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学习并发

2017年09月05日

前言

理念变化

并发之痛 Thread,Goroutine,Actor中的几个基本要点:

  1. 那我们从最开始梳理下程序的抽象。开始我们的程序是面向过程的,数据结构+func。后来有了面向对象,对象组合了数结构和func,我们想用模拟现实世界的方式,抽象出对象,有状态和行为。但无论是面向过程的func还是面向对象的func,本质上都是代码块的组织单元,本身并没有包含代码块的并发策略的定义。于是为了解决并发的需求,引入了Thread(线程)的概念。PS: 这一点go 使用关键字比使用专门类库要好一些

  2. We believe that writing correct concurrent, fault-tolerant and scalable applications is too hard. Most of the time it’s because we are using the wrong tools and the wrong level of abstraction. —— Akka。,有论文认为当前的大多数并发程序没出问题只是并发度不够,如果CPU核数继续增加,程序运行的时间更长,很难保证不出问题

  3. 最让人头痛的还是下面这个问题:系统里到底需要多少线程?从外部系统来观察,或者以经验的方式进行计算,都是非常困难的。于是结论是:让”线程”会说话,吃饱了自己说,自管理是最佳方案。

  4. 能干活的代码片段就放在线程里,如果干不了活(需要等待,被阻塞等),就摘下来。我自己的感觉就是:按需(代码被阻塞)调度,有别于cpu的按时间片调度。

    • 异步回调方案 典型如NodeJS,遇到阻塞的情况,比如网络调用,则注册一个回调方法(其实还包括了一些上下文数据对象)给IO调度器(linux下是libev,调度器在另外的线程里),当前线程就被释放了,去干别的事情了。等数据准备好,调度器会将结果传递给回调方法然后执行,执行其实不在原来发起请求的线程里了,但对用户来说无感知。
    • GreenThread/Coroutine/Fiber方案 这种方案其实和上面的方案本质上区别不大,关键在于回调上下文的保存以及执行机制。为了解决回调方法带来的难题,这种方案的思路是写代码的时候还是按顺序写,但遇到IO等阻塞调用时,将当前的代码片段暂停,保存上下文,让出当前线程。等IO事件回来,然后再找个线程让当前代码片段恢复上下文继续执行,写代码的时候感觉好像是同步的,仿佛在同一个线程完成的,但实际上系统可能切换了线程,但对程序无感。

Scala与Golang的并发实现对比

基调:性能最高 ==> 线程数=CPU核心数

线程数过多很容易导致 CPU 频繁的在这些线程之间切换,虽然 CPU 看起来已经在满负荷运行了,但 CPU 并没有把所有的时间都用在执行我们的业务逻辑上,其中一部分 CPU 时间浪费在线程上下文切换上了。怎么来优化这种情况呢?要想让 CPU 高效地执行业务逻辑,最佳方式就是我们开头提到的流水线,用和 CPU 核数相同的线程数,通过源源不断地供给请求,让 CPU 一直不停地执行业务逻辑。所以优化的关键点是,减少线程的数量,把线程数量控制在和 CPU 核数相同的数量级这样一个范围。要减少线程数量,有这样两个问题需要解决。

  1. 如何用少量的线程来处理大量并发请求呢?我们可以用一个请求队列,和一组数量(等于CPU核数)固定的执行线程,来解决这个问题。这样基本上能达到,让每个 CPU 的核心相对固定到一个线程上,不停地执行业务逻辑这样一个效果。
  2. 执行线程在需要调用外部服务的时候,如何避免线程等待外部服务,同时还要保证及时处理返回的响应呢?我们希望的情况是,执行线程需要调用外部服务的时候,把请求发送出去之后,不要去等待响应,而是去继续处理下一个请求。等外部请求的响应回来之后,能有一个通知,来触发执行线程再执行后续的业务逻辑,直到给客户端返回响应。其实就是我们通常所说的异步 IO 模型,Linux 内核从 2.6 开始才加入了 AIO 的支持,到目前为止 AIO 还没有被广泛的使用。使用更广泛的是 IO 多路复用模型(IO Multiplexing)

可以看到,异步模型并不会让程序的业务逻辑执行得更快,但是它可以非常有效地避免线程等待,大幅减少 CPU 在线程上下文切换上浪费的时间。