[译] 为什么 Goroutine 能有上百万个,Java 线程却只能有上千个?

[译] 为什么 Goroutine 能有上百万个,Java 线程却只能有上千个?

作者|Russell Cohen

译者|张卫滨

本文通过 Java 和 Golang 在底层原理上的差异,分析了 Java 为什么只能创建数千个线程,而 Golang 可以有数百万的 Goroutines,并在上下文切换、栈大小方面对两者的实现原理进行了剖析。

很多有经验的工程师在使用基于 JVM 的语言时,都会看到这样的错误:

[error] (run-main-0) java.lang.OutOfMemoryError: unable to create native thread: 
[error] java.lang.OutOfMemoryError: unable to create native thread: 
[error]     at java.base/java.lang.Thread.start0(Native Method)
[error]     at java.base/java.lang.Thread.start(Thread.java:813)
...
[error]     at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:844)

呃,这是由线程所造成的 OutOfMemory 。在我的笔记本电脑上运行 Linux 操作系统时,仅仅创建 11500 个线程之后,就会出现这个错误。

如果你在 Go 语言上做相同的事情,启动永远处于休眠状态的 Goroutines,那么你会看到非常不同的结果。在我的笔记本电脑上,在我觉得实在乏味无聊之前,我能够创建七千万个 Goroutines。那么,为什么 Goroutines 的数量能够远远超过线程呢?要揭示问题的答案,我们需要一直向下沿着操作系统进行一次往返旅行。这不仅仅是一个学术问题,它对你如何设计软件有现实的影响。在生产环境中,我曾经多次遇到 JVM 线程的限制,有些是因为糟糕的代码泄露线程,有的则是因为工程师没有意识到 JVM 的线程限制。

那到底什么是线程?

术语“线程”可以用来描述很多不同的事情。在本文中,我会使用它来代指一个逻辑线程。也就是:按照线性顺序的一系列操作;一个执行的逻辑路径。CPU 的每个核心只能真正并发同时执行一个逻辑线程 [1]。这就带来一个固有的问题:如果线程的数量多于内核的数量,那么有的线程必须要暂停以便于其他的线程来运行工作,当再次轮到自己的执行的时候,会将任务恢复。为了支持暂停和恢复,线程至少需要如下两件事情:

  1. 某种类型的指令指针。也就是,当我暂停的时候,我正在执行哪行代码?

  2. 一个栈。也就是,我当前的状态是什么?栈中包含了本地变量以及指向变量所分配的堆的指针。同一个进程中的所有线程共享相同的堆 [2]。

于以上两点,系统在将线程调度到 CPU 上时就有了足够的信息,能够暂停某个线程、允许其他的线程运行,随后再次恢复原来的线程。这种操作通常对线程来说是完全透明的。从线程的角度来说,它是连续运行的。线程能够感知到重新调度的唯一方式是测量连续操作之间的计时 [3]。

回到我们最原始的问题:我们为什么能有这么多的 Goroutines 呢?

JVM 使用操作系统线程

尽管并非规范所要求,但是据我所知所有的现代、通用 JVM 都将线程委托给了平台的操作系统线程来处理。在接下来的内容中,我将会使用“用户空间线程(user space thread)”来代指由语言进行调度的线程,而不是内核 /OS 所调度的线程。操作系统实现的线程有两个属性,这两个属性极大地限制了它们可以存在的数量;任何将语言线程和操作系统线程进行 1:1 映射的解决方案都无法支持大规模的并发。

在 JVM 中,固定大小的栈

使用操作系统线程将会导致每个线程都有固定的、较大的内存成本

采用操作系统线程的另一个主要问题是每个 OS 线程都有大小固定的栈。尽管这个大小是可以配置的,但是在 64 位的环境中,JVM 会为每个线程分配 1M 的栈。你可以将默认的栈空间设置地更小一些,但是你需要权衡内存的使用,因为这会增加栈溢出的风险。代码中的递归越多,就越有可能出现栈溢出。如果你保持默认值的话,那么 1000 个线程就将使用 1GB 的 RAM。虽然现在 RAM 便宜了很多,但是几乎没有人会为了运行上百万个线程而准备 TB 级别的 RAM。

Go 的行为有何不同:动态大小的栈

Golang 采取了一种很聪明的技巧,防止系统因为运行大量的(大多数是未使用的)栈而耗尽内存:Go 的栈是动态分配大小的,随着存储数据的数量而增长和收缩。这并不是一件简单的事情,它的设计经历了多轮的迭代 [4]。我并不打算讲解内部的细节(关于这方面的知识,有很多的博客文章和其他材料进行了详细的阐述),但结论就是每个新建的 Goroutine 只有大约 4KB 的栈。每个栈只有 4KB,那么在一个 1GB 的 RAM 上,我们就可以有 250 万个 Goroutine 了,相对于 Java 中每个线程的 1MB,这是巨大的提升。

[译] 为什么 Goroutine 能有上百万个,Java 线程却只能有上千个?

在 JVM 中:上下文切换的延迟

从上下文切换的角度来说,使用操作系统线程只能有数万个线程

因为 JVM 使用了操作系统线程,所以依赖操作系统内核来调度它们。操作系统有一个所有正在运行的进程和线程的列表,并试图为它们分配“公平”的 CPU 运行时间 [5]。当内核从一个线程切换至另一个线程时,有很多的工作要做。新运行的线程和进程必须要将其他线程也在同一个 CPU 上运行的事实抽象出去。我不会在这里讨论细节问题,但是如果你对此感兴趣的话,可以阅读更多的材料。这里比较重要的就是,切换上下文要消耗 1 到 100 微秒。这看上去时间并不多,相对现实的情况是每次切换 10 微秒,如果你想要每秒钟内至少调度每个线程一次的话,那么每个核心上只能运行大约 10 万个线程。这实际上还没有给线程时间来执行有用的工作。

Go 的行为有何不同:在一个操作系统线程上运行多个 Goroutines

Golang 实现了自己的调度器,允许众多的 Goroutines 运行在相同的 OS 线程上。就算 Go 会运行与内核相同的上下文切换,但是它能够避免切换至 ring-0 以运行内核,然后再切换回来,这样就会节省大量的时间。但是,这只是纸面上的分析。为了支持上百万的 Goroutines,Go 需要完成更复杂的事情。

即便 JVM 将线程放到用户空间,它也无法支持上百万的线程。假设在按照这样新设计系统中,新线程之间的切换只需要 100 纳秒。即便你所做的只是上下文切换,如果你想要每秒钟调度每个线程十次的话,你也只能运行大约 100 万个线程。更重要的是,为了完成这一点,我们需要最大限度地利用 CPU。要支持真正的大并发需要另外一项优化:当你知道线程能够做有用的工作时,才去调度它。如果你运行大量线程的话,其实只有少量的线程会执行有用的工作。Go 通过集成通道(channel)和调度器(scheduler)来实现这一点。如果某个 Goroutine 在一个空的通道上等待,那么调度器会看到这一点并且不会运行该 Goroutine。Go 更近一步,将大多数空闲的线程都放到它的操作系统线程上。通过这种方式,活跃的 Goroutine(预期数量会少得多)会在同一个线程上调度执行,而数以百万计的大多数休眠的 Goroutine 会单独处理。这样有助于降低延迟。

除非 Java 增加语言特性,允许调度器进行观察,否则的话,是不可能支持智能调度的。但是,你可以在“用户空间”中构建运行时调度器,它能够感知线程何时能够执行工作。这构成了像 Akka 这种类型的框架的基础,它能够支持上百万的 Actor[6].

结论   

操作系统线程模型与轻量级、用户空间的线程模型之间的转换在不断发生,未来可能还会继续 [7]。对于高度并发的用户场景来说,这是唯一的选择。然而,它具有相当的复杂性。如果 Go 选择采用 OS 线程而不是采用自己的调度器和递增的栈模式的话,那么他们能够在运行时中减少数千行的代码。对于很多用户场景来说,这确实是更好的模型。复杂性可以被语言和库的编写者抽象出去,这样软件工程师就能编写大量并发的程序了。

补充材料

  1. 超线程会将核心的效果加倍。指令流(instruction pipelining)也能增加 CPU 的并行效果。但是就当前来说,它还是 O(numCores)。

  2. 可能在有些特殊场景中,这种说法是不正确的,我想肯定有人会提醒我这一点。

  3. 这实际上是一种攻击。JavaScript 可以检测键盘中断所导致的在计时上的细微差别。恶意的站点用它来监听计时,而不是监听击键。参见:https://mlq.me/download/keystroke_js.pdf。

  4. Golang 首先采用了一个分段的栈模型,在这个模型中,栈实际上会扩展至单独的内存区域,这个过程中使用非常聪明的记录功能进行跟踪。随后的实现在特定的场景下提升了性能,使用连续的栈来取代对栈的拆分,这很像对 hashtable 重新调整大小,分配一个新的更大的栈,并通过一些非常有技巧的指针操作,所有的内容都能够仔细地复制到新的、更大的栈中。

  5. 线程可以通过调用 nice (参见 man nice )来标记优先级,从而能够更好地控制它们调度的频率。

  6. Actor 通过支持大规模并发,为 Scala/Java 实现了与 Goroutines 相同目的的特性。与 Goroutines 类似,Actor 调度器能够看到哪个 Actor 的收件箱中有消息,从而只运行那些能够执行真正有用工作的 Actor。我们所能拥有的 Actor 的数量甚至还能超过 Goroutines,因为 Actor 并不需要栈。但是,这也意味着,如果 Actor 无法快速处理消息的话,调度器将会阻塞(因为 Actor 没有自己的栈,所以它无法在 Actor 处理消息的过程中暂停)。阻塞的调度器意味着消息不能进行处理,系统很快会出现问题。这就是一种权衡。

  7. 在 Apache 中,每个请求都是由一个 OS 线程来处理的,这限制了 Apache 只能有效处理数千个并发连接。Nginx 选择了另外一种模型,一个 OS 线程能够应对上百个甚至上千的并发连接,从而允许更高程度的并发。Erlang 使用了一个类似的模型,它允许数百万 Actor 并发执行。Gevent 为 Python 带来了 greenlet(用户空间线程),它能够实现比以往更高程度的并发性 (Python 线程是 OS 线程)。

原文链接:

https://rcoh.me/posts/why-you-can-have-a-million-go-routines-but-only-1000-java-threads

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原文 

https://mp.weixin.qq.com/s/v-Q5aOnYVj7l-kMQopkPLA

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