Kotlin进阶之协程从专家到出家

公众号「稀有猿诉」        原文链接 Kotlin进阶之协程从专家到出家

协程Coroutine是一种轻量级的实现异步的方式，是代码执行的控制框架，是最新式的并发编程范式。它在使用上大大简化了以往多线程并发带来的种种麻烦（如状态同步和锁），最大的优势就是它是纯编程语言层面实现的，不受制于操作系统，因此它不会阻塞。在前两篇基础之上，今天再来深入的理解一下各种概念，并脱去协程华丽的外衣一探它的本质。

本篇为协程三步曲中的终篇：

• 初级篇：Kotlin进阶之协程从入门到放弃
• 高级篇：Kotlin进阶之协程从上车到起飞
• 终极篇：Kotlin进阶之协程从专家到出家

不过如此

协程是最新式的并发编程范式，所有文章都会大量的提及同步，异步，并发和并行等，需要先理解一下这些词语到底是什么意思。

什么是异步(Asynchronous)

在解释什么是协程之前，得先要理解什么是异步(Asynchronous)。异步也就是说程序是非同步的(Non synchronous)，并不是按照顺序来执行的。这么说依然很绕，我们来一个简单的例子。比如有这样一个语句：

fun main(args: Array<String>) {
     println("world of Coroutine!") // 1
     print("Hello ...") // 2
}

这个代码的输出很明显是

world of Coroutine
Hello ...

函数的执行是从上到下按我们写的顺序执行的，这就是顺序执行的意思，虽然说编译器会做一些指令重排以期对字节码进行一些优化，但有一个前提就是它不会改变程序的正确性，比如后面语句如果需要前面表达的结果时，一定能保证它们的执行顺序。同步的意思是，执行一个子函数，子函数会占用CPU，直到它运行结束再返回到调用它的函数，继续运行并能把结果带回给调用者，这即是同步的意思。比如这里的println，println没有执行完时，后面的语句是不会执行的。

异步的意思是函数语句的执行并不是按照我们写的顺序来运行的。比如说，前面的函数，如何能输出"Hello ...world of Coroutine" ？这就需要让代码实现异步，非顺序的执行。有多种方式，协程就可以实现异步：

fun main() = runBlocking { // this: CoroutineScope
    launch { // launch a new coroutine and continue
        delay(1000L) // non-blocking delay for 1 second (default time unit is ms)
        println("world of Coroutine!") // print after delay
    }
    print("Hello ...") // main coroutine continues while a previous one is delayed
}
// Hello ...world of Coroutine!

什么是并发(Concurrency)

并发concurrency)就是代码同时开始运行，并发，并驾齐驱同时出发，英文是concurrent programming或concurrency，但出发了后是并行还是串行，并不管或者说不是重点。

异步是并发的前提，如果无法异步，那就不可能让代码同时开始运行，自然也就无法并发。并发是为了提高代码的运行响应效率或者说提升性能。

扩展阅读 并发(Concurrency)与并行(Parallelism)

什么是并行(Parallelism)

并行则是代码同时运行，任何时间段，都在同时运行。并行往往涉及复杂的计算任务，或者为解决计算量超级大的任务，需要借助专门的系统工具，把任务分解为不相关的子任务，然后分别运行在不同的计算机上面。所以大多数场景下，并行是并行计算(Parallel computing)的简称。除非专门从事于并行计算相关的工作，否则日常的软件开发基本上不涉及并行，大家平时接触最多的还是并发编程。

并发与并行的区别可以看这里。

并发编程简史

随着软件的复杂度越来越高，以及多核心CPU的普及，让真并发变成了可能，导致并发编程已经变成了软件的一个非常基本的要求。现在，只要是软件，从Web到客户端，从商业软件到智能手机的App，甚至命令行工具也都需要并发，以提升性能和响应效率。从进程到线程再到协程，这其实是一部并发编程的历史。

进程(Processes)

是操作系统的概念，进程process)就是一个运行中的程序状态总和，包括代码和其所持有的资源。进程是操作系统管理运行中的程序的基本单元，未运行的程序不是进程，它只是一坨文件，当然了它可能会是其他进程持有的资源。

进程是最为原始的并发编程方式，不过严重依赖于操作系统，比如说创建，通信和同步都需要系统调用system call，如fork()，waitpid()，pipe(), socket()以及像semphore。进程虽然可以实现并发，但难以控制，可操控性太差，一般只作为粒度特别大的并发任务时，比如说上下游关系，不需要来回交互时，一个文本编辑器，需要打开一个HTTP超链接，可以启动浏览器，然后就跳转到浏览器了，啥时回来，回不回来都不重要，并不影响文本编辑器。

扩展阅读 如何理解：程序、进程、线程、并发、并行、高并发？。

线程(Threads)

线程thread)是更进一步的代码执行控制模式，它是轻量级的进程。每个进程至少由一个线程组成。线程是运行中的代码，它有自己的调用栈，是操作系统调度代码运行的最小单元。线程要依赖于操作系统的支持，比如pthread。每个线程要真实的运行在CPU上面，并且会独占CPU。现代的CPU都是有多个执行核心的，每个核心都可以跑一个线程，所以现代的CPU可以真实的让线程并行的运行。

线程是操作系统调度代码运行的最小单元，每个线程会独点一个CPU核心。当线程被调度到时，就会占有CPU，直到它运行完，或者被阻塞，一旦线程阻塞了，它就失去了CPU控制权，它的代码自然也就停止运行了，直到再次被操作系统调度得到CPU控制权，从阻塞状态再次回到运行状态。

从线程出现，一直到现在线程都是最为主要的并发编程方式，现在的软件效率都很高，服务器的高并发等等都是依赖于线程实现的。线程虽然较进程轻量，但仍依赖于操作系统，先是要操作系统支持线程，其调度也是依赖于操作系统的。线程也会占用不少的资源，它需要有自己的调用栈和CPU的上下文环境，只不过线程与线程能共享进程的资源而已，进程是程序运行和资源总和，运行其实都是由线程在控制。

协程(Coroutines)

技术在不断的演进，新式的并发实现方式也在不断的涌现，新一代的技术总是能解决上一代的问题，从而慢慢取而代之，就如线程之于进程。而新的挑战者，便是协程coroutine。

需要特别注意的是协程与线程没有关系，它是代码执行的操作框架，是实现异步和并发的最新的方式，它是让多个函数更好的协作以实现异步和并发。它是纯的编程语言层面的框架，不依赖于操作系统，因此它更为轻量，完全受开发者控制，与线程也没有关系，只会挂起，也就是某个协程停止执行，但不会阻塞线程，线程仍能去执行其他协程。相互协作的子例程，即为协程。

线程是操作系统调度代码运行的最小单元，所有的代码想要运行，必然要跑在某个线程里面，协程是代码运行的操作框架，所以协程自然也要跑在线程里面。或者说协程是更为轻量的线程，一个线程可以运行多个协程。

自上而下的来看，操作系统包含多个进程，每个进程有多个线程，而每个线程有多个协程。进程与进程之间共享操作系统提供的资源，如文件系统；进程分为程序的运行和资源，程序的运行就是线程（栈），资源就是堆内存；线程是代码的运行，其有独立的栈来存储自己的数据，包括执行中的代码和产生的本地数据，都在栈帧上面，此栈是操作系统中的代码栈，代表着CPU的运行，因此线程仍需操作系统支持，进程中的不同线程共享进程的堆内存，可以共享堆数据，当然也带来了麻烦；协程用来操作线程中代码运行的框架，是粒度更为小的代码的运行，但它并没有真实的栈，因此协程只是运行中的代码，并没有自己的数据，当然也可以共享堆内存。

脱去外衣看本质

我们来了解一下协程的基本原理，以更深刻的理解协程。

本质是状态机+跳转

前面说过协程是代码运行的控制框架，一个协程可以挂起，其他协程得以继续执行，如果不是因为操作系统在调度，在编程语言层面，这其实就是从一处代码跳转到了另一处代码。因此，协程的核心原理是代码的跳转。如何跳，跳到哪，又是由状态机确定的（或者叫做『事件驱动模式』）。看大Python就明白了，Python中协程其实叫async I/O。

想像有一个巨大的switch/when语句，遇到某个条件时会执行函数A（协程A），它改变条件后break（挂起了），条件变了会进入不同的分支，执行另一个函数B（协程B），协程B仍可以改变条件，再回到原来的分支去执行函数A（协程A继续执行了）。

除了switch/when，还可以用如goto/longjmp之类的语句实现跳转。

有栈(Stackful)和无栈(Stackless)

有两种协程的实现方式，一种称之为有栈的Stackful，另一种则是无栈Stackless。

• Stackfullness的意思是指可以在当前代码的调用栈（可能是非协程）中挂起，恢复的时候能在挂起的地方继续执行，所有的函数栈都还在。
• Stackless的意思是挂起只能发生在协程中。

什么意思呢，我们来理解一下，如果可挂起的函数只能运行在协程中或者被其他可挂起的函数调用，那么就是stackless的，意思就是说可挂起的函数必须是协程里面的顶层函数，那么协程启动之前的栈对于协程来说都是不可见的。就比如Kotlin就是stackless的，因为suspend函数只能由协程调用或者另一个suspend调，它不能在常规的调用栈中，必须为它启动一个协程。

Stackful需要每个协程开辟额外的空间来保存直到挂起点的stack，但它可以实现一些非常复杂的功能，相当于supsend与非suspend可以混着用，随时挂起，继续执行的时候原先的函数栈都还在，当然了这么实现起来代价肯定也是要大一些的。而stackless虽然限制多一些，只能由协程调用一个supsend函数，但效率高啊，实现起来也稍微简单。

扩展阅读：

• How do stackless coroutines differ from stackful coroutines?
• What are the Stackless and Stackful Coroutines?
• Stackless vs. Stackful Coroutines
• Which of coroutines (goroutines and kotlin coroutines) are faster?

CPS(Continuation Passing Style)

CPS(Continuation Passing Style)续体传递风格，是一种函数式的编程风格，函数并不直接返回结果，而是接收一个代码块作为最后一个参数。这个代码块会在函数要执行完被调用执行，用以处理函数结果。其实这个代码块就是回调函数，称之为续体(Continuation)，它会决定程序接下来的行为。整个程序就通过一个一个的Continuation拼接在一起。

如果以同步式的写法，函数处理foo的返回值，可这样写：

val a = foo()
if (a == 200) {
   bar()
}

如果改成CPS式，就是酱婶儿的：

foo() { a->
   if (a == 200) {
      bar()
   }
}

fun foo(block: (Int)->Unit) {
   val a = compute() // compute to get value
   block(a) // execute the block at the end
}

只有到了挂起点才会挂起

需要注意的是，协程的代码并不是随时挂起，只有遇到了挂起点才会挂起。什么是挂起点呢？就是执行到了被suspend修饰的函数时，就会被挂起。协程是编程语言自己实现的代码执行控制框架，所以对于协程的实现者来说决定在哪里挂起是可控的。

扩展阅读：

• By example: Continuation-passing style in JavaScript
• Continuation-Passing Style
• Kotlin协程之再次读懂协程工作原理

协程是如何实现的

下面看一下协程在Kotlin的内部机制，以了解一下Kotlin是如何实现协程的。这里并不是为了深究它的好与坏，了解底层的知识都是为了更好的运用上层知识。另外要注意，这部分为了厘清概念用的都是伪码，并不是完全可运行的代码。

Kotlin协程的内部实现

借助CPS和状态机就可以实现协程，在Kotlin中就是这么做的。我们通过一个简单的例子就能把它的原理讲清楚。

前面讲了CPS是把函数调用后续操作封装成为一个代码块，传给调用的函数，其会在函数体最后执行此代码块。代码块就是针对 结果操作的一坨代码，为了更加通用，可以声明一个接口，作为续体的类型。在Kotlin中，这便是接口[Continuation]()：

ublic interface Continuation<in T> {
    public val context: CoroutineContext
    public fun resume(value: T)
    public fun resumeWithException(exception: Throwable)
}

创建一个实现了此接口的对象就可以当作续体传递给另一个函数。当遇到被suspend修饰的函数时，Kotlin的编译器就会生成一个继体对象，此对象会持有suspend函数运行相关的状态，如内部函数的返回值，以及状态机的状态。同时生成一个状态机函数，状态机接收续体对象作为参数，根根据其状态标签，执行不同的内部suspend函数，并把续体继续当作参数传给其他的suspend函数，直到退出。

举个🌰，对于酱紫的suspend函数：

suspend fun getUserSummary(id: Int): UserSummary {
    logger.log("fetching summary of $id")
    val profile = fetchProfile(id) // suspending fun
    val age = calculateAge(profile.dateOfBirth)
    val terms = validateTerms(profile.country, age) // suspending fun
    return UserSummary(profile, age, terms)
}

里面会有两个挂起点，把函数体分成三部分，所以可以视为一个三个状态的状态机：

suspend fun getUserSummary(id: Int): UserSummary {
    // label 0 -> first execution
    logger.log("fetching summary of $id")
    val profile = fetchProfile(id)
    // label 1 -> resuming
    val age = calculateAge(profile.dateOfBirth)
    val terms = validateTerms(profile.country, age)
    // label 2 -> resuming
    return UserSummary(profile, age, terms)
}

最终会生成续体对象，续体包含挂起点之后代码继续运行的所有必要参数，以及状态机函数，大概会是酱婶儿的：

private class GetUserSummarySM: Continuation<Any?> {
    var value: Any? = null
    var cont: Continuation<Any?>? = null
    val id: Int? = null
    var profile: Profile? = null
    var age: Int? = null
    var terms: Terms? = null

    override fun resume(data: Any?) {
        this.value = data
        getUserSummary(id, this)
    }
}

suspend fun getUserSummary(id: Int, cont: Continuation<Any?>) {
    val sm = cont as? GetUserSummarySM ?: GetUserSummarySM()
    when(sm.label) {
        0 -> { // Label 0 -> first execution
            sm.cont = cont
            logger.log("fetching summary of $id")
            sm.label = 1
            fetchProfile(id, sm)
            return
        }
        1 -> { // label 1 -> resuming
            sm.profile = sm.value as Profile
            sm.age = calculateAge(sm.profile!!.dateOfBirth)
            sm.label = 2
            validateTerms(sm.profile!!.country, sm.age!!, sm)
            return
        }
        2 -> { // label 2 -> resuming and terminating
            sm.terms = sm.value as Terms
            sm.cont!!.resume(UserSummary(sm.profile!!, sm.age!!, sm.terms!!))
        }
    }
}

这里的原理并不复杂，我们捋一捋就能弄懂了：状态机函数，就是一个大的when语句。初始状态是没有续体的，创建一个续体对象，并执行第一部分代码，直到挂起点，修改续体到状态2，然后执行suspending函数，此时便挂起了，也就是说其实函数已执行完了。当挂起结束后，继续运行时，就回调续体里面的resume，仔细看resume又会回到状态机，只不过这时状态已在挂起前改为2了，所以会执行第2部分的代码。同理修改状态为3，然后再次挂起，等继续时就会执行到第3部分代码，这时没有挂起点了，所以不再传入续体，整体协程结束了。

厘清后，发现协程的实现非常的巧妙：挂起点把函数分为不同部分，用状态区分，用when执行不同的部分；挂起前把状态改为下一部分，然后把状态机函数当成续体，传给挂起点的suspending函数，当挂起结束后执行续体，便又回到状态机，但会进入新的状态，执行余下部分的代码。就这样，一次执行一部分代码，直到没有挂起点了，不再传入续体了，原suspending函数也就结束了。

扩展阅读

• How does suspension work in Kotlin coroutines?
• Asynchronous programming with coroutines

其他编程语言的协程

比较值得学习就是Go语言的协程Goroutines，Go语言是比较早且比较完整的支持协程的编程语言，并且它的协程是stackful的。

扩展阅读：

• Goroutines
• What are goroutines and how are they scheduled?

以及大Python中的async I/O。

扩展阅读：

• Async IO in Python: A Complete Walkthrough
• INTRODUCTION TO ASYNCIO (ASYNCHRONOUS IO) IN PYTHON
• An introduction to asynchronous programming in Python with Async IO

测试Testing

这里主要指的是针对开发人猿的单元测试，而非测试同学的验收测试。

协程是一种并发编程范式，因此，测试与并发代码测试是一样的。无论哪种测试，本质都是一样的，把代码当成黑盒，给特定的输入，看是否能产生符合预期的输出。特定的输入通常需要Mock。

需要测试的是逻辑

一定要厘清，逻辑代码是需要测试的，要把重点放在逻辑的测试，啥是逻辑？其实就是条件控制语句和循环语句，所以要盯着条件和循环来写case。

比如说，网络请求，要把无网络，连接超时，服务器返回超时，返回码不对，返回数据格式不对，这些情况都Mock到，以测试逻辑是否有把所有的可能情况都考虑到了。

TestScope

Kotlin的协程库特意准备了一个专门用于测试的TestScope，这个scope的好处在于它使用的是虚拟时间。时间对于并发编程是特别重要的，比如经常需要等待多少时间间隔（协程相互协作的等待，或者等待服务器返回），以及异步任务的超时时间，在实际的运行中肯定是真实的去等。但对于测试代码来说，也这样真的去等，就有点难以接受了，单元测试的一个非常重要的要求就是测试必须要快，要能快速反馈结果。

为此，就有了TestScope，它用的是虚拟时间，可以理解为这个scope中delay的时间是一个虚拟的时间，它会很快的执行，相当于这里的时间变快了。因为它相当于是整体的时间都变快了，所以里面代码相对的时序并不受影响，所以不会影响原本应该有的时序。可以理解为仙界，仙界一天地界一年。

扩展阅读 Testing coroutines。

并发安全性（Concurrent safety）

这里指的是并发程序中共享数据的并发安全性（Concurrent safety），而非数据隐私安全的那个安全(data security)。

线程有自己的代码，但却可以与其他线程共享数据，代码操作数据，看到的数据不一致，就产生了并发安全问题，并发安全问题是由多线程共享变量(shared mutable data)引发的，所以要想解决并发安全，要么别共享变量（无论是使用常量Immutable data，避免共享变量，用线程自己的变量ThreadLocal，用锁来保证共享变量的原子访问）；要么别用多线程。

协程也是并发编程，如果协程切换了不同的运行线程，且又访问了共享数据，那就有可能有并发安全。注意并发安全问题（共享可变数据不一致）是由多线程引起的，如果没有切换线程，则没有问题，我们可以验证一下：

fun main() = runBlocking{
    var count = 0

    val jobs = mutableListOf<Job>()
    val timeCost = measureTimeMillis {
        repeat(1000) {
            val job = launch {
                delay(100)
                count++
            }
            jobs.add(job)
        }
        jobs.joinAll()
    }
    log("timeCost = $timeCost")
    log("count = $count")
}
//[main @coroutine#1] timeCost = 173
//[main @coroutine#1] count = 1000

这个示例中多个协程共享了一个变量，并且++并不是原子的，但结果是对的，说明没有发生数据不一致的问题，原因是没有为协程切换线程。我们切一下线程试试：

fun main() = runBlocking{
    var count = 0

    val jobs = mutableListOf<Job>()
    val timeCost = measureTimeMillis {
        repeat(1000) {
            val job = launch(Dispatchers.Default) {
                delay(100)
                count++
            }
            jobs.add(job)
        }
        jobs.joinAll()
    }
    log("timeCost = $timeCost")
    log("count = $count")
}
//[main @coroutine#1] timeCost = 165
//[main @coroutine#1] count = 998

这回可以看到数据不一致的问题发生了，因为结果并不是预期的1000。

想要减少并发安全问题，可以多多使用常量(Immutable data)，此外如果必须要共享变量，那么可以用协程专用的互斥锁。注意，线程专用的原子化数据结构如AtomicInteger等也是可以使用的，并且效率很高，但只能用于一些有限的数据结构如如基础类型或者集合；其他的线程同步方式如synchronized/ReentrantLock/CountDownLatch等会阻塞线程，会严重影响性能，毕竟它们是为多线程并发准备的工具，在协程中并不推荐使用。

轻量级锁

协程专用的互斥锁(Mutual exclusion)是Mutex，它是轻量级的锁，原因就是它只会挂起，而非阻塞。可以用它来保护对共享变量的操作，以解决并发一致性问题。它的使用方法与Java中的ReentrantLock是一样的，可以用lock/unlock式，或者try-lock-finally-unlock式，或者更为方便的扩展函数withLock {...}，比如酱婶儿的：

fun main() = runBlocking{
    var count = 0
    val mutex = Mutex()

    val jobs = mutableListOf<Job>()
    val timeCost = measureTimeMillis {
        repeat(1000) {
            val job = launch(Dispatchers.Default) {
                delay(100)
                try {
                    mutex.lock()
                    count++
                } finally {
                    mutex.unlock()
                }
            }
            jobs.add(job)
        }
        jobs.joinAll()
    }
    log("timeCost = $timeCost")
    log("count = $count")
}
//[main @coroutine#1] timeCost = 193
//[main @coroutine#1] count = 1000

和用withLock，是一样一样的：

fun main() = runBlocking{
    var count = 0
    val mutex = Mutex()

    val jobs = mutableListOf<Job>()
    val timeCost = measureTimeMillis {
        repeat(1000) {
            val job = launch(Dispatchers.Default) {
                delay(100)
                mutex.withLock {
                    count++
                }
            }
            jobs.add(job)
        }
        jobs.joinAll()
    }
    log("timeCost = $timeCost")
    log("count = $count")
}
//[main @coroutine#1] timeCost = 191
//[main @coroutine#1] count = 1000

要保护共享变量的操作而非协程

需要特别注意，协程是异步代码，不能以同步思维来看待。我们用锁是来保护协程内部对共享变量的操作，防止数据不一致，因此要把锁放在共享变量操作的地方(critical section)。妄图大范围的对整个协程加锁是没有用的，比如酱紫：

fun main() = runBlocking{
    var count = 0
    val mutex = Mutex()

    val jobs = mutableListOf<Job>()
    val timeCost = measureTimeMillis {
        repeat(1000) {
            mutex.withLock { // Do NOT do this, it does NOT work.
                val job = launch(Dispatchers.Default) {
                    delay(100)
                    count++
                }
                jobs.add(job)
            }
        }
        jobs.joinAll()
    }
    log("timeCost = $timeCost")
    log("count = $count")
}
//[main @coroutine#1] timeCost = 165
//[main @coroutine#1] count = 976

这里失效的原因与异常捕获是一样的，协程并不是同步代码(not synchronous)，它是异步的(asynchronous)，外围的try/catch和lock之类的操作对异步代码是没有效用的。

扩展阅读

• Kotlin 协程的并发安全之道
• Kotlin 协程中的并发问题：我明明用 mutex 上锁了，为什么没有用？
• Shared mutable state and concurrency

书籍推荐

《七周七并发模型》 这本书是专门讲并发的，并且讲了多种语言的并发模式，是理解并发非常好的书籍，值得精读。

参考资料

• 简单解释 Coroutine
• Threads vs Coroutines in Kotlin
• Unity 协程(Coroutine)原理与用法详解
• Coroutines and Tasks
• Coroutines vs Threads
• 一个“蝇量级” C 语言协程库
• STATE THREADS 回调终结者
• Asynchronous I/O
• 进程，线程和协程 (Process, Thread and Coroutine)

欢迎搜索并关注 公众号「稀有猿诉」 获取更多的优质文章！

原创不易，「打赏」，「点赞」，「在看」，「收藏」，「分享」 总要有一个吧！