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前些天摸排wireguard-go的并发瓶颈，愧于对goroutine理解不深入，被误导，有必要记录以备忘。

wireguard-go为每一个peer开一个单独的goroutine，看起来像极了Apache的典型mpm，而boringtun则采用固定线程异步模型，颇像Nginx架构，从数据上看，boringtun吞吐碾压wireguard-go，身边又有人煽动加码，便得出结论，为每一个peer创建一个goroutine这种架构是不正确的。

很显然，这个结论是错误的。

理论上，创建万级别的goroutine毫无压力，而我只用不到10个甚至单peer进行测试，听闻几句话就把罪过归于goroutine，这是我的罪过，应该归于自己的无知。

回到问题和质疑的原点，为每个请求创建一个task是不正确的，原因在于每个CPU同时只能运行一个task，CPU数量固定，随着task的增加，切换开销线性增加。异步IO之所以好，因为task切换开销固定。我们知道，切换开销是业务处理的额外开销，越大越不好。

这就是我说的不要让请求去调度资源，而要让资源去调度请求。

现在看goroutine。goroutine并不是操作系统级的task，切换开销极小。理解了goroutine的G(goroutine)-P(processor)-M(machine)模型，就会发现它事实上和异步事件模型一致：

• 固定数量的M上跑不固定数量的G，G之间的切换开销与查找无异。

异步事件模型中，固定数量的线程处理所有被激活的请求，这些请求或被轮询处理，或排以优先级，这与goroutine的方式无异，goroutine的方式只是将“或轮询或优先级处理”这件事交给了Runtime库，程序员只需要关注自己的业务逻辑即可，即写一个前面加上go关键字的func。

goroutine的调度，本质上就是异步事件驱动的多请求处理的轮询。

golang好在，它甚至让你无法使用错误的方式处理并发，不信试试看，如何写一个程序，让操作系统级别的切换开销随着请求的数量线性增加。

无论怎么样，系统级task的数量都是一定的(more or less)，就算100万并发，也不会有100万系统级task，系统级task永远都是CPU数量级的，如果用CPU数量级的task处理100万的并发，就是goroutine的调度问题了，而调度的本质就是查找，这个查找的开销，便和系统task切换无关了。

这便和下面的文章统一了：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/492863461

因此，goroutie不足以构成并发瓶颈，它甚至是优势，虽然性能可能达不到标准异步模型，但它大大简化了编程难度，门槛极低。性价比还是优于rust的。

当关注纠结某件事时，偏见便侵入了，比方说当已有事实证据指向某个方向时，旁人只需轻微一点，你便很容易将所指之处作为根本去试图揭露，这便是偏见之害。若对goroutine没有深入理解，便很容易将per peer a goroutine等同于per client a thread/process，如果此时你还不敢下定论，只需有人也这么一说，便判定无疑了，但事实上，据此下的结论其效果正好相反。所以，不要针对自己不了解的任何东西下任何结论。

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