作者｜Russell Cohen

来自｜高效开发运维

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。

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：。
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)。

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