深入浅出协程、线程和并发问题

"协程是轻量级的线程"，相信大家不止一次听到这种说法。但是您真的理解其中的含义吗？恐怕答案是否定的。接下来的内容会告诉大家协程是如何在 Android 运行时中被运行的，它们和线程之间的关系是什么，以及在使用 Java 编程语言线程模型时所遇到的并发问题。

协程和线程

协程旨在简化异步执行的代码。对于 Android 运行时的协程，lambda 表达式的代码块会在专门的线程中执行。例如，示例中的斐波那契运算:

• 斐波那契

  https://en.wikipedia.org/wiki/Fibonacci_number

// 在后台线程中运算第十级斐波那契数
someScope.launch(Dispatchers.Default) {
    val fibonacci10 = synchronousFibonacci(10)
    saveFibonacciInMemory(10, fibonacci10)
}

private fun synchronousFibonacci(n: Long): Long { /* ... */ }

上面 async 协程的代码块，会被分发到由协程库所管理的线程池中执行，实现了同步且阻塞的斐波那契数值运算，并且将结果存入内存，上例中的线程池属于 Dispatchers.Default。该代码块会在未来某些时间在线程池中的某一线程中执行，具体执行时间取决于线程池的策略。

请注意由于上述代码中未包含挂起操作，因此它会在同一个线程中执行。而协程是有可能在不同的线程中执行的，比如将执行部分移动到不同的分发器，或者在使用线程池的分发器中包含带有挂起操作的代码。

如果不使用协程的话，您还可以使用线程自行实现类似的逻辑，代码如下:

// 创建包含 4 个线程的线程池
val executorService = Executors.newFixedThreadPool(4)
 
// 在其中的一个线程中安排并执行代码
executorService.execute {
    val fibonacci10 = synchronousFibonacci(10)
    saveFibonacciInMemory(10, fibonacci10)
}

虽然您可以自行实现线程池的管理，但是我们仍然推荐使用协程作为 Android 开发中首选的异步实现方案，它具备内置的取消机制，可以提供更便捷的异常捕捉和结构式并发，后者可以减少类似内存泄漏问题的发生几率，并且与 Jetpack 库集成度更高。

工作原理

从您创建协程到代码被线程执行这期间发生了什么呢？当您使用标准的协程 builder 创建协程时，您可以指定该协程所运行的 CoroutineDispatcher，如果未指定，系统会默认使用 Dispatchers.Default。

• CoroutineDispatcher

  https://github.com/Kotlin/kotlinx.coroutines/blob/master/kotlinx-coroutines-core/common/src/CoroutineDispatcher.kt

CoroutineDispatcher 会负责将协程的执行分配到具体的线程。在底层，当 CoroutineDispatcher 被调用时，它会调用封装了 Continuation (比如这里的协程) interceptContinuation 方法来拦截协程。该流程是以 CoroutineDispatcher 实现了 CoroutineInterceptor 接口作为前提。

• interceptContinuation

  https://github.com/Kotlin/kotlinx.coroutines/blob/master/kotlinx-coroutines-core/common/src/CoroutineDispatcher.kt#L99

• CoroutineInterceptor

  https://github.com/Kotlin/kotlinx.coroutines/blob/master/stdlib-stubs/src/ContinuationInterceptor.kt

如果您阅读了我之前的关于协程在底层是如何实现的文章，您应该已经知道了编译器会创建状态机，以及关于状态机的相关信息 (比如接下来要执行的操作) 是被存储在 Continuation 对象中。

• Continuation

  https://kotlinlang.org/api/latest/jvm/stdlib/kotlin.coroutines/-continuation.html

一旦 Continuation 对象需要在另外的 Dispatcher 中执行，DispatchedContinuation 的 resumeWith 方法会负责将协程分发到合适的 Dispatcher。

• resumeWith
  https://github.com/Kotlin/kotlinx.coroutines/blob/master/kotlinx-coroutines-core/common/src/internal/DispatchedContinuation.kt#L178

此外，在 Java 编程语言的实现中，继承自 DispatchedTask 抽象类的 DispatchedContinuation 也属于 Runnable 接口的一种实现类型。因此，DispatchedContinuation 对象也可以在线程中执行。其中的好处是当指定了 CoroutineDispatcher 时，协程就会转换为 DispatchedTask，并且作为 Runnable 在线程中执行。

• DispatchedTask
  https://github.com/Kotlin/kotlinx.coroutines/blob/master/kotlinx-coroutines-core/common/src/internal/DispatchedTask.kt

那么当您创建协程后，dispatch 方法如何被调用呢？当您使用标准的协程 builder 创建协程时，您可以指定启动参数，它的类型是 CoroutineStart。例如，您可以设置协程在需要的时候才启动，这时可以将参数设置为 CoroutineStart.LAZY。默认情况下，系统会使用 CoroutineStart.DEFAULT 根据 CoroutineDispatcher 来安排执行时机。

• CoroutineStart

  https://kotlin.github.io/kotlinx.coroutines/kotlinx-coroutines-core/kotlinx.coroutines/-coroutine-start/index.html

△ 协程的代码块如何在线程中执行的示意图

分发器和线程池

您可以使用 Executor.asCoroutineDispatcher() 扩展函数将协程转换为 CoroutineDispatcher 后，即可在应用中的任何线程池中执行该协程。此外，您还可以使用协程库默认的 Dispatchers。

• Executor.asCoroutineDispatcher()

  https://kotlin.github.io/kotlinx.coroutines/kotlinx-coroutines-core/kotlinx.coroutines/java.util.concurrent.-executor/as-coroutine-dispatcher.html

• Dispatchers

  https://github.com/Kotlin/kotlinx.coroutines/blob/master/kotlinx-coroutines-core/jvm/src/Dispatchers.kt

您可以看到 createDefaultDispatcher 方法中是如何初始化 Dispatchers.Default 的。默认情况下，系统会使用 DefaultScheduler。如果您看一下 Dispatcher.IO 的实现代码，它也使用了 DefaultScheduler，支持按需创建至少 64 个线程。Dispatchers.Default 和 Dispatchers.IO 是隐式关联的，因为它们使用了同一个线程池，这就引出了我们下一个话题，使用不同的分发器调用 withContext 会带来哪些运行时的开销呢？

• createDefaultDispatcher

  https://github.com/Kotlin/kotlinx.coroutines/blob/master/kotlinx-coroutines-core/jvm/src/CoroutineContext.kt#L22

• DefaultScheduler

  https://github.com/Kotlin/kotlinx.coroutines/blob/master/kotlinx-coroutines-core/jvm/src/CoroutineContext.kt#L22

• Dispatcher.IO

  https://github.com/Kotlin/kotlinx.coroutines/blob/master/kotlinx-coroutines-core/jvm/src/Dispatchers.kt#L118

线程和 withContext 的性能表现

在 Android 运行时中，如果运行的线程比 CPU 的可用内核数多，那么切换线程会带来一定的运行时开销。上下文切换并不轻松！操作系统需要保存和恢复执行的上下文，而且 CPU 除了执行实际的应用功能之外，还需要花时间规划线程。除此之外，当线程中所运行代码阻塞的时候也会造成上下文切换。如果上述的问题是针对线程的，那么在不同的 Dispatchers 中使用 withContext 会带来哪些性能上的损失呢？

• 上下文切换

  https://en.wikipedia.org/wiki/Context_switch

还好线程池会帮我们解决这些复杂的操作，它会尝试尽量多地执行任务 (这也是为什么在线程池中执行操作要优于手动创建线程)。协程由于被安排在线程池中执行，所以也会从中受益。基于此，协程不会阻塞线程，它们反而会挂起自己的工作，因而更加有效。

Java 编程语言中默认使用的线程池是 CoroutineScheduler。它以最高效的方式将协程分发到工作线程。由于 Dispatchers.Default 和 Dispatchers.IO 使用相同的线程池，在它们之间切换会尽量避免线程切换。协程库会优化这些切换调用，保持在同一个分发器和线程上，并且尽量走捷径。

• CoroutineScheduler

  https://github.com/Kotlin/kotlinx.coroutines/blob/master/kotlinx-coroutines-core/jvm/src/scheduling/CoroutineScheduler.kt

• Dispatchers.IO

  http://dispatchers.io/

由于 Dispatchers.Main 在带有 UI 的应用中通常属于不同的线程，所以协程中 Dispatchers.Default 和 Dispatchers.Main 之间的切换并不会带来太大的性能损失，因为协程会挂起 (比如在某个线程中停止执行)，然后会被安排在另外的线程中继续执行。

协程中的并发问题

协程由于其能够简单地在不同线程上规划操作，的确使得异步编程更加轻松。但是另一方面，便捷是一把双刃剑: 由于协程是运行在 Java 编程语言的线程模型之上，它们难以逃脱线程模型所带来的并发问题。因此，您需要注意并且尽量避免该问题。

近年来，像不可变性这样的策略相对减轻了由线程所引发的问题。然而，有些场景下，不可变性策略也无法完全避免问题的出现。所有并发问题的源头都是状态管理！尤其是在一个多线程环境下访问可变的状态。

在多线程应用中，操作的执行顺序是不可预测的。与编译器优化操作执行顺序不同，线程无法保证以特定的顺序执行，而上下文切换会随时发生。如果在访问可变状态时没有采取必要的防范措施，线程就会访问到过时的数据，丢失更新，或者遇到资源竞争问题等等。

• 资源竞争
  https://en.wikipedia.org/wiki/Race_condition

请注意这里所讨论的可变状态和访问顺序并不仅限于 Java 编程语言。它们在其它平台上同样会影响协程执行。

使用了协程的应用本质上就是多线程应用。使用了协程并且涉及可变状态的类必须采取措施使其可控，比如保证协程中的代码所访问的数据是最新的。这样一来，不同的线程之间就不会互相干扰。并发问题会引起潜在的 bug，使您很难在应用中调试和定位问题，甚至出现海森堡 bug。

• 海森堡 bug

  https://en.wikipedia.org/wiki/Heisenbug

这一类型的类非常常见。比如该类需要将用户的登录信息缓存在内存中，或者当应用在活跃状态时缓存一些值。如果您稍有大意，那么并发问题就会乘虚而入！使用 withContext(defaultDispatcher) 的挂起函数无法保证会在同一个线程中执行。

比如我们有一个类需要缓存用户所做的交易。如果缓存没有被正确访问，比如下面代码所示，就会出现并发问题:

class TransactionsRepository(
  private val defaultDispatcher: CoroutineDispatcher = Dispatchers.Default
) {

  private val transactionsCache = mutableMapOf<User, List<Transaction>()

  private suspend fun addTransaction(user: User, transaction: Transaction) =
    // 注意！访问缓存的操作未被保护！
    // 会出现并发问题：线程会访问到过期数据
    // 并且出现资源竞争问题
    withContext(defaultDispatcher) {
      if (transactionsCache.contains(user)) {
        val oldList = transactionsCache[user]
        val newList = oldList!!.toMutableList()
        newList.add(transaction)
        transactionsCache.put(user, newList)
      } else {
        transactionsCache.put(user, listOf(transaction))
      }
    }
}

即使我们这里所讨论的是 Kotlin，由 Brian Goetz 所编撰的《Java 并发编程实践》对于了解本文主题和 Java 编程语言系统是非常好的参考材料。此外，Jetbrains 针对共享可变的状态和并发的主题也提供了相关的文档。

• 共享可变的状态和并发
  https://kotlinlang.org/docs/shared-mutable-state-and-concurrency.html

保护可变状态

对于如何保护可变状态，或者找到合适的同步策略，取决于数据本身和相关的操作。本节内容启发大家注意可能会遇到的并发问题，而不是简单罗列保护可变状态的方法和 API。总而言之，这里为大家准备了一些提示和 API 可以帮助大家针对可变变量实现线程安全。

• 同步

  https://en.wikipedia.org/wiki/Synchronization_(computer_science)

封装

可变状态应该属于并被封装在类里。该类应该将状态的访问操作集中起来，根据应用场景使用同步策略保护变量的访问和修改操作。

线程限制

一种方案是将读取和写入操作限制在一个线程里。可以使用队列基于生产者-消费者模式实现对可变状态的访问。Jetbrains 对此提供了很棒的文档:

https://kotlinlang.org/docs/reference/coroutines/shared-mutable-state-and-concurrency.html#thread-confinement-fine-grained

避免重复工作

在 Android 运行时中，包含线程安全的数据结构可供您保护可变变量。比如，在计数器示例中，您可以使用 AtomicInteger。又比如，要保护上述代码中的 Map，您可以使用 ConcurrentHashMap。ConcurrentHashMap 是线程安全的，并且优化了 map 的读取和写入操作的吞吐量。

• AtomicInteger

  https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/concurrent/atomic/AtomicInteger.html

• ConcurrentHashMap

  https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/concurrent/ConcurrentHashMap.html

请注意，线程安全的数据结构并不能解决调用顺序问题，它们只是确保内存数据的访问是原子操作。当逻辑不太复杂的时候，它们可以避免使用 lock。比如，它们无法用在上面的 transactionCache 示例中，因为它们之间的操作顺序和逻辑需要使用线程并进行访问保护。

而且，当已修改的对象已经存储在这些线程安全的数据结构中时，其中的数据需要保持不可变或者受保护状态来避免资源竞争问题。

自定义方案

如果您有复合的操作需要被同步，@Volatile 和线程安全的数据结构也不会有效果。有可能内置的 @Synchronized 注解的粒度也不足以达到理想效果。

• @Volatile
  https://kotlinlang.org/api/latest/jvm/stdlib/kotlin.jvm/-volatile/
• @Synchronized

  https://kotlinlang.org/api/latest/jvm/stdlib/kotlin.jvm/-synchronized/

在这些情况下，您可能需要使用并发工具创建您自己的同步机制，比如 latches、semaphores 或者 barriers。其它场景下，您可以使用 lock 和 mutex 无条件地保护多线程访问。

• latches
  https://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/util/concurrent/CountDownLatch.html
• semaphores
  https://en.wikipedia.org/wiki/Semaphore_(programming)
• barriers
  https://en.wikipedia.org/wiki/Barrier_(computer_science)
• lock
  https://en.wikipedia.org/wiki/Lock_(computer_science)

Kotlin 中的 Mute 包含挂起函数 lock 和 unlock，可以手动控制保护协程的代码。而扩展函数 Mutex.withLock 使其更加易用:

• Mute
  https://kotlin.github.io/kotlinx.coroutines/kotlinx-coroutines-core/kotlinx.coroutines.sync/-mutex/index.html
• lock
  https://kotlin.github.io/kotlinx.coroutines/kotlinx-coroutines-core/kotlinx.coroutines.sync/-mutex/lock.html
• unlock
  https://kotlin.github.io/kotlinx.coroutines/kotlinx-coroutines-core/kotlinx.coroutines.sync/-mutex/unlock.html
• Mutex.withLock
  https://kotlin.github.io/kotlinx.coroutines/kotlinx-coroutines-core/kotlinx.coroutines.sync/with-lock.html

class TransactionsRepository(
  private val defaultDispatcher: CoroutineDispatcher = Dispatchers.Default
) {
  // Mutex 保护可变状态的缓存
  private val cacheMutex = Mutex()
  private val transactionsCache = mutableMapOf<User, List<Transaction>()

  private suspend fun addTransaction(user: User, transaction: Transaction) =
    withContext(defaultDispatcher) {
      // Mutex 保障了读写缓存的线程安全
      cacheMutex.withLock {
        if (transactionsCache.contains(user)) {
          val oldList = transactionsCache[user]
          val newList = oldList!!.toMutableList()
          newList.add(transaction)
          transactionsCache.put(user, newList)
        } else {
          transactionsCache.put(user, listOf(transaction))
        }
      }
    }
}

由于使用 Mutex 的协程在可以继续执行之前会挂起操作，因此要比 Java 编程语言中的 lock 高效很多，因为后者会阻塞整个线程。在协程中请谨慎使用 Java 语言中的同步类，因为它们会阻塞整个协程所处的线程，并且引发活跃度问题。

• 活跃度 
  https://en.wikipedia.org/wiki/Liveness

传入协程中的代码最终会在一个或者多个线程中执行。同样的，协程在 Android 运行时的线程模型下依然需要遵循约束条件。所以，使用协程也同样会出现存在隐患的多线程代码。所以，在代码中请谨慎访问共享的可变状态。

免费中文系列课程下载

系统地学习使用 Kotlin 进行 Android 开发

☟ 即刻了解课程详情 ☟

 点击屏末 | 阅读原文 | 即刻了解更多 Kotlin 协程相关内容

推荐阅读

如页面未加载，请刷新重试