本篇blog将讲述coroutine的一些背景知识，以及在Java中如何使用Coroutine，包括一个简单的benchmark对比，希望能借助这篇blog让大家了解到更多在java中使用coroutine的方法，本篇blog的PDF版本可从此下载：http://www.bluedavy.com/open/UseCoroutineInJava.pdf
在讲到具体内容之前，不能不先讲下Coroutine的一些背景知识，来先具体了解下什么是Coroutine。
1.
背景知识
现在的操作系统都是支持多任务的，多任务可通过多进程或多线程的方式去实现，进程和线程的对比就不在这里说了，在多任务的调度上操作系统采取抢占式和协作式两种方式，抢占式是指操作系统给每个任务一定的执行时间片，在到达这个时间片后如任务仍然未释放对CPU的占用，那么操作系统将强制释放，这是目前多数操作系统采取的方式；协作式是指操作系统按照任务的顺序来分配CPU，每个任务执行过程中除非其主动释放，否则将一直占据CPU，这种方式非常值得注意的是一旦有任务占据CPU不放，会导致其他任务”饿死”的现象，因此操作系统确实不太适合采用这种方式。
说完操作系统多任务的调度方式后，来看看通常程序是如何实现支持高并发的，一种就是典型的基于操作系统提供的多进程或多线程机制，每个任务占据一个进程或一个线程，当任务中有IO等待等动作时，则将进程或线程放入待调度队列中，这种方式是目前大多数程序采取的方式，这种方式的坏处在于如想支持高的并发量，就不得不创建很多的进程或线程，而进程和线程都是要消耗不少系统资源的，另外一方面，进程或线程创建太多后，操作系统需要花费很多的时间在进程或线程的切换上，切换动作需要做状态保持和恢复，这也会消耗掉很多的系统资源；另外一种方式则是每个任务不完全占据一个进程或线程，当任务执行过程中需要进行IO等待等动作时，任务则将其所占据的进程或线程释放，以便其他任务使用这个进程或线程，这种方式的好处在于可以减少所需要的原生的进程或线程数，并且由于操作系统不需要做进程或线程的切换，而是自行来实现任务的切换，其成本会较操作系统切换低，这种方式也就是本文的重点，Coroutine方式，又称协程方式，这种方式在目前的大多数语言中都有支持。
各种语言在实现Coroutine方式的支持时，多数都采用了Actor
Model来实现，Actor Model简单来说就是每个任务就是一个Actor，Actor之间通过消息传递的方式来进行交互，而不采用共享的方式，Actor可以看做是一个轻量级的进程或线程，通常在一台4G内存的机器上，创建几十万个Actor是毫无问题的，Actor支持Continuations，即对于如下代码：
Actor
act方法
进行一些处理
创建并执行另外一个Actor
通过消息box阻塞获取另一个Actor执行的结果
继续基于这个结果进行一些处理
在支持Continuations的情况下，可以做到消息box阻塞时并不是进程或线程级的阻塞，而只是Actor本身的阻塞，并且在阻塞时可将所占据的进程或线程释放给其他Actor使用，Actor Model实现最典型的就是erLang了。
对于Java应用而言，传统方式下为了支持高并发，由于一个线程只能用于处理一个请求，即使是线程中其实有很多IO中断、锁等待也同样如此，因此通常的做法是通过启动很多的线程来支撑高并发，但当线程过多时，就造成了CPU需要消耗不少的时间在线程的切换上，从而出现瓶颈，按照上面对Coroutine的描述，Coroutine的方式理论上而言能够大幅度的提升Java应用所能支撑的并发量。
2. 在Java中使用Coroutine
Java尚不能从语言层次上支持Coroutine，也许Java 7能够支持，目前已经有了一个测试性质的版本，在Sun JDK 7尚未正式发布的情况下如希望在Java中使用Coroutine，Scala或Kilim是可以做的选择，来分别看下。
Scala是现在很火的语言之一，Twitter消息中间件基于Scala编写更是让Scala名声鹊起，除了在语法方面所做出的改进外，其中一个最突出的特色就是Scala Actor，Scala Actor是Scala用于实现Coroutine的方式，先来具体看看Scala在Coroutine支持实现的关键概念。
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Actor
Scala Actor可以看做是一个轻量级的Java
Thread，其使用方式和Java Thread基本也一致，继承Actor，实现act方法，启动时也是调用start方法，但和Java Thread不同的是，Scala Actor可等待外部发送过来的消息，并进行相应的处理。
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Actor的消息发送机制
发送消息到Actor的方式有异步、Future两种方式，异步即指发送后立即返回，继续后续流程，使用异步发送的方法为：actor ! MessageObject，其中消息对象可以为任何类型，并且Scala还支持一种称为case Object的对象，便于在收到消息时做pattern matching。
Future方式是指阻塞线程等待消息处理的结果，使用Future方式发送的方法为：actor !! MessageObject，在等待结果方面，Scala支持不限时等待，限时等待以及等待多个Future或个别Future完成，使用方法如下：
val ft=actor !!
MessageObject // Future方式发送消息
val result=ft()
// 不限时等待
val
results=awaitAll(500,ft1,ft2,ft3) // 限时等待多个Future返回值
val results=awaitEither(ft1,ft2)
// 等待个别future完成
接收消息方通过reply方法返回Future方式所等待的结果。
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Actor的消息接收机制
当代码处于Actor的act方法或Actor环境（例如为Actor的act方法调用过来的代码）中时，可通过以下两种方式来接收外部发送给Actor的消息：一为receive方式，二为react方式，代码例子如下：
receive{
case MessageObject(args) =>
doHandle(args)
}
react{
case MessageObject(args) =>
doHandle(args)
}
receive和react的差别在于receive需要阻塞当前Java线程，react则仅为阻塞当前Actor，但并不会阻塞Java线程，因此react模式更适合于充分发挥coroutine带来的原生线程数减少的好处，但react模式有个缺点是react不支持返回。
receive和react都有限时接收的方式，方法为：receiveWithin(timeout)、reactWithin(timeout)，超时的消息通过case TIMEOUT的方式来接收。
下面来看基于Scala Actor实现并发处理请求的一个简单例子。
class
Processor extends Actor{
def
act(){
loop{
react{
case
command:String => doHandle(command)
}
}
}
def
doHandle(command:String){
//
业务逻辑处理
}
}
当需要并发执行此Processor时，在处理时需要的仅为调用以下代码：
val
processor=new Processor()
processor.start
processor ! “Hello”
从以上说明来看，要在旧的应用中使用Scala还是会有一些成本，部署运行则非常简单，在Scala IDE Plugin编写了上面的scala代码后，即生成了java class文件，可直接在jvm中运行。
Kilim是由剑桥的两位博士开发的一个用于在Java中使用Coroutine的框架，Kilim基于Java语法，先来看看Kilim中的关键概念。
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Task
可以认为Task就是Actor，使用方式和Java
Thread基本相同，只是继承的为Task，覆盖的为execute方法，启动也是调用task的start方法。
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Task的消息发送机制
Kilim中通过Mailbox对象来发送消息，Mailbox的基本原则为可以有多个消息发送者，但只能有一个消息接收者，发送的方式有同步发送、异步发送和阻塞线程方式的同步发送三种，同步发送是指保证一定能将消息放入发送队列中，如当前发送队列已满，则等待到可用为止，阻塞的为当前Task；异步发送则是尝试将消息放入发送队列一次，如失败，则返回false，成功则返回true，不会阻塞Task；阻塞线程方式的同步发送是指阻塞当前线程，并保证将消息发送给接收者，三种方式的使用方法如下：
mailbox.put(messageObject);
// 同步发送
mailbox.putnb(messageObject);
// 异步发送
mailbox.putb(messageObject);
// 阻塞线程方式发送
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Task的消息接收机制
Kilim中通过Mailbox来接收消息，接收消息的方式有同步接收、异步接收以及阻塞线程方式的同步接收三种，同步接收是指阻塞当前Task，直到接收到消息才返回；异步接收是指立刻返回Mailbox中的消息，有就返回，没有则返回null；阻塞线程方式的同步接收是指阻塞当前线程，直到接收到消息才返回，使用方法如下：
mailbox.get();
// 同步接收，传入long参数表示等待的超时时间，单位为毫秒
mailbox.getnb();
// 异步接收，立刻返回
mailbox.getb();
// 阻塞线程方式接收
下面来看基于Kilim实现并发处理请求的一个简单例子。
public
class Processor extends Task{
private
String command;
public
Processor(String command){
this.command=command;
}
public void execute() throws Pausable,Exception{
// 业务逻辑处理
}
}
在处理时，仅需调用以下代码：
Task
processor=new Processor(command);
processor.start();
从以上代码来看，Kilim对于Java人员而言学习门槛更低，但对于需要采用coroutine方式执行的代码在编译完毕后，还需要采用Kilim的kilim.tools.Weaver类来对这些已编译出来的class文件做织入，运行时需要用织入后生成的class文件才行，织入的方法为：java kilim.tools.Weaver –d [织入后生成的class文件存放的目录] [需要织入的类文件所在的目录]，目前尚没有Kilim IDE
Plugin可用，因此weaver这个过程还是比较的麻烦。
上面对Scala和Kilim做了一个简单的介绍，在实际Java应用中使用Coroutine时，通常会出现以下几种典型的更复杂的使用场景，由于Actor模式本身就是异步的，因此其天然对异步场景支持的就非常好，更多的问题会出现在以下几个同步场景上，分别来看看基于Scala、Kilim如何来实现。
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Actor同步调用
Actor同步调用是经常会出现的使用场景，主要为Actor发送消息给其他的Actor处理，并等待结果才能继续。
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Scala
对于这种情况，在Scala 2.7.7中，目前可采取的为以下两种方法：
一种为通过Future方式发送消息来实现：
class
Processor(command:String) extends Actor{
def act(){
val actor=new
NetSenderActor()
val ft=actor !! command
println(ft())
}
}
class
NetSenderActor extends Actor{
def act(){
case command:String => {
reply(“received
command:”+command)
}
}
}
第二种为通过receive的方式来实现：
class
Processor(command:String) extends Actor{
def act(){
val actor=new
NetSenderActor()
actor ! command
var senderResult=””
receive{
case result:String => {
senderResult=result
}
}
println(senderResult)
}
}
class
NetSenderActor extends Actor{
def act(){
case command:String => {
sender ! (“received
command:”+command)
}
}
}
但这两种方式其实都不好，因为这两种方式都会造成当前Actor的线程阻塞，这也是因为目前Scala版本对continuations尚不支持的原因，Scala 2.8版本将提供continuations的支持，希望到时能有不需要阻塞Actor线程实现上述需求的方法。
还有一种常见的场景是Actor调一段普通的Scala类，然后那个类中进行了一些处理，并调用了其他Actor，此时在该类中如需要等待Actor的返回结果，也可使用上面两种方法。
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Kilim
在Kilim中要实现Task之间的同步调用非常简单，代码如下：
public class
TaskA extends Task{
public void execute() throws
Pausable,Exception{
Mailbox<Object>
result=new Mailbox<Object>();
Task task=new TaskB(result);
task.start();
Object
resultObject=result.get();
System.out.println(resultObject);
}
}
public class
TaskB extends Task{
private Mailbox<Object> result;
public TaskB(Mailbox<Object> result){
this.result=result;
}
public void execute() throws Pausable,Exception{
result.put(“result
from TaskB”);
}
}
Kilim的Mailbox.get并不会阻塞线程，因此这种方式是完全满足需求的。
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普通Java代码同步调用Actor
由于已有的应用是普通的Java代码，经常会出现这样的场景，就是希望实现在这些Java代码中同步的调用Actor，并等待Actor的返回结果，但由于Scala和Kilim都强调首先必须是在Actor或Task的环境下才行，因此此场景更佳的方式应为Scala Actor(Kilim Task) à Java Code à Scala Actor(Kilim Task)，这种场景在对已有的应用中会是最常出现的，来看看在Scala和Kilim中如何应对这样的需求。
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Scala
目前Scala中如希望在Java
Code中调用Scala Actor，并等待其返回结果，暂时还没办法，做法只能改为从Java Code中去调一个Scala的Object，然后在这个Object中调用Actor，并借助上面提到的receive或future的方法来获取返回值，最后将这个返回值返回Java Code。
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Kilim
目前Kilim中如希望实现上面的需求，其实非常简单，只需要在Java Code的方法上加上Throw Pausable，然后通过mailbox.get来等待Kilim Task返回的结果即可，在Kilim中只要调用栈上的每个方法都有Throw Pausable，就可在这些方法上做等待返回这类的同步操作。
从上面这两个最常见的需求来看，无疑Kilim更符合需求，但要注意的是对于Kilim而言，如果出现Task à nonpausable method à pausable method这样的状况时，pausable method中如果想执行阻塞当前Task的操作，是无法做到的，只能改造成Task (在mailbox上做等待，并传递mailbox给后续步骤) à nonpausable method (传递mailbox) à pausable method (将逻辑转为放入一个Task中，并将返回值放入传递过来的mailbox)，这种状况在面对spring aop、反射调用等现象时就会出现了，目前kilim 0.6的版本尚未提供更透明的使用方法，不过据kilim作者提供的一个试用版本，其中已经有了对于反射调用的透明化的支持，暂时在目前只能采用上述方法，迁移成本相对较大，也许以后的kilim版本会考虑这样的场景，提供相应的方法来降低迁移的成本。
3. 性能、所能支撑的并发量对比
在对Scala、Kilim有了这些了解后，来具体看看采用Scala、Kilim后与传统Java方式在性能、所能支撑的并发量上的对比。
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测试模型
采用一个比较简单的模型进行测试，具体为有4个线程，这4个线程分别接收到了一定数量的请求，每个请求需要交给另外一个线程去执行，这个线程所做的动作为循环10次获取另外一个线程的执行结果，此执行线程所做的动作为循环1000次拼接一个字符串，然后返回。
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实现代码
由于目前Scala版本对Continuation支持不够好，但上面的场景中又有此类需求，所以导致Scala版本的代码写的比较麻烦一些。
实现代码以及可运行的环境请从此处下载：
http://www.bluedavy.com/open/benchmark.zip
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结果对比
测试机器为一台4核的linux机器。
TPS的对比结果如下：
Load的对比结果如下：
从上面的测试结果来看，在这个benchmark的场景中，基于Kilim和Scala实现的Coroutine版本在随着请求数增长的情况下load的增长幅度都比纯粹的Java版本低很多，Kilim版本表现尤其突出，在TPS方面，由于目前Scala版本对Continuation支持的不好，因此在这个测试场景中有点吃亏，表现反而最差，经过上面的测试可以看到，基于Coroutine版本可以以同样的load或更低的load来支撑更高的TPS。
到此为止，基本上对Java中使用Coroutine的相关知识做了一个介绍，总结而言，采用Coroutine方式可以很好的绕开需要启动太多线程来支撑高并发出现的瓶颈，提高Java应用所能支撑的并发量，但在开发模式上也会带来变化，并且需要特别注意不能造成线程被阻塞的现象，从开发易用和透明迁移现有Java应用两个角度而言目前Coroutine方式还有很多不足，但相信随着越来越多的人在Java中使用Coroutine，其易用性必然是能够得到提升的。
4. 参考资料
1.
http://en.wikipedia.org/wiki/Computer_multitasking
2.
http://en.wikipedia.org/wiki/Coroutine
3.
http://en.wikipedia.org/wiki/Actor_model
4.
http://en.wikipedia.org/wiki/Continuation
5.
http://lamp.epfl.ch/~phaller/doc/haller07coord.pdf
6.
http://www.scala-lang.org/sites/default/files/odersky/jmlc06.pdf
7.
http://www.malhar.net/sriram/kilim/kilim_ecoop08.pdf
8.
http://lamp.epfl.ch/~phaller/doc/ScalaActors.pdf