响应式编程与协程
响应式编程与协程的比较
- 响应式编程的弊端
- 虚拟线程
- Java线程
- 内核线程的局限性
- 传统线程池的demo
- 虚拟线程的demo
响应式编程的弊端
前面用了几篇文章介绍了响应式编程,它更多的使用少量线程实现线程间解耦和异步的作用,如线程的Reactor模型,主要是把接收请求交给IO线程处理,然后业务的处理交给handler线程处理,它的弊端是①开发编码成本比较高,如下例demo:
Flux<Object> fluxDemo = Flux.create(sink -> {for (int i = 0; i < 3; i++) {sink.next(i);}//代表推送给下一个操作形成新流sink.complete();//过滤不等于0的数
}).log().filter(Predicate.not(Predicate.isEqual(0))).publishOn(Schedulers.single()).log();
发布者往下推送,相应于不断的回调,虽然说webFlux组件也尽量避免回调地狱,以及命令式编程的复杂性,②仍有使用函数式编程和事件驱动存在理解性上的难度,基于现有代码去改造,成本比较高,③响应式编程需要底层的很多第三方库支持,而这种第三方库是比不上JDK官方版本的代码质量,这三个原因是webflux没有大范围被应用的原因;
而且从线程角度,虽然响应式编程使用少量线程处理,在handler处理业务,也就是用户线程进行处理,如线程阻塞,cpu就需将调度切换到另一个线程,但仍然存在上下文切换的问题:
寄存器保存与恢复 线程切换时,操作系统需要保存当前线程的寄存器状态(如程序计数器、堆栈指针等),并恢复新线程的寄存器状态。这些操作涉及大量内存访问,增加了时间开销。
缓存失效 线程切换可能导致CPU缓存失效,新线程的数据和指令可能不在缓存中,需要从主存加载,这会显著增加延迟。
内存管理 切换线程时,操作系统可能需要更新内存管理单元(MMU)的页表,确保新线程能正确访问其内存空间。这一过程涉及TLB(转换后备缓冲区)的刷新,进一步增加延迟。
内核态与用户态切换 线程切换通常需要从用户态切换到内核态,执行完后再切换回用户态。这种模式切换涉及额外的开销。
调度开销 操作系统需要选择下一个要执行的线程,调度算法的复杂性也会影响切换速度,尤其是在高负载情况下。
锁与同步 在多线程环境中,切换可能涉及锁的获取与释放,若锁被其他线程持有,当前线程会被阻塞,进一步增加延迟。
中断处理 硬件中断可能触发线程切换,操作系统需要先处理中断,再执行切换,增加了额外开销。
上下文大小 线程的上下文越大,保存和恢复所需的时间越长,尤其是在寄存器多或内存占用大的情况下。
恰好JDK引入虚拟线程,从另外角度去解决并发问题。响应式编程和虚拟线程是竞品,在CPU密集型的业务场景中,响应式编程吞吐量是由于虚拟线程的,但在IO密集型中,虚拟线程吞吐量要高一些,所以与虚拟线程对比,spring webflux是弊大于利的,这也是响应式编程一直没有流行开来的原因;
虚拟线程
虚拟线程在Java 19中以预览模式引入,并在Java 21版本中正式成为标准功能,Java的虚拟线程参考了Golang这种协程的机制;
Java线程
内核线程直接由操作系统内核支持的线程,这种线程由内核来完成线程切换,内核通过操纵调度器对线程进行调度,并负责将线程的任务映射到各个处理器上。每个内核线程可以视为内核的一个分身,这样操作系统内就有能力同时处理多件事,但程序一般不会直接使用内核线程,而是使用内核线程的一种高级接口——轻量级进程,轻量级进程就是通常意义上说的线程。
每个轻量级进程都称为一个独立的调度单元,它是基于内核线程实现的,所以创建、析构和同步,都需要进行系统调用,前面也说系统调用是需要用户态切换到内核态的
其实在JDK1.2之前,Java线程就基于一种被称为“绿色线程”的用户线程实现,但从JDK1.3起,“主流”平台上的“主流”商用Java虚拟机的线程模型普遍都被换成基于操作系统原生线程模型来实现,即采用1:1的线程模型,以HotSpot为例,它的每一个Java线程都是直接映射到一个操作系统原生线程(就是内核线程)来实现的,而且中间没有额外的间接结构,所以HotSpot自己是不会去干涉线程调度的(但可以设置线程优先级给操作系统提供调度建议),全权交给底下的操作系统去处理,所以何时冻结或唤醒线程、该给线程分配多少处理器执行时间、该把线程安排给那个处理器核心去执行等,都是由操作系统完成的,也都是由操作系统全权决定的,例如只有cpu只有8个逻辑核,它就是创建8个原生线程,无论创建的线程池有多少个用户线程,都是调用轻量级进程接口让cpu切换着执行(至于cpu调度可参考之前的白话讲Linux进程如何被CPU调度)
内核线程的局限性
随着业务量的增加,QPS也要求越来越大,而Web应用的服务却要求每个接口的吞吐量保持大,这就要求每个服务都必须在极短时间内完成计算,1:1的内核线程模型是如今虚拟机线程实现的主流选择,但是这种映射到操作系统上的线程天然的缺陷是切换、调度成本高昂,系统能容纳的线程数量也是有限的;
用户线程的上下文切换是一种重量级的操作(上面有说上下文切换操作慢的原因),每遇到IO阻塞,就需要切换上下文,以及如果进行量化的话,那么如果不显示设置-Xss或-XX:ThreadStackSize,则在64位Linux上HotSpot的线程栈容量默认是1M,此外内核数据结构还额外消耗16Kb内存。
所以引入虚拟线程,也叫协程,它分为有栈和无栈协程序,通过在内存划分一片额外空间来模拟调用栈,只要其他“线程”中方法压栈、退栈时遵守规则,不破坏这片空间即可,这样多段代码执行时就会像相互缠绕着一样,非常形象。后来,操作系统开始提供多线程的支持,靠应用自己模拟多线程的做法自然是变少许多,而是演化为用户线程继续存在,也就说虚拟线程是在用户线程的基础上创建的,无论是创建和销毁都无需切换到内核态,性能自然高,而且一个协程的栈通常在几百个字节到几KB之间,所以Java虚拟机里线程池容量达到两百就已不小了,而支持协程的应用中,同时存在的协程数量可数以十万计;
传统线程池的demo
static class Task implements Runnable{CountDownLatch countDownLatch = null;Task(CountDownLatch countDownLatch){this.countDownLatch = countDownLatch;}@Overridepublic void run() {System.out.println(Thread.currentThread()+":开始");System.out.println(Thread.currentThread()+":虚拟线程在执行");try {Thread.sleep(1000);countDownLatch.countDown();} catch (InterruptedException e) {throw new RuntimeException(e);}System.out.println(Thread.currentThread()+":结束");}}
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(3);ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(1);long before = System.currentTimeMillis();executorService.execute(new Task(countDownLatch));executorService.execute(new Task(countDownLatch));executorService.execute(new Task(countDownLatch));countDownLatch.await();long after = System.currentTimeMillis() - before;System.out.println("耗费时间为"+after);System.in.read();
}
该demo中创建的线程池只有一个,提交的三个任务串行执行,耗费时间是三个任务执行时间总和;
虚拟线程的demo
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(3);ExecutorService executorService = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();long before = System.currentTimeMillis();executorService.execute(new Task(countDownLatch));executorService.execute(new Task(countDownLatch));executorService.execute(new Task(countDownLatch));long after = System.currentTimeMillis() - before;System.out.println("耗费时间为"+after);System.in.read();
}
创建虚拟线程,还是执行上面同一个Task任务,可以看到打印的线程名称都是ForkJoinPool-1,worker1、2、3共三个,也就是只创建了一个线程,在该线程的基础上创建了三个虚拟线程,执行时间不再是串行的3s,只是8ms;
可见对于IO密集型的任务,创建虚拟线程不仅可节省大量线程的内存,还有提高效率;
如有需要收藏的看官,顺便也用发财的小手点点赞哈,如有错漏,也欢迎各位在评论区评论!
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