如何解决 Java、C 、C 的并发问题？

作为程序员，在并行环境下写代码是核心技能。本文介绍了各种编程语言对并行和并发程序的支持情况，包括Java、C# 、C、C+、Go和Rust等。

为什么需要并发？

曾有一段黄金时间，每18个月时钟速度就会增加一倍。如果程序不够快，那程序员只要等一等，计算机就会追上来了。

那个时代太美好，然而却一去不复返了。CPU设计者们通过向计算机增加更多核心的方式试图跟上摩尔定律。

这就造成了一个问题，这个问题被淹没在营销的辞藻中，而大多数程序员都没领会它的含义。在新的世界中，我们的程序依然能够每18个月提高一倍速度，但前提就是有效通过并行程序使用多个内核。

因此，作为程序员，在并行环境下写代码的能力是个核心技能。这篇文章介绍了各种语言对并行和并发程序的支持情况。

经典并发原语

几乎所有的操作系统都支持多线程执行，但并发程序员还需要解决另外两个问题：

• 共享的数据。如果并发访问共享的数据，可能会产生无法预料的结果；
• 线程间的信号传递。有时程序员需要控制线程的执行顺序，一个例子就是程序员要让线程在某个点等待另一个线程，让它们按顺序执行，不要超过另一个线程，或者某个关键区域最多只能进入N个线程等。

编程语言提供了各种原语来辅助程序员控制以上的情况，下面是一些经典的原语：

• 锁（Lock，也叫作互斥锁，Mutex）：保证只有一个线程能进入指定的代码区域；
• 监视器：功能和锁一样，但比锁好一些，因为使用锁时必须要解锁；
• （计数的）信号量（Semaphore）：一种强大的抽象概念，能支持多种协同场景；
• 等待并通知：功能相同，但比信号量弱一些，因为程序员必须在等待之前处理丢失的通知触发；
• 条件变量：当某个条件触发时让线程睡眠或唤醒；
• 带有条件等待的通道和缓冲区：如果没有线程接收信息的话，则监听并收集信息（可以选择有边界的缓冲区）；
• 非阻塞数据结构（如非阻塞队列、原子计数器等）：这些智能数据结构支持从多个数据结构中访问，而无需使用锁，或者将锁的使用控制在最少。

这些原语的功能有重叠。任何编程语言只需要几个原语就能得到并发的全部力量。例如，锁和信号量就能完成你能想到的任何并发场景。

原语的语言支持

选择并发原语并不是依据它们的功能。不同的原语适用于不同的编程模型，它们对应问题的不同思考方式。不同的编程模型选择了不同的原语集，以适合各自的编程模型。选择哪一种取决于设计者的口味和语言的哲学。

我们来看看都有哪些选择。

Java和C#

Java和C#的选择就是没有选择，两者都支持所有原语。

Java最初只支持监视器（synchronized关键字）和等待并通知，结果发现线程间的信号传递是个噩梦。我还记得我曾在“信号丢失”的问题上花了数个小时，最后依然无法得到正确的结果。

不久Java的设计者意识到这个错误，于是增加了concurrency包，支持所有原语，包括非阻塞数据结构。

唯一没有原样支持的原语就是通道和缓冲区。但是，如果你有需求，很容易用队列和缓冲区进行模拟，当然你自己的实现绝对赶不上Go或Erlang的性能。

后起之秀C#从Java学了不少东西，它也支持所有原语。它还比Java多了几个高阶辅助结构，用于解决常见的问题，如barrier等。

更具体的内容请参见C# threading package：

https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.threading%28v=vs.110%29.aspx。

C和C++

C最初依靠系统调用实现多线程，结果就是牺牲了可移植性。于是，第三方并发库出现了。不幸的是，由于语言并没有规定API，因此许多库都实现了不同的API。因为C和C++是最接近操作系统的语言，最前沿的线程研究经常在这两种语言上进行。

例如，简单搜索下就能发现22个C++并发库和6个C并发库：

https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_C%2B%2B_multi-threading_libraries；

https://stackoverflow.com/questions/5613646/threading-in-c-cross-platform。

它们不缺乏力量，所有这些库都包含了广泛的、最尖端的技术。但是，由于API多种多样，因此熟知某个特定API的程序员寥寥无几。

Erlang

Erlang天生就是为并发设计的。Erlang以消息传递的方式为程序员提供了对进程间交互的完全控制，程序员必须负责所有通信。这就是Erlang在多核计算机上能达到高性能的原因。

但是，这样做是有代价的。Erlang不支持线程间的状态共享，因为共享的状态会导致线程间同步，这种同步不由程序员直接控制，而且经常会导致性能降低。

其结果就是，用Erlang编程对于多数程序员来说就像外星语一样。尽管它完全是函数式的，也无济于事。

Erlang中的主要并发结构就是通道。它内置了缓冲区，而且支持在条件上等待。例如，可以要求通道等待，直到接收了满足给定条件的消息。每个进程都有一个通道，并且只能从那个通道扫接收消息。

在实际应用中，由于Erlang被设计成函数式编程语言，因此基本上不需要共享内存锁。但不幸的是，实际中经常存在这种情况。由于Erlang没有共享内存，因此没办法锁任何东西。但是，可以创建一个进程来代替锁，像分布式系统那样，通过给该进程发送消息执行加锁和解锁的操作。

除非你是个熟知函数是编程的计算机语言专家，否则写出的程序通常会极其复杂，并且难以调试。选择Erlang就是用易用性换取了并发的支持。

如果希望了解更多，可以阅读《Erlang for Concurrent Programming》和《The Hitchhiker's Guide to Concurrency》：

https://queue.acm.org/detail.cfm?id=1454463

http://learnyousomeerlang.com/the-hitchhikers-guide-to-concurrency

Go

Go很像Erlang，它主要的并发模型就是通道和缓冲区，并且支持条件等待（https://www.golang-book.com/books/intro/10）。其核心思想是：不要用共享内存进行通信，应该用通信来共享内存（https://golang.org/doc/effective_go.html#sharing）。

但是有个本质的区别，Go信任你会做正确的事情。Go允许你在线程间共享数据，同时还支持互斥锁（https://gobyexample.com/mutexes）和信号量（https://github.com/golang/sync/blob/master/semaphore/semaphore.go）。此外，它还放宽了Erlang对于每个通道永久绑定到一个线程的限制，程序员可以随意创建通道并随意传递。

总之，Go希望程序员像使用Erlang那样使用并发。但是，Erlang会做出强制，但Go相信你会写对。如果Erlang代表了独裁国家，Go就代表了自由州。

RUST

Rust也很像Erlang和Go。它使用通道进行通信，支持缓冲区，支持条件等待。与Go相似，它也放宽了Erlang的限制，允许使用共享内存（https://doc.rust-lang.org/book/second-edition/ch16-03-shared-state.html），支持原子级别的引用计数和锁，并且允许将通道从一个线程传递到另一个线程。

但是Rust前进了一步。Go会完全信任程序员，而Rust会给程序员指派一名导师，如果程序员写错，导师就会提出警告。Rust的导师就是编译器，它会做复杂的分析，确定线程间传递的值的所有者，并在可能出现问题时发出编译错误。

下面的话引自RUST文档。

所有者规则在消息传递中扮演了重要的角色，因为它能帮我们编写安全的并发代码。使用Rust语言，就必须要付出考虑所有者的代价，但换来的好处就是能在并发编程中防止错误——通过值的所有者进行消息传递。

如果Erlang是独裁国家，Go是自由州，那么Rust就是保姆州。

调试并发程序是个噩梦，运气差时需要花上好几天的时间，所以Rust能在编译器级别进行分析是非常有帮助的。

但是，如果你没有并发编程经验，却想用Rust编写并发程序，它就非常讨厌了。不管你做什么，它都会用艰涩的言语提醒你并发，改了之后它又会抱怨别的，周而复始。你不得不完全理解并发，在那之前用Rust编程可不太容易。

相反，Go模型把安全的责任交给了程序员，程序员通常会（错误地）认为他的做法是正确的，但以后他就会付出代价。但是，只有当代码进入生产环境，只有当用于遇到那种极端情况，并且错误被检测到，检测到的错误还被反馈给同一个程序员时，他才会付出代价。这里面的“只有”太多了。尽管这并不公平，但多数情况下那个程序员早就离职了。人类并不喜欢迟来的满足感和长期规划，所以程序员喜欢Go胜于Rust。

Rust想要帮忙，但几乎没人感谢它。没人喜欢保姆。

更多的内容请阅读《Rust和Go的并发原语比较》：

https://news.ycombinator.com/item?id=7851274

结论

谈起并发的哲学时，不同的编程语言给你不同的选择：自由州（Go），独裁王国（Erlang），或保姆州（Rust）。

如果你希望了解更多内容，我可以推荐两个资源。首先，阅读《浅谈信号量》（http://greenteapress.com/wp/semaphores/），它会教给你关于锁和信号量的一切。其次，如果想理解通道和Erlang模型，可以看看MPI（http://mpitutorial.com/）。你可能认为MPI是个死亡的语言，其实不是，今天许多科学模拟依然在使用MPI，天气预报、汽车设计、新药的发现都离不开它。科学就是由MPI推动的，MPI对并发的用法超出了我们的想像。

想尝试一下的话，可以看看MPI通信原语：

http://www.mathcs.emory.edu/~cheung/Courses/355/Syllabus/92-MPI/group-comm.html

读完上面两个材料后，就可以理解并发的复杂性和可能性了，并发则需要一生的时间去精通。