Java 协程 Quasar详解
前言
在编程语言的这个圈子里,各种语言之间的对比似乎就一直就没有停过,像什么古早时期的"PHP是世界上最好的语言"就不提了,最近我在摸鱼的时候,看到不少文章都在说"Golang性能吊打Java"。作为一个写了好几年java的javaer,这我怎么能忍?于是在网上看了一些对比golang和java的文章,其中戳中java痛点、也是golang被吹上天的一条,就是对多线程并发的支持了。先看一段描述:
Go从语言层面原生支持并发,并且使用简单,Go语言中的并发基于轻量级线程Goroutine,创建成本很低,单个Go应用也可以充分利用CPU多核,编写高并发服务端软件简单,执行性能好,很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。
看到这,我的心瞬间凉了大半截,真的是字字扎心。虽然说java里的JUC
包已经帮我们封装好了很多并发工具,但实际高并发的环境中我们还要考虑到各种锁的使用,以及服务器性能瓶颈、限流熔断等非常多方面的问题。
再说回go,前面提到的这个goroutine
究竟是什么东西?其实,轻量级线程goroutine
也可以被称为协程,得益于go中的调度器以及GMP模型,go程序会智能地将goroutine
中的任务合理地分配给每个 CPU。
好了,其实上面说的这一大段我也不懂,都是向写go的哥们儿请教来的,总之就是go的并发性能非常优秀就是了。不过这都不是我们要说的重点,今天我们要讨论的是如何在Java中使用协程。
协程是什么?
我们知道,线程在阻塞状态和可运行状态的切换,以及线程间的上下文切换都会造成性能的损耗。为了解决这些问题,引入协程coroutine
这一概念,就像在一个进程中允许存在多个线程,在一个线程中,也可以存在多个协程。
那么,使用协程究竟有什么好处呢?
首先,执行效率高。线程的切换由操作系统内核执行,消耗资源较多。而协程由程序控制,在用户态执行,不需要从用户态切换到内核态,我们也可以理解为,协程是一种进程自身来调度任务的调度模式,因此协程间的切换开销远小于线程切换。
其次,节省资源。因为协程在本质上是通过分时复用了一个单线程,因此能够节省一定的资源。
类似于线程的五种状态切换,协程间也存在状态的切换,下面这张图展示了协程调度器内部任务的流转。
综合上面这些角度来看,和原生支持协程的go比起来,java在多线程并发上还真的是不堪一击。但是,虽然在Java官方的jdk中不能直接使用协程,但是,有其他的开源框架借助动态修改字节码的方式实现了协程,就比如我们接下来要学习的Quasar。
Quasar使用
Quasar是一个开源的Java协程框架,通过利用Java instrument
技术对字节码进行修改,使方法挂起前后可以保存和恢复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,在下次恢复执行可直接跳转至最新位置。
Quasar项目最后更新时间为2018年,版本停留在0.8.0
,但是我在直接使用这个版本时报了一个错误:
这个错误的大意就是这个class文件是使用的高版本jdk编译的,所以你在低版本的jdk上当然无法运行了。这里major
版本号54对应的是jdk10
,而我使用的是jdk8
,无奈降级试了一下低版本,果然0.7.10
可以使用:
<dependency> <groupId>co.paralleluniverse</groupId> <artifactId>quasar-core</artifactId> <version>0.7.10</version> </dependency>
在我们做好准备工作后,下面就写几个例子来感受一下协程的魅力吧。
1、运行时间
下面我们模拟一个简单的场景,假设我们有一个任务,平均执行时间为1秒,分别测试一下使用线程和协程并发执行10000次需要消耗多少时间。
先通过线程进行调用,直接使用Executors
线程池:
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { CountDownLatch countDownLatch=new CountDownLatch(10000); long start = System.currentTimeMillis(); ExecutorService executor= Executors.newCachedThreadPool(); for (int i = 0; i < 10000; 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"); }
查看运行时间:
好了,下面我们再用Quasar中的协程跑一下和上面相同的流程。这里我们要使用的是Quasar中的Fiber
,它可以被翻译为协程或纤程,创建Fiber
的类型主要可分为下面两类:
public Fiber(String name, FiberScheduler scheduler, int stackSize, SuspendableRunnable target); public Fiber(String name, FiberScheduler scheduler, int stackSize, SuspendableCallable<V> target);
在Fiber
中可以运行无返回值的SuspendableRunnable
或有返回值的SuspendableCallable
,看这个名字也知道区别就是java中的Runnable
和Callable
的区别了。其余参数都可以省略,name
为协程的名称,scheduler
是调度器,默认使用FiberForkJoinScheduler
,stackSize
指定用于保存fiber调用栈信息的stack
大小。
在下面的代码中,使用了Fiber.sleep()
方法进行协程的休眠,和Thread.sleep()
非常类似。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { CountDownLatch countDownLatch=new CountDownLatch(10000); long start = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 10000; 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"); }
直接运行,报了一个警告:
QUASAR WARNING: Quasar Java Agent isn't running. If you're using another instrumentation method you can ignore this message; otherwise, please refer to the Getting Started section in the Quasar documentation.
还记得我们前面说过的Quasar生效的原理是基于Java instrument
技术吗,所以这里需要给它添加一个代理Agent。找到本地maven仓库中已经下好的jar包,在VM options
中添加参数:
-javaagent:E:\Apache\maven-repository\co\paralleluniverse\quasar-core\0.7.10\quasar-core-0.7.10.jar
这次运行时就没有提示警告了,查看一下运行时间:
运行时间只有使用线程池时的一半多一点,确实能大大缩短程序的效率。
2、内存占用
在测试完运行时间后,我们再来测试一下运行内存占用的对比。通过下面代码尝试在本地启动100万个线程:
public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < 1000000; i++) { new Thread(() -> { try { Thread.sleep(100000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }).start(); } }
本来以为会报OutOfMemoryError
,但是没想到的是我的电脑直接直接卡死了…而且不是一次,试了几次都是以卡死只能重启电脑而结束。好吧,我选择放弃,那么下面再试试启动100万个Fiber
协程。
public static void main(String[] args) throws Exception { CountDownLatch countDownLatch=new CountDownLatch(10000); for (int i = 0; i < 1000000; i++) { int finalI = i; new Fiber<>((SuspendableCallable<Integer>)()->{ Fiber.sleep(100000); countDownLatch.countDown(); return finalI; }).start(); } countDownLatch.await(); System.out.println("end"); }
程序能够正常执行结束,看样子使用的内存真的比线程少很多。上面我故意使每个协程结束的时间拖得很长,这样我们就可以在运行过程中使用Java VisualVM查看内存的占用情况了:
可以看到在使用Fiber
的情况下只使用了1G多一点的内存,平均到100万个协程上也就是说每个Fiber
只占用了1Kb
左右的内存空间,和Thread
线程比起来真的是非常的轻量级。
从上面这张图中我们也可以看到,运行了非常多的ForkJoinPool
,它们又起到了什么作用呢?我们在前面说过,协程是由程序控制在用户态进行切换,而Quasar中的调度器就使用了一个或多个ForkJoinPool
来完成对Fiber
的调度。
3、原理与应用
这里简单介绍一下Quasar的原理,在编译时框架会对代码进行扫描,如果方法带有@Suspendable
注解,或抛出了SuspendExecution
,或在配置文件META-INF/suspendables
中指定该方法,那么Quasar就会修改生成的字节码,在park
挂起方法的前后,插入一些字节码。
这些字节码会记录此时协程的执行状态,例如相关的局部变量与操作数栈,然后通过抛出异常的方式将cpu的控制权从当前协程交回到控制器,此时控制器可以再调度另外一个协程运行,并通过之前插入的那些字节码恢复当前协程的执行状态,使程序能继续正常执行。
回头看一下前面例子中的SuspendableRunnable
和SuspendableCallable
,它们的run
方法上都抛出了SuspendExecution
,其实这并不是一个真正的异常,仅作为识别挂起方法的声明,在实际运行中不会抛出。当我们创建了一个Fiber
,并在其中调用了其他方法时,如果想要Quasar的调度器能够介入,那么必须在使用时层层抛出这个异常或添加注解。
看一下简单的代码书写的示例:
public void request(){ new Fiber<>(new SuspendableRunnable() { @Override public void run() throws SuspendExecution, InterruptedException { String content = sendRequest(); System.out.println(content); } }).start(); } private String sendRequest() throws SuspendExecution { return realSendRequest(); } private String realSendRequest() throws SuspendExecution{ HttpResponse response = HttpRequest.get("http://127.0.0.1:6879/name").execute(); String content = response.body(); return content; }
需要注意的是,如果在方法内部已经通过try/catch的方式捕获了Exception
,也应该再次手动抛出这个SuspendExecution
异常。
总结
本文介绍了Quasar框架的简单使用,其具体的实现原理比较复杂,暂时就不在这里进行讨论,后面打算单独拎出来进行分析。另外,目前已经有不少其他的框架中已经集成了Quasar,例如同样是Parallel Universe
下的Comsat项目,能够提供了HTTP和DB访问等功能。
虽然现在想要在Java中使用协程还只能使用这样的第三方的框架,但是也不必灰心,在OpenJDK 16中已经加入了一个名为Project Loom
的项目, 在OpenJDK Wiki
上可以看到对它的介绍,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,使用新的编程模型,使轻量级线程的并发也能够适用于高吞吐量的业务场景。
到此这篇关于Java 协程 Quasar详解的文章就介绍到这了,更多相关Java Quasar内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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