【一】 Chrome的多线程模型

1. Chrome的并发模型

    如果你仔细看了前面的图，对Chrome的线程和进程框架应该有了个基本的了解。Chrome有一个主进程，称为Browser进程，它是老大，管理Chrome大部分的日常事务；其次，会有很多Renderer进程，它们圈地而治，各管理一组站点的显示和通信（Chrome在宣传中一直宣称一个tab对应一个进程，其实是很不确切的…），它们彼此互不搭理，只和老大说话，由老大负责权衡各方利益。它们和老大说话的渠道，称做IPC（Inter-Process Communication），这是Google搭的一套进程间通信的机制，基本的实现后面自会分解。

Chrome的进程模型 
Google在宣传的时候一直都说，Chrome是one tab one process的模式，其实，这只是为了宣传起来方便如是说而已，基本等同广告，实际疗效，还要从代码中来看。实际上，Chrome支持的进程模型远比宣传丰富，简单的说，Chrome支持以下几种进程模型：

1.Process-per-site-instance：就是你打开一个网站，然后从这个网站链开的一系列网站都属于一个进程。这是Chrome的默认模式。 
2.Process-per-site：同域名范畴的网站放在一个进程，比如www.google.com（由于此文形成于08年，所以无法访问，你懂的）和www.google.com/bookmarks就属于一个域名内（google有自己的判定机制），不论有没有互相打开的关系，都算作是一个进程中。用命令行–process-per-site开启。 
3.Process-per-tab：这个简单，一个tab一个process，不论各个tab的站点有无联系，就和宣传的那样。用–process-per-tab开启。 
4.SingleProcess：这个很熟悉了吧，即传统浏览器的模式：没有多进程只有多线程，用–single-process开启。

关于各种模式的优缺点，官方有官方的说法，大家自己也会有自己的评述。不论如何，至少可以说明，Google不是由于白痴而采取多进程的策略，而是实验出来的效果。

大家可以用Shift+Esc观察各模式下进程状况，至少我是观察失败了（每种都和默认的一样…），原因待跟踪。 

    不论是Browser进程还是Renderer进程，都不只是光杆司令，它们都有一系列的线程为自己打理各种业务。对于Renderer进程，它们通常有两个线程：一个是Main thread，它负责与老大进行联系，有一些幕后黑手的意思；另一个是Renderthread，它们负责页面的渲染和交互，一看就知道是这个帮派的门脸级人物。
    相比之下，Browser进程既然是老大，小弟自然要多一些，除了大脑般的Main thread，和负责与各Renderer帮派通信的IO thread，其实还包括负责管文件的file thread，负责管数据库的db thread等等，它们各尽其责，齐心协力为老大打拼。它们和各Renderer进程的之间的关系不一样，同一个进程内的线程，往往需要很多的协同工作，这一坨线程间的并发管理，是Chrome最出彩的地方之一了。

闲话并发
单进程单线程的编程是最惬意的事情，所看即所得，一维的思考即可。但程序员的世界总是没有那么美好，在很多的场合，我们都需要有多线程、多进程、多机器携起手来一齐上阵共同完成某项任务，统称：并发（非官方版定义…）。在我看来，需要并发的场合主要是要两类：

1.为了更好的用户体验。有的事情处理起来太慢，比如数据库读写、远程通信、复杂计算等等，如果在一个线程一个进程里面来做，往往会影响用户感受，因此需要另开一个线程或进程转到后台进行处理。它之所以能够生效，仰仗的是单CPU的分时机制，或者是多CPU协同工作。在单CPU的条件下，两个任务分成两拨完成的总时间，是大于两个任务轮流完成的，但是由于彼此交错，给人的感觉更自然一些。

2.为了加速完成某项工作。大名鼎鼎的Map/Reduce，做的就是这样的事情，它将一个大的任务，拆分成若干个小的任务，分配个若干个进程去完成，各自收工后，再汇集在一起，更快地得到最后的结果。为了达到这个目的，只有在多CPU的情形下才有可能，在单CPU的场合（单机单CPU…），是无法实现的。
在第二种场合下，我们会自然而然的关注数据的分离，从而很好的利用上多CPU的能力；而在第一种场合，我们习惯了单CPU的模式，往往不注重数据与行为的对应关系，导致在多CPU的场景下，性能不升反降。

2. Chrome的线程模型

    仔细回忆一下我们大部分时候是怎么来用线程的，在我足够贫瘠的多线程经历中，往往都是这样用的：起一个线程，传入一个特定的入口函数，看一下这个函数是否是有副作用的（Side Effect），如果有，并且还会涉及到多线程的数据访问，仔细排查，在可疑地点上锁伺候。

    Chrome的线程模型走的是另一个路子，即，极力规避锁的存在。换更精确的描述方式来说，Chrome的线程模型，将锁限制了极小的范围内（仅仅在将Task放入消息队列的时候才存在…），并且使得上层完全不需要关心锁的问题（当然，前提是遵循它的编程模型，将函数用Task封装并发送到合适的线程去执行…），大大简化了开发的逻辑。

    不过，从实现来说，Chrome的线程模型并没有什么神秘的地方，它用到了消息循环的手段。每一个Chrome的线程，入口函数都差不多，都是启动一个消息循环（参见MessagePump类），等待并执行任务。
    而其中，唯一的差别在于，根据线程处理事务类别的不同，所起的消息循环有所不同。比如处理进程间通信的线程（注意，在Chrome中，这类线程都叫做IO线程）启用的是MessagePumpForIO类，处理UI的线程用的是MessagePumpForUI类，一般的线程用到的是MessagePumpDefault类（只讨论windows）。

    不同的消息循环类，主要差异有两个，一是消息循环中需要处理什么样的消息和任务，第二个是循环流程（比如是死循环还是阻塞在某信号量上…）。下图是一个完整版的Chrome消息循环图，包含处理Windows的消息，处理各种Task（Task是什么，稍后揭晓，敬请期待），处理各个信号量观察者（Watcher），然后阻塞在某个信号量上等待唤醒。

图2 Chrome的消息循环

    当然，不是每一个消息循环类都需要跑那么一大圈的，有些线程，它不会涉及到那么多的事情和逻辑，白白浪费体力和时间，实在是不可饶恕的。因此，在实际中，不同的MessagePump类，实现是有所不同的，详见下表：

3. Chrome中的Task

    从上面的表不难看出，不论是哪一种消息循环，必须处理的，就是Task（暂且遗忘掉系统消息的处理和Watcher，以后，我们会缅怀它们的…）。刨去其它东西的干扰，只留下Task的话，我们可以这样认为：Chrome中的线程从实现层面来看没有任何区别，它的区别只存在于职责层面，不同职责的线程，会处理不同的Task。最后，在铺天盖地西红柿来临之前，我说一下啥是Task。

    简单的看，Task就是一个类，一个包含了void Run()抽象方法的类（参见Task类…）。一个真实的任务，可以派生Task类，并实现其Run方法。每个MessagePump类中，会有一个MessagePump::Delegate的类的对象（MessagePump::Delegate的一个实现，请参见MessageLoop类…），在这个对象中，会维护若干个Task的队列。当你期望，你的一个逻辑在某个线程内执行的时候，你可以派生一个Task，把你的逻辑封装在Run方法中，然后实例一个对象，调用期望线程中的PostTask方法，将该Task对象放入到其Task队列中去，等待执行。我知道很多人已经抄起了板砖，因为这种手法实在是太常见了，就不是一个简单的依赖倒置，在线程池，Undo/Redo等模块的实现中，用的太多了。

    但，我想说的是，虽说谁家过年都是吃顿饺子，这饺子好不好吃还是得看手艺，不能一概而论。在Chrome中，线程模型是统一且唯一的，这就相当于有了一套标准，它需要满足在各个线程上执行的几十上百种任务的需求，因此，必须在灵活行和易用性上有良好的表现，这就是设计标准的难度。为了满足这些需求，Chrome在底层库上做了足够的功夫：
  1.它提供了一大套的模板封装（参见task.h），可以将Task摆脱继承结构、函数名、函数参数等限制（就是基于模板的伪function实现，想要更深入了解，建议直接看鼻祖《Modern C++》和它的Loki库…）；
  2.同时派生出CancelableTask、ReleaseTask、DeleteTask等子类，提供更为良好的默认实现；
  3.在消息循环中，按逻辑的不同，将Task又分成即时处理的Task、延时处理的Task、Idle时处理的Task，满足不同场景的需求；
  4.Task派生自tracked_objects::Tracked，Tracked是为了实现多线程环境下的日志记录、统计等功能，使得Task天生就有良好的可调试性和可统计性；
这一套七荤八素的都搭建完，这才算是一个完整的Task模型，由此可知，这饺子，做的还是很费功夫的。

4. Chrome的多线程模型

    工欲善其事，必先利其器。Chrome之所以费了老鼻子劲去磨底层框架这把刀，就是为了面对多线程这坨怪兽的时候杀的更顺畅一些。在Chrome的多线程模型下，加锁这个事情只发生在将Task放入某线程的任务队列中，其他对任何数据的操作都不需要加锁。当然，天下没有免费的午餐，为了合理传递Task，你需要了解每一个数据对象所管辖的线程，不过这个事情，与纷繁的加锁相比，真是小儿科了不知道多少倍。

图3 Task的执行模型

    如果你熟悉设计模式，你会发现这是一个Command模式，将创建于执行的环境相分离，在一个线程中创建行为，在另一个线程中执行行为。Command模式的优点在于，将实现操作与构造操作解耦，这就避免了锁的问题，使得多线程与单线程编程模型统一起来，其次，Command还有一个优点，就是有利于命令的组合和扩展，在Chrome中，它有效统一了同步和异步处理的逻辑。

Command模式
Command模式，是一种看上去很酷的模式，传统的面向对象编程，我们封装的往往都是数据，在Command模式下，我们希望封装的是行为。这件事在函数式编程中很正常，封装一个函数作为参数，传来传去，稀疏平常的事儿；但在面向对象的编程中，我们需要通过继承、模板、函数指针等手法，才能将其实现。

应用Command模式，我们是期望这个行为能到一个不同于它出生的环境中去执行，简而言之，这是一种想生不想养的行为。我们做Undo/Redo的时候，会把在任一一个环境中创建的Command，放到一个队列环境中去，供统一的调度；在Chrome中，也是如此，我们在一个线程环境中创建了Task，却把它放到别的线程中去执行，这种寄居蟹似的生活方式，在很多场合都是有用武之地的。

    在一般的多线程模型中，我们需要分清楚啥是同步啥是异步，在同步模式下，一切看上去和单线程没啥区别，但同时也丧失了多线程的优势（沦落成为多线程串行…）。而如果采用异步的模式，那写起来就麻烦多了，你需要注册回调，小心管理对象的生命周期，程序写出来是嗷嗷恶心。在Chrome的多线程模型下，同步和异步的编程模型区别就不复存在了，如果是这样一个场景：A线程需要B线程做一些事情，然后回到A线程继续做一些事情；在Chrome下你可以这样来做：生成一个Task，放到B线程的队列中，在该Task的Run方法最后，会生成另一个Task，这个Task会放回到A的线程队列，由A来执行。如此一来，同步异步，天下一统，都是Task传来传去，想不会，都难了。

图4 Chrome的一种异步执行的解决方案

5. Chrome多线程模型的优缺点

    一直在说Chrome在规避锁的问题，那到底锁是哪里不好，犯了何等滔天罪责，落得如此人见人嫌恨不得先杀而后快的境地。《代码之美》的第二十四章“美丽的并发”中，Haskell设计人之一的Simon Peyton Jones总结了一下用锁的困难之处，如下：

1.锁少加了，导致两个线程同时修改一个变量；
2.锁多加了，轻则妨碍并发，重则导致死锁；
3.锁加错了，由于锁和需要锁的数据之间的联系，只存在于程序员的大脑中，这种事情太容易发生了；
4.加锁的顺序错了，维护锁的顺序是一件困难而又容易出错的问题；
5.错误恢复；
6.忘记唤醒和错误的重试；
7.而最根本的缺陷，是锁和条件变量不支持模块化的编程。比如一个转账业务中，A账户扣了100元钱，B账户增加了100元，即使这两个动作单独用锁保护维持其正确性，你也不能将两个操作简单的串在一起完成一个转账操作，你必须让它们的锁都暴露出来，重新设计一番。好好的两个函数，愣是不能组在一起用，这就是锁的最大悲哀；

    通过这些缺点的描述，也就可以明白Chrome多线程模型的优点。它解决了锁的最根本缺陷，即，支持模块化的编程，你只需要维护对象和线程之间的职能关系即可，这个摊子，比之锁的那个烂摊子，要简化了太多。对于程序员来说，负担一瞬间从泰山降成了鸿毛。

    而Chrome多线程模型的一个主要难点，在于线程与数据关系的设计上，你需要良好的划分各个线程的职责，如果有一个线程所管辖的数据，几乎占据了大半部分的Task，那么它就会从多线程沦为单线程，Task队列的锁也将成为一个大大的瓶颈。

设计者的职责
一个底层结构设计是否成功，这个设计者是否称职，我一直觉得是有一个很简单的衡量标准的。你不需要看这个设计人用了多少NB的技术，你只需要关心，他的设计，是否给其他开发人员带来了困难。一个NB的设计，是将所有困难都集中在底层搞定，把其他开发人员换成白痴都可以工作的那种；一个SB的设计，是自己弄了半天，只是为了给其他开发人员一个长达250条的注意事项，然后很NB的说，你们按照这个手册去开发，就不会有问题了。

    从根本上来说，Chrome的线程模型解决的是并发中的用户体验问题而不是联合工作的问题（参见我前面喷的“闲话并发”），它不是和Map/Reduce那样将关注点放在数据和执行步骤的拆分上，而是放在线程和数据的对应关系上，这是和浏览器的工作环境相匹配的。设计总是和所处的环境相互依赖的，毕竟，在客户端，不会和服务器一样，存在超规模的并发处理任务，而只是需要尽可能的改善用户体验，从这个角度来说，Chrome的多线程模型，至少看上去很美。