在编程语言的这个圈子里，各种语言之间的对比似乎就一直就没有停过，像什么古早时期的"PHP是世界上最好的语言"就不提了，最近我在摸鱼的时候，看到不少文章都在说"Golang性能吊打Java"。作为一个写了好几年java的javaer，这我怎么能忍?于是在网上看了一些对比golang和java的文章，其中戳中java痛点、也是golang被吹上天的一条，就是对多线程并发的支持了。先看一段描述：
Go从语言层面原生支持并发，并且使用简单，Go语言中的并发基于轻量级线程Goroutine，创建成本很低，单个Go应用也可以充分利用CPU多核，编写高并发服务端软件简单，执行性能好，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。
看到这，我的心瞬间凉了大半截，真的是字字扎心。虽然说java里的JUC包已经帮我们封装好了很多并发工具，但实际高并发的环境中我们还要考虑到各种锁的使用，以及服务器性能瓶颈、限流熔断等非常多方面的问题。
再说回go，前面提到的这个goroutine究竟是什么东西?其实，轻量级线程goroutine也可以被称为协程，得益于go中的调度器以及GMP模型，go程序会智能地将goroutine中的任务合理地分配给每个 CPU。
好了，其实上面说的这一大段我也不懂，都是向写go的哥们儿请教来的，总之就是go的并发性能非常优秀就是了。不过这都不是我们要说的重点，今天我们要讨论的是如何在Java中使用协程。
协程是什么?
我们知道，线程在阻塞状态和可运行状态的切换，以及线程间的上下文切换都会造成性能的损耗。为了解决这些问题，引入协程coroutine这一概念，就像在一个进程中允许存在多个线程，在一个线程中，也可以存在多个协程。
那么，使用协程究竟有什么好处呢?
首先，执行效率高。线程的切换由操作系统内核执行，消耗资源较多。而协程由程序控制，在用户态执行，不需要从用户态切换到内核态，我们也可以理解为，协程是一种进程自身来调度任务的调度模式，因此协程间的切换开销远小于线程切换。
其次，节省资源。因为协程在本质上是通过分时复用了一个单线程，因此能够节省一定的资源。
类似于线程的五种状态切换，协程间也存在状态的切换，下面这张图展示了协程调度器内部任务的流转。
综合上面这些角度来看，和原生支持协程的go比起来，java在多线程并发上还真的是不堪一击。但是，虽然在Java官方的jdk中不能直接使用协程，但是，有其他的开源框架借助动态修改字节码的方式实现了协程，就比如我们接下来要学习的Quasar。
Quasar使用
Quasar是一个开源的Java协程框架，通过利用Java instrument技术对字节码进行修改，使方法挂起前后可以保存和恢复jvm栈帧，方法内部已执行到的字节码位置也通过增加状态机的方式记录，在下次恢复执行可直接跳转至最新位置。
Quasar项目最后更新时间为2018年，版本停留在0.8.0，但是我在直接使用这个版本时报了一个错误：
这个错误的大意就是这个class文件是使用的高版本jdk编译的，所以你在低版本的jdk上当然无法运行了。这里major版本号54对应的是jdk10，而我使用的是jdk8，无奈降级试了一下低版本，果然0.7.10可以使用：
<dependency>
<groupId>co.paralleluniverse</groupId>
<artifactId>quasar-core</artifactId>
<version>0.7.10</version>
</dependency>
在我们做好准备工作后，下面就写几个例子来感受一下协程的魅力吧。
1、运行时间
下面我们模拟一个简单的场景，假设我们有一个任务，平均执行时间为1秒，分别测试一下使用线程和协程并发执行10000次需要消耗多少时间。
先通过线程进行调用，直接使用Executors线程池：
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
CountDownLatch countDownLatch=new CountDownLatch(10000);
long start = System.currentTimeMillis();
ExecutorService executor= Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
executor.submit(() -> {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
countDownLatch.countDown();
});
}
countDownLatch.await();
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Thread use:"+(end-start)+" ms");
}
查看运行时间：
好了，下面我们再用Quasar中的协程跑一下和上面相同的流程。这里我们要使用的是Quasar中的Fiber，它可以被翻译为协程或纤程，创建Fiber的类型主要可分为下面两类：
public Fiber(String name, FiberScheduler scheduler, int stackSize, SuspendableRunnable target);
public Fiber(String name, FiberScheduler scheduler, int stackSize, SuspendableCallable<V> target);
在Fiber中可以运行无返回值的SuspendableRunnable或有返回值的SuspendableCallable，看这个名字也知道区别就是java中的Runnable和Callable的区别了。其余参数都可以省略，name为协程的名称，scheduler是调度器，默认使用FiberForkJoinScheduler，stackSize指定用于保存fiber调用栈信息的stack大小。
在下面的代码中，使用了Fiber.sleep()方法进行协程的休眠，和Thread.sleep()非常类似。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
CountDownLatch countDownLatch=new CountDownLatch(10000);
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
new Fiber<>(new SuspendableRunnable(){
public Integer run() throws SuspendExecution, InterruptedException {
Fiber.sleep(1000);
countDownLatch.countDown();
}
}).start();
}
countDownLatch.await();
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Fiber use:"+(end-start)+" ms");
}
直接运行，报了一个警告：
QUASAR WARNING: Quasar Java Agent isn't running. If you're using another instrumentation method you can ignore this message; otherwise, please refer to the Getting Started section in the Quasar documentation.
还记得我们前面说过的Quasar生效的原理是基于Java instrument技术吗，所以这里需要给它添加一个代理Agent。找到本地maven仓库中已经下好的jar包，在VM options中添加参数：
-javaagent:E:\Apache\maven-repository\co\paralleluniverse\quasar-core\0.7.10\quasar-core-0.7.10.jar
这次运行时就没有提示警告了，查看一下运行时间：
运行时间只有使用线程池时的一半多一点，确实能大大缩短程序的效率。
2、内存占用
在测试完运行时间后，我们再来测试一下运行内存占用的对比。通过下面代码尝试在本地启动100万个线程：
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
new Thread(() -> {
try {
Thread.sleep(100000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
}
}
本来以为会报OutOfMemoryError，但是没想到的是我的电脑直接直接卡死了…而且不是一次，试了几次都是以卡死只能重启电脑而结束。好吧，我选择放弃，那么下面再试试启动100万个Fiber协程。
public static void main(String[] args) throws Exception {
CountDownLatch countDownLatch=new CountDownLatch(10000);
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
int finalI = i;
new Fiber<>((SuspendableCallable<Integer>)()->{
Fiber.sleep(100000);
countDownLatch.countDown();
return finalI;
}).start();
}
countDownLatch.await();
System.out.println("end");
}
程序能够正常执行结束，看样子使用的内存真的比线程少很多。上面我故意使每个协程结束的时间拖得很长，这样我们就可以在运行过程中使用Java VisualVM查看内存的占用情况了：
可以看到在使用Fiber的情况下只使用了1G多一点的内存，平均到100万个协程上也就是说每个Fiber只占用了1Kb左右的内存空间，和Thread线程比起来真的是非常的轻量级。
从上面这张图中我们也可以看到，运行了非常多的ForkJoinPool，它们又起到了什么作用呢?我们在前面说过，协程是由程序控制在用户态进行切换，而Quasar中的调度器就使用了一个或多个ForkJoinPool来完成对Fiber的调度。
3、原理与应用
这里简单介绍一下Quasar的原理，在编译时框架会对代码进行扫描，如果方法带有@Suspendable注解，或抛出了SuspendExecution，或在配置文件META-INF/suspendables中指定该方法，那么Quasar就会修改生成的字节码，在park挂起方法的前后，插入一些字节码。
这些字节码会记录此时协程的执行状态，例如相关的局部变量与操作数栈，然后通过抛出异常的方式将cpu的控制权从当前协程交回到控制器，此时控制器可以再调度另外一个协程运行，并通过之前插入的那些字节码恢复当前协程的执行状态，使程序能继续正常执行。
回头看一下前面例子中的SuspendableRunnable和SuspendableCallable，它们的run方法上都抛出了SuspendExecution，其实这并不是一个真正的异常，仅作为识别挂起方法的声明，在实际运行中不会抛出。当我们创建了一个Fiber，并在其中调用了其他方法时，如果想要Quasar的调度器能够介入，那么必须在使用时层层抛出这个异常或添加注解。
看一下简单的代码书写的示例：
public void request(){
new Fiber<>(new SuspendableRunnable() {
public void run() throws SuspendExecution, InterruptedException {
String content = sendRequest();
System.out.println(content);
}
}).start();
}
private String sendRequest() throws SuspendExecution {
return realSendRequest();
}
private String realSendRequest() throws SuspendExecution{
HttpResponse response = HttpRequest.get("http://127.0.0.1:6879/name").execute();
String content = response.body();
return content;
}
需要注意的是，如果在方法内部已经通过try/catch的方式捕获了Exception，也应该再次手动抛出这个SuspendExecution异常。
总结
本文介绍了Quasar框架的简单使用，其具体的实现原理比较复杂，暂时就不在这里进行讨论，后面打算单独拎出来进行分析。另外，目前已经有不少其他的框架中已经集成了Quasar，例如同样是Parallel Universe下的Comsat项目，能够提供了HTTP和DB访问等功能。
虽然现在想要在Java中使用协程还只能使用这样的第三方的框架，但是也不必灰心，在OpenJDK 16中已经加入了一个名为Project Loom的项目， 在OpenJDK Wiki上可以看到对它的介绍，它将使用Fiber轻量级用户模式线程，从jvm层面对多线程技术进行彻底的改变，使用新的编程模型，使轻量级线程的并发也能够适用于高吞吐量的业务场景。
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/9iSHXvsf0R9bZaumpk5jkQ
