彻底理解协程

1 详解协程

1.1 多线程的困境

人类压榨CPU的脚步从未停止过。在实际的生产过程中，我们将CPU的任务分为两大类：

• 计算密集型：数值计算、逻辑判断的任务较多。CPU利用率非常高。
• IO密集型：与IO设备交互，如读取磁盘和网卡，频繁等待IO操作结果。CPU利用率非常低。

为了提高IO密集型任务的CPU利用率，常常采用异步加回调的方案。我们去餐厅吃饭，点菜之后就可以回座位上刷手机了，这叫异步；饭菜做好了，服务员把菜端过来，这叫回调。

在软件开发的过程中，异步加回调的方案将一件事拆成两个过程，不符合人类的线性思维，增加了代码复杂度，提高了排查错误的难度。这就好比，我们下单后回座位等待，虽然有空干别的事情，但是也不能离开餐厅，心里要记得菜还没上。

最简单的方法是，下单之后在窗口等着，直到厨师做好了，我们才端走饭菜，这叫做同步阻塞。同步阻塞的方案简单直接，程序员的心智负担最轻，如下代码所示：

    /**
     * 顾客用餐
     *
     * @param customerOrder 顾客订单
     * @return
     */
    public void customerDish(CustomerOrder customerOrder) {
        // 顾客下单，生成订单
        RestaurantOrder restaurantOrder = submitOrder(customerOrder);
        // 厨房接到订单，开始做饭，耗时5分钟
        CustomerDish customerDish = cookCustomerDish(restaurantOrder);
        // 顾客拿到饭菜，开始吃饭
        customerEating(customerDish);
    }

如果很多顾客来吃饭，都聚集在窗口等待，相当于将处理过程变为线程，放入线程池中执行，如下代码所示：

    /**
     *  顾客吃饭的线程
     */
    class CustomerDishThread extends Thread {
        private CustomerOrder customerOrder;

        CustomerDishThread(CustomerOrder customerOrder) {
            this.customerOrder = customerOrder;
        }

        @Override
        public void run() {
            // 顾客用餐
            customerDish(customerOrder);
        }
    }

    private static final ExecutorService THREAD_POOL = Executors.newCachedThreadPool();
        
    /**
     * 餐厅接待很多顾客
     * @param customerOrderList
     */
    public void serveManyCustomer(List<CustomerOrder> customerOrderList) {

        for (CustomerOrder customerOrder : customerOrderList) {
            THREAD_POOL.execute(new CustomerDishThread(customerOrder));
        }
    }

同步阻塞方案是低效的，浪费顾客的时间，窗口也挤不下太多人。如果把餐厅看作服务端，把顾客看成客户端的请求，服务端能够并发执行的线程数有限。当线程非常多的时候，操作系统频繁调度线程，上下文切换是不小的开销。有没有办法减少线程调度的开销呢？

协程登场了。

1.2 协程的优势

协程（Coroutines）的完整定义是“协作式调度的用户态线程”。首先，要理解线程调度的两种方式：

• 协作式调度：当前线程完全占用CPU时间，除非自己让出时间片，直到运行结束，系统才执行下一个线程。可能出现一个线程一直占有CPU，而其他线程等待。

• 抢占式调度：操作系统决定下一个占用CPU时间的是哪一个线程，定期的中断当前正在执行的线程，任何一个线程都不能独占。不会因为一个线程而影响整个进程的执行。

另外，要理解用户态和内核态的概念。

操作系统的核心是内核(kernel)，它独立于普通的应用程序，可以访问受保护的内存空间，也有访问底层硬件设备的所有权限。有些CPU 的指令是非常危险的，一旦用错可能导致系统崩溃。如果所有的程序都可以任意使用这些指令，那么系统崩溃的概率将大大增加。为了保证内核的安全，操作系统一般都禁止用户进程直接操作内核。具体的实现方式是将虚拟内存空间划分为两部分，一部分为内核空间，另一部分为用户空间。当进程运行在内核空间时就处于内核态，进程运行在用户空间时则处于用户态。

无论是进程还是线程，它们的上下文切换和"内核态、用户态"没有直接的关系。比如只要需要系统调用，即使不做任何切换，都需要进入内核态。举个例子：一个线程调用函数在屏幕上打印 hello world，就已经进入了内核态了，因为打印字符的功能是由内核程序提供的。总的来说，应用程序通常运行在用户态，遇到下列三种情况会切换到内核态：

• 系统调用：创建和调度线程、加锁解锁等等。
• 异常事件：发生不可知的异常时切换到内核态，以执行相关的异常事件。
• 设备中断：如果外围设备完成了用户请求，比如硬盘读写操作，就会给CPU发送中断信号。CPU会转去处理中断事件，切换到内核态。

线程的代码在用户态运行，而调度是在内核态运行的。操作系统切换线程上下文的步骤如下所示：

• 1）保留用户态现场（上下文、寄存器、用户栈等）
• 2）复制用户态参数，用户栈切到内核栈，进入内核态
• 3）代码安全检查（内核不信任用户态代码）
• 4）执行内核态代码
• 5）复制内核态代码执行结果，回到用户态
• 6）恢复用户态现场（上下文、寄存器、用户栈等）

协程不是操作系统的底层特性，系统感知不到它的存在。它运行在线程里面，通过分时复用线程的方式运行，不会增加线程的数量。协程也有上下文切换，但是不会切换到内核态去，比线程切换的开销要小很多。每个协程的体积比线程要小得多，一个线程可以容纳数量相当可观的协程。

在IO密集型的任务中有着大量的阻塞等待过程，协程采用协作式调度，在IO阻塞的时候让出CPU，当IO就绪后再主动占用CPU，牺牲任务执行的公平性换取吞吐量。

事物都有两面性，协程也存在几个弊端：

• 线程可以在多核CPU上并行，无法将一个线程的多个协程分摊到多核上。
• 协程执行中不能有阻塞操作，否则整个线程被阻塞。
• 协程的控制权由用户态决定，可能执行恶意的代码。

1.3 协程的原理

无论是线程还是协程，都只是操作系统层面的抽象概念，本质是函数执行的载体。可以简单的认为协程是一个能够被暂停以及被恢复运行的函数，在协作调度器的控制下执行，同一个时刻只能运行一个函数。

我们来看看下面的Java代码，代码中出现的注解 Coroutine 和 CoroutineSchedule ，只是为了更好的演示而编造出来，JDK并没有这两个注解。

public class CoroutineDemo {

    static void functionA() {
        System.out.println("A");
    }

    static void functionB() {
        System.out.println("B");
    }

    static void functionC() {
        System.out.println("C");
    }

    /**
     * 普通的函数
     */
    static void commonFunction() {
        functionA();
        functionB();
        functionC();
    }

    /**
     * @Coroutine 标识函数为协程
     */
    @Coroutine
    static void coroutineFunction() {
        functionA();
        functionB();
        functionC();
    }

    /**
     * @Coroutine 标识协程调度器，跟随主线程一起启动
     */
    @CoroutineSchedule
    void coroutineScheduleRule() {
        //如果等待IO，暂停协程coroutineFunction，否则就恢复
        if(waitIO()){
            yieldFunction("coroutineFunction");
        }else {
            resumeFunction("coroutineFunction");
        }
    }

    public static void main(String[] args) {

        Thread commonThread = new Thread(() -> {
            //执行普通函数
            commonFunction();
        });
        commonThread.start();
        
        Thread  coroutineThread = new Thread(() -> {
            //执行协程
            coroutineFunction();
        });
        coroutineThread.start();
    }
}

main方法启动了两个线程，普通函数 commonFunction 执行后，会依次打印出 A B C。协程 coroutineFunction 执行后，不确定打印什么，因为协程调度器有规则：如果CPU繁忙就暂停协程。如果协程打印了 A 之后就被暂停了，当它被再次唤醒，可能会接着打印 B C，而不是打印 A 。因为协程记录了函数执行的上下文信息，知道自己上一次执行到了哪里。这和操作系统调度线程是一样的，暂停当前线程，保存运行状态后去调度其它线程，该线程再次被分配CPU后继续运行，就像没有被暂停过一样。

1.4 如何实现协程

我们尝试一下用 C/C++ 实现一个简单的协程。协程有两个重要的部分：调度器和用户态的上下文切换。Linux系统已经提供了操作用户态上下文的接口，只需要实现调度器即可。glibc是一个C语言库，封装了系统最重要的系统服务，提供了最底层的API。glibc包含一个ucontext库，支持用户态的上下文切换。

首先看看ucontext提供的四个基本函数：

ucontext_t 是用户态上下文数据，看看它的数据结构：

typedef struct ucontext {
    // 后继的上下文，表示当前程序执行之后下一个上下文
    struct ucontext *uc_link;
    sigset_t         uc_sigmask;
    // 上下文堆栈
    stack_t          uc_stack;
    mcontext_t       uc_mcontext;
  } ucontext_t;

在下面的代码演示中，你将会进一步理解这4个函数的用法，代码的调试环境是Ubuntu 16、Visual Studio Code（包含 C/C++ 开发插件）：

#include <stdio.h>
#include <ucontext.h>
#include <unistd.h>

int i = 1 , max = 5;
int main() {
    ucontext_t context;
 
    puts("上菜了");
    getcontext(&context);
    
    if (i > max ) return 0;
    puts("张三吃饭了");
    i++;
    
    setcontext(&context);
    
    puts("李四吃饭了");
    return 0;
}

李四吃上饭吗？你大概能够猜到代码不会执行到puts("李四吃饭了");，以上代码的输出结果是：

上菜了
张三吃饭了
张三吃饭了
张三吃饭了
张三吃饭了
张三吃饭了

getcontext(&context)获取了程序执行的上下文，setcontext(&context)给当前程序设置上下文，程序立即重新执行。&context记录了已经执行的代码行，那么再次执行的起始行是if (i > max ) return 0，这样永远不会走到puts("李四吃饭了")。

以下代码演示了 makecontext 和 swapcontext 函数的用法，以及设置上下文堆栈参数：

#include <ucontext.h>
#include <stdio.h>
 
void eating()
{
    puts("李四吃饭了");
}

int main()
{
    //指定栈空间
    char stack[512*128];
    ucontext_t child,main;
 
    //获取当前上下文
    getcontext(&child); 
    //指定栈空间
    child.uc_stack.ss_sp = stack;
    //指定栈空间大小
    child.uc_stack.ss_size = sizeof(stack);
    child.uc_stack.ss_flags = 0;
    //设置后继上下文
    child.uc_link = &main;
    
    puts("上菜了");
        
    //修改 child 上下文，指向eating函数
    makecontext(&child,(void (*)(void))eating,0);
 
    //切换到child上下文，保存当前上下文到main
    swapcontext(&main,&child);
    
    puts("张三吃饭了");
    
    return 0;
}

以上代码的输出结果是：

上菜了
李四吃饭了
张三吃饭了

入口main方法是一个线程，函数swapcontext(&main,&child)交换了上下文参数，将会执行函数eating()，之后再执行child的后继上下文main，回到了主线程main。从这段代码你能否想到如何实现一个协程调度器？

在真实的生产环境下，协程调度器是个运行在后台的线程，自动化调度所有协程，调度规则也比较复杂。以下代码将实现一个无法自动化调度的调度器。

首先定义协程结构体：

//上下文堆栈
#define DEFAULT_STACK_SZIE (512*128)

//定义协程状态
enum ThreadState{FREE,RUNNABLE,RUNNING,SUSPEND};

//定义协程结构体
typedef struct uthread_t
{
    ucontext_t ctx;
    Fun func;
    void *arg;
    enum ThreadState state;
    char stack[DEFAULT_STACK_SZIE];
}uthread_t;

定义调度器结构体:

//最大协程数量
#define MAX_UTHREAD_SIZE  512

typedef struct schedule_t
{
    ucontext_t main;
    //正在运行的协程的ID，一个线程只能运行一个协程
    int running_thread;
    uthread_t *threads;
    //协程数量
    int uthread_count; 

    schedule_t():running_thread(-1), uthread_count(0) {
        threads = new uthread_t[MAX_UTHREAD_SIZE];
        for (int i = 0; i < MAX_UTHREAD_SIZE; i++) {
            threads[i].state = FREE;
        }
    }
    
    ~schedule_t() {
        delete [] threads;
    }
}schedule_t;

定义协程调度方法:

// 创建协程
int  uthread_create(schedule_t &schedule,Fun func,void *arg);

// 挂起协程
void uthread_yield(schedule_t &schedule);

// 恢复协程
void uthread_resume(schedule_t &schedule,int id);

实现协程调度方法:

// 创建协程
int uthread_create(schedule_t &schedule, Fun func, void *arg)
{
    int id = 0;

    for (id = 0; id < schedule.uthread_count; ++id)
    {
        if (schedule.threads[id].state == FREE)
        {
            break;
        }
    }

    if (id == schedule.uthread_count)
    {
        schedule.uthread_count++;
    }

    uthread_t *t = &(schedule.threads[id]);

    t->state = RUNNABLE;
    t->func = func;
    t->arg = arg;

    getcontext(&(t->ctx));

    t->ctx.uc_stack.ss_sp = t->stack;
    t->ctx.uc_stack.ss_size = DEFAULT_STACK_SZIE;
    t->ctx.uc_stack.ss_flags = 0;
    t->ctx.uc_link = &(schedule.main);
    schedule.running_thread = id;

    //创建协程结构体
    makecontext(&(t->ctx), (void (*)(void))(uthread_init), 1, &schedule);
    //切换上下文，执行func函数
    swapcontext(&(schedule.main), &(t->ctx));

    return id;
}

//初始化一个协程，配合uthread_create使用
void uthread_init(schedule_t *ps)
{
    int id = ps->running_thread;
    if (id != -1)
    {
        uthread_t *t = &(ps->threads[id]);
        t->func(t->arg);
        t->state = FREE;
        ps->running_thread = -1;
    }
}

// 恢复执行协程
void uthread_resume(schedule_t &schedule, int id)
{
    if (id < 0 || id >= schedule.uthread_count)
    {
        return;
    }

    uthread_t *t = &(schedule.threads[id]);
    if (t->state == SUSPEND)
    {   
        // 上下文切到t->ctx，即恢复执行协程
        swapcontext(&(schedule.main), &(t->ctx));
    }
}

// 挂起协程
void uthread_yield(schedule_t &schedule)
{
    if (schedule.running_thread != -1)
    {
        uthread_t *t = &(schedule.threads[schedule.running_thread]);
        t->state = SUSPEND;
        schedule.running_thread = -1;
        // 上下文切回主线程，相当于挂起协程
        swapcontext(&(t->ctx), &(schedule.main));
    }
}

测试调度方法：

void zhangsan(void * arg)
{
    puts("张三吃饭了");
    //挂起协程
    uthread_yield(*(schedule_t *)arg);
    puts("张三吃完了");
}
 
void lishi(void *arg)
{
    puts("李四吃饭了");
    //挂起协程
    uthread_yield(*(schedule_t *)arg);
    puts("李四吃完了");
}
 
int main()
{
    //初始化调度器
    schedule_t schedule;
    
    //创建协程并挂起
    int zhangsan_id = uthread_create(schedule,zhangsan,&schedule);
    int lisi_id = uthread_create(schedule,lishi,&schedule);
    
    //恢复协程
    uthread_resume(schedule,zhangsan_id);
    uthread_resume(schedule,lisi_id);
    
    puts("餐厅营业中");
    return 0;
}

以上程序的输出结果：

张三吃饭了
李四吃饭了
张三吃完了
李四吃完了
餐厅营业中

目前许多语言已经支持协程，比如C#、Golang、Python、Lua、Ruby、C++ 20、Erlang，也有一些 C/C++ 开源的协程库，比如Protothreads、libco。

是不是缺了一个年老色衰的Java？

2 Java协程

目前还没有JDK正式版本支持协程特性，如果想尝试Java的协程，可以使用Open JDK 19的预览特性或者 Alibaba JDK 最新版，以及第三方框架Quasar。

2.1 JDK的VirtualThread

2018年1月，OpenJDK官方提出了协程项目Project Loom。2019年，Loom的首个EA版本问世，此时Java的协程类叫做Fiber。它将使用Fiber轻量级用户模式线程，从JVM层面对多线程技术进行彻底的改变，使轻量级线程的并发也能够适用于高吞吐量的业务场景。2019年10月，官方将Fiber重新实现为Thread的子类VirtualThread，兼容Thread的所有操作。

2021年11月15日，OpenJDK官方宣布 JDK 19中加入虚拟线程的特性 JEP 425: Virtual Threads (Preview)。

Virtual threads are lightweight threads that dramatically reduce the effort of writing, maintaining, and observing high-throughput concurrent applications. (虚拟线程是轻量级线程，可以显著减少编写、维护和观察高吞吐量并发应用程序的工作量)

该特性属于预览版，距离稳定版本还需要一段时间。如要在 JDK 19上尝试该功能，则必须通过--enable-preview启动，如下所示：

java --release 19 --enable-preview Main.java

简单了解一下VirtualThread的相关API：

// 启动一个简单虚拟线程
Thread thread = Thread.ofVirtual().start(runnable);

// 采用ThreadFactory创建虚拟线程
ThreadFactory factory = Thread.ofVirtual().factory();

// 创建大量虚拟线程
try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
    IntStream.range(0, 10_000).forEach(i -> {
        executor.submit(() -> {
            Thread.sleep(Duration.ofSeconds(1));
            return i;
        });
    });
}  

想了解更多细节可以阅读 https://openjdk.org/jeps/425

2.2 Quasar框架

Quasar是一个开源的Java协程框架，基本原理是修改字节码，使方法挂起后可以保存和恢复JVM栈帧，方法内部已执行到的字节码位置也通过增加状态机的方式记录，在下次恢复后可直接跳转到中断的位置。项目地址是 http://docs.paralleluniverse.co/quasar/ 。

我们测试一下使用线程和协程并发执行10000次的消耗，代码如下所示：

// 使用JDK的线程和线程池
public static void main(String[] args) throws Exception {
    CountDownLatch countDownLatch=new CountDownLatch(10_000);
    long start = System.currentTimeMillis();
    ExecutoarService executor= Executors.newCachedThreadPool();
    for (int i = 0; i < 10_000; i++) {
        executor.submit(() -> {
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            countDownLatch.countDown();
        });
    }
    countDownLatch.await();
    long end = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("Thread use:"+(end-start)+" ms");
}

接下来使用Quasar框架的协程，maven依赖配置：

<dependency>
    <groupId>co.paralleluniverse</groupId>
    <artifactId>quasar-core</artifactId>
    <version>0.7.10</version>
</dependency>

JVM启动参数要配置--javaagent:C:\Users\Administrator\.m2\repository\co\paralleluniverse\quasar-core\0.7.10\quasar-core-0.7.10.jar。

public static void main(String[] args) throws Exception {
    CountDownLatch countDownLatch=new CountDownLatch(10_000);
    long start = System.currentTimeMillis();

    for (int i = 0; i < 10_000; i++) {
        new Fiber<>(new SuspendableRunnable(){
            @Override
            public Integer run() throws SuspendExecution, InterruptedException {
                Fiber.sleep(1000);
                countDownLatch.countDown();
            }
        }).start();
    }

    countDownLatch.await();
    long end = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("Fiber use:"+(end-start)+" ms");
}

以上代码执行结果可以看出协程性能高出一倍，其他方面的比对如内存消耗、GC等，请读者自行研究。

2.3 阿里巴巴JVM

阿里巴巴JVM团队根据自身业务需要，在 Open JDK 的基础上开发了Alibaba Dragonwell，该版本携带的Wisp2组件让JVM支持了协程。阿里巴巴的核心电商应用已经在协程模型上经过两个双十一的考验，性能和稳定性得到了验证。

Wisp协程完全兼容现有多线程的代码写法，仅增加JVM参数来开启协程。我们来尝试一下，先通过地址 https://github.com/alibaba/dragonwell8/releases/tag/dragonwell-standard-8.12.13_jdk8u345-ga 下载dragonwell8，这个版本相当于Oracle JDK 1.8。在JVM启动参数中增加-XX:+UseWisp2，即开启了协程。

以下代码演示了在线程中将2个阻塞队列的数据交换100000次。

public class Wisp2Demo {

    private static final ExecutorService THREAD_POOL = Executors.newCachedThreadPool();

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        BlockingQueue<Byte> q1 = new LinkedBlockingQueue<>(), q2 = new LinkedBlockingQueue<>();
        THREAD_POOL.submit(() -> loop(q2, q1));
        
        Future<?> f = THREAD_POOL.submit(() -> loop(q1, q2));
        q1.put((byte) 1);
        System.out.println(f.get() + " ms");
    }

    private static long loop(BlockingQueue<Byte> in, BlockingQueue<Byte> out) throws Exception {
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) out.put(in.take());
        return System.currentTimeMillis() - start;
    }

}

正常启动JVM：

java Wisp2Demo

6778 ms

带参数启动JVM：

// UnlockExperimentalVMOptions 允许使用实验性参数，保证UseWisp2生效
// ActiveProcessorCount 指定JVM可用的CPU数
java -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseWisp2 -XX:ActiveProcessorCount=1 Wisp2Demo
690 ms

启用协程之后观察耗时情况，性能提升了近10倍。

参考文档

https://www.codingbrick.com/archives/954.html