java 协程quasar教程,kotlin协程和线程的区别
00-1010前言快速体验添加依赖添加java代理线程VS协同代码多线程代码协同胜利后记
00-1010早就听说Go语言开发的服务不需要任何架构优化就可以轻松实现百万qp。这是由于Go语言级协同处理的处理效率。协进程不同于线程，线程是操作系统级别的资源。创建线程、调度线程、销毁线程都是重量级操作。而且线程的资源是有限的，java中创建的大量不受限制的线程非常容易搞垮系统。接下来要分享的开源项目解决了java中只能使用多线程模型开发高并发应用的困境，让java也可以像Go语言一样使用协进程语义开发。
Quasar项目地址：https://github.com/puniverse/quasarquasar周边项目地址：https://github.com/puniverse/comsat
目录
00-1010依赖groupIdco.paralleluniverse/groupId神器quasar-core/神器ID版本0 . 7 . 10/version/依赖注：目前Quasar最高版本为0.8.0，但最高版本仅支持jdk11及以上版本。
前言
quasar的实现原理是在java加载类之前，通过jdk的instrument机制用asm修改目标类的字节码。他标记协同代码的开始和结束位置以及该方法需要暂停的位置。每个协同任务由FiberScheduler统一调度，内部维护一个或多个ForkJoinPool实例。因此，在运行应用程序之前，您需要配置quasar-core的java代理地址，并将以下脚本添加到vm参数中：
-Java agent :d : . m2 repository co parallel universe quasar-core 0 . 7 . 10 quasar-core-0 . 7 . 10 . jar
00-1010以下模拟调用一个远程服务，假设远程服务处理需要1秒钟。这里用执行阻塞1S来模拟，多线程模型和协同进程模型分别调用这个服务10000次所需的时间。
快速体验
public static void main(String[]args)抛出异常{ CountDownLatch count=new CountDownLatch(10000)；秒表秒表=新秒表()；秒表. start()；IntStream.range(0，10000)。forEach(I-new Fiber(){ @ Override protected String run()抛出SuspendExecution，interrupted exception { strand . sleep(1000)；count . count down()；返回‘aa’；} }.start())；count . await()；秒表. stop()；system . out . println( ended : stopwatch . pretty print())；}耗时情况：
添加依赖
public static void main(String[]args)抛出异常{ CountDownLatch count=new CountDownLatch(10000)；秒表秒表=新秒表()；秒表. start()；执行者服务=执行者。
newCachedThreadPool(); IntStream.range(0,10000).forEach(i-> executorService.submit(() -> { try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException ex) { } count.countDown(); })); count.await();stopWatch.stop(); System.out.println("结束了: " + stopWatch.prettyPrint()); }耗时情况
协程完胜
可以看到上面的结果，在对比访问一个耗时1s的服务10000次时，协程只需要2秒多，而多线程模型需要4秒多，时效相差了一倍。而且上面多线程编程时，并没有指定线程池的大小，在实际开发中是绝不允许的。一般我们会设置一个固定大小的线程池，因为线程资源是宝贵，线程多了费内存还会带来线程切换的开销。上面的场景在设置200个固定大小线程池时。结果也是可预见的达到了50多秒。这个结果足以证明协程编程ko线程编程了。而且在qps越大时，线程处理的效率和协程的差距就约明显，缩小差距的唯一方式就是增加线程数，而这带来的影响就是内存消耗激增。而反观协程，基于固定的几个线程调度，可以轻松实现百万级的协程处理，而且内存稳稳的。
后记
最后，博主以为Quasar只是一个框架层面的东西，所以就又去看了下同样是jvm语言的kotlin的协程。他的语言更简洁，可以直接和java混合使用。跑上面这种实例只需要1秒多。
fun main() { val count = CountDownLatch(10000) val stopWatch = StopWatch() stopWatch.start() IntStream.range(0,10000).forEach { GlobalScope.launch { delay(1000L) println(Thread.currentThread().name + "->"+ it) count.countDown() } } count.await() stopWatch.stop() println("结束了: " + stopWatch.prettyPrint())}当博主看到这个结果的时候，有种震惊的赶脚，kotlin的同步模型牛逼呀，瞬时感觉到发现了java里的骚操作了，可以使用kotlin的协程来代替java中的多线程操作。因为他们两个混合开发毫无压力。如果行的通，那就太爽了。所以就有下面这个kotlin协程实现的代码：
@Serviceclass KotlinAsyncService(private val weatherService: GetWeatherService,private val demoApplication: DemoApplication){ val weatherUrl = "http://localhost:8080/demo/mockWeatherApi?city=" fun getHuNanWeather(): JSONObject{ val result = JSONObject() val count = CountDownLatch(demoApplication.weatherContext.size) for (city in demoApplication.weatherContext){ val url = weatherUrl + city.key GlobalScope.launch { result[city.key.toString()] = weatherService.get(url) count.countDown() } } count.await() return result }}现实是，当我使用协程替换掉我java多线程写的一个多线程汇聚多个http接口的结果的接口时，通过ab压测他们两个的性能并没有很大的变化，最后了解到主要原因是这个时候，在协程里发起一个http的请求时，涉及到操作系统层面的socket io操作，io操作是阻塞的，协程的并发也就变成了调度协程的几个线程的并发了。而且当我把同样的代码放到Quasar中的时候，Quasar直接抛io异常了，说明Quasar还并不能轻松支持这个场景。那为什么上面的测试结果差距这么大呢，是因为我错误的把协程实现里的阻塞等同于线程的阻塞。协程里的delay挂起函数，会立马释放线程到线程池，但是当真正的io阻塞的时候也就和真正的线程sleep一样了，并没有释放当前的线程。所以这些对比都没有太大的意义
以上就是java协程框架quasar和kotlin中的协程对比分析的详细内容，更多关于java框架quasar和kotlin协程对比的资料请关注盛行IT其它相关文章！
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