今天我们来分析 Channel 的源码。

Kotlin 的 Channel 是一个非常重要的组件,在它出现之前,协程之间很难进行通信,有了它以后,协程之间的通信就轻而易举了。在第 22 讲当中,我们甚至还借助 Channel 实现的 Actor 做到了并发安全。

那么总的来说,Channel 是热的,同时它还是一个线程安全的数据管道。而由于 Channel 具有线程安全的特性,因此,它最常见的用法,就是建立 CSP 通信模型(Communicating Sequential Processes)。

不过你可能会觉得,CSP 太抽象了不好理解,但其实,这个通信模型我们在第 22 讲里就接触过了。当时我们虽然是通过 Actor 来实现的,但却是把它当作 CSP 在用,它们两者的差异其实很小。

关于CSP 的理论,它的精确定义其实比较复杂,不过它的核心理念用一句话就可以概括:不要共享内存来通信;而是要用通信来共享内存(Don’t communicate by sharing memory; share memory by communicating)。

可是,我们为什么可以通过 Channel 实现 CSP 通信模型呢?这背后的技术细节,则需要我们通过源码来发掘了。

Channel 背后的数据结构

为了研究 Channel 的源代码,我们仍然是以一个简单的 Demo 为例,来跟踪它的代码执行流程。


// 代码段1

fun main() {
val scope = CoroutineScope(Job() + mySingleDispatcher)
// 1,创建管道
val channel = Channel<Int>()

scope.launch {
// 2,在一个单独的协程当中发送管道消息
repeat(3) {
channel.send(it)
println("Send: $it")
}

channel.close()
}

scope.launch {
// 3,在一个单独的协程当中接收管道消息
repeat(3) {
val result = channel.receive()
println("Receive ${result}")
}
}

println("end")
Thread.sleep(2000000L)
}

/*
输出结果:
end
Receive 0
Send: 0
Send: 1
Receive 1
Receive 2
Send: 2
*/

以上代码主要分为三个部分,分别是:Channel 创建、发送数据、接收数据。

我们先来分析注释 1 处的 Channel 创建逻辑。我们都知道 Channel 其实是一个接口,它是通过组合 SendChannel、ReceiveChannel 得来的。而注释 1 处调用的 Channel(),其实是一个普通的顶层函数,只是它发挥的作用是构造函数,因此它的首字母是大写的,这跟我们上节课分析的 CoroutineScope、Job 也是类似的。


// 代码段2

public interface Channel<E> : SendChannel<E>, ReceiveChannel<E> {

public fun <E> Channel(
capacity: Int = RENDEZVOUS,
onBufferOverflow: BufferOverflow = BufferOverflow.SUSPEND,
onUndeliveredElement: ((E) -> Unit)? = null
): Channel<E> =
when (capacity) {
RENDEZVOUS -> {
if (onBufferOverflow == BufferOverflow.SUSPEND)
RendezvousChannel(onUndeliveredElement)
else
ArrayChannel(1, onBufferOverflow, onUndeliveredElement)
}
CONFLATED -> {
ConflatedChannel(onUndeliveredElement)
}
UNLIMITED -> LinkedListChannel(onUndeliveredElement)
BUFFERED -> ArrayChannel(
if (onBufferOverflow == BufferOverflow.SUSPEND) CHANNEL_DEFAULT_CAPACITY else 1,
onBufferOverflow, onUndeliveredElement
)
else -> {
if (capacity == 1 && onBufferOverflow == BufferOverflow.DROP_OLDEST)
ConflatedChannel(onUndeliveredElement)
else
ArrayChannel(capacity, onBufferOverflow, onUndeliveredElement)
}
}

然后,从上面的代码里,我们可以看到,Channel() 方法的核心逻辑就是一个 when 表达式,它根据传入的参数,会创建不同类型的 Channel 实例,包括了:RendezvousChannel、ArrayChannel、ConflatedChannel、LinkedListChannel。而这些实现类都有一个共同的父类:AbstractChannel


// 代码段3

internal abstract class AbstractSendChannel<E>(
@JvmField protected val onUndeliveredElement: OnUndeliveredElement<E>?
) : SendChannel<E> {

protected val queue = LockFreeLinkedListHead()

// 省略

internal abstract class AbstractChannel<E>(
onUndeliveredElement: OnUndeliveredElement<E>?
) : AbstractSendChannel<E>(onUndeliveredElement), Channel<E> {}
}

可以看到,AbstractChannel 其实是 AbstractSendChannel 的内部类,同时它也是 AbstractSendChannel 的子类。而 Channel 当中的核心逻辑,都是依靠 AbstractSendChannel 当中的 LockFreeLinkedListHead 实现的。我们接着来看下它的源代码:


// 代码段4

public actual open class LockFreeLinkedListHead : LockFreeLinkedListNode() {
public actual val isEmpty: Boolean get() = next === this
}

public actual open class LockFreeLinkedListNode {
// 1
private val _next = atomic<Any>(this)
private val _prev = atomic(this)
private val _removedRef = atomic<Removed?>(null)
}

可见,LockFreeLinkedListHead 其实继承自 LockFreeLinkedListNode,而 LockFreeLinkedListNode 则是实现 Channel 核心功能的关键数据结构。整个数据结构的核心思想,来自于 2004 年的一篇论文:《Lock-Free and Practical Doubly Linked List-Based Deques Using Single-Word Compare-and-Swap》。如果你对其中的原理感兴趣,可以去看看这篇论文。这里,为了不偏离主题,我们只分析它的核心思想。

LockFreeLinkedListNode,我们可以将其区分开来看待,即 LockFree 和 LinkedList。

第一个部分:LockFree,它是通过CAS(Compare And Swap)的思想来实现的,比如 JDK 提供的 java.util.concurrent.atomic。这一点,我们从上面注释 1 的 atomic 也可以看出来。

第二个部分:LinkedList,这说明 LockFreeLinkedList 本质上还是一个链表。简单来说,它其实是一个循环双向链表,而 LockFreeLinkedListHead 其实是一个哨兵节点,如果你熟悉链表这个数据结构,也可以将其看作是链表当中的虚拟头结点,这个节点本身不会用于存储任何数据,它的 next 指针会指向整个链表的头节点,而它的 prev 指针会指向整个链表的尾节点

为了方便你理解,我画了一张图描述这个链表的结构:

img

请看图片左边的部分,当链表为空的时候,LockFreeLinkedListHead 的 next 指针和 prev 指针,都是指向自身的。这也就意味着,这个 Head 节点是不会存储数据,同时,也是不会被删除的。

然后再看图片右边的部分,当链表有 2 个元素的时候,这时 LockFreeLinkedListHead 节点的 next 指针才是第一个节点,而 Head 的 prev 指针则是指向尾结点。

实际上,寻常的循环双向链表是可以在首尾添加元素的,同时也支持“正向遍历、逆向遍历”的。但 Channel 内部的这个数据结构只能在末尾添加,而它遍历的顺序则是从队首开始的。这样的设计,就让它的行为在变成了先进先出单向队列的同时,还实现了队尾添加操作,只需要 O(1) 的时间复杂度。

img

可以说,正是因为 LockFreeLinkedList 这个数据结构,我们才能使用 Channel 实现 CSP 通信模型。

好,在弄清楚 LockFreeLinkedList 这个数据结构以后,Channel 后续的源码分析就很简单了。让我们来分别分析一下 Channel 的 send()、receive() 的流程。

发送和接收的流程

我们回过头来看代码段 1 当中的逻辑,我们分别启动了两个协程,在这两个协程中,我们分别发送了三次数据,也接收了三次数据。程序首先会执行 send(),由于 Channel 在默认情况下容量是 0,所以,send() 首先会被挂起。让我们来看看这部分的逻辑:


// 代码段5

public final override suspend fun send(element: E) {
// 1
if (offerInternal(element) === OFFER_SUCCESS) return
// 2
return sendSuspend(element)
}

protected open fun offerInternal(element: E): Any {
while (true) {
// 3
val receive = takeFirstReceiveOrPeekClosed() ?: return OFFER_FAILE
// 省略
}
}

private suspend fun sendSuspend(element: E): Unit = suspendCancellableCoroutineReusable sc@ { cont ->
loop@ while (true) {
if (isFullImpl) {
// 4
val send = if (onUndeliveredElement == null)
SendElement(element, cont) else
SendElementWithUndeliveredHandler(element, cont, onUndeliveredElement)
val enqueueResult = enqueueSend(send)
when {
enqueueResult == null -> {
// 5
cont.removeOnCancellation(send)
return@sc
}
enqueueResult is Closed<*> -> {
}
enqueueResult === ENQUEUE_FAILED -> {}
enqueueResult is Receive<*> -> {}
else -> error("enqueueSend returned $enqueueResult")
}
}
// 省略
}
}

上面的挂起函数 send() 分为两个部分:

  • 注释 1,尝试向 Channel 发送数据,如果这时候 Channel 已经有了消费者,那么 if 就会为 true,send() 方法就会 return。不过,按照代码段 1 的逻辑,首次调用 send() 的时候,Channel 还不存在消费者,因此在注释 3 处,尝试从 LockFreeLinkedList 取出消费者是不可能的。所以,程序会继续执行注释 2 处的逻辑。
  • 注释 2,会调用挂起函数 sendSuspend(),它是由高阶函数 suspendCancellableCoroutineReusable{} 实现的。我们看它的名字就能知道,它跟 suspendCancellableCoroutine{} 是类似的(如果你有些忘了,可以回过头去看看加餐五)。另外,请留意下这个方法的注释 4,它会将发送的元素封装成 SendElement 对象,然后调用 enqueueSend() 方法,将其添加到 LockFreeLinkedList 这个队列的末尾。如果 enqueueSend() 执行成功了,就会执行注释 5,注册一个回调,用于将 SendElement 从队列中移除掉。

如果你足够细心的话,你会发现这整个流程并没有涉及到 resume 的调用,因此,这也意味着 sendSuspend() 会一直被挂起,而这就意味着 send() 会一直被挂起!那么,问题来了,send() 会在什么时候被恢复

答案当然是:receive() 被调用的时候!


// 代码段6

public final override suspend fun receive(): E {
// 1
val result = pollInternal()

@Suppress("UNCHECKED_CAST")
if (result !== POLL_FAILED && result !is Closed<*>) return result as E
// 2
return receiveSuspend(RECEIVE_THROWS_ON_CLOSE)
}

protected open fun pollInternal(): Any? {
while (true) {
// 3
val send = takeFirstSendOrPeekClosed() ?: return POLL_FAILED
val token = send.tryResumeSend(null)
if (token != null) {
assert { token === RESUME_TOKEN }
//4
send.completeResumeSend()
return send.pollResult
}

send.undeliveredElement()
}
}

// CancellableContinuationImpl
private fun dispatchResume(mode: Int) {
if (tryResume()) return
// 5
dispatch(mode)
}

internal fun <T> DispatchedTask<T>.dispatch(mode: Int) {
// 省略
if (!undispatched && delegate is DispatchedContinuation<*> && mode.isCancellableMode == resumeMode.isCancellableMode) {

val dispatcher = delegate.dispatcher
val context = delegate.context
if (dispatcher.isDispatchNeeded(context)) {
// 6
dispatcher.dispatch(context, this)
} else {
resumeUnconfined()
}
} else {
// 省略
}
}

可以看到,挂起函数 receive() 的逻辑,跟代码段 5 当中的 send() 是类似的。

  • 注释 1,尝试从 LockFree 队列当中找出是否有正在被挂起的发送方。具体的逻辑在注释 3 处,它会从队首开始遍历,寻找 Send 节点。
  • 接着上面的代码段 1 的案例分析,此时我们一定是可以从队列中找到一个 Send 节点的,因此程序会继续执行注释 4 处的代码。
  • 注释 4,completeResumeSend(),它最终会调用注释 5 处的 dispatch(mode),而 dispatch(mode) 其实就是 DispatchedTask 的 dispatch(),是不是觉得很熟悉?这个 DispatchedTask 其实就是我们在第 29 讲当中分析过的 DispatchedTask,这里的 dispatch() 就是协程体当中的代码在线程执行的时机。最终,它会执行在 Java 的 Executor 之上。至此,我们之前被挂起的 send() 方法,其实就算是恢复了。

另外,你可以再留意上面的注释 2,当 LockFree 队列当中没有正在挂起的发送方时,它会执行 receiveSuspend(),而 receiveSuspend() 也同样会被挂起:


private suspend fun <R> receiveSuspend(receiveMode: Int): R = suspendCancellableCoroutineReusable sc@ { cont ->
val receive = if (onUndeliveredElement == null)
ReceiveElement(cont as CancellableContinuation<Any?>, receiveMode) else
ReceiveElementWithUndeliveredHandler(cont as CancellableContinuation<Any?>, receiveMode, onUndeliveredElement)
while (true) {
if (enqueueReceive(receive)) {
removeReceiveOnCancel(cont, receive)
return@sc
}

val result = pollInternal()
if (result is Closed<*>) {
receive.resumeReceiveClosed(result)
return@sc
}
if (result !== POLL_FAILED) {
cont.resume(receive.resumeValue(result as E), receive.resumeOnCancellationFun(result as E))
return@sc
}
}
}

所以,这里的逻辑其实跟之前的 sendSuspend() 是类似的。首先,它会封装一个 ReceiveElement 对象,并且将其添加到 LockFree 队列的末尾,如果添加成功的话,这个 receiveSuspend 就会继续挂起,这就意味着 receive() 也会被挂起。而 receive() 被恢复的时机,其实就对应了代码段 5 当中注释 1 的代码:offerInternal(element)。

至此,Channel 的发送和接收流程,我们就都已经分析完了。按照惯例,我们还是通过一个视频来回顾代码的整体执行流程:

小结

通过这节课,我们知道,Channel 其实是一个线程安全的管道。它最常见的用法,就是实现 CSP 通信模型。它的核心理念是:不要共享内存来通信;而是要用通信来共享内存。而 Channel 之所以可以用来实现 CSP 通信模型,主要还是因为它底层用到的数据结构:LockFreeLinkedList。

LockFreeLinkedList 虽然是一个循环双向链表,但在 Channel 的源码中,它会被当做先进先出的单向队列,它只在队列末尾插入节点,而遍历则只正向遍历。

还有 Channel 的 send(),它会分为两种情况,一种是当前的 LockFree 队列当中已经有被挂起的接收方,这时候,send() 会恢复 Receive 节点的执行,并且将数据发送给对方。第二种情况是:当前队列当中没有被挂起的接收方,这时候 send() 就会被挂起,而被发送的数据会被封装成 SendElement 对象插入到队列的末尾,等待被下次的 receive() 恢复执行。

而 Channel 的 receive(),也是分为两种情况,一种是当前的 LockFree 队列当中已经存在被挂起的发送方,这时候 receive() 会恢复 Send 节点的执行,并且取出 Send 节点当中带过来的数据。第二种情况是:当前队列没有被挂起的发送方,这时候 receive() 就会被挂起,同时它也会被封装成一个 ReceiveElement 对象插入到队列的末尾,等待被下次的 send() 恢复执行。

其实,Kotlin 推崇 CSP 模型进行并发的原因还有很多,比如门槛低、可读性高、扩展性好,还有一点是会被很多人提到的:不容易发生死锁。

不过,这里需要特别注意的是,CSP 场景下的并发模型,并非不可能发生死锁,在一些特殊场景下,它也是可能发生死锁的,比如:通信死锁(Communication Deadlock)。因此,CSP 也并不是解决所有并发问题的万能解药,我们还是要具体问题具体分析。

思考题

在课程的开头,我们分析了 Channel 一共有四种实现方式:RendezvousChannel、ArrayChannel、ConflatedChannel、LinkedListChannel,请问你能结合今天学习的知识,分析 LinkedListChannel 的原理吗?


internal open class LinkedListChannel<E>(onUndeliveredElement: OnUndeliveredElement<E>?) : AbstractChannel<E>(onUndeliveredElement) {
protected final override val isBufferAlwaysEmpty: Boolean get() = true
protected final override val isBufferEmpty: Boolean get() = true
protected final override val isBufferAlwaysFull: Boolean get() = false
protected final override val isBufferFull: Boolean get() = false

protected override fun offerInternal(element: E): Any {
while (true) {
val result = super.offerInternal(element)
when {
result === OFFER_SUCCESS -> return OFFER_SUCCESS
result === OFFER_FAILED -> { // try to buffer
when (val sendResult = sendBuffered(element)) {
null -> return OFFER_SUCCESS
is Closed<*> -> return sendResult
}
// otherwise there was receiver in queue, retry super.offerInternal
}
result is Closed<*> -> return result
else -> error("Invalid offerInternal result $result")
}
}
}

protected override fun offerSelectInternal(element: E, select: SelectInstance<*>): Any {
while (true) {
val result = if (hasReceiveOrClosed)
super.offerSelectInternal(element, select) else
(select.performAtomicTrySelect(describeSendBuffered(element)) ?: OFFER_SUCCESS)
when {
result === ALREADY_SELECTED -> return ALREADY_SELECTED
result === OFFER_SUCCESS -> return OFFER_SUCCESS
result === OFFER_FAILED -> {} // retry
result === RETRY_ATOMIC -> {} // retry
result is Closed<*> -> return result
else -> error("Invalid result $result")
}
}
}
}