java協程框架quasar和kotlin中的協程實例分析

這篇文章主要介紹“java協程框架quasar和kotlin中的協程實例分析”的相關知識，小編通過實際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實用性強，希望這篇“java協程框架quasar和kotlin中的協程實例分析”文章能幫助大家解決問題。

前言

早就聽說Go語言開發的服務不用任何架構優化，就可以輕松實現百萬級別的qps。這得益于Go語言級別的協程的處理效率。協程不同于線程，線程是操作系統級別的資源，創建線程，調度線程，銷毀線程都是重量級別的操作。而且線程的資源有限，在java中大量的不加限制的創建線程非常容易將系統搞垮。接下來要分享的這個開源項目，正是解決了在java中只能使用多線程模型開發高并發應用的窘境，使得java也能像Go語言那樣使用協程的語義開發了。

快速體驗

添加依賴

<dependency>
            <groupId>co.paralleluniverse</groupId>
            <artifactId>quasar-core</artifactId>
            <version>0.7.10</version>
</dependency>

注意：目前quasar最高的版本是0.8.0，但是最高版本的只支持jdk11以上

添加java agent

quasar的實現原理是在java加載class前，通過jdk的instrument機制使用asm來修改目標class的字節碼來實現的，他標記了協程代碼的起始和結束的位置，以及方法需要暫停的位置，每個協程任務統一由FiberScheduler去調度，內部維護了一個或多個ForkJoinPool實例。所以，在運行應用前，需要配置好quasar-core的java agent地址，在vm參數上加上如下腳本即可：

-javaagent:D:\.m2\repository\co\paralleluniverse\quasar-core\0.7.10\quasar-core-0.7.10.jar

線程VS協程

下面模擬調用某個遠程的服務，假設遠程服務處理耗時需要1S，這里使用執行阻塞1S來模擬，分別看多線程模型和協程模型調用這個服務10000次所需的耗時

協程代碼

public static void main(String[] args) throws Exception{
        CountDownLatch count  = new CountDownLatch(10000);
        StopWatch stopWatch = new StopWatch();stopWatch.start();
        IntStream.range(0,10000).forEach(i-> new Fiber() {
            @Override
            protected String run() throws SuspendExecution, InterruptedException {
                Strand.sleep(1000 );
                count.countDown();
                return  "aa";
            }
        }.start());
        count.await();stopWatch.stop();
        System.out.println("結束了: " + stopWatch.prettyPrint());
    }

耗時情況：

多線程代碼

public static void main(String[] args) throws Exception{
        CountDownLatch count  = new CountDownLatch(10000);
        StopWatch stopWatch = new StopWatch();stopWatch.start();
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        IntStream.range(0,10000).forEach(i-> executorService.submit(() -> {
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (InterruptedException ex) { }
            count.countDown();
        }));
        count.await();stopWatch.stop();
        System.out.println("結束了: " + stopWatch.prettyPrint());
    }

耗時情況

協程完勝

可以看到上面的結果，在對比訪問一個耗時1s的服務10000次時，協程只需要2秒多，而多線程模型需要4秒多，時效相差了一倍。而且上面多線程編程時，并沒有指定線程池的大小，在實際開發中是絕不允許的。一般我們會設置一個固定大小的線程池，因為線程資源是寶貴，線程多了費內存還會帶來線程切換的開銷。上面的場景在設置200個固定大小線程池時。結果也是可預見的達到了50多秒。這個結果足以證明協程編程ko線程編程了。而且在qps越大時，線程處理的效率和協程的差距就約明顯，縮小差距的唯一方式就是增加線程數，而這帶來的影響就是內存消耗激增。而反觀協程，基于固定的幾個線程調度，可以輕松實現百萬級的協程處理，而且內存穩穩的。

后記

最后，博主以為Quasar只是一個框架層面的東西，所以就又去看了下同樣是jvm語言的kotlin的協程。他的語言更簡潔，可以直接和java混合使用。跑上面這種實例只需要1秒多。

fun main() {
    val count = CountDownLatch(10000)
    val stopWatch = StopWatch()
    stopWatch.start()
    IntStream.range(0,10000).forEach {
        GlobalScope.launch {
            delay(1000L)
            println(Thread.currentThread().name + "->"+ it)
            count.countDown()
        }
    }
    count.await()
    stopWatch.stop()
    println("結束了: " + stopWatch.prettyPrint())
}

當博主看到這個結果的時候，有種震驚的趕腳，kotlin的同步模型牛逼呀，瞬時感覺到發現了java里的騷操作了，可以使用kotlin的協程來代替java中的多線程操作。因為他們兩個混合開發毫無壓力。如果行的通，那就太爽了。所以就有下面這個kotlin協程實現的代碼：

@Service
class KotlinAsyncService(private val weatherService: GetWeatherService,private val demoApplication: DemoApplication){
    val weatherUrl = "http://localhost:8080/demo/mockWeatherApi?city="
    fun getHuNanWeather(): JSONObject{
        val result = JSONObject()
        val count = CountDownLatch(demoApplication.weatherContext.size)
        for (city in demoApplication.weatherContext){
            val url = weatherUrl + city.key
            GlobalScope.launch {
                result[city.key.toString()] = weatherService.get(url)
                count.countDown()
            }
        }
        count.await()
        return result
    }
}

現實是，當我使用協程替換掉我java多線程寫的一個多線程匯聚多個http接口的結果的接口時，通過ab壓測他們兩個的性能并沒有很大的變化，最后了解到主要原因是這個時候，在協程里發起一個http的請求時，涉及到操作系統層面的socket io操作，io操作是阻塞的，協程的并發也就變成了調度協程的幾個線程的并發了。而且當我把同樣的代碼放到Quasar中的時候，Quasar直接拋io異常了，說明Quasar還并不能輕松支持這個場景。那為什么上面的測試結果差距這么大呢，是因為我錯誤的把協程實現里的阻塞等同于線程的阻塞。協程里的delay掛起函數，會立馬釋放線程到線程池，但是當真正的io阻塞的時候也就和真正的線程sleep一樣了，并沒有釋放當前的線程。所以這些對比都沒有太大的意義

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