Scala与Golang的并发实现对比

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这是一个创建于 的文章,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

并发语言俨然是应大规模应用架构的需要而提出,有其现实所需。前后了解了Scala和Golang,深深体会到现代并发语言与旧有的Java、C++等语言在风格及理念上的巨大差异。本文主要针对Scala和Golang这两个我喜爱的并发语言在并发特性上的不同实现,做个比较和阐述,以进一步加深理解。


一. Scala与Golang的并发实现思路
Scala语言并发设计采用Actor模型,借鉴了Erlang的Actor实现,并且在Scala 2.10之后,Scala采用的是Akka Actor模型库。Actor模型主要特征如下:
  1. “一切皆是参与者”,且各个actor间是独立的;
  2. 发送者与已发送消息间解耦,这是Actor模型显著特点,据此实现异步通信;
  3. actor是封装状态和行为的对象,通过消息交换进行相互通信,交换的消息存放在接收方的邮箱中;
  4. actor可以有父子关系,父actor可以监管子actor,子actor唯一的监管者就是父actor;
  5. 一个actor就是一个容器,它包含了状态、行为、一个邮箱(邮箱用来接受消息)、子actor和一个监管策略;
Go语言也能够实现传统的共享内存的通信方式,但Go更提倡“以通信来共享内存,而非以共享内存来通信”。Go的并发通信方式借鉴CSP(Communicating Sequential Process)模型,其主要特征如下:
  1. goroutine(协程,Go的轻量级线程)是Go的轻量级线程管理机制,用“go”启动一个goroutine, 如果当前线程阻塞则分配一个空闲线程,如果没有空闲线程,则新建一个线程;
  2. 通过管道(channel)来存放消息,channel在goroutine之间传递消息;比如通过读取channel里的消息(通俗点说好比一个个“值”),你能够明白某个goroutine里的任务完成以否;
  3. Go给channel做了增强,可带缓存。
Scala与Go在并发通信模型实现上的主要差异如下:
  1. actor是异步的,因为发送者与已发送消息间实现了解耦;而channel则是某种意义上的同步,比如channel的读写是有关系的,期间会依赖对方来决定是否阻塞自己;
  2. actor是一个容器,使用actorOf来创建Actor实例时,也就意味着需指定具体Actor实例,即指定哪个actor在执行任务,该actor必然要有“身份”标识,否则怎么指定呢?!而channel通常是匿名的, 任务放进channel之后你不用关心是哪个channel在执行任务;
二. 实例说明
我们来看一个例子:对一组连续序列(1-10000)的整数值进行累加,分别观察Scala与Go环境下单线程与多线程效率,一方面了解并发效率的提升;一方面也能够对比Scala与Go并发实现的差异 ── 这才是本文的重点。具体要求如下:
对1 - 10000的整数进行累加,在并发条件下,我们将1 - 10000平均划分为四部分,启动四个线程进行并发计算,之后将四个线程的运行结果相加得出最终的累加统计值。为了更明显地观察到时间上的差异性,在每部分的每次计算过程中,我们添加一个3000000次的空循环:)
三. Scala实现
以下先列出Scala Akka Actor并发实现的完整示例代码:
// Akka并发计算实例

import akka.actor.Actor
import akka.actor.Props
import akka.actor.ActorSystem
import akka.routing.RoundRobinPool
 
// 定义一个case类
sealed trait SumTrait
case class Result(value: Int) extends SumTrait
 
// 计算用的Actor
class SumActor extends Actor {
  val RANGE = 10000
 
  def calculate(start: Int, end: Int, flag : String): Int = {
    var cal = 0
 
    for (i <- (start to end)) {
      for (j <- 1 to 3000000) {}
      cal += i
    }
 
    println("flag : " + flag + ".")
    return cal
  }
 
  def receive = {
    case value: Int =>
      sender ! Result(calculate((RANGE / 4) * (value - 1) + 1, (RANGE / 4) * value, value.toString))
    case _ => println("未知 in SumActor...")
  }
}
 
// 打印结果用的Actor
class PrintActor extends Actor {
  def receive = {
    case (sum: Int, startTime: Long) =>
      println("总数为:" + sum + ";所花时间为:"
              + (System.nanoTime() - startTime)/1000000000.0 + "秒。")
    case _ => println("未知 in PrintActor...")
  }
}
 
// 主actor,发送计算指令给SumActor,发送打印指令给PrintActor
class MasterActor extends Actor {
  var sum = 0
  var count = 0
  var startTime: Long = 0
 
  // 声明Actor实例,nrOfInstances是pool里所启routee(SumActor)的数量,
  // 这里用4个SumActor来同时计算,很Powerful。
  val sumActor   = context.actorOf(Props[SumActor]
                    .withRouter(RoundRobinPool(nrOfInstances = 4)), name = "sumActor")
  val printActor = context.actorOf(Props[PrintActor], name = "printActor")
 
  def receive = {
    case "calculate..." =>
      startTime = System.nanoTime()
      for (i <- 1 to 4) sumActor ! i
    case Result(value) =>
      sum += value
      count += 1
      if (count == 4) {
        printActor ! (sum, startTime)
        context.stop(self)
      }
    case _ => println("未知 in MasterActor...")
  }
}
 
object Sum {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    var sum = 0
 
    val system = ActorSystem("MasterActorSystem")
    val masterActor = system.actorOf(Props[MasterActor], name = "masterActor")
    masterActor ! "calculate..."
 
    Thread.sleep(5000)
    system.shutdown()
  }
}
在这里我们设计了3个Actor实例,如下图所示:
在这里,我们一共定义了 三个Actor实例(actor),MasterActor、SumActor和PrintActor,其中,前者是后两者的父亲actor,如前文Scala的Actor模型特征里提到的:“actor可以有父子关系,父actor可以监管子actor,子actor唯一的监管者就是父actor”。
我们的主程序通过向MasterActor发送“calculate...”指令,启动整个计算过程,嗯哼,好戏开始登场了:)
注意以下代码:
val sumActor   = context.actorOf(Props[SumActor]
                  .withRouter(RoundRobinPool(nrOfInstances = 4)), name = "sumActor")

这里的设置将会在线程池里初始化称为“routee”的子actor(这里是SumActor),数量为4,也就是我们需要4个SumActor实例参与并发计算。这一步很关键。
然后,在接受消息的模式匹配中,通过以下代码启动计算actor:

for (i <- 1 to 4) sumActor ! i 

在SumActor中,每个计算线程都会调用calculate方法,该方法将处理分段的整数累加,并返回分段累加值给父actor MasterActor,我们特地通过case类实现MasterActor接受消息中的一个模式匹配功能(case Result(value) =>...),可以发现,模式匹配在Scala并发功能实现中的地位非常重要,并大大提升了开发人员的开发效率。在这里,我们获取了4个并发过程返回的分段累加值,MasterActor会计算最终的累加值。如果4个并发过程全部完成,就调用PrintActor实例打印结果和所花时间。
在整个运算过程中,我们很容易理解发送者与已发送消息间的解耦特征,发送者和接受者各种关心自己要处理的任务即可,比如状态和行为处理、发送的时机与内容、接收消息的时机与内容等。当然,actor确实是一个“容器”,且“五脏俱全”:我们用类来封装,里面也封装了必须的逻辑方法。
Scala Akka的并发实现,给我的感觉是设计才是关键,将各个actor的功能及关联关系表述清楚,剩余的代码实现就非常容易,这正是Scala、Akka的魅力体现,在底层帮我们做了大量工作!
在这里的PrintActor实际上并无太大存在意义,因为它并不实现并发功能。实现它主要是为了演示actor间的消息传递与控制。
再来看看单线程的计算运行模式:


...
val RANGE = 10000
var cal = 0
val startTime = System.nanoTime()
 
for (i <- (1 to RANGE)) {
  for (j <- 1 to 3000000) {}
    cal += i
}
 
val endTime = System.nanoTime()
...
并发与单线程两种模式的效率在后面一块说,暂且按下不表。
四. Go语言实现
仍然先列出Go语言实现的并发功能完整代码:
// Go并发计算实例
 
package main
 
import (
     "fmt"
     "runtime"
     "strconv"
     "time"
)
 
type Sum []int
 
func (s Sum) Calculate(count, start, end int, flag string, ch chan int) {
     cal := 0
 
     for i := start; i <= end; i++ {
          for j := 1; j <= 3000000; j++ {
          }
          cal += i
     }
 
     s[count] = cal
     fmt.Println("flag :", flag, ".")
     ch <- count
}
 
func (s Sum) LetsGo() {
     // runtime.NumCPU()可以获取CPU核数,我的环境为4核,所以这里就简单起见直接设为4了
     const NCPU = 4
     const RANGE = 10000
     var ch = make(chan int)
 
     runtime.GOMAXPROCS(NCPU)
     for i := 0; i < NCPU; i++ {
          go s.Calculate(i, (RANGE/NCPU)*i+1, (RANGE/NCPU)*(i+1), strconv.Itoa(i+1), ch)
     }
 
     for i := 0; i < NCPU; i++ {
          <-ch
     }
}
 
func main() {
     var s Sum = make([]int, 4, 4)
     var sum int = 0
     var startTime = time.Now()
 
     s.LetsGo()
 
     for _, v := range s {
          sum += v
     }
 
     fmt.Println("总数为:", sum, ";所花时间为:",
          (time.Now().Sub(startTime)), "秒。")
}
Go语言的实现与之前的Scala实现风格完全不一样,其通过“go”关键字实现的goroutine协程工作方式,结合channel,实现并发功能。goroutine和channel是Go语言非常强大的两个招式,简约而不简单。在这里,我们的并发实现模型如下图所示:
由上可知,Go语言的并发魔力来源于goroutine和channel。我们定义了一个Sum类型(插一句:Go语言的类型系统设计得也非常特别,这是别的主题了,:)),它有两个方法:LetsGo()和Calculate,LetsGo()首先创建一个计数用的channel,随后发起4个并发计算的协程。每个计算协程调用Calculate()进行分段计算(并会传入channel),Calculate()方法的最后,在分段计算完成时,都会往channel里塞一个计数标志:
ch <- count 
总有某个协程抢先运行到此处,那么该协程对应的计数标志就塞进了channel,在channel里的计数标志未被读取之前,其他协程在处理完分段计算的业务逻辑之后,其他协程的计数标志是无法塞进channel里的,其他协程只能等待,因为channel在之前被塞进一个计数标志之后,标志一直未被读取出来,程序阻塞了。再看看以下代码:
for i := 0; i < NCPU; i++ {
    <-ch
}
在这里,从channel依次取出协程里塞进的计数标志。每取出了一个标志,则意味着该标志对应的协程结束使命,下一个协程在判断channel为空之后,会将它的计数标志塞进channel。如此循环,直至channel里的计数标志全被取出,则所有的协程都处理完毕了。另外,如果读取的channel里没东西了还继续读取它会怎样?那么,程序也会阻塞,直至有东西可读。
对于channel的写入、等待和读取,简单形象地用下图描述:

这里为了演示方便,且本例中的协程和业务逻辑也不至于会造成协程僵死或locked,因此未考虑协程永久等待的处理,如果要处理超时,可以这么考虑:

for {
    select {
    case <-ch: ...
    case <-time.After(3 * time.Second): ...
    }
}

select机制也是Go语言并发处理中的强大武器,由于与本主题关系不大,故不表。但可以看出,Go语言有Unix和C的深深烙印,select、channel概念就是很好的例证。

在所有的分段计算结束后,就可以计算总的累加值了:

for _, v := range s {
    sum += v
}

这段代码从Sum类型实例中获取分段累加值,最后计算出总的累加统计值。
Go中的channel是可以带缓存的,在缓存未被填满之前,都可以写入。本例中未使用带缓存的channel,虽然这样做在理论上可以节省写入channel时的等待时间,但在这里可以忽略,大型应用中就要慎重对待了。
来看看单线程的计算运行模式:


...
cal := 0
 
for i := start; i <= end; i++ {
    for j := 1; j <= 3000000; j++ {
    }
    cal += i
}
...
五. 对Scala与Go的感知
运行效率
先来看看运行效率。我的操作系统是Windows 8.1 64位,分别用以下命令编译及运行Scala和Go程序并发程序:
scalac -cp lib\akka-actor_2.11-2.3.4.jar Sum.scala
scala Sum
 
go build Sum.go
Sum
具体运行时间如下所列:
Scala:7.189461763秒(单线程模式),3.895642655秒(并发模式)
Golang 12.987232秒(单线程模式),7.1636263秒(并发模式)
从上可知,Scala与Go语言的并发实现都比单线程实现快了45%左右,这个数据还是比较可观的。而Golang并发却比Scala并发慢了不少,事实的确如此吗?我在另一台比较旧的32位操作系统机器上运行,Scala的并发足足花了近300秒,而Go语言并发差不多是20秒。因此,拿Scala和Go的并发效率来对比,应该是没什么意义的,其间要受到各自内部实现、类型系统、内存使用机制、并发模式、并发规模以及硬件支持等等复杂因素的影响。如果一定要对两者进行比较,则肯定会引发口水战。
模式上的差异
如果前面讲述“Scala与Golang的并发实现思路”时,理解起来还比较抽象,但经过上面的示例说明与比较,相信感知会比较具体了:
  1. Akka的actor是解耦的、相对独立的,定义好各个actor间如何沟通,剩下的东西就尽管交给它们处理好了,它们自会按既定方式各司其职,而且每个actor“麻雀虽小五脏俱全”,这也是其解耦性做得好的必然基础。Go语言则独辟蹊径,通过“go”魔法和Unix风格的channel,以更轻量级的协程方式来处理并发,虽说是更轻量,但你仍得花点心思关注下channel的状态,别一不小心阻塞了,特别是channel多了、复杂了,并且其中包含了业务处理所需数据、而不仅仅只是计数标志的情况下;
  2. Akka的Actor实现是库的形式,其也能应用于Java语言。Go语言内嵌了协程的并发实现;
  3. Akka基于JVM,实现模式是面向对象,天然讲究抽象与封装,虽然可以穿插混合应用函数式风格。而Go语言显然体现了命令式语言的风格,在需要考虑封装性的时候,需要开发者多着墨。

是Scala还是Go?
据说Go语言中轻量级的协程可以轻易启动数十上百万个,这对Scala来说当然是有压力的。但相较而言,Go语言的普及及应用程度尚远不及Java生态,我也希望更多的应用能够实践Go语言。此外,从代码简洁程度来看,Go语言应该会更简洁些吧。
在你了解了Akka之后,再回过头来看看Java与它的concurrent,就会有一种弱爆了的感觉,动不动就阻塞、同步。因此,如果是Java平台上的选择,不要说Akka就是很重要的考量指标了。
不得不提的一点是,不同模式有其适用的业务和环境,因此,选择Scala还是Go语言来实现功能,这必须有赖于现实业务与环境的需求──是Scala还是Go?这永远是个问题。
六. 结束语
发实现及场景是复杂的,比如远程调用、异常处理以及选择恰当的并发模式等。需要不断深入学习与实践,才能对并发技能运用自如。希望通过本文的阐述,能够让你了解到一些Scala与Golang的并发实现思路。

本文来自:知乎专栏

感谢作者:2gua

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