu/tabtoy: 跨平台的高效能便捷电子表格汇出器. 以及网路库GitHub - davyxu/cell: 简单,方便,高效的Go语言的游戏伺服器底层. 最终使用这些工具及库编写整个游戏伺服器框架, 我的感受是很不错的

细节看来, 有如下的几个点:

语言, 库

Golang语言特性和C很像, 简单, 一张A4纸就能写完所有特性. 你想想看, C++到了领悟阶段, 也只用那几个简单特性, 剩下的都是一大堆解决各种记忆体问题的技巧. 而Golang一开始就简单, 何必浪费生命去研究那一大堆的奇技淫巧呢?

Golang的坑只有2个:1. interface{}和nil配合使用, 2. for回圈时, 将回圈变数引入闭包(Golang, Lua, C#闭包变数捕获差异) 完全不影响正常使用, 复合语言概念, 只是看官方后面怎么有效的避免

用Golang就忘记继承那套东西, 用组合+介面

用Golang伺服器如何保证解决游戏伺服器存档一致性问题? s the world是肯定的, 但是Golang可以从语言层并发序列化玩家资料, 再通过后台存档

channel是goroutine虽然是Golang的语言特性. 但是在编写伺服器时, 其实只有底层用的比较多.

Golang的第三方库简直多如牛毛, 好的也很多

不要说模板了, C#的也不好用, 官方在纠结也不要加, 使用中, 没模板确实有点不方便. 用interface{}/反射做泛型对于Golang这种强型别语言来说,还是有点打脸

执行期

Golang和C++比效能的话, 这是C++的优势, Golang因为没虚拟机器, 只有薄薄的一层排程层. 因此效能是非常高的, 用一点效能牺牲换开发效率, 妥妥的

1.6版后的GC优化的已经很好了, 如果你不是高效能,高并发Web应用, 非要找出一堆的优化技巧的话. 只用Golang写点游戏伺服器, 那点GC损耗可以忽略不计

和其他现代语言一样, 崩溃捕捉是标配功能, 我用Golang的伺服器线上跑, 基本没碰到过崩溃情况

热更新: 官方已经有plugin系统的提交, 跨平台的. 估计很快就可以告别手动cgo做so热更新

开发, 除错, 部署, 优化

LiteIDE是我首选的Golang的IDE, 虽然有童鞋说B格不高. 但这估计实在是找不到缺点说了, 别跟我说Visual Studio, 那是宇宙级的...

曾经听说有人不看好Golang, 我问为啥: 说这么新的语言, 不好招人,后面打听到他是个策划... 好吧

真实情况是这样的: Golang对于有点程式设计基础的新人来说, 1周左右可以开始贡献程式码. 老司机2~3天.

开发效率还是不错的, 一般大的游戏功能, 2*2人一周3~4个整完. 这换C++时代, 大概也就1~2个还写不完. 对接伺服器sdk的话, 大概1天接个10多个没问题

Golang自带效能调优工具, 从记忆体, CPU, 阻塞点等几个方面直接出图进行分析, 非常直观, 可以参考我部落格几年前的分析: 使用Golang进行效能分析(Profiling)

Golang支 *** 叉编译, 跨平台部署, 什么概念? linux是吧? 不问你什么版本, 直接windows上编译输出一个elf, 甩到伺服器上开跑.不超过1分钟时间..

1.为什么golang的开发效率高？

golang是一编译型的强型别语言，它在开发上的高效率主要来自于后发优势，不用考虑旧有恶心的历史，又有一个较高的工程视角。良好的避免了程式设计师因为“ { 需不需要独占一行 ”这种革命问题打架，也解决了一部分趁编译时间找产品妹妹搭讪的阶级敌人。

它有自己的包管理机制，工具链成熟，从开发、除错到释出都很简单方便；

有反向介面、defer、coroutine等大量的syntactic sugar；

编译速度快，因为是强型别语言又有gc，只要通过编译，非业务毛病就很少了；

它在语法级别上支援了goroutine，这是大家说到最多的内容，这里重点提一下。首先，coroutine并不稀罕，语言并不能超越硬体、作业系统实现神乎其神的功能。golang可以做到事情，其他语言也可以做到，譬如c++，在boost库里面自己就有的coroutine实现（当然用起来跟其他boost库一样恶心）。golang做的事情，是把这一套东西的使用过程简化了，并且提供了一套channel的通讯模式，使得程式设计师可以忽略诸如死锁等问题。

goroutine的目的是描述并发程式设计模型。并发与并行不同，它并不需要多核的硬体支援，它不是一种物理执行状态，而是一种程式逻辑流程。它的主要目的不是利用多核提高执行效率，而是提供一种更容易理解、不容易出错的语言来描述问题。

实际上golang预设就是执行在单OS程序上面的，通过指定环境变数GOMAXPROCS才能转身跑在多OS程序上面。有人提到了网易的pomelo，开源本来是一件很不错的事情，但是基于自己对callback hell的偏见，我一直持有这种态度：敢用nodejs写大规模游戏伺服器的人，都是真正的勇士 : ) 。

2、Erlang与Golang的coroutine有啥区别，coroutine是啥？

coroutine本质上是语言开发者自己实现的、处于user space内的执行绪，无论是erlang、还是golang都是这样。需要解决没有时钟中断；碰著阻塞式i\o，整个程序都会被作业系统主动挂起；需要自己拥有排程控制能力（放在并行环境下面还是挺麻烦的一件事）等等问题。那为啥要废老大的劲自己做一套执行绪放user space里面呢？

并发是伺服器语言必须要解决的问题；

system space的程序还有执行绪排程都太慢了、占用的空间也太大了。

把执行绪放到user space的可以避免了陷入system call进行上下文切换以及高速缓冲更新，执行绪本身以及切换等操作可以做得非常的轻量。这也就是golang这类语言反复提及的超高并发能力，分分钟给你开上几千个执行绪不费力。

不同的是，golang的并发排程在i/o等易发阻塞的时候才会发生，一般是内封在库函式内；erlang则更夸张，对每个coroutine维持一个计数器，常用语句都会导致这个计数器进行reduction，一旦到点，立即切换排程函式。

中断介入程度的不同，导致erlang看上去拥有了preemptive scheduling的能力，而golang则是cooperative shceduling的。golang一旦写出纯计算死回圈，程序内所有会话必死无疑；要有大计算量少i\o的函式还得自己主动叫runtime.Sched()来进行排程切换。

3、golang的执行效率怎么样？

我是相当反感所谓的ping\pong式benchmark，执行效率需要放到具体的工作环境下面考虑。

首先，它再快也是快不过c的，毕竟底下做了那么多工作，又有排程，又有gc什么的。那为什么在那些benchmark里面，golang、nodejs、erlang的响应效率看上去那么优秀呢，响应快，并发强？并发能力强的原因上面已经提到了，响应快是因为大量非阻塞式i\o操作出现的原因。这一点c也可以做到，并且能力更强，但是得多写不少优质程式码。

然后，针对游戏伺服器这种高实时性的执行环境，GC所造成的跳帧问题确实比较麻烦，前面的大神 @达达 有比较详细的论述和缓解方案，就不累述了 。随着golang的持续开发，相信应该会有非常大的改进。一是遮蔽记忆体操作是现代语言的大势所趋，它肯定是需要被实现的；二是GC演算法已经相当的成熟，效率勉勉强强过得去；三是可以通过incremental的操作来均摊cpu消耗。

用这一点点效率损失换取一个更高的生产能力是不是值得呢？我觉得是值得的，硬体已经很便宜了，人生苦短，让自己的生活更轻松一点吧: )。

4、基于以上的论述，我认为采用go进行小范围的MMORPG开发是可行的。

如果跟C语言比，大部分指令码都胜出啊。Go, Node.js, Python ......

网易弄过一个Node.js的开源伺服器框架。

至于IDE, 不重要，做伺服器开发很少会要开着IDE除错的。最常用的手段就是打Log. 设定了断点也很难调，多个客户端并发。

那种单客户端连线进来就可以重现的bug倒是可以用IDE调，但是这种bug本来就容易解决。

用指令码语言，有一个很大的好处是容易做自动测试，可以更好地保证程式码质量。

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开发效率当然是指令码高。执行效率，其实更重要的是并发，框架合理的话增加机器就可以直接提高效率增加人数。

用Go开发大型mmorpg服务端不会有问题的，如果掉坑里肯定不会是语言的问题。

唯一比较可能掉进去的坑就只有GC，其实很容易预防和调整的，具体细节可以看我部落格分享的文章。

但是技术选型不只是选语言，如果当时我手头有一套效能满意，开发效率OK，人员补给不会有问题的技术方案，不管是什么语言的，我肯定不会放弃它而选择冒险的。

public void actionPerformed(ActionEvent e)

{

if(e.getSource()==xinjian)

{

text.setText("");

}

if(e.getSource()==dakai)

{

openFD.show();

String s;

如何配置go语言开发环境

1.1 Go 安装

Go的三种安装方式

Go有多种安装方式，你可以选择自己喜欢的。这里我们介绍三种最常见的安装方式：

Go源码安装：这是一种标准的软件安装方式。对于经常使用Unix类系统的用户，尤其对于开发者来说，从源码安装可以自己定制。

Go标准包安装：Go提供了方便的安装包，支持Windows、Linux、Mac等系统。这种方式适合快速安装，可根据自己的系统位数下载好相应的安装包，一路next就可以轻松安装了。**推荐这种方式**

第三方工具安装：目前有很多方便的第三方软件包工具，例如Ubuntu的apt-get、Mac的homebrew等。这种安装方式适合那些熟悉相应系统的用户。

最后，如果你想在同一个系统中安装多个版本的Go，你可以参考第三方工具GVM，这是目前在这方面做得最好的工具，除非你知道怎么处理。

Go源码安装

在Go的源代码中，有些部分是用Plan 9 C和ATT汇编写的，因此假如你要想从源码安装，就必须安装C的编译工具。

在Mac系统中，只要你安装了Xcode，就已经包含了相应的编译工具。

在类Unix系统中，需要安装gcc等工具。例如Ubuntu系统可通过在终端中执行sudo apt-get install gcc

libc6-dev来安装编译工具。

在Windows系统中，你需要安装MinGW，然后通过MinGW安装gcc，并设置相应的环境变量。

你可以直接去官网下载源码，找相应的goVERSION.src.tar.gz的文件下载，下载之后解压缩到$HOME目录，执行如下代码：

cd go/src

./all.bash

运行all.bash后出现"ALL TESTS PASSED"字样时才算安装成功。

上面是Unix风格的命令，Windows下的安装方式类似，只不过是运行all.bat，调用的编译器是MinGW的gcc。

如果是Mac或者Unix用户需要设置几个环境变量，如果想重启之后也能生效的话把下面的命令写到.bashrc或者.zshrc里面，

export GOPATH=$HOME/gopath

export PATH=$PATH:$HOME/go/bin:$GOPATH/bin

如果你是写入文件的，记得执行bash .bashrc或者bash

.zshrc使得设置立马生效。

如果是window系统，就需要设置环境变量，在path里面增加相应的go所在的目录，设置gopath变量。

当你设置完毕之后在命令行里面输入go，看到如下图片即说明你已经安装成功

图1.1 源码安装之后执行Go命令的图

如果出现Go的Usage信息，那么说明Go已经安装成功了；如果出现该命令不存在，那么可以检查一下自己的PATH环境变中是否包含了Go的安装目录。

关于上面的GOPATH将在下面小节详细讲解

Go标准包安装

Go提供了每个平台打好包的一键安装，这些包默认会安装到如下目录：/usr/local/go

(Windows系统：c:\Go)，当然你可以改变他们的安装位置，但是改变之后你必须在你的环境变量中设置如下信息：

export GOROOT=$HOME/go

export GOPATH=$HOME/gopath

export PATH=$PATH:$GOROOT/bin:$GOPATH/bin

上面这些命令对于Mac和Unix用户来说最好是写入.bashrc或者.zshrc文件，对于windows用户来说当然是写入环境变量。

如何判断自己的操作系统是32位还是64位？

我们接下来的Go安装需要判断操作系统的位数，所以这小节我们先确定自己的系统类型。

Windows系统用户请按Win+R运行cmd，输入systeminfo后回车，稍等片刻，会出现一些系统信息。在“系统类型”一行中，若显示“x64-based

PC”，即为64位系统；若显示“X86-based PC”，则为32位系统。

Mac系统用户建议直接使用64位的，因为Go所支持的Mac OS X版本已经不支持纯32位处理器了。

Linux系统用户可通过在Terminal中执行命令arch(即uname

-m)来查看系统信息：

64位系统显示

x86_64

32位系统显示

i386

Mac 安装

访问下载地址，32位系统下载go1.4.2.darwin-386-osx10.8.pkg，64位系统下载go1.4.2.darwin-amd64-osx10.8.pkg，双击下载文件，一路默认安装点击下一步，这个时候go已经安装到你的系统中，默认已经在PATH中增加了相应的~/go/bin,这个时候打开终端，输入go

看到类似上面源码安装成功的图片说明已经安装成功

如果出现go的Usage信息，那么说明go已经安装成功了；如果出现该命令不存在，那么可以检查一下自己的PATH环境变中是否包含了go的安装目录。

Linux 安装

访问下载地址，32位系统下载go1.4.2.linux-386.tar.gz，64位系统下载go1.4.2.linux-amd64.tar.gz，

假定你想要安装Go的目录为 $GO_INSTALL_DIR，后面替换为相应的目录路径。

解压缩tar.gz包到安装目录下：tar zxvf go1.4.2.linux-amd64.tar.gz -C

$GO_INSTALL_DIR。

设置PATH，export PATH=$PATH:$GO_INSTALL_DIR/go/bin

然后执行go

图1.2 Linux系统下安装成功之后执行go显示的信息

如果出现go的Usage信息，那么说明go已经安装成功了；如果出现该命令不存在，那么可以检查一下自己的PATH环境变中是否包含了go的安装目录。

Windows 安装

访问Google Code 下载页，32

位请选择名称中包含 windows-386 的 msi 安装包，64 位请选择名称中包含 windows-amd64 的。下载好后运行，不要修改默认安装目录

C:\Go\，若安装到其他位置会导致不能执行自己所编写的 Go 代码。安装完成后默认会在环境变量 Path 后添加 Go 安装目录下的 bin 目录

C:\Go\bin\，并添加环境变量 GOROOT，值为 Go 安装根目录 C:\Go\ 。

验证是否安装成功

在运行中输入 cmd 打开命令行工具，在提示符下输入 go，检查是否能看到 Usage 信息。输入

cd %GOROOT%，看是否能进入 Go 安装目录。若都成功，说明安装成功。

不能的话请检查上述环境变量 Path 和 GOROOT 的值。若不存在请卸载后重新安装，存在请重启计算机后重试以上步骤。

第三方工具安装

GVM

gvm是第三方开发的Go多版本管理工具，类似ruby里面的rvm工具。使用起来相当的方便，安装gvm使用如下命令：

bash (curl -s -S -L )

安装完成后我们就可以安装go了：

gvm install go1.4.2

gvm use go1.4.2

也可以使用下面的命令，省去每次调用gvm use的麻烦： gvm use go1.4.2 --default

执行完上面的命令之后GOPATH、GOROOT等环境变量会自动设置好，这样就可以直接使用了。

apt-get

Ubuntu是目前使用最多的Linux桌面系统，使用apt-get命令来管理软件包，我们可以通过下面的命令来安装Go，为了以后方便，应该把

git mercurial 也安装上：

sudo apt-get install python-software-properties

sudo add-apt-repository ppa:gophers/go

sudo apt-get update

sudo apt-get install golang-stable git-core mercurial

homebrew

homebrew是Mac系统下面目前使用最多的管理软件的工具，目前已支持Go，可以通过命令直接安装Go，为了以后方便，应该把

git mercurial 也安装上：

brew update brew upgrade

brew install go

brew install git

brew install mercurial

Go语言的跨平台能力到底有多强？看完你就知道了

对比于其他语言的程序，Go语言的跨平台能力是真的强，拿.Net和JAVA来说吧，.Net在.Net core出现之前是不能跨平台的，只能在windows上编译运行，即使是.net core出现以后，跨平台的程序也是相当的麻烦。而java虽然一直都可以跨平台，但是运行JAVA程序的机器上也必须要有JAVA程序运行环境JRE。而相对于Go程序，跨平台就简单的多了，只需要在编译指定目标程序运行的架构和环境即可编译出指定操作系统和架构的程序。

以上是指定了go的环境变量后执行的go build命令进行目标程序的构建，这种方式会一直生效的，如果不让他一直生效，可以在构建的时候临时指定环境变量，下面以window的环境为例，来介绍临时指定环境变量的方式构建可以在Linux环境下运行的可执行程序：

可以根据不同的架构和操作系统将其编写为不同的.bat的可执行文件放置在程序的根目录，Linux的和MAC的也一样编写成脚本文件放置在程序的根目录，这样在构建的时候就不用再敲命令了，直接运行脚本就可以了。

Java程序编译打包后为war包或者是java包，必须执行java -jar 命令或者将其放置到tomcat的指定目录下，运行tomcat程序。而Go语言编写的程序最终为可执行的文件（window下编译出的是.exe的可执行文件），只需要将其赋予可执行的权限就可以直接运行了。

构建JAVA程序的镜像需要指定java的基础镜像，否则就需要在镜像中安装java的运行环境了，下面展示的是构建的一个JAVA程序的镜像，构建出来镜像的体积相对比较大

而Go程序制作出的镜像就不需要安装任何的依赖环境，因为他在打包的时候就已经将依赖的包一块打包到一起了

拿着这个镜像就可以到处运行了。

通过对比我们可以发现，如果没有之前的技术和业务的积累，重新开发一个新的项目，使用go去开发无疑是最容易上手的，所以现在很多公司都使用go进行开发，也逐渐将其他语言的项目逐步的用go语言进行改造。其实用什么语言不重要，合适的才重要，开发项目在选择语言的时候也会综合多方面来考虑选择合适的语言和架构，毕竟很多公司都不是搞研究的，都需要项目来赚钱，所以开发的速度、客户的满意度、项目交付的时间才是驱动公司技术的主要因素。

我们个人也应该不断完善自己的技术栈，不应该太依靠某种语言，最重要的还是自己的架构思想和底层架构知识，只有掌握了这些才能够不被 社会 和公司“优化”。

【golang详解】go语言GMP(GPM)原理和调度

Goroutine调度是一个很复杂的机制，下面尝试用简单的语言描述一下Goroutine调度机制，想要对其有更深入的了解可以去研读一下源码。

首先介绍一下GMP什么意思：

G ----------- goroutine: 即Go协程，每个go关键字都会创建一个协程。

M ---------- thread内核级线程，所有的G都要放在M上才能运行。

P ----------- processor处理器，调度G到M上，其维护了一个队列，存储了所有需要它来调度的G。

Goroutine 调度器P和 OS 调度器是通过 M 结合起来的，每个 M 都代表了 1 个内核线程，OS 调度器负责把内核线程分配到 CPU 的核上执行

模型图：

避免频繁的创建、销毁线程，而是对线程的复用。

1）work stealing机制

当本线程无可运行的G时，尝试从其他线程绑定的P偷取G，而不是销毁线程。

2）hand off机制

当本线程M0因为G0进行系统调用阻塞时，线程释放绑定的P，把P转移给其他空闲的线程执行。进而某个空闲的M1获取P，继续执行P队列中剩下的G。而M0由于陷入系统调用而进被阻塞，M1接替M0的工作，只要P不空闲，就可以保证充分利用CPU。M1的来源有可能是M的缓存池，也可能是新建的。当G0系统调用结束后，根据M0是否能获取到P，将会将G0做不同的处理：

如果有空闲的P，则获取一个P，继续执行G0。

如果没有空闲的P，则将G0放入全局队列，等待被其他的P调度。然后M0将进入缓存池睡眠。

如下图

GOMAXPROCS设置P的数量，最多有GOMAXPROCS个线程分布在多个CPU上同时运行

在Go中一个goroutine最多占用CPU 10ms，防止其他goroutine被饿死。

具体可以去看另一篇文章

【Golang详解】go语言调度机制 抢占式调度

当创建一个新的G之后优先加入本地队列，如果本地队列满了，会将本地队列的G移动到全局队列里面，当M执行work stealing从其他P偷不到G时，它可以从全局G队列获取G。

协程经历过程

我们创建一个协程 go func()经历过程如下图：

说明：

这里有两个存储G的队列，一个是局部调度器P的本地队列、一个是全局G队列。新创建的G会先保存在P的本地队列中，如果P的本地队列已经满了就会保存在全局的队列中；处理器本地队列是一个使用数组构成的环形链表，它最多可以存储 256 个待执行任务。

G只能运行在M中，一个M必须持有一个P，M与P是1：1的关系。M会从P的本地队列弹出一个可执行状态的G来执行，如果P的本地队列为空，就会想其他的MP组合偷取一个可执行的G来执行；

一个M调度G执行的过程是一个循环机制；会一直从本地队列或全局队列中获取G

上面说到P的个数默认等于CPU核数，每个M必须持有一个P才可以执行G，一般情况下M的个数会略大于P的个数，这多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。类似线程池，Go也提供一个M的池子，需要时从池子中获取，用完放回池子，不够用时就再创建一个。

work-stealing调度算法：当M执行完了当前P的本地队列队列里的所有G后，P也不会就这么在那躺尸啥都不干，它会先尝试从全局队列队列寻找G来执行，如果全局队列为空，它会随机挑选另外一个P，从它的队列里中拿走一半的G到自己的队列中执行。

如果一切正常，调度器会以上述的那种方式顺畅地运行，但这个世界没这么美好，总有意外发生，以下分析goroutine在两种例外情况下的行为。

Go runtime会在下面的goroutine被阻塞的情况下运行另外一个goroutine：

用户态阻塞/唤醒

当goroutine因为channel操作或者network I/O而阻塞时（实际上golang已经用netpoller实现了goroutine网络I/O阻塞不会导致M被阻塞，仅阻塞G，这里仅仅是举个栗子），对应的G会被放置到某个wait队列(如channel的waitq)，该G的状态由_Gruning变为_Gwaitting，而M会跳过该G尝试获取并执行下一个G，如果此时没有可运行的G供M运行，那么M将解绑P，并进入sleep状态；当阻塞的G被另一端的G2唤醒时（比如channel的可读/写通知），G被标记为，尝试加入G2所在P的runnext（runnext是线程下一个需要执行的 Goroutine。）， 然后再是P的本地队列和全局队列。

系统调用阻塞

当M执行某一个G时候如果发生了阻塞操作，M会阻塞，如果当前有一些G在执行，调度器会把这个线程M从P中摘除，然后再创建一个新的操作系统的线程(如果有空闲的线程可用就复用空闲线程)来服务于这个P。当M系统调用结束时候，这个G会尝试获取一个空闲的P执行，并放入到这个P的本地队列。如果获取不到P，那么这个线程M变成休眠状态， 加入到空闲线程中，然后这个G会被放入全局队列中。

队列轮转

可见每个P维护着一个包含G的队列，不考虑G进入系统调用或IO操作的情况下，P周期性的将G调度到M中执行，执行一小段时间，将上下文保存下来，然后将G放到队列尾部，然后从队列中重新取出一个G进行调度。

除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。

除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。

M0

M0是启动程序后的编号为0的主线程，这个M对应的实例会在全局变量rutime.m0中，不需要在heap上分配，M0负责执行初始化操作和启动第一个G，在之后M0就和其他的M一样了

G0

G0是每次启动一个M都会第一个创建的goroutine，G0仅用于负责调度G，G0不指向任何可执行的函数，每个M都会有一个自己的G0，在调度或系统调用时会使用G0的栈空间，全局变量的G0是M0的G0

一个G由于调度被中断，此后如何恢复？

中断的时候将寄存器里的栈信息，保存到自己的G对象里面。当再次轮到自己执行时，将自己保存的栈信息复制到寄存器里面，这样就接着上次之后运行了。

我这里只是根据自己的理解进行了简单的介绍，想要详细了解有关GMP的底层原理可以去看Go调度器 G-P-M 模型的设计者的文档或直接看源码

参考： ()

()

Go语言的应用

Go语言由Google公司开发，并于2009年开源，相比Java/Python/C等语言，Go尤其擅长并发编程，性能堪比C语言，开发效率肩比Python，被誉为“21世纪的C语言”。

Go语言在云计算、大数据、微服务、高并发领域应用应用非常广泛。BAT大厂正在把Go作为新项目开发的首选语言。

Go语言应用范围：

1、服务端开发：以前你使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如日志处理、文件系统、监控系统等;

2、DevOps：运维生态中的Docker、K8s、prometheus、grafana、open-falcon等都是使用Go语言开发;

3、网络编程：大量优秀的Web框架如Echo、Gin、Iris、beego等，而且Go内置的 net/http包十分的优秀;

4、Paas云平台领域：Kubernetes和Docker Swarm等;

5、分布式存储领域：etcd、Groupcache、TiDB、Cockroachdb、Influxdb等;

6、区块链领域：区块链里面有两个明星项目以太坊和fabric都使用Go语言;

7、容器虚拟化：大名鼎鼎的Docker就是使用Go语言实现的;

8、爬虫及大数据：Go语言天生支持并发，所以十分适合编写分布式爬虫及大数据处理。