Golang 之协程详解

liang1101 · 2019-05-25 10:45:09 · 3441 次点击 · 预计阅读时间 6 分钟 · 36分钟之前开始浏览

这是一个创建于 2019-05-25 10:45:09 的文章，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

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：

协程调度机制无法实现公平调度
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。

高并发（每秒钟上千数万的单机访问量）
Request/Response。程序生命期端（毫秒，秒级）
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：共享内存和消息。

　　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。