8.9 KiB
45 | CSP模型：Golang的主力队员
Golang是一门号称从语言层面支持并发的编程语言，支持并发是Golang一个非常重要的特性。在上一篇文章[《44 | 协程：更轻量级的线程》](https://time.geekbang.org/column/article/99787)中我们介绍过，Golang支持协程，协程可以类比Java中的线程，解决并发问题的难点就在于线程（协程）之间的协作。
那Golang是如何解决协作问题的呢？
总的来说，Golang提供了两种不同的方案：一种方案支持协程之间以共享内存的方式通信，Golang提供了管程和原子类来对协程进行同步控制，这个方案与Java语言类似；另一种方案支持协程之间以消息传递（Message-Passing）的方式通信，本质上是要避免共享，Golang的这个方案是基于CSP（Communicating Sequential Processes）模型实现的。Golang比较推荐的方案是后者。
什么是CSP模型
我们在《42 | Actor模型：面向对象原生的并发模型》中介绍了Actor模型，Actor模型中Actor之间就是不能共享内存的，彼此之间通信只能依靠消息传递的方式。Golang实现的CSP模型和Actor模型看上去非常相似，Golang程序员中有句格言：“不要以共享内存方式通信，要以通信方式共享内存（Don’t communicate by sharing memory, share memory by communicating）。”虽然Golang中协程之间，也能够以共享内存的方式通信，但是并不推荐；而推荐的以通信的方式共享内存，实际上指的就是协程之间以消息传递方式来通信。
下面我们先结合一个简单的示例，看看Golang中协程之间是如何以消息传递的方式实现通信的。我们示例的目标是打印从1累加到100亿的结果，如果使用单个协程来计算，大概需要4秒多的时间。单个协程，只能用到CPU中的一个核，为了提高计算性能，我们可以用多个协程来并行计算，这样就能发挥多核的优势了。
在下面的示例代码中，我们用了4个子协程来并行执行，这4个子协程分别计算[1, 25亿]、(25亿, 50亿]、(50亿, 75亿]、(75亿, 100亿]，最后再在主协程中汇总4个子协程的计算结果。主协程要汇总4个子协程的计算结果，势必要和4个子协程之间通信，Golang中协程之间通信推荐的是使用channel，channel你可以形象地理解为现实世界里的管道。另外，calc()方法的返回值是一个只能接收数据的channel ch，它创建的子协程会把计算结果发送到这个ch中，而主协程也会将这个计算结果通过ch读取出来。
import (
"fmt"
"time"
)
func main() {
// 变量声明
var result, i uint64
// 单个协程执行累加操作
start := time.Now()
for i = 1; i <= 10000000000; i++ {
result += i
}
// 统计计算耗时
elapsed := time.Since(start)
fmt.Printf("执行消耗的时间为:", elapsed)
fmt.Println(", result:", result)
// 4个协程共同执行累加操作
start = time.Now()
ch1 := calc(1, 2500000000)
ch2 := calc(2500000001, 5000000000)
ch3 := calc(5000000001, 7500000000)
ch4 := calc(7500000001, 10000000000)
// 汇总4个协程的累加结果
result = <-ch1 + <-ch2 + <-ch3 + <-ch4
// 统计计算耗时
elapsed = time.Since(start)
fmt.Printf("执行消耗的时间为:", elapsed)
fmt.Println(", result:", result)
}
// 在协程中异步执行累加操作，累加结果通过channel传递
func calc(from uint64, to uint64) <-chan uint64 {
// channel用于协程间的通信
ch := make(chan uint64)
// 在协程中执行累加操作
go func() {
result := from
for i := from + 1; i <= to; i++ {
result += i
}
// 将结果写入channel
ch <- result
}()
// 返回结果是用于通信的channel
return ch
}
CSP模型与生产者-消费者模式
你可以简单地把Golang实现的CSP模型类比为生产者-消费者模式，而channel可以类比为生产者-消费者模式中的阻塞队列。不过，需要注意的是Golang中channel的容量可以是0，容量为0的channel在Golang中被称为无缓冲的channel，容量大于0的则被称为有缓冲的channel。
无缓冲的channel类似于Java中提供的SynchronousQueue，主要用途是在两个协程之间做数据交换。比如上面累加器的示例代码中，calc()方法内部创建的channel就是无缓冲的channel。
而创建一个有缓冲的channel也很简单，在下面的示例代码中，我们创建了一个容量为4的channel，同时创建了4个协程作为生产者、4个协程作为消费者。
// 创建一个容量为4的channel
ch := make(chan int, 4)
// 创建4个协程，作为生产者
for i := 0; i < 4; i++ {
go func() {
ch <- 7
}()
}
// 创建4个协程，作为消费者
for i := 0; i < 4; i++ {
go func() {
o := <-ch
fmt.Println("received:", o)
}()
}
Golang中的channel是语言层面支持的，所以可以使用一个左向箭头（<-）来完成向channel发送数据和读取数据的任务，使用上还是比较简单的。Golang中的channel是支持双向传输的，所谓双向传输，指的是一个协程既可以通过它发送数据，也可以通过它接收数据。
不仅如此，Golang中还可以将一个双向的channel变成一个单向的channel，在累加器的例子中，calc()方法中创建了一个双向channel，但是返回的就是一个只能接收数据的单向channel，所以主协程中只能通过它接收数据，而不能通过它发送数据，如果试图通过它发送数据，编译器会提示错误。对比之下，双向变单向的功能，如果以SDK方式实现，还是很困难的。
CSP模型与Actor模型的区别
同样是以消息传递的方式来避免共享，那Golang实现的CSP模型和Actor模型有什么区别呢？
第一个最明显的区别就是：Actor模型中没有channel。虽然Actor模型中的 mailbox 和 channel 非常像，看上去都像个FIFO队列，但是区别还是很大的。Actor模型中的mailbox对于程序员来说是“透明”的，mailbox明确归属于一个特定的Actor，是Actor模型中的内部机制；而且Actor之间是可以直接通信的，不需要通信中介。但CSP模型中的 channel 就不一样了，它对于程序员来说是“可见”的，是通信的中介，传递的消息都是直接发送到 channel 中的。
第二个区别是：Actor模型中发送消息是非阻塞的，而CSP模型中是阻塞的。Golang实现的CSP模型，channel是一个阻塞队列，当阻塞队列已满的时候，向channel中发送数据，会导致发送消息的协程阻塞。
第三个区别则是关于消息送达的。在《42 | Actor模型：面向对象原生的并发模型》这篇文章中，我们介绍过Actor模型理论上不保证消息百分百送达，而在Golang实现的CSP模型中，是能保证消息百分百送达的。不过这种百分百送达也是有代价的，那就是有可能会导致死锁。
比如，下面这段代码就存在死锁问题，在主协程中，我们创建了一个无缓冲的channel ch，然后从ch中接收数据，此时主协程阻塞，main()方法中的主协程阻塞，整个应用就阻塞了。这就是Golang中最简单的一种死锁。
func main() {
// 创建一个无缓冲的channel
ch := make(chan int)
// 主协程会阻塞在此处，发生死锁
<- ch
}
总结
Golang中虽然也支持传统的共享内存的协程间通信方式，但是推荐的还是使用CSP模型，以通信的方式共享内存。
Golang中实现的CSP模型功能上还是很丰富的，例如支持select语句，select语句类似于网络编程里的多路复用函数select()，只要有一个channel能够发送成功或者接收到数据就可以跳出阻塞状态。鉴于篇幅原因，我就点到这里，不详细介绍那么多了。
CSP模型是托尼·霍尔（Tony Hoare）在1978年提出的，不过这个模型这些年一直都在发展，其理论远比Golang的实现复杂得多，如果你感兴趣，可以参考霍尔写的Communicating Sequential Processes这本电子书。另外，霍尔在并发领域还有一项重要成就，那就是提出了霍尔管程模型，这个你应该很熟悉了，Java领域解决并发问题的理论基础就是它。
Java领域可以借助第三方的类库JCSP来支持CSP模型，相比Golang的实现，JCSP更接近理论模型，如果你感兴趣，可以下载学习。不过需要注意的是，JCSP并没有经过广泛的生产环境检验，所以并不建议你在生产环境中使用。
欢迎在留言区与我分享你的想法，也欢迎你在留言区记录你的思考过程。感谢阅读，如果你觉得这篇文章对你有帮助的话，也欢迎把它分享给更多的朋友。