一: 进程、线程 和 协程 之间概念的区别:
对于 进程、线程,都是有内核进行调度,有 CPU 时间片的概念,进行 抢占式调度(有多种调度算法)
(补充: 抢占式调度与非抢占(轮询任务调度)区别在于抢占式调度可以因为优先级高的任务抢占cpu,而轮询的不能)
对于 协程(用户级线程),这是对内核透明的,也就是系统并不知道有协程的存在,是完全由用户自己的程序进行调度的,因为是由用户程序自己控制,那么就很难像抢占式调度那样做到强制的 CPU 控制权切换到其他进程/线程,通常只能进行 协作式调度,需要协程自己主动把控制权转让出去之后,其他协程才能被执行到。
goroutine 和协程区别:
本质上,goroutine 就是协程。 不同的是,Golang 在 runtime、系统调用等多方面对 goroutine 调度进行了封装和处理,当遇到长时间执行或者进行系统调用时,会主动把当前 goroutine 的CPU (P) 转让出去,让其他 goroutine 能被调度并执行,也就是 Golang 从语言层面支持了协程。Golang 的一大特色就是从语言层面原生支持协程,在函数或者方法前面加 go关键字就可创建一个协程。
其他方面的比较
1. 内存消耗方面
每个 goroutine (协程) 默认占用内存远比 Java 、C 的线程少。
goroutine:2KB
线程:8MB
2. 线程和 goroutine 切换调度开销方面
线程/goroutine 切换开销方面,goroutine 远比线程小
线程:涉及模式切换(从用户态切换到内核态)、16个寄存器、PC、SP...等寄存器的刷新等。
goroutine:只有三个寄存器的值修改 - PC / SP / DX.
二: 进程、线程 和 协程 之间概念的区别:
线程是操作系统的内核对象,多线程编程时,如果线程数过多,就会导致频繁的上下文切换,这些 cpu 时间是一个额外的耗费。所以在一些高并发的网络服务器编程中,使用一个线程服务一个 socket 连接是很不明智的。于是操作系统提供了基于事件模式的异步编程模型。用少量的线程来服务大量的网络连接和I/O操作。但是采用异步和基于事件的编程模型,复杂化了程序代码的编写,非常容易出错。因为线程穿插,也提高排查错误的难度。
协程,是在应用层模拟的线程,他避免了上下文切换的额外耗费,兼顾了多线程的优点。简化了高并发程序的复杂度。
举个例子,一个高并发的网络服务器,每一个socket连接进来,服务器用一个协程来对他进行服务。代码非常清晰。而且兼顾了性能。
那么,协程是怎么实现的呢?
他和线程的原理是一样的,当 a线程 切换到 b线程 的时候,需要将 a线程 的相关执行进度压入栈,然后将 b线程 的执行进度出栈,进入 b线程 的执行序列。协程只不过是在 应用层 实现这一点。但是,协程并不是由操作系统调度的,而且应用程序也没有能力和权限执行 cpu 调度。怎么解决这个问题?
答案是,协程是基于线程的。内部实现上,维护了一组数据结构和 n 个线程,真正的执行还是线程,协程执行的代码被扔进一个待执行队列中,由这 n 个线程从队列中拉出来执行。这就解决了协程的执行问题。那么协程是怎么切换的呢?答案是:golang 对各种 io函数 进行了封装,这些封装的函数提供给应用程序使用,而其内部调用了操作系统的异步 io函数,当这些异步函数返回 busy 或 bloking 时,golang 利用这个时机将现有的执行序列压栈,让线程去拉另外一个协程的代码来执行,基本原理就是这样,利用并封装了操作系统的异步函数。包括 linux 的 epoll、select 和 windows 的 iocp、event 等。
由于golang是从编译器和语言基础库多个层面对协程做了实现,所以,golang的协程是目前各类有协程概念的语言中实现的最完整和成熟的。十万个协程同时运行也毫无压力。关键我们不会这么写代码。但是总体而言,程序员可以在编写 golang 代码的时候,可以更多的关注业务逻辑的实现,更少的在这些关键的基础构件上耗费太多精力。
但是由于协程是非抢占式的调度,无法实现公平的任务调用。
尽管,在任务调度上,协程是弱于线程的。但是在资源消耗上,协程则是极低的。一个线程的内存在 MB 级别,而协程只需要 KB 级别。而且线程的调度需要内核态与用户的频繁切入切出,资源消耗较高。
我们把协程的基本特点归纳为:
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1. 协程调度机制无法实现公平调度 2. 协程的资源开销是非常低的,一台普通的服务器就可以支持百万协程。 |
那么,近几年为何协程的概念可以大热。我认为一个特殊的场景使得协程能够广泛的发挥其优势,并且屏蔽掉了劣势 --> 网络编程。与一般的计算机程序相比,网络编程有其独有的特点。
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1. 高并发(每秒钟上千数万的单机访问量) 2. Request/Response。程序生命期端(毫秒,秒级) 3. 高IO,低计算(连接数据库,请求API)。 |