go语言并发模型 - 凌冬的个人博客

基础知识和结论

Java使用的是一对一线程模型，所以它的一个线程对应于一个内核线程，调度完全交给操作系统来处理；
Go语言使用的是多对多线程模型，这也是其高并发的原因，它的线程模型与Java中的ForkJoinPool非常类似；
python的gevent使用的是多对一线程模型；
操作系统一般只实现到一对一模型；
线程分为用户线程和内核线程；

我们可以把协程简单地理解为一种轻量级的线程。从操作系统的角度来看，线程是在内核态中调度的，而协程是在用户态调度的，所以相对于线程来说，协程切换的成本更低。协程虽然也有自己的栈，但是相比线程栈要小得多，典型的线程栈大小差不多有 1M，而协程栈的大小往往只有几 K 或者几十 K。所以，无论是从时间维度还是空间维度来看，协程都比线程轻量得多。

支持协程的语言还是挺多的，例如 Golang、Python、Lua、Kotlin 等都支持协程。

协程的原理

多进程、多线程已经提高了系统的并发能力，但是在当今互联网高并发场景下，为每个任务都创建一个线程是不现实的，因为会消耗大量的内存(进程虚拟内存会占用4GB[32位操作系统], 而线程也要大约4MB)。

大量的进程/线程出现了新的问题

高内存占用
调度的高消耗CPU

N:1关系

go线程并发原理-09

N个协程绑定1个线程，优点就是协程在用户态线程即完成切换，不会陷入到内核态，这种切换非常的轻量快速。但也有很大的缺点，1个进程的所有协程都绑定在1个线程上

缺点：

某个程序用不了硬件的多核加速能力【本质上还是单线程执行】
一旦某协程阻塞，造成线程阻塞，本进程的其他协程都无法执行了，根本就没有并发的能力了。

1:1 关系

1个线程对应一个协程，这种和 java的线程有个毛线区别，不一样是耗费资源严重吗？不说了

线程的创建、删除、切换代价都有CPU完成，代价略显昂贵

M:N 关系实现原理

M个协程绑定1个线程，是N:1和1:1类型的结合，克服了以上2种模型的缺点，但实现起来最为复杂。

go语言协程的应用

Go中，协程被称为goroutine，它非常轻量，一个goroutine只占几KB，并且这几KB就足够goroutine运行完，这就能在有限的内存空间内支持大量goroutine，支持了更多的并发。虽然一个goroutine的栈只占几KB，但实际是可伸缩的，如果需要更多内容，runtime会自动为goroutine分配。

go语言逃逸分析原理

CSP 模型

那 Golang 是如何解决协作问题的呢？

总的来说，Golang 提供了两种不同的方案：一种方案支持协程之间以共享内存的方式通信，Golang 提供了管程和原子类来对协程进行同步控制，这个方案与 Java 语言类似；另一种方案支持协程之间以消息传递（Message-Passing）的方式通信，本质上是要避免共享，Golang 的这个方案是基于CSP（Communicating Sequential Processes）模型实现的。Golang 比较推荐的方案是后者。

Actor 模型中 Actor 之间就是不能共享内存的，彼此之间通信只能依靠消息传递的方式。Golang 实现的 CSP 模型和 Actor 模型看上去非常相似，Golang 程序员中有句格言：“不要以共享内存方式通信，要以通信方式共享内存（Don’t communicate by sharing memory, share memory by communicating）。”虽然 Golang 中协程之间，也能够以共享内存的方式通信，但是并不推荐；而推荐的以通信的方式共享内存，实际上指的就是协程之间以消息传递方式来通信。

Golang 中协程之间是如何以消息传递的方式实现通信的。我们示例的目标是打印从 1 累加到 100 亿的结果，如果使用单个协程来计算，大概需要 4 秒多的时间。单个协程，只能用到 CPU 中的一个核，为了提高计算性能，我们可以用多个协程来并行计算，这样就能发挥多核的优势了。

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import (
	"fmt"
	"time"
)
 
func main() {
    // 变量声明
	var result, i uint64
    // 单个协程执行累加操作
	start := time.Now()
	for i = 1; i <= 10000000000; i++ {
		result += i
	}
	// 统计计算耗时
	elapsed := time.Since(start)
	fmt.Printf(" 执行消耗的时间为:", elapsed)
	fmt.Println(", result:", result)
 
    // 4 个协程共同执行累加操作
	start = time.Now()
	ch1 := calc(1, 2500000000)
	ch2 := calc(2500000001, 5000000000)
	ch3 := calc(5000000001, 7500000000)
	ch4 := calc(7500000001, 10000000000)
    // 汇总 4 个协程的累加结果
	result = <-ch1 + <-ch2 + <-ch3 + <-ch4
	// 统计计算耗时
	elapsed = time.Since(start)
	fmt.Printf(" 执行消耗的时间为:", elapsed)
	fmt.Println(", result:", result)
}
// 在协程中异步执行累加操作，累加结果通过 channel 传递
func calc(from uint64, to uint64) <-chan uint64 {
    // channel 用于协程间的通信
	ch := make(chan uint64)
    // 在协程中执行累加操作
	go func() {
		result := from
		for i := from + 1; i <= to; i++ {
			result += i
		}
        // 将结果写入 channel
		ch <- result
	}()
    // 返回结果是用于通信的 channel
	return ch
}

CSP 模型与生产者 - 消费者模式

你可以简单地把 Golang 实现的 CSP 模型类比为生产者 - 消费者模式，而 channel 可以类比为生产者 - 消费者模式中的阻塞队列。不过，需要注意的是 Golang 中 channel 的容量可以是 0，容量为 0 的 channel 在 Golang 中被称为无缓冲的 channel，容量大于 0 的则被称为有缓冲的 channel。

无缓冲的 channel 类似于 Java 中提供的 SynchronousQueue，主要用途是在两个协程之间做数据交换。比如上面累加器的示例代码中，calc() 方法内部创建的 channel 就是无缓冲的 channel。

而创建一个有缓冲的 channel 也很简单，在下面的示例代码中，我们创建了一个容量为 4 的 channel，同时创建了 4 个协程作为生产者、4 个协程作为消费者。

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// 创建一个容量为 4 的 channel 
ch := make(chan int, 4)
// 创建 4 个协程，作为生产者
for i := 0; i < 4; i++ {
	go func() {
		ch <- 7
	}()
}
// 创建 4 个协程，作为消费者
for i := 0; i < 4; i++ {
    go func() {
    	o := <-ch
    	fmt.Println("received:", o)
    }()
}

Golang 中虽然也支持传统的共享内存的协程间通信方式，但是推荐的还是使用 CSP 模型，以通信的方式共享内存。

Golang 中实现的 CSP 模型功能上还是很丰富的，例如支持 select 语句，select 语句类似于网络编程里的多路复用函数 select()，只要有一个 channel 能够发送成功或者接收到数据就可以跳出阻塞状态。

CSP 模型是托尼·霍尔（Tony Hoare）在 1978 年提出的，不过这个模型这些年一直都在发展，其理论远比 Golang 的实现复杂得多，如果你感兴趣，可以参考霍尔写的 Communicating Sequential Processes 这本电子书。另外，霍尔在并发领域还有一项重要成就，那就是提出了霍尔管程模型，这个你应该很熟悉了，Java 领域解决并发问题的理论基础就是它。

Java 领域可以借助第三方的类库 JCSP 来支持 CSP 模型，相比 Golang 的实现，JCSP 更接近理论模型，如果你感兴趣，可以下载学习。不过需要注意的是，JCSP 并没有经过广泛的生产环境检验，所以并不建议你在生产环境中使用。

其他笔记

[[post/01.程序语言/01.Go/5.并发编程|go并发编程]]

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