Golang Go语言中约束 GOMAXPROCS 带来的收益
最近看了一遍 runtime ，去尝试了之前遗留的一个工作：调整 k8s 中容器的 GOMAXPROCS ，效果还不错。
在 11:35 左右, 我们将应用的 GOMAXPROCS 从默认的 32/64 主动设置为 4, 对比 14:30 和 11:30 的数据可以看到:
- go version: 1.17
- 线程数量从 49 下降到 13, 符合预期
- 受业务影响, QPS +13%
- 接口平均响应时间 -9%, CPU -5%
- GC 的耗时 -59%, STW(StopTheWorld) 的时间 -12%
- goroutine 在 Runnable 停留的时间 +50%
Golang Go语言中约束 GOMAXPROCS 带来的收益
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那就需要分析一下原因了
降低并发度之后反而提高了处理能力，说明并发的时候内耗比较大？
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要压榨单机性能最好就别用 k8s (:
个人实践，丢在 k8s 上的东西都是无状态的应用，开了自动扩缩容其他的就不需要操心了。
对于有状态或者需要压榨单机性能的，例如数据库都不在 k8s 内。
另，试着升下版本，GOGC 和 GOMEMLIMIT 还能对程序有进一步的提升。
针对 Docker 运行 Go 确实有取宿主机的 CPU 来设置 MAXPROCS.
当使用 Pod 限制资源的配置时，就不建议手动去调整 MAXPROCS ， 这样做不好运维，所以可以选择 Uber 的一个库
https://github.com/uber-go/automaxprocs
这库的原理就是取读取 容器里 /sys/fs/cgroup/cpu 里面的值，然后计算出一个合理的 MAXPROCS
在你 main 函数执行之前通过 import 这个过程去初始化 MAXPROCS
物理 C 是物理 node 还是物理 cpu core ，前者可以用 statefulset 、node selector 和 affility 处理，后者 k8s 没有这个能力也不应该有这个能力
在Go语言中，GOMAXPROCS 是一个用于设置程序运行时可以同时使用的逻辑处理器（Logical Processor，即OS线程）数量的环境变量或运行时参数。正确约束 GOMAXPROCS 可以带来多方面的收益：
-
性能优化：通过合理设置
GOMAXPROCS，可以确保Go程序充分利用多核CPU资源，提高并发执行效率。对于CPU密集型任务，适当增加GOMAXPROCS可以显著提升性能；对于IO密集型任务，则可能需要根据具体情况调整，以避免过度竞争CPU资源。 -
资源控制：在资源受限的环境中，如容器化部署或云环境中，合理设置
GOMAXPROCS可以避免程序过度占用系统资源，从而确保系统的稳定性和其他应用的正常运行。 -
能耗管理：在移动设备或低功耗服务器上运行Go程序时，通过限制
GOMAXPROCS可以降低CPU使用率，减少能耗，延长设备续航时间或提高系统能效。 -
简化调试：在调试并发问题时，通过减少
GOMAXPROCS的值，可以简化问题的复现和排查过程，有助于开发者更清晰地理解程序的并发行为。
需要注意的是，GOMAXPROCS 的设置应根据具体应用场景和系统环境进行调整，以达到最佳的性能和资源利用率。在大多数情况下，Go语言的运行时系统会根据系统资源自动进行一定程度的优化，但手动调整 GOMAXPROCS 仍然是一个有效的性能调优手段。
