微精选

作者：肖玮

本故事采用简洁明了的对话方式，尽洪荒之力让你在轻松无负担的氛围中，稍微深入地理解进程、线程和协程的相关原理知识

写在最前

本故事采用简洁明了的对话方式，尽洪荒之力让你在轻松无负担的氛围中，稍微深入地理解进程、线程和协程的相关原理知识

如果你觉得自己本来就已经理解得很透彻了，那也不妨瞧一瞧，指不定有意外的收获呢

在这个 AI 内容生成泛滥的时代，依然有一批人”傻傻”坚持原创，如果您能读到最后，还请点赞或收藏或关注支持下我呗，感谢 (￣︶￣)↗

进程

丹尼尔：蛋兄，我对进程、线程、协程这些概念似懂非懂的，要不咱们今天就好好聊聊这些？

蛋先生：当然可以

丹尼尔：先说说进程吧，从字面意思上看，是不是可以理解为正在运（进）行的程序？

蛋先生：正是如此，程序是静态的，而进程则是动态的

丹尼尔：说得我更糊涂了

蛋先生：好吧，以你电脑上的视频播放器（就是一个程序）为例。当你不双击它时，它就是一个安静的美男子——哦不，就是一份静静躺在硬盘上的代码

丹尼尔：别逗我了，蛋兄

蛋先生：( ╯▽╰) 但当你双击它时，它就通过进程“动”起来了

丹尼尔：进程做了什么让它“动”起来了？

蛋先生：程序是代码，比如播放逻辑的代码。要让视频播放，这些代码必须执行起来对吧

丹尼尔：确实。那进程是怎么执行这些代码的？

蛋先生：进程会利用操作系统的调度器分配给它的 CPU 时间片，通过 CPU 来执行代码（注意：现代操作系统都是直接调度线程，不会调度进程哦）

丹尼尔：原来如此，操作系统给进程分配了 CPU 时间片资源。那还有其他的资源吗？

蛋先生：代码执行过程，需要存储一些数据，所以进程还分配有内存空间资源

丹尼尔：都存些什么数据呢？

蛋先生：程序代码本身就需要先存储起来。然后代码执行过程中的变量，参数什么的，也是需要存储的。给个图你了解一下吧

丹尼尔：哦，还有其它资源吗？

蛋先生：程序可能会执行一些 I/O 任务，比如视频播放器需要加载视频，这些视频数据可能从本地文件加载，也可能从网络上加载，这就需要文件描述符资源。计算，存储，I/O 涉及的三大资源，就是分配给进程最主要的资源了。而进程就是分配资源的基本单位了

丹尼尔：原来如此，代码执行，数据存储，I/O 操作，程序就能运行起来了

蛋先生：正是这样。有了进程，我们可以同时运行多个程序。比如，你可以一边播放视频，一边编辑文档，每个程序都有自己的进程，互不干扰。即使它们都是同一份代码，但各自播放的内容和进度都可以不同

丹尼尔：明白了

蛋先生：既然你有编程基础，我就简单总结一下吧。

什么是进程？进程就是程序的实例（就像面向对象编程中的类，类是静态的，只有实例化后才运行，且同一个类可以有多个实例）

为什么需要进程？为了让程序运行起来（如果程序不运行，用户昨看视频捏）

线程

丹尼尔：这个总结我喜欢，接下来该聊聊线程了

蛋先生：进程（可以看成只有一个线程的进程）同时只能做一件事，所以你的视频播放器的工作方式就像以下

丹尼尔：那样的体验肯定糟糕透了，视频完全加载并解码完之前，啥都看不了

蛋先生：没错，所以我们期望能够一边加载和解码，一边播放，这样就不会浪费时间空等了。为了实现这个目的，一个进程就需要进化成多个线程来同时执行多个任务

丹尼尔：那如果一个进程只能做一件事，我用两个进程不也可以同时做两件事吗？

蛋先生：你说得对，但进程间是完全独立的，互不干扰。而线程则共享同一个进程的资源，所以线程间交换数据更方便，几乎没有通讯损耗。但进程间交换数据就麻烦多了，得通过一些通讯机制，比如管道、消息队列之类的

想象一下，我和你住在不同的房子，你要寄给我一箱牛奶，就得通过快递等方式寄给我。但如果我和你住在同一个房子，你买了牛奶只要往冰箱一放，我只要去冰箱一拿，多方便啊

丹尼尔：那线程都共享进程的什么资源呢？

蛋先生：分配给进程的资源，绝大部分都是线程间共享的。比如内存空间的代码段，数据段，堆，比如文件描述符等。而栈则是每个线程特有的，因为线程是程序执行的最小单位，它需要记录自己的局部变量等

共享资源覆盖

丹尼尔：线程之间共享资源，总感觉会有什么问题

蛋先生：大部分情况下线程之间还是可以和平共处的，但有一种情况，就是大家都想对同个资源进行写操作时，就会发生覆盖，导致数据不一致等问题

丹尼尔：能具体说一说吗？

蛋先生：为了更容易理解，我们借助以下代码来说明。如果两个线程来运行 main 方法，会有概率出现一些让你费解的结果

public class Main {
    // 定义一个静态成员变量 a
    private static int a = 1;

    // 定义一个方法 add 来增加 a 的值
    public static void add() {
        a += 1;
    }

    public static void main(String[] args) {
        add();
        System.out.println("a 的值是: " + a); // 输出 a 的值
    }
}

丹尼尔：怎么说？

蛋先生：a 是个静态成员变量，它存储在进程内存空间的数据段，共享于多个线程，所以它属于线程间共享的资源对吧

丹尼尔：没错

蛋先生：我们再看下 add 方法的逻辑 a += 1， 这么简单的代码，在底层并非原子操作，而是分为三个步骤

步骤一：获取 a 变量的值

步骤二：执行 +1 运算

步骤三：将运行结果赋值给 a

丹尼尔：那会有什么问题呢？

蛋先生：如果线程 1 在执行完步骤一和步骤二，还没执行步骤三时，操作系统进行了 CPU 调度，发生了线程切换，使得线程 2 也开始执行步骤一和步骤二。接下来线程 1 和线程 2 都会各自执行步骤三。因为 add 方法执行了两次，正确的结果 a 的值应该是 +2。但很遗憾，结果是 +1。这样的结果有时候会让你摸不着头脑，而不稳定的结果也将会导致应用的不稳定

丹尼尔：啊，是这样啊。那该怎么办？

蛋先生：解决方法有很多种，比如加锁方案，比如无锁方案等，需要根据实际情况选择。这个话题比较复杂，我们后面再找时间详细探讨吧。现在只要知道多线程会有资源覆盖的问题就行了

上下文切换

丹尼尔：好的，明白了。刚才提到线程切换，线程切换到底发生了什么呢？

蛋先生：线程切换会进行线程上下文切换。线程在运行时，实际上是在执行代码，而执行代码过程中需要存储一些中间数据，也可能会执行一些 I/O 操作。如果过程中被中断，是不是得保留现场，以便下次恢复继续运行？

丹尼尔：嗯，确实需要，但具体都存储些什么呢？

蛋先生：首先是下一个要执行的代码，这个存储在程序计数器中。然后是一些中间数据如局部变量等，会存储在线程栈中。为了加速计算，中间数据中对当前指令执行至关重要的部分会存储在寄存器中。所以，程序计数器需要保存，寄存器需要保存，线程栈指针也需要保存

丹尼尔：“中间数据中对当前指令执行至关重要的部分会存储在寄存器”，能举个例子吗？

蛋先生：假设以下代码，当在执行 add 方法时，x, y, a, b 会压进线程栈中。而其中 a, b 是和当前运算最相关的，则会存储在寄存器中，以加速 CPU 的运算

int add(int a, int b) {
    return a + b;
}

int main() {
    int x = 10;
    int y = 20;
    int result = add(x, y);
    return 0
}

协程

丹尼尔：哦，原来如此。线程已经相当不错了，那协程又是怎么回事呢？

蛋先生：回想一下，我们之前一个线程负责运行加载和解码逻辑，另一个线程负责播放逻辑，对吧？

丹尼尔：没错，有什么问题吗？

蛋先生：其实还有优化的空间。线程在执行加载视频片段时，必须等待结果返回才能执行解码操作

丹尼尔：确实，加载片段的等待时间似乎又被浪费了

蛋先生：没错，我们可以充分利用这段时间。只需让线程在加载的同时进行解码，就能大幅减少加载等待的时间。而这正是协程所能发挥的作用

丹尼尔：哇，蛋兄，你可真是个会过日子的人，这么精打细算。但我只要用不同的线程分别处理加载和解码，不也能达到同样的效果吗？

蛋先生：可以是可以，但多线程会带来一些问题

丹尼尔：啥问题呢？

蛋先生：首先，一个线程用于执行加载操作，这主要是 I/O 操作，几乎不消耗 CPU 资源，导致该线程长时间处于阻塞状态，这是很浪费的。当然，你可以让它休眠以释放 CPU 时间，但创建线程本身就有开销，线程切换同样有开销。相比之下，协程非常轻量，创建和切换的开销极小

丹尼尔：为什么协程的创建和切换的开销极小呢？

蛋先生：主要是因为它并非操作系统层面的东西，就不涉及内核调度。一般是由编程语言来实现（比如 Python 的 asyncio 标准库），它属于用户态的东西

丹尼尔：那协程不会有像多线程那样的资源覆盖问题吗？

蛋先生：线程的执行时机由操作系统调度，程序员无法控制，这正是多线程容易出现资源覆盖的主要原因。而协程的执行时机由程序自身控制，不受操作系统调度影响，因此可以完全避免这类问题

此外，同一个线程内的多个协程共享同一个线程的 CPU 时间片资源，它们在 CPU 上的执行是有先后顺序的，不能并行执行。而线程是可以并行执行的

丹尼尔：那协程是如何实现这一点的呢？

蛋先生：协程（coroutine），其实是一种特殊的子程序（subroutine，比如普通函数）。普通函数一旦执行就会从头到尾运行，然后返回结果，中间不会暂停。而协程则可以在执行到一半时暂停。利用这一特性，我们可以在遇到 I/O 这类不消耗 CPU 资源的操作时，将其挂起，继续执行其他计算任务，充分利用 CPU 资源。等 I/O 操作结果返回时，再恢复执行

丹尼尔：感觉很像 NodeJS 的异步 I/O 啊

蛋先生：没错，它们的目的都是在一个线程内并发执行多个任务。不过在叫法和实现上会有一些差异

丹尼尔：感觉今天了解得够多了，谢谢蛋兄

蛋先生：后会有期！