[转]Go语言并发之美

EMC中国研究院  颜开

简介

        多核处理器越来越普及，那有没有一种简单的办法，能够让我们写的软件释放多核的威力？答案是：Yes。随着Golang, Erlang, Scale等为并发设计的程序语言的兴起，新的并发模式逐渐清晰。正如过程式编程和面向对象一样，一个好的编程模式需要有一个极其简洁的内核，还有在此之 上丰富的外延，可以解决现实世界中各种各样的问题。本文以GO语言为例，解释其中内核、外延。

并发模式之内核

        这种并发模式的内核只需要协程和通道就够了。其中协程负责执行代码，通道负责在协程之间传递事件。

        并发编程一直以来都是个非常困难的工作。要想编写一个良好的并发程序，我们不得不了解线程，锁，semaphore， barrier甚至CPU更新高速缓存的方式，而且他们个个都有怪脾气，处处是陷阱。笔者除非万不得以，决不会自己操作这些底层并发元素。一个简洁的并发模式不需要这些复杂的底层元素，只需协程和通道就够了。

        协程是轻量级的线程。在过程式编程中，当调用一个过程的时候，需要等待其执行完才返回。而调用一个协程的时候，不需要等待其执行完，会立即返回。协程十分 轻量，Go语言可以在一个进程中执行有数以十万计的协程，依旧保持高性能。而对于普通的平台，一个进程有数千个线程，其CPU会忙于上下文切换，性能急剧 下降。随意创建线程可不是一个好主意，但是我们可以大量使用的协程。

        通道是协程之间的数据传输通道。通道可以在众多的协程之间传递数据，具体可以值也可以是个引用。通道有两种使用方式。

        ·  协程可以试图向通道放入数据，如果通道满了，会挂起协程，直到通道可以为他放入数据为止。

        ·  协程可以试图向通道索取数据，如果通道没有数据，会挂起协程，直到通道返回数据为止。

        如此，通道就可以在传递数据的同时，控制协程的运行。有点像事件驱动，也有点像阻塞队列。这两个概念非常的简单，各个语言平台都会有相应的实现。在Java和C上也各有库可以实现两者。

        只要有协程和通道，就可以优雅的解决并发的问题。不必使用其他和并发有关的概念。那如何用这两把利刃解决各式各样的实际问题呢？

并发模式之外延

        协程相较于线程，可以大量创建。打开这扇门，我们拓展出新的用法，可以做生成器，可以让函数返回“服务”，可以让循环并发执行，还能共享变量。但是出现新 的用法的同时，也带来了新的棘手问题，协程也会泄漏，不恰当的使用会影响性能。下面会逐一介绍各种用法和问题。演示的代码用GO语言写成，因为其简洁明 了，而且支持全部功能。

生成器

       有的时候，我们需要有一个函数能不断生成数据。比方说这个函数可以读文件，读网络，生成自增长序列，生成随机数。这些行为的特点就是，函数的已知一些变量，如文件路径。然后不断调用，返回新的数据。

下面生成随机数为例，以让我们做一个会并发执行的随机数生成器。

非并发的做法是这样的：

// 函数rand_generator_1 ，返回 int

funcrand_generator_1() int {

         return rand.Int()

}

        上面是一个函数，返回一个int。假如rand.Int()这个函数调用需要很长时间等待，那该函数的调用者也会因此而挂起。所以我们可以创建一个协程，专门执行rand.Int()。

// 函数rand_generator_2，返回通道(Channel)

funcrand_generator_2() chan int {

         // 创建通道

         out := make(chan int)

         // 创建协程

         go func() {

                   for {

                            //向通道内写入数据，如果无人读取会等待

                            out <- rand.Int()

                   }

         }()

         return out

} 

funcmain() {

         // 生成随机数作为一个服务

         rand_service_handler :=rand_generator_2()

         // 从服务中读取随机数并打印

         fmt.Printf(“%d\n”,<-rand_service_handler)

}

        上面的这段函数就可以并发执行了rand.Int()。有一点值得注意到函数的返回可以理解为一个“服务”。但我们需要获取随机数据时候，可以随时向这个 服务取用，他已经为我们准备好了相应的数据，无需等待，随要随到。如果我们调用这个服务不是很频繁，一个协程足够满足我们的需求了。但如果我们需要大量访 问，怎么办？我们可以用下面介绍的多路复用技术，启动若干生成器，再将其整合成一个大的服务。

        调用生成器，可以返回一个“服务”。可以用在持续获取数据的场合。用途很广泛，读取数据，生成ID，甚至定时器。这是一种非常简洁的思路，将程序并发化。

多路复用

        多路复用是让一次处理多个队列的技术。Apache使用处理每个连接都需要一个进程，所以其并发性能不是很好。而Nginx使用多路复用的技术，让一 个进程处理多个连接，所以并发性能比较好。同样，在协程的场合，多路复用也是需要的，但又有所不同。多路复用可以将若干个相似的小服务整合成一个大服务。

        那么让我们用多路复用技术做一个更高并发的随机数生成器吧。

// 函数rand_generator_3 ，返回通道(Channel)

funcrand_generator_3() chan int {

         // 创建两个随机数生成器服务

         rand_generator_1 := rand_generator_2()

         rand_generator_2 := rand_generator_2()

         //创建通道

         out := make(chan int)

         //创建协程

         go func() {

                   for {

                            //读取生成器1中的数据，整合

                            out <-<-rand_generator_1

                   }

         }()

         go func() {

                   for {

                            //读取生成器2中的数据，整合

                            out <-<-rand_generator_2

                   }

         }()

         return out

}

        上面是使用了多路复用技术的高并发版的随机数生成器。通过整合两个随机数生成器，这个版本的能力是刚才的两倍。虽然协程可以大量创建，但是众多协程还是会 争抢输出的通道。Go语言提供了Select关键字来解决，各家也有各家窍门。加大输出通道的缓冲大小是个通用的解决方法。

        多路复用技术可以用来整合多个通道。提升性能和操作的便捷。配合其他的模式使用有很大的威力。

Future技术

        Future是一个很有用的技术，我们常常使用Future来操作线程。我们可以在使用线程的时候，可以创建一个线程，返回Future，之后可以通过它等待结果。  但是在协程环境下的Future可以更加彻底，输入参数同样可以是Future的。

        调用一个函数的时候，往往是参数已经准备好了。调用协程的时候也同样如此。但是如果我们将传入的参数设为通道，这样我们就可以在不准备好参数的情况下调用 函数。这样的设计可以提供很大的自由度和并发度。函数调用和函数参数准备这两个过程可以完全解耦。下面举一个用该技术访问数据库的例子。

//一个查询结构体

typequery struct {

         //参数Channel

         sql chan string

         //结果Channel

         result chan string

}

//执行Query

funcexecQuery(q query) {

         //启动协程

         go func() {

                   //获取输入

                   sql := <-q.sql

                   //访问数据库，输出结果通道

                   q.result <- “get” + sql

         }()

}

funcmain() {

         //初始化Query

         q :=

                   query{make(chan string, 1),make(chan string, 1)}

         //执行Query，注意执行的时候无需准备参数

         execQuery(q)

         //准备参数

         q.sql <- “select * fromtable”

         //获取结果

         fmt.Println(<-q.result)

}

        上面利用Future技术，不单让结果在Future获得，参数也是在Future获取。准备好参数后，自动执行。Future和生成器的区别在 于，Future返回一个结果，而生成器可以重复调用。还有一个值得注意的地方，就是将参数Channel和结果Channel定义在一个结构体里面作为 参数，而不是返回结果Channel。这样做可以增加聚合度，好处就是可以和多路复用技术结合起来使用。

        Future技术可以和各个其他技术组合起来用。可以通过多路复用技术，监听多个结果Channel，当有结果后，自动返回。也可以和生成器组合使用，生 成器不断生产数据，Future技术逐个处理数据。Future技术自身还可以首尾相连，形成一个并发的pipe filter。这个pipe filter可以用于读写数据流，操作数据流。

        Future是一个非常强大的技术手段。可以在调用的时候不关心数据是否准备好，返回值是否计算好的问题。让程序中的组件在准备好数据的时候自动跑起来。

并发循环

       循环往往是性能上的热点。如果性能瓶颈出现在CPU上的话，那么九成可能性热点是在一个循环体内部。所以如果能让循环体并发执行，那么性能就会提高很多。

        要并发循环很简单，只有在每个循环体内部启动协程。协程作为循环体可以并发执行。调用启动前设置一个计数器，每一个循环体执行完毕就在计数器上加一个元素，调用完成后通过监听计数器等待循环协程全部完成。

//建立计数器

sem :=make(chan int, N);

//FOR循环体

for i,xi:= range data {

         //建立协程

    go func (i int, xi float) {

        doSomething(i,xi);

                   //计数

        sem <- 0;

    } (i, xi);

}

// 等待循环结束

for i := 0; i < N; ++i { <-sem }

       上面是一个并发循环例子。通过计数器来等待循环全部完成。如果结合上面提到的Future技术的话，则不必等待。可以等到真正需要的结果的地方，再去检查数据是否完成。

        通过并发循环可以提供性能，利用多核，解决CPU热点。正因为协程可以大量创建，才能在循环体中如此使用，如果是使用线程的话，就需要引入线程池之类的东西，防止创建过多线程，而协程则简单的多。

ChainFilter技术

      前面提到了Future技术首尾相连，可以形成一个并发的pipe filter。这种方式可以做很多事情，如果每个Filter都由同一个函数组成，还可以有一种简单的办法把他们连起来。

        由于每个Filter协程都可以并发运行，这样的结构非常有利于多核环境。下面是一个例子，用这种模式来产生素数。

// Aconcurrent prime sieve

packagemain

// Sendthe sequence 2, 3, 4, … to channel ‘ch’.

funcGenerate(ch chan<- int) {

         for i := 2; ; i++ {

                  ch<- i // Send ‘i’ to channel ‘ch’.

         }

}

// Copythe values from channel ‘in’ to channel ‘out’,

//removing those divisible by ‘prime’.

funcFilter(in <-chan int, out chan<- int, prime int) {

         for {

                   i := <-in // Receive valuefrom ‘in’.

                   if i%prime != 0 {

                            out <- i // Send’i’ to ‘out’.

                   }

         }

}

// Theprime sieve: Daisy-chain Filter processes.

funcmain() {

         ch := make(chan int) // Create a newchannel.

         go Generate(ch)      // Launch Generate goroutine.

         for i := 0; i < 10; i++ {

                   prime := <-ch

                   print(prime, “\n”)

                   ch1 := make(chan int)

                   go Filter(ch, ch1, prime)

                   ch = ch1

         }

}

        上面的程序创建了10个Filter，每个分别过滤一个素数，所以可以输出前10个素数。   

        Chain-Filter通过简单的代码创建并发的过滤器链。这种办法还有一个好处，就是每个通道只有两个协程会访问，就不会有激烈的竞争，性能会比较好。

共享变量

 协程之间的通信只能够通过通道。但是我们习惯于共享变量，而且很多时候使用共享变量能让代码更简洁。比如一个Server有两个状态开和关。其他仅仅希望获取或改变其状态，那又该如何做呢。可以将这个变量至于0通道中，并使用一个协程来维护。

         下面的例子描述如何用这个方式，实现一个共享变量。

//共享变量有一个读通道和一个写通道组成

typesharded_var struct {

         reader chan int

         writer chan int

}

//共享变量维护协程

funcsharded_var_whachdog(v sharded_var) {

         go func() {

                   //初始值

                   var value int = 0

                   for {

                            //监听读写通道，完成服务

                            select {

                            case value =<-v.writer:

                            case v.reader <-value:

                            }

                   }

         }()

}

funcmain() {

         //初始化，并开始维护协程

         v := sharded_var{make(chan int),make(chan int)}

         sharded_var_whachdog(v)

         //读取初始值

         fmt.Println(<-v.reader)

         //写入一个值

         v.writer <- 1

         //读取新写入的值

         fmt.Println(<-v.reader)

}

        这样，就可以在协程和通道的基础上实现一个协程安全的共享变量了。定义一个写通道，需要更新变量的时候，往里写新的值。再定义一个读通道，需要读的时候，从里面读。通过一个单独的协程来维护这两个通道。保证数据的一致性。

        一般来说，协程之间不推荐使用共享变量来交互，但是按照这个办法，在一些场合，使用共享变量也是可取的。很多平台上有较为原生的共享变量支持，到底用那种 实现比较好，就见仁见智了。另外利用协程和通道，可以还实现各种常见的并发数据结构，如锁等等，就不一一赘述。

协程泄漏

        协程和内存一样，是系统的资源。对于内存，有自动垃圾回收。但是对于协程，没有相应的回收机制。会不会若干年后，协程普及了，协程泄漏和内存泄漏一样成为 程序员永远的痛呢？一般而言，协程执行结束后就会销毁。协程也会占用内存，如果发生协程泄漏，影响和内存泄漏一样严重。轻则拖慢程序，重则压垮机器。

        C和C++都是没有自动内存回收的程序设计语言，但只要有良好的编程习惯，就能解决规避问题。对于协程是一样的，只要有好习惯就可以了。

        只有两种情况会导致协程无法结束。一种情况是协程想从一个通道读数据，但无人往这个通道写入数据，或许这个通道已经被遗忘了。还有一种情况是程想往一个通道写数据，可是由于无人监听这个通道，该协程将永远无法向下执行。下面分别讨论如何避免这两种情况。

        对于协程想从一个通道读数据，但无人往这个通道写入数据这种情况。解决的办法很简单，加入超时机制。对于有不确定会不会返回的情况，必须加入超时，避免出 现永久等待。另外不一定要使用定时器才能终止协程。也可以对外暴露一个退出提醒通道。任何其他协程都可以通过该通道来提醒这个协程终止。

        对于协程想往一个通道写数据，但通道阻塞无法写入这种情况。解决的办法也很简单，就是给通道加缓冲。但前提是这个通道只会接收到固定数目的写入。比方说， 已知一个通道最多只会接收N次数据，那么就将这个通道的缓冲设置为N。那么该通道将永远不会堵塞，协程自然也不会泄漏。也可以将其缓冲设置为无限，不过这 样就要承担内存泄漏的风险了。等协程执行完毕后，这部分通道内存将会失去引用，会被自动垃圾回收掉。

funcnever_leak(ch chan int) {

         //初始化timeout，缓冲为1

         timeout := make(chan bool, 1)

         //启动timeout协程，由于缓存为1，不可能泄露

         go func() {

                   time.Sleep(1 * time.Second)

                   timeout <- true

         }()

         //监听通道，由于设有超时，不可能泄露

         select {

         case <-ch:

                   // a read from ch hasoccurred

         case <-timeout:

                   // the read from ch has timedout

         }

}

        上面是个避免泄漏例子。使用超时避免读堵塞，使用缓冲避免写堵塞。

        和内存里面的对象一样，对于长期存在的协程，我们不用担心泄漏问题。一是长期存在，二是数量较少。要警惕的只有那些被临时创建的协程，这些协程数量大且生 命周期短，往往是在循环中创建的，要应用前面提到的办法，避免泄漏发生。协程也是把双刃剑，如果出问题，不但没能提高程序性能，反而会让程序崩溃。但就像 内存一样，同样有泄漏的风险，但越用越溜了。

并发模式之实现

        在并发编程大行其道的今天，对协程和通道的支持成为各个平台比不可少的一部分。虽然各家有各家的叫法，但都能满足协程的基本要求—并发执行和可大量创建。笔者对他们的实现方式总结了一下。

        下面列举一些已经支持协程的常见的语言和平台。

        GoLang 和Scala作为最新的语言，一出生就有完善的基于协程并发功能。Erlang最为老资格的并发编程语言，返老还童。其他二线语言则几乎全部在新的版本中加入了协程。

        令人惊奇的是C/C++和Java这三个世界上最主流的平台没有在对协程提供语言级别的原生支持。他们都背负着厚重的历史，无法改变，也无需改变。但他们还有其他的办法使用协程。

        Java平台有很多方法实现协程：

        · 修改虚拟机：对JVM打补丁来实现协程，这样的实现效果好，但是失去了跨平台的好处

        · 修改字节码：在编译完成后增强字节码，或者使用新的JVM语言。稍稍增加了编译的难度。

        · 使用JNI：在Jar包中使用JNI，这样易于使用，但是不能跨平台。

        · 使用线程模拟协程：使协程重量级，完全依赖JVM的线程实现。

        其中修改字节码的方式比较常见。因为这样的实现办法，可以平衡性能和移植性。最具代表性的JVM语言Scale就能很好的支持协程并发。流行的Java Actor模型类库akka也是用修改字节码的方式实现的协程。

        对于C语言，协程和线程一样。可以使用各种各样的系统调用来实现。协程作为一个比较高级的概念，实现方式实在太多，就不讨论了。比较主流的实现有libpcl, coro,lthread等等。

        对于C++，有Boost实现，还有一些其他开源库。还有一门名为μC++语言，在C++基础上提供了并发扩展。

        可见这种编程模型在众多的语言平台中已经得到了广泛的支持，不再小众。如果想使用的话，随时可以加到自己的工具箱中。

结语 

        本文探讨了一个极其简洁的并发模型。在只有协程和通道这两个基本元件的情况下。可以提供丰富的功能，解决形形色色实际问题。而且这个模型已经被广泛的实 现，成为潮流。相信这种并发模型的功能远远不及此，一定也会有更多更简洁的用法出现。或许未来CPU核心数目将和人脑神经元数目一样多，到那个时候，我们 又要重新思考并发模型了。

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颜开，EMC中国研究院研究员，关注大数据，云计算等领域

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