Golang 之协程详解

一、Golang 线程和协程的区别

备注:需要区分进程、线程(内核级线程)、协程(用户级线程)三个概念。

进程、线程 和 协程 之间概念的区别

对于 进程、线程 ,都是有内核进行调度,有 CPU 时间片的概念,进行 抢占式调度 (有多种调度算法)

对于 协程 (用户级线程),这是对内核透明的,也就是系统并不知道有协程的存在,是完全由用户自己的程序进行调度的,因为是由用户程序自己控制,那么就很难像抢占式调度那样做到强制的 CPU 控制权切换到其他进程/线程,通常只能进行 协作式调度 ,需要协程自己主动把控制权转让出去之后,其他协程才能被执行到。

goroutine 和协程区别

本质上,goroutine 就是协程。不同的是,Golang 在 runtime、系统调用等多方面对 goroutine 调度进行了封装和处理,当遇到长时间执行或者进行系统调用时,会主动把当前 goroutine 的CPU (P) 转让出去,让其他 goroutine 能被调度并执行,也就是 Golang 从语言层面支持了协程。Golang 的一大特色就是从语言层面原生支持协程,在函数或者方法前面加 go关键字就可创建一个协程。

其他方面的比较

1. 内存消耗方面

每个 goroutine (协程) 默认占用内存远比 Java 、C 的线程少。

goroutine: 2KB 

线程:8MB

2. 线程和 goroutine 切换调度开销方面

线程/goroutine 切换开销方面,goroutine 远比线程小

线程: 涉及模式切换(从用户态切换到内核态)、16个寄存器、PC、SP...等寄存器的刷新等。

goroutine: 只有三个寄存器的值修改 - PC / SP / DX.

二、协程底层实现原理

线程是操作系统的内核对象,多线程编程时,如果线程数过多,就会导致频繁的上下文切换,这些 cpu 时间是一个额外的耗费。所以在一些高并发的网络服务器编程中,使用一个线程服务一个 socket 连接是很不明智的。于是操作系统提供了基于事件模式的异步编程模型。用少量的线程来服务大量的网络连接和I/O操作。但是采用异步和基于事件的编程模型,复杂化了程序代码的编写,非常容易出错。因为线程穿插,也提高排查错误的难度。

协程,是在应用层模拟的线程,他避免了上下文切换的额外耗费,兼顾了多线程的优点。简化了高并发程序的复杂度。举个例子,一个高并发的网络服务器,每一个socket连接进来,服务器用一个协程来对他进行服务。代码非常清晰。而且兼顾了性能。

那么,协程是怎么实现的呢?

他和线程的原理是一样的,当 a线程 切换到 b线程 的时候,需要将 a线程 的相关执行进度压入栈,然后将 b线程 的执行进度出栈,进入 b线程 的执行序列。协程只不过是在 应用层 实现这一点。但是,协程并不是由操作系统调度的,而且应用程序也没有能力和权限执行 cpu 调度。怎么解决这个问题?

答案是,协程是基于线程的。内部实现上,维护了一组数据结构和 n 个线程,真正的执行还是线程,协程执行的代码被扔进一个待执行队列中,由这 n 个线程从队列中拉出来执行。这就解决了协程的执行问题。那么协程是怎么切换的呢?答案是:golang 对各种 io函数 进行了封装,这些封装的函数提供给应用程序使用,而其内部调用了操作系统的异步 io函数,当这些异步函数返回 busy 或 bloking 时,golang 利用这个时机将现有的执行序列压栈,让线程去拉另外一个协程的代码来执行,基本原理就是这样,利用并封装了操作系统的异步函数。包括 linux 的 epoll、select 和 windows 的 iocp、event 等。

由于golang是从编译器和语言基础库多个层面对协程做了实现,所以,golang的协程是目前各类有协程概念的语言中实现的最完整和成熟的。十万个协程同时运行也毫无压力。关键我们不会这么写代码。但是总体而言,程序员可以在编写 golang 代码的时候,可以更多的关注业务逻辑的实现,更少的在这些关键的基础构件上耗费太多精力。

三、协程的历史以及特点

协程(Coroutine)是在1963年由Melvin E. Conway USAF, Bedford, MA等人提出的一个概念。而且协程的概念是早于线程(Thread)提出的。但是由于协程是 非抢占式 的调度,无法实现公平的任务调用。也无法直接利用多核优势。因此, 我们不能武断地说协程是比线程更高级的技术

尽管,在任务调度上,协程是弱于线程的。但是在资源消耗上,协程则是极低的。一个线程的内存在 MB 级别,而协程只需要 KB 级别。而且线程的调度需要内核态与用户的频繁切入切出,资源消耗也不小。

我们把协程的基本特点归纳为:

1. 协程调度机制无法实现公平调度
2. 协程的资源开销是非常低的,一台普通的服务器就可以支持百万协程。

那么,近几年为何协程的概念可以大热。我认为一个特殊的场景使得协程能够广泛的发挥其优势,并且屏蔽掉了劣势 --> 网络编程。与一般的计算机程序相比,网络编程有其独有的特点。

1. 高并发(每秒钟上千数万的单机访问量)
2. Request/Response。程序生命期端(毫秒,秒级)
3. 高IO,低计算(连接数据库,请求API)。

最开始的网络程序其实就是一个线程一个请求设计的(Apache)。后来,随着网络的普及,诞生了C10K问题。Nginx 通过单线程异步 IO 把网络程序的执行流程进行了乱序化,通过 IO 事件机制最大化的保证了CPU的利用率。

至此,现代网络程序的架构已经形成。基于IO事件调度的异步编程。其代表作恐怕就属 NodeJS 了吧。

异步编程的槽点

异步编程为了追求程序的性能,强行的将线性的程序打乱,程序变得非常的混乱与复杂。对程序状态的管理也变得异常困难。写过Nginx C Module的同学应该知道我说的是什么。我们开始吐槽 NodeJS 那恶心的层层Callback。

Golang

在我们疯狂被 NodeJS 的层层回调恶心到的时候, Golang 作为 名门之后 开始走入我们的视野。并且迅速的在Web后端极速的跑马圈地。其代表者 Docker 以及围绕这 Docker 展开的整个容器生态圈欣欣向荣起来。其最大的卖点 – 协程 开始真正的流行与讨论起来。

我们开始向写PHP一样来写全异步IO的程序。看上去美好极了,仿佛世界就是这样了。

在网络编程中,我们可以理解为 Golang 的协程本质上其实就是对 IO 事件的封装,并且通过语言级的支持让异步的代码看上去像同步执行的一样。

四、Golang 协程的应用

我们知道,协程(coroutine)是Go语言中的轻量级线程实现,由Go运行时(runtime)管理。

在一个函数调用前加上go关键字,这次调用就会在一个新的goroutine中并发执行。当被调用的函数返回时,这个goroutine也自动结束。需要注意的是,如果这个函数有返回值,那么这个返回值会被丢弃。

先看一下下面的程序代码:

func Add(x, y int) {
    z := x + y
    fmt.Println(z)
}

func main() {
    for i:=0; i<10; i++ {
        go Add(i, i)
    }
}

执行上面的代码,会发现屏幕什么也没打印出来,程序就退出了。

对于上面的例子,main()函数启动了10个goroutine,然后返回,这时程序就退出了,而被启动的执行 Add() 的 goroutine 没来得及执行。我们想要让 main() 函数等待所有 goroutine 退出后再返回,但如何知道 goroutine 都退出了呢?这就引出了多个goroutine之间通信的问题。

在工程上,有两种最常见的并发通信模型: 共享内存 消息

下面的例子,使用了锁变量(属于一种共享内存)来同步协程,事实上 Go 语言主要使用消息机制(channel)来作为通信模型

package main

import (
	"fmt"
	"sync"
	"runtime"
)

var counter int = 0

func Count(lock *sync.Mutex) {
	lock.Lock()	// 上锁
	counter++
	fmt.Println("counter =", counter)
	lock.Unlock()	// 解锁
}

func main() {
	lock := &sync.Mutex{}

	for i:=0; i<10; i++ {
		go Count(lock)
	}
	for {
		lock.Lock()	// 上锁
		c := counter
		lock.Unlock()	// 解锁

		runtime.Gosched() // 出让时间片

		if c >= 10 {
			break
		}
	}
}

channel

消息机制认为每个并发单元是自包含的、独立的个体,并且都有自己的变量,但在不同并发单元间这些变量不共享。每个并发单元的输入和输出只有一种,那就是消息。

channel 是 Go 语言在语言级别提供的 goroutine 间的通信方式,我们可以使用 channel 在多个 goroutine 之间传递消息。channel是进程内的通信方式,因此通过 channel 传递对象的过程和调用函数时的参数传递行为比较一致,比如也可以传递指针等。channel 是类型相关的,一个 channel 只能传递一种类型的值,这个类型需要在声明 channel 时指定。

channel的声明形式为:

var chanName chan ElementType

举个例子,声明一个传递int类型的channel:

var ch chan int

使用内置函数 make() 定义一个channel:

ch := make(chan int)

在channel的用法中,最常见的包括写入和读出:

// 将一个数据value写入至channel,这会导致阻塞,直到有其他goroutine从这个channel中读取数据
ch <- value

// 从channel中读取数据,如果channel之前没有写入数据,也会导致阻塞,直到channel中被写入数据为止
value := <-ch

默认情况下,channel的接收和发送都是阻塞的,除非另一端已准备好。

我们还可以创建一个带缓冲的channel:

c := make(chan int, 1024)

// 从带缓冲的channel中读数据
for i:=range c {
  ...
}

此时,创建一个大小为1024的int类型的channel,即使没有读取方,写入方也可以一直往channel里写入,在缓冲区被填完之前都不会阻塞。

可以关闭不再使用的channel:

close(ch)

应该在生产者的地方关闭channel,如果在消费者的地方关闭,容易引起panic;

现在利用channel来重写上面的例子:

func Count(ch chan int) {
    ch <- 1
    fmt.Println("Counting")
}

func main() {

    chs := make([] chan int, 10)

    for i:=0; i<10; i++ {
        chs[i] = make(chan int)
        go Count(chs[i])
    }

    for _, ch := range(chs) {
        <-ch
    }
}

在这个例子中,定义了一个包含10个channel的数组,并把数组中的每个channel分配给10个不同的goroutine。在每个goroutine完成后,向goroutine写入一个数据,在这个channel被读取前,这个操作是阻塞的。在所有的goroutine启动完成后,依次从10个channel中读取数据,在对应的channel写入数据前,这个操作也是阻塞的。这样,就用channel实现了类似锁的功能,并保证了所有goroutine完成后main()才返回。

另外,我们在将一个channel变量传递到一个函数时,可以通过将其指定为单向channel变量,从而限制该函数中可以对此channel的操作。

select

在UNIX中,select()函数用来监控一组描述符,该机制常被用于实现高并发的socket服务器程序。Go语言直接在语言级别支持select关键字,用于处理异步IO问题,大致结构如下:

select {
    case <- chan1:
    // 如果chan1成功读到数据
    
    case chan2 <- 1:
    // 如果成功向chan2写入数据

    default:
    // 默认分支
}

select默认是阻塞的,只有当监听的channel中有发送或接收可以进行时才会运行,当多个channel都准备好的时候,select是随机的选择一个执行的。

Go语言没有对channel提供直接的超时处理机制,但我们可以利用select来间接实现,例如:

timeout := make(chan bool, 1)

go func() {
    time.Sleep(1e9)
    timeout <- true
}()

switch {
    case <- ch:
    // 从ch中读取到数据

    case <- timeout:
    // 没有从ch中读取到数据,但从timeout中读取到了数据
}

这样使用select就可以避免永久等待的问题,因为程序会在timeout中获取到一个数据后继续执行,而无论对ch的读取是否还处于等待状态。

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