Со своей стороны я неосторожно позволил высказать некоторый скептицизм, когда же с этим Project Loom можно будет наконец-то реально поработать. Спустя буквально час прилетела ответочка от самого Ron'а — «а ты попробуй!». Что ж, пришлось пробовать.
Что потребовалось для эксперимента:
Для начала я решил посмотреть, как будет выглядеть классический пример с потоками из документации к Kotlin Coroutines. Пример написан на Kotlin, но переписать его на Java не составит труда:
public class Main {
public static void main(String[] args) {
var c = new AtomicLong();
for (var i = 0; i < 1_000_000; i++) {
new Thread(() -> {
c.incrementAndGet();
}).start();
}
System.out.println(c.get());
}
}
Запускаем и убеждаемся, что пример все еще виснет, как и раньше:
javac Main.java && java Main
Теперь перепишем пример используя виртуальные потоки, которые нам предоставляет Project Loom:
for (var i = 0; i < 1_000_000; i++) {
Thread.startVirtualThread(() -> {
c.incrementAndGet();
});
}Результат не заставляет себя долго ждать:
1000000
Во-первых, как не устает повторять Gil Tene, хорошие микробенчмарки — это сложно и долго.
Во-вторых, это было бы пока несправедливо к Project Loom, все еще находящемуся в бете. Порешим, что программа не зависла — уже хорошо.
Но само по себе это меня не слишком впечатлило. В конце-то концов, с coroutine'ами в Kotlin легко достигается тот же результат.
Рон в своей статье верно подмечает, что в Kotlin пришлось ввести функцию delay(), которая позволяет корутине «уснуть», поскольку Thread.sleep() отправляет «спать» не текущую корутину, а текущий scheduler thread, которых не много, обычно по количеству CPU.
А как с этим обстоят дела в Project Loom?
for (var i = 0; i < 1_000_000; i++) {
Thread.startVirtualThread(() -> {
c.incrementAndGet();
try {
Thread.sleep(1_000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}Результат:
где-то 400K
А вот это уже интересно! С Project Loom вызов Thread.sleep() умеет отличать, находится ли он в обычном потоке, или же в виртуальном, и срабатывает по разному.
Это уже само по себе весьма круто. Но давайте копнем еще чуть глубже:
var threads = new ArrayList<Thread>();
var cores = 10;
for (var i = 0; i < cores; i++) {
var t = Thread.startVirtualThread(() -> {
var bestUUID = "";
for (var j = 0; j < 1_000_000; j++) {
var currentUUID = UUID.randomUUID().toString();
if (currentUUID.compareTo(bestUUID) > 0) {
bestUUID = currentUUID;
}
}
System.out.println("Best slow UUID is " + bestUUID);
});
threads.add(t);
}
for (var i = 0; i < cores; i++) {
var t = Thread.startVirtualThread(() -> {
var bestUUID = UUID.randomUUID().toString();
System.out.println("Best fast UUID is " + bestUUID);
});
threads.add(t);
}
for (Thread t : threads) {
t.join();
}
Тут мы запускаем 10 медленных задач и 10 быстрых задач. Быстрые задачи быстрей медленных в миллион раз, так что логично было бы предположить, что завершаться они раньше.
Но не тут то было:
Best slow UUID is fffffde4-8c70-4ce6-97af-6a1779c206e1
Best slow UUID is ffffe33b-f884-4206-8e00-75bd78f6d3bd
Best slow UUID is fffffeb8-e972-4d2e-a1f8-6ff8aa640b70
Best fast UUID is e13a226a-d335-4d4d-81f5-55ddde69e554
Best fast UUID is ec99ed73-23b8-4ab7-b2ff-7942442a13a9
Best fast UUID is c0cbc46d-4a50-433c-95e7-84876a338212
Best fast UUID is c7672507-351f-4968-8cd2-2f74c754485c
Best fast UUID is d5ae642c-51ce-4b47-95db-abb6965d21c2
Best fast UUID is f2f942e3-f475-42b9-8f38-93d89f978578
Best fast UUID is 469691ee-da9c-4886-b26e-dd009c8753b8
Best fast UUID is 0ceb9554-a7e1-4e37-b477-064c1362c76e
Best fast UUID is 1924119e-1b30-4be9-8093-d5302b0eec5f
Best fast UUID is 94fe1afc-60aa-43ce-a294-f70f3011a424
Best slow UUID is fffffc24-28c5-49ac-8e30-091f1f9b2caf
Best slow UUID is fffff303-8ec1-4767-8643-44051b8276ca
Best slow UUID is ffffefcb-614f-48e0-827d-5e7d4dea1467
Best slow UUID is fffffed1-4348-456c-bc1d-b83e37d953df
Best slow UUID is fffff6d6-6250-4dfd-8d8d-10425640cc5a
Best slow UUID is ffffef57-c3c3-46f5-8ac0-6fad83f9d4d6
Best slow UUID is fffff79f-63a6-4cfa-9381-ee8959a8323d
Интуиция работает лишь до тех пор, пока количество медленных задач меньше, чем количество ядер вашего CPU.
Причина проста — в данный момент Project Loom использует обычный ForkJoinPool. В итоге, не смотря на то, что в документации и по задумке указано, что виртуальные потоки preemtive, в данный момент они ведут себя на cooperative манер. Как и корутины в Kotlin'е.
Следует отметить, что в вышеупомянутой статье Рон упоминает, что размышляет и о forced preemtion поведении, как у обычных потоков. Но пока это не реализовано, потому что не до конца понятно, насколько такое поведение полезно, когда потоков могут быть десятки тысяч. Тем не менее, в Go 1.14 forced preemtion незаметно ввели.
Вызов функции, в отличие от Go, не приводит к context switch'у. Suspend, как в Kotlin, тоже не завезли. Но можно обойтись Thread.yield(), или вызовом любой Java IO функции: System.out.println(" "), к примеру.
Рассчет прост — большинство реальных программ используют blocking IO достаточно часто. И именно его использование Project Loom и стремится решить в первую очередь.
Немного выводов:
Вынужден признать, что не смотря на мой первоначальный скепсис, Project Loom меня положительно впечатлил. Для обычных Java пользователей, он обещает легковесную многопоточность без нужды в переходе на другой язык, использовании библиотеки или фреймворка. Что уже звучит неплохо.
Но основную революции, как я ожидаю, это проект совершит среди разработчиков библиотек, которым до сих пор приходилось решать проблему concurrency снова, и снова, и снова. Теперь же, с распространением JDK15, это проблему можно будет переложить на JVM, как раньше перекладывали на JVM оптимизацию памяти (GC) и кода (JIT).
Ссылка на мою оригинальную статью, если вы предпочитаете читать на английском.
Комментариев нет:
Отправить комментарий