协程实现原理

大家好，我是易安！今天我们来探讨一个问题，Go 协程的实现原理。此“协程”非彼”携程“。

线程实现模型

讲协程之前，我们先看下线程的模型。

实现线程主要有三种方式：轻量级进程和内核线程一对一相互映射实现的1:1线程模型、用户线程和内核线程实现的N:1线程模型以及用户线程和轻量级进程混合实现的N:M线程模型。

1:1线程模型

以上我提到的内核线程（Kernel-Level Thread, KLT）是由操作系统内核支持的线程，内核通过调度器对线程进行调度，并负责完成线程的切换。

我们知道在Linux操作系统编程中，往往都是通过fork()函数创建一个子进程来代表一个内核中的线程。一个进程调用fork()函数后，系统会先给新的进程分配资源，例如，存储数据和代码的空间。然后把原来进程的所有值都复制到新的进程中，只有少数值与原来进程的值（比如PID）不同，这相当于复制了一个主进程。

采用fork()创建子进程的方式来实现并行运行，会产生大量冗余数据，即占用大量内存空间，又消耗大量CPU时间用来初始化内存空间以及复制数据。

如果是一份一样的数据，为什么不共享主进程的这一份数据呢？这时候轻量级进程（Light Weight Process，即LWP）出现了。

相对于fork()系统调用创建的线程来说，LWP使用clone()系统调用创建线程，该函数是将部分父进程的资源的数据结构进行复制，复制内容可选，且没有被复制的资源可以通过指针共享给子进程。因此，轻量级进程的运行单元更小，运行速度更快。LWP是跟内核线程一对一映射的，每个LWP都是由一个内核线程支持。

N:1线程模型

1:1线程模型由于跟内核是一对一映射，所以在线程创建、切换上都存在用户态和内核态的切换，性能开销比较大。除此之外，它还存在局限性，主要就是指系统的资源有限，不能支持创建大量的LWP。

N:1线程模型就可以很好地解决1:1线程模型的这两个问题。

该线程模型是在用户空间完成了线程的创建、同步、销毁和调度，已经不需要内核的帮助了，也就是说在线程创建、同步、销毁的过程中不会产生用户态和内核态的空间切换，因此线程的操作非常快速且低消耗。

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N:M线程模型

N:1线程模型的缺点在于操作系统不能感知用户态的线程，因此容易造成某一个线程进行系统调用内核线程时被阻塞，从而导致整个进程被阻塞。

N:M线程模型是基于上述两种线程模型实现的一种混合线程管理模型，即支持用户态线程通过LWP与内核线程连接，用户态的线程数量和内核态的LWP数量是N:M的映射关系。

了解完这三个线程模型，你就可以清楚地了解到Go的协程实现与Java线程的实现有什么区别了。

JDK 1.8 Thread.java 中 Thread start 方法的实现，实际上是通过Native调用start0方法实现的；在Linux下， JVM Thread的实现是基于pthread_create实现的，而pthread_create实际上是调用了clone()完成系统调用创建线程的。

所以，目前Java在Linux操作系统下采用的是用户线程加轻量级线程，一个用户线程映射到一个内核线程，即1:1线程模型。由于线程是通过内核调度，从一个线程切换到另一个线程就涉及到了上下文切换。

而Go语言是使用了N:M线程模型实现了自己的调度器，它在N个内核线程上多路复用（或调度）M个协程，协程的上下文切换是在用户态由协程调度器完成的，因此不需要陷入内核，相比之下，这个代价就很小了。

协程的实现原理

协程不只在Go语言中实现了，其实目前大部分语言都实现了自己的一套协程，包括C#、erlang、python、lua、javascript、ruby等。

相对于协程，你可能对进程和线程更为熟悉。进程一般代表一个应用服务，在一个应用服务中可以创建多个线程，而协程与进程、线程的概念不一样，我们可以将协程看作是一个类函数或者一块函数中的代码，我们可以在一个主线程里面轻松创建多个协程。

程序调用协程与调用函数不一样的是，协程可以通过暂停或者阻塞的方式将协程的执行挂起，而其它协程可以继续执行。这里的挂起只是在程序中（用户态）的挂起，同时将代码执行权转让给其它协程使用，待获取执行权的协程执行完成之后，将从挂起点唤醒挂起的协程。协程的挂起和唤醒是通过一个调度器来完成的。

结合下图，你可以更清楚地了解到基于N:M线程模型实现的协程是如何工作的。

假设程序中默认创建两个线程为协程使用，在主线程中创建协程ABCD…，分别存储在就绪队列中，调度器首先会分配一个工作线程A执行协程A，另外一个工作线程B执行协程B，其它创建的协程将会放在队列中进行排队等待。

当协程A调用暂停方法或被阻塞时，协程A会进入到挂起队列，调度器会调用等待队列中的其它协程抢占线程A执行。当协程A被唤醒时，它需要重新进入到就绪队列中，通过调度器抢占线程，如果抢占成功，就继续执行协程A，失败则继续等待抢占线程。

相比线程，协程少了由于同步资源竞争带来的CPU上下文切换，I/O密集型的应用比较适合使用，特别是在网络请求中，有较多的时间在等待后端响应，协程可以保证线程不会阻塞在等待网络响应中，充分利用了多核多线程的能力。而对于CPU密集型的应用，由于在多数情况下CPU都比较繁忙，协程的优势就不是特别明显了。

Kilim协程框架

虽然这么多的语言都实现了协程，但目前Java原生语言暂时还不支持协程。不过你也不用泄气，我们可以通过协程框架在Java中使用协程。

目前Kilim协程框架在Java中应用得比较多，通过这个框架，开发人员就可以低成本地在Java中使用协程了。

在Java中引入 Kilim ，和我们平时引入第三方组件不太一样，除了引入jar包之外，还需要通过Kilim提供的织入（Weaver）工具对Java代码编译生成的字节码进行增强处理，比如，识别哪些方式是可暂停的，对相关的方法添加上下文处理。通常有以下四种方式可以实现这种织入操作：

在编译时使用maven插件；
在运行时调用kilim.tools.Weaver工具；
在运行时使用kilim.tools.Kilim invoking调用Kilim的类文件；
在main函数添加 if (kilim.tools.Kilim.trampoline(false,args)) return。

Kilim框架包含了四个核心组件，分别为：任务载体（Task）、任务上下文（Fiber）、任务调度器（Scheduler）以及通信载体（Mailbox）。

Task对象主要用来执行业务逻辑，我们可以把这个比作多线程的Thread，与Thread类似，Task中也有一个run方法，不过在Task中方法名为execute，我们可以将协程里面要做的业务逻辑操作写在execute方法中。

与Thread实现的线程一样，Task实现的协程也有状态，包括：Ready、Running、Pausing、Paused以及Done总共五种。Task对象被创建后，处于Ready状态，在调用execute()方法后，协程处于Running状态，在运行期间，协程可以被暂停，暂停中的状态为Pausing，暂停后的状态为Paused，暂停后的协程可以被再次唤醒。协程正常结束后的状态为Done。

Fiber对象与Java的线程栈类似，主要用来维护Task的执行堆栈，Fiber是实现N:M线程映射的关键。

Scheduler是Kilim实现协程的核心调度器，Scheduler负责分派Task给指定的工作者线程WorkerThread执行，工作者线程WorkerThread默认初始化个数为机器的CPU个数。

Mailbox对象类似一个邮箱，协程之间可以依靠邮箱来进行通信和数据共享。协程与线程最大的不同就是，线程是通过共享内存来实现数据共享，而协程是使用了通信的方式来实现了数据共享，主要就是为了避免内存共享数据而带来的线程安全问题。

协程与线程的性能比较

接下来，我们通过一个简单的生产者和消费者的案例，来对比下协程和线程的性能。

Java多线程实现源码：

public class MyThread {
    
    
 private static Integer count = 0;//
 private static final Integer FULL = 10; //最大生产数量
 private static String LOCK = "lock"; //资源锁

 public static void main(String[] args) {
    
    
  MyThread test1 = new MyThread();

  long start = System.currentTimeMillis();

  List<Thread> list = new ArrayList<Thread>();
  for (int i = 0; i < 1000; i++) {//创建五个生产者线程
   Thread thread = new Thread(test1.new Producer());
   thread.start();
   list.add(thread);
  }

  for (int i = 0; i < 1000; i++) {//创建五个消费者线程
   Thread thread = new Thread(test1.new Consumer());
   thread.start();
   list.add(thread);
  }

  try {
    
    
   for (Thread thread : list) {
    
    
    thread.join();//等待所有线程执行完
   }
  } catch (InterruptedException e) {
    
    
   e.printStackTrace();
  }

  long end = System.currentTimeMillis();
  System.out.println("子线程执行时长：" + (end - start));
 }
    //生产者
 class Producer implements Runnable {
    
    
  public void run() {
    
    
   for (int i = 0; i < 10; i++) {
    
    
    synchronized (LOCK) {
    
    
     while (count == FULL) {//当数量满了时
      try {
    
    
       LOCK.wait();
      } catch (Exception e) {
    
    
       e.printStackTrace();
      }
     }
     count++;
     System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "生产者生产，目前总共有" + count);
     LOCK.notifyAll();
    }
   }
  }
 }
    //消费者
 class Consumer implements Runnable {
    
    
  public void run() {
    
    
   for (int i = 0; i < 10; i++) {
    
    
    synchronized (LOCK) {
    
    
     while (count == 0) {//当数量为零时
      try {
    
    
       LOCK.wait();
      } catch (Exception e) {
    
    
      }
     }
     count--;
     System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "消费者消费，目前总共有" + count);
     LOCK.notifyAll();
    }
   }
  }
 }
}

Kilim协程框架实现源码：

public class Coroutine  {
    
    

  static Map<Integer, Mailbox<Integer>> mailMap = new HashMap<Integer, Mailbox<Integer>>();//为每个协程创建一个信箱，由于协程中不能多个消费者共用一个信箱，需要为每个消费者提供一个信箱，这也是协程通过通信来保证共享变量的线程安全的一种方式

 public static void main(String[] args) {
    
    

  if (kilim.tools.Kilim.trampoline(false,args)) return;
  Properties propes = new Properties();
  propes.setProperty("kilim.Scheduler.numThreads", "1");//设置一个线程
  System.setProperties(propes);
  long startTime = System.currentTimeMillis();
  for (int i = 0; i < 1000; i++) {//创建一千生产者
   Mailbox<Integer> mb = new Mailbox<Integer>(1, 10);
   new Producer(i, mb).start();
   mailMap.put(i, mb);
  }

  for (int i = 0; i < 1000; i++) {//创建一千个消费者
   new Consumer(mailMap.get(i)).start();
  }

  Task.idledown();//开始运行

   long endTime = System.currentTimeMillis();

      System.out.println( Thread.currentThread().getName()  + "总计花费时长：" + (endTime- startTime));
 }

}

//生产者
public class Producer extends Task<Object> {
    
    

 Integer count = null;
 Mailbox<Integer> mb = null;

 public Producer(Integer count, Mailbox<Integer> mb) {
    
    
  this.count = count;
  this.mb = mb;
 }

 public void execute() throws Pausable {
    
    
  count = count*10;
  for (int i = 0; i < 10; i++) {
    
    
   mb.put(count);//当空间不足时，阻塞协程线程
   System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "生产者生产，目前总共有" + mb.size() + "生产了：" + count);
   count++;
  }
 }
}

//消费者
public class Consumer extends Task<Object> {
    
    

 Mailbox<Integer> mb = null;

 public Consumer(Mailbox<Integer> mb) {
    
    
  this.mb = mb;
 }

 /**
  * 执行
  */
 public void execute() throws Pausable {
    
    
  Integer c = null;
  for (int i = 0; i < 10000; i++)  {
    
    
   c = mb.get();//获取消息，阻塞协程线程

   if (c == null) {
    
    
    System.out.println("计数");
   }else {
    
    
    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "消费者消费，目前总共有" + mb.size() + "消费了：" + c);
    c = null;
   }
  }
 }
}

在这个案例中，我创建了1000个生产者和1000个消费者，每个生产者生产10个产品，1000个消费者同时消费产品。我们可以看到两个例子运行的结果如下：

多线程执行时长：2761

协程执行时长：1050

通过上述性能对比，我们可以发现：在有严重阻塞的场景下，协程的性能更胜一筹。其实，I/O阻塞型场景也就是协程在Java中的主要应用。

总结

协程和线程密切相关，协程可以认为是运行在线程上的代码块，协程提供的挂起操作会使协程暂停执行，而不会导致线程阻塞。

协程又是一种轻量级资源，即使创建了上千个协程，对于系统来说也不是很大的负担，但如果在程序中创建上千个线程，那系统可真就压力山大了。可以说，协程的设计方式极大地提高了线程的使用率。

协程是一种设计思想，不仅仅局限于某一门语言，况且Java已经可以借助协程框架实现协程了。

但不得不告诉你的是，协程还是在Go语言中的应用较为成熟，在Java中的协程目前还不是很稳定，重点是缺乏大型项目的验证，可以说Java的协程设计还有很长的路要走。

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