Go语言出现后，Java还是好选择吗？

随着大量新生的异步框架和支持协程的语言(如Go)的出现，在很多场景下操作系统的线程调度成为了性能的瓶颈，Java也因此被质疑是否不再适应最新的云场景了。4年前，阿里JVM团队开始自研Wisp2，将Go语言的协程能力带入到Java世界。既享受Java的丰富生态，又获得异步程序的性能，Wisp2让Java平台历久弥新。

Java平台一直以生态的繁荣著称，大量的类库、框架帮助开发者们快速搭建应用。而其中大部分Java框架类库都是基于线程池以及阻塞机制来服务并发的，主要原因包括：

1. Java语言在核心类库中提供了强大的并发能力，多线程应用可以获得不俗的性能；

2. Java EE的一些标准都是线程级阻塞的(比如JDBC)；

3. 基于阻塞模式可以快速地开发应用。

但如今，大量新生的异步框架和支持协程的语言(如Go)的出现，在很多场景下操作系统的线程调度成为了性能的瓶颈。Java也因此被质疑是否不再适应最新的云场景了。

4年前，阿里开始自研Wisp2。它主要是用在IO密集的服务器场景，大部分公司的在线服务都是这样的场景  (离线应用都是偏向于计算，则不适用)。它在功能属性上对标Goroutine的Java协程，在产品形态、性能、稳定性上都达到了一个比较理想的情况。到现在，已经有上百个应用，数万个容器上线了Wisp1/2。Wisp协程完全兼容多线程阻塞的代码写法，仅需增加JVM参数来开启协程，阿里巴巴的核心电商应用已经在协程模型上经过两个双十一的考验，既享受到了Java的丰富生态，又获得了异步程序的性能。

Wisp2主打的是性能和对现有代码的兼容性，简而言之，现有的基于多线程的IO密集的Java应用只需要加上Wisp2的JVM参数就可以获得异步的性能提升。

作为例子，以下是消息中间件代理(简称mq)和drds只添加参数不改代码的压测比较：

可以看到上下文切换以及sys CPU显著降低，RT减少、QPS分别提升11.45%，18.13%。

Quick Start

由于Wisp2完全兼容现有的Java代码，因此使用起来十分简单，有多简单？

如果你的应用是“标准”的在线应用(使用/home/admin/$APP_NAME/setenv.sh配置参数)，那么在admin用户下输入如下命令就可以开启Wisp2了：

curl https://gosling.alibaba-inc.com/sh/enable-wisp2.sh | sh

否则需要手动升级JDK和Java参数：

ajdk 8.7.12_fp2 rpm

sudo yum install ajdk -b current # 也可以通过yum安装最新jdk
java -XX:+UseWisp2 .... # 使用Wisp参数启动Java应用

然后就可以通过jstack验证协程确实被开启了。

Carrier线程是调度协程的线程，下方的- Coroutine [...]表示一个协程，active表示协程被调度的次数，steal表示被work stealing的次数，preempt表示时间片抢占次数。

下图是DRDS在ecs上压测时的top -H，可以看出来应用的数百个线程被8个Carrier线程托管，均匀地跑在CPU核数个线程上面。下方一些名为java的线程是gc线程。

过多线程的开销

误区1: 进内核引发上下文切换

我们看一段测试程序：

1. pipe(a);  
2. while (1) {  
3.   write(a[1], a, 1);  
4.   read(a[0], a, 1);  
5.   n += 2;  
6. }  

执行这段程序时上下文切换非常低，实际上上面的IO系统调用都是不会阻塞的，因此内核不需要挂起线程，也不需要切换上下文，实际发生的是用户/内核态的模式切换。

上面的程序在神龙服务器测得每个pipe操作耗时约334ns，速度很快。

误区2: 上下文切换的开销很大

本质上来说无论是用户态还是内核态的上下文切换都是很轻量的，甚至有一些硬件指令来支持，比如pusha可以帮助我们保存通用寄存器。同一个进程的线程共享页表，因此上下文切换的开销一般只有：

• 保存各种寄存器
• 切换sp(call指令会自动将pc压栈)

可以在数十条指令内完成。

开销

既然近内核以及上下文切换都不慢，那么多线程的开销究竟在哪？

我们不妨看一个阻塞的系统调用futex的热点分布：

可以看到上面的热点中有大量涉及调度的开销。我们来看过程：

1. 调用系统调用(可能需要阻塞)；
2. 系统调用确实需要阻塞，kernel需要决定下一个被执行的线程(调度)；
3. 执行上下切换。

因此，上面2个误区与多线程的开销都有一定因果关系，但是真正的开销来源于线程阻塞唤醒调度。

综上，希望通过线程模型来提升web server性能的原则是：

1. 活跃线程数约等于CPU个数
2. 每个线程不太需要阻塞

文章后续将紧紧围绕这两个主题。

为了满足上述两个条件，使用eventloop+异步callback的方式是一个极佳的选择。

异步与协程的关系

为了保持简洁，我们以一个异步服务器上的Netty写操作为例子(写操作也存在阻塞的可能)：

1. private void writeQuery(Channel ch) { 
2.   ch.write(Unpooled.wrappedBuffer("query".getBytes())).sync(); 
3.   logger.info("write finish"); 
4. } 

这里的sync()会阻塞线程。不满足期望。由于netty本身是一个异步框架，我们引入回调：

1. private void writeQuery(Channel ch) { 
2.   ch.write(Unpooled.wrappedBuffer("query".getBytes())) 
3.     .addListener(f -> { 
4.       logger.info("write finish"); 
5.     }); 
6. } 

注意这里异步的write调用后，writeQuery会返回。因此假如逻辑上要求在write后执行的代码，必须出现在回调里，write是函数的最后一行。这里是最简单的情形，如果函数有其他调用者，那么就需要用CPS变换。

需要不断的提取程序的"下半部分"，即continuation，似乎对我们造成一些心智负担了。这里我们引入kotlin协程帮助我们简化程序：

1. suspend fun Channel.aWrite(msg: Any): Int = 
2.     suspendCoroutine { cont -> 
3.         write(msg).addListener { cont.resume(0) } 
4.     } 
5.  
6. suspend fun writeQuery(ch: Channel) { 
7.     ch.aWrite(Unpooled.wrappedBuffer("query".toByteArray())) 
8.     logger.info("write finish") 
9. } 

这里引入了一个魔法suspendCoroutine，我们可以获得当前Continuation的引用，并执行一段代码，最后挂起当前协程。Continuation代表了当前计算的延续，通过Continuation.resume()我们可以恢复执行上下文。因此只需在写操作完成时回调cont.resume(0)，我们又回到了suspendCoroutine处的执行状态(包括caller writeQuery)，程序继续执行，代码返回，执行log。从writeQuery看我们用同步的写法完成了异步操作。当协程被suspendCoroutine切换走后，线程可以继续调度其他可以执行的协程来执行，因此不会真正阻塞，我们因此获得了性能提升。

从这里看，只需要我们有一个机制来保存/恢复执行上下文，并且在阻塞库函数里采用非阻塞+回调的方式让出/恢复协程，就可以使得以同步形式编写的程序达到和异步同样的效果了。

理论上只要有一个库包装了所有JDK阻塞方法，我们就可以畅快地编写异步程序了。改写的阻塞库函数本身需要足够地通用流行，才能被大部分程序使用起来。据我所知，vert.x的kotlin支持已经做了这样的封装。

虽然vert.x很流行，但是无法兼顾遗留代码以及代码中的锁阻塞等逻辑。因此不能算是最通用的选择。实际上Java程序有一个绕不过的库——JDK。Wisp就是在JDK里所有的阻塞调用出进行了非阻塞+事件恢复协程的方式支持了协程调度，在为用户带来最大便利的同时，兼顾了现有代码的兼容性。

上述方式支持了，每个线程不太需要阻塞，Wisp在Thread.start()处，将线程转成成了协程，来达到了另一目的: 活跃线程数约等于CPU个数。因此只需要使用Wisp协程，所有现有的Java多线程代码都可以获得异步的性能。

手工异步/Wisp性能比较

对于基于传统的编程模型的应用，考虑到逻辑清晰性、异常处理的便利性、现有库的兼容性，改造成异步成本巨大。使用Wisp相较于异步编程优势明显。

下面我们在只考虑性能的新应用的前提下分析技术的选择。

基于现有组件写新应用

如果要新写一个应用我们通常会依赖JDBC、Dubbo、Jedis这样的常用协议/组件，假如库的内部使用了阻塞形式，并且没有暴露回调接口，那么我们就没法基于这些库来写异步应用了(除非包装线程池，但是本末倒置了)。下面假设我们依赖的所有库都有回调支持，比如dubbo。

1）假设我们使用Netty接受请求，我们称之为入口eventLoop，收到请求可以在Netty的handler里处理，也可以为了io的实时性使用业务线程池。

2）假设请求处理期间需要调用dubbo，因为dubbo不是我们写的，因此内部有自己的Netty Eventloop，于是我们向dubbo内部的Netty eventLoop处理IO，等待后端响应后回调。

3）dubbo eventLoop收到响应后在eventloop或者callback线程池调用callback。

4）后续逻辑可以在callback线程池或者原业务线程池继续处理。

5）为了完成对客户端的响应最终总是要由入口的eventloop来写回响应。

我们可以看到由于这种封装导致的eventLoop的割裂，即便完全使用回调的形式，我们处理请求时多多少少要在多个eventLoop/线程池之间传递，而每个线程又都没法跑到一个较满的程度，导致频繁地进入os调度。与上述的每个线程不太需要阻塞原则相违背。因此虽然减少了线程数，节约了内存，但是我们得到的性能收益变得很有限。

完全从零开始开发

对于一个功能有限的新应用(比如nginx只支持http和mail协议)来说我们可以不依赖现有的组件来重新写应用。比如我们可以基于Netty写一个数据库代理服务器，与客户端的连接以及与真正后端数据库的连接共享同一个eventloop。

这样精确控制线程模型的应用通常可以获得很好的性能，通常性能是可以高于通过非异步程序转协程的，原因如下：

• 线程控制更加精确：举个例子，比如我们可以控制代理的客户端和后端连接都绑定在同一个netty线程，所有的操作都可以threadLocal化
• 没有协程的runtime和调度开销(1%左右)

但是使用协程依旧有一个优势：对于jdk中无处不在的synchronized块，wisp可以正确地切换调度。

适应的Workload

基于上述的背景，我们已经知道Wisp或者其他各种协程是适用于IO密集Java程序设计的。否则线程没有任何切换，只需要尽情地在CPU上跑，OS也不需要过多的干预，这是比较偏向于离线或者科学计算的场景。

在线应用通常需要访问RPC、DB、cache、消息，并且是阻塞的，十分适合使用Wisp来提升性能。

最早的Wisp1也是对这些场景进行了深度定制，比如hsf接受的请求处理是会自动用协程取代线程池，将IO线程数量设置成1个后使用epoll_wait(1ms)来代替selector.wakeup()，等等。因此我们经常受到的一个挑战是Wisp是否只适合阿里内部的workload？

• 对于Wisp1是这样的，接入的应用的参数以及Wisp的实现做了深度的适配。
• 对于Wisp2，会将所有线程转换成协程，已经无需任何适配了。

为了证明这一点，我们使用了web领域最权威的techempower benchmak集来验证，我们选择了com.sun.net.httpserver、Servlet等常见的阻塞型的测试(性能不是最好，但是最贴近普通用户，同时具备一定的提升空间)来验证Wisp2在常见开源组件下的性能，可以看到在高压力下qps/RT会有10%~20%的优化。

Project Loom

Project Loom作为OpenJDK上的标准协程实现很值得关注，作为java开发者我们是否应该拥抱Loom呢？

我们首先对Wisp和Loom这里进行一些比较：

1）Loom使用序列化的方式保存上下文，更省内存，但是切换效率低。

2）Wisp采用独立栈的方式，这点和go类似。协程切换只需切换寄存器，效率高但是耗内存。

3）Loom不支持ObectMonitor，Wisp支持。

• synchronized/Object.wait()将占用线程，无法充分利用CPU。
• 还可能产生死锁，以Wisp的经验来说是一定会产生死锁(Wisp也是后来陆续支持ObectMonitor的)。

4）Wisp支持在栈上有native函数时切换(反射等等)，Loom不支持。

• 对dubbo这样的框架不友好，栈底下几乎都带有反射。

总根据我们的判断，Loom至少还要2年时间才能到达一个稳定并且功能完善的状态。Wisp的性能优秀，功能要完整很多，产品本身也要成熟很多。Loom作为Oracle项目很有机会进入Java标准，我们也在积极地参与社区，希望能将Wisp的一些功能实现贡献进社区。

同时Wisp目前完全兼容Loom的Fiber API，假如我们的用户基于Fiber API来编程，我们可以保证代码的行为在Loom和Wisp上表现完全一致。

FAQ

协程也有调度，为什么开销小？

我们一直强调了协程适用于IO密集的场景，这就意味了通常任务执行一小段时间就会阻塞等待IO，随后进行调度。这种情况下只要系统的CPU没有完全打满，使用简单的先进先出调度策略基本都能保证一个比较公平的调度。同时，我们使用了完全无锁的调度实现，使得调度开销相对内核大大减少。

Wisp2为什么不使用ForkJoinPool来调度协程？

ForkJoinPool本身十分优秀，但是不太适合Wisp2的场景。

为了便于理解，我们可以将一次协程唤醒看到做一个Executor.execute()操作，ForkJoinPool虽然支持任务窃取，但是execute()操作是随机或者本线程队列操作(取决于是否异步模式)的，这将导致协程在哪个线程被唤醒的行为也很随机。

在Wisp底层，一次steal的代价是有点大的，因此我们需要一个affinity，让协程尽量保持绑定在固定线程，只有线程忙的情况下才发生workstealing。我们实现了自己的workStealingPool来支持这个特性。从调度开销/延迟等各项指标来看，基本能和ForkJoinPool打平。

还有一个方面是为了支持类似go的M和P机制，我们需要将被协程阻塞的线程踢出调度器，这些功能都不适宜改在ForkJoinPool里。

如何看待Reactive编程？

Reactive编程模型已经被业界广泛接受，是一种重要的技术方向；同时Java代码里的阻塞也很难完全避免。我们认为协程可以作为一种底层worker机制来支持Reactive编程，即保留了Reactive编程模型，也不用太担心用户代码的阻塞导致了整个系统阻塞。

这里是Ron Pressler最近的一次演讲，作为Quasar和Loom的作者，他的观点鲜明地指出了回调模型会给目前的编程带来很多挑战 。

Wisp经历了4年的研发，我将其分为几个阶段：

1）Wisp1，不支持objectMonitor、并行类加载，可以跑一些简单应用；

2）Wisp1，支持了objectMonitor，上线电商核心，不支持workStealing，导致只能将一些短任务转为协程(否则workload不均匀)，netty线程依旧是线程，需要一些复杂且trick的配置；

3）Wisp2，支持了workStealing，因此可以将所有线程转成协程，上述netty问题也不再存在了。

目前主要的限制是什么？

目前主要的限制是不能有阻塞的JNI调用，wisp是通过在JDK中插入hook来实现阻塞前调度的，如果是用户自定义的JNI则没有机会hook。

最常见的场景就是使用了Netty的EpollEventLoop：

1）蚂蚁的bolt组件默认开启了这个特点，可以通过-Dbolt.netty.epoll.switch=false 来关闭，对性能的影响不大。