并发语言俨然是应大规模应用架构的需要而提出，有其现实所需。前后了解了Scala和Golang，深深体会到现代并发语言与旧有的Java、C++等语言在风格及理念上的巨大差异。本文主要针对Scala和Golang这两个我喜爱的并发语言在并发特性上的不同实现，做个比较和阐述，以进一步加深理解。

一. Scala与Golang的并发实现思路
Scala语言并发设计采用Actor模型，借鉴了Erlang的Actor实现，并且在Scala 2.10之后，Scala采用的是Akka Actor模型库。Actor模型主要特征如下：

1. “一切皆是参与者”，且各个actor间是独立的；
2. 发送者与已发送消息间解耦，这是Actor模型显著特点，据此实现异步通信；
3. actor是封装状态和行为的对象，通过消息交换进行相互通信，交换的消息存放在接收方的邮箱中；
4. actor可以有父子关系，父actor可以监管子actor，子actor唯一的监管者就是父actor；
5. 一个actor就是一个容器，它包含了状态、行为、一个邮箱（邮箱用来接受消息）、子actor和一个监管策略；

Go语言也能够实现传统的共享内存的通信方式，但Go更提倡“以通信来共享内存，而非以共享内存来通信”。Go的并发通信方式借鉴CSP(Communicating Sequential Process)模型，其主要特征如下：

1. goroutine（协程，Go的轻量级线程）是Go的轻量级线程管理机制，用“go”启动一个goroutine， 如果当前线程阻塞则分配一个空闲线程，如果没有空闲线程，则新建一个线程；
2. 通过管道（channel）来存放消息，channel在goroutine之间传递消息；比如通过读取channel里的消息（通俗点说好比一个个“值”），你能够明白某个goroutine里的任务完成以否；
3. Go给channel做了增强，可带缓存。

Scala与Go在并发通信模型实现上的主要差异如下：

1. actor是异步的，因为发送者与已发送消息间实现了解耦；而channel则是某种意义上的同步，比如channel的读写是有关系的，期间会依赖对方来决定是否阻塞自己；
2. actor是一个容器，使用actorOf来创建Actor实例时，也就意味着需指定具体Actor实例，即指定哪个actor在执行任务，该actor必然要有“身份”标识，否则怎么指定呢？！而channel通常是匿名的， 任务放进channel之后你不用关心是哪个channel在执行任务；

二. 实例说明
我们来看一个例子：对一组连续序列（1-10000）的整数值进行累加，分别观察Scala与Go环境下单线程与多线程效率，一方面了解并发效率的提升；一方面也能够对比Scala与Go并发实现的差异 ── 这才是本文的重点。具体要求如下：
对1 - 10000的整数进行累加，在并发条件下，我们将1 - 10000平均划分为四部分，启动四个线程进行并发计算，之后将四个线程的运行结果相加得出最终的累加统计值。为了更明显地观察到时间上的差异性，在每部分的每次计算过程中，我们添加一个3000000次的空循环:)
三. Scala实现
以下先列出Scala Akka Actor并发实现的完整示例代码：

// Akka并发计算实例
import akka.actor.Actor
import akka.actor.Props
import akka.actor.ActorSystem
import akka.routing.RoundRobinPool
// 定义一个case类
sealed trait SumTrait
case class Result(value: Int) extends SumTrait
// 计算用的Actor
class SumActor extends Actor {
val RANGE = 10000
def calculate(start: Int, end: Int, flag : String): Int = {
var cal = 0
for (i <- (start to end)) {
for (j <- 1 to 3000000) {}
      cal += i
    }
    println("flag : " + flag + ".")
return cal
  }
def receive = {
case value: Int =>
      sender ! Result(calculate((RANGE / 4) * (value - 1) + 1, (RANGE / 4) * value, value.toString))
case _ => println("未知 in SumActor...")
  }
}
// 打印结果用的Actor
class PrintActor extends Actor {
def receive = {
case (sum: Int, startTime: Long) =>
      println("总数为：" + sum + "；所花时间为："
              + (System.nanoTime() - startTime)/1000000000.0 + "秒。")
case _ => println("未知 in PrintActor...")
  }
}
// 主actor，发送计算指令给SumActor，发送打印指令给PrintActor
class MasterActor extends Actor {
var sum = 0
var count = 0
var startTime: Long = 0
// 声明Actor实例，nrOfInstances是pool里所启routee（SumActor）的数量，
// 这里用4个SumActor来同时计算，很Powerful。
val sumActor   = context.actorOf(Props[SumActor]
                    .withRouter(RoundRobinPool(nrOfInstances = 4)), name = "sumActor")
val printActor = context.actorOf(Props[PrintActor], name = "printActor")
def receive = {
case "calculate..." =>
      startTime = System.nanoTime()
for (i <- 1 to 4) sumActor ! i
case Result(value) =>
      sum += value
      count += 1
if (count == 4) {
        printActor ! (sum, startTime)
        context.stop(self)
      }
case _ => println("未知 in MasterActor...")
  }
}
object Sum {
def main(args: Array[String]): Unit = {
var sum = 0
val system = ActorSystem("MasterActorSystem")
val masterActor = system.actorOf(Props[MasterActor], name = "masterActor")
    masterActor ! "calculate..."
Thread.sleep(5000)
    system.shutdown()
  }
}

在这里我们设计了3个Actor实例，如下图所示：

在这里，我们一共定义了 三个Actor实例（actor），MasterActor、SumActor和PrintActor，其中，前者是后两者的父亲actor，如前文Scala的Actor模型特征里提到的：“actor可以有父子关系，父actor可以监管子actor，子actor唯一的监管者就是父actor”。
我们的主程序通过向MasterActor发送“calculate...”指令，启动整个计算过程，嗯哼，好戏开始登场了:)
注意以下代码：

val sumActor   = context.actorOf(Props[SumActor]
                  .withRouter(RoundRobinPool(nrOfInstances = 4)), name = "sumActor")

这里的设置将会在线程池里初始化称为“routee”的子actor（这里是SumActor），数量为4，也就是我们需要4个SumActor实例参与并发计算。这一步很关键。
然后，在接受消息的模式匹配中，通过以下代码启动计算actor：

for (i <- 1 to 4) sumActor ! i 

在SumActor中，每个计算线程都会调用calculate方法，该方法将处理分段的整数累加，并返回分段累加值给父actor MasterActor，我们特地通过case类实现MasterActor接受消息中的一个模式匹配功能（case Result(value) =>...），可以发现，模式匹配在Scala并发功能实现中的地位非常重要，并大大提升了开发人员的开发效率。在这里，我们获取了4个并发过程返回的分段累加值，MasterActor会计算最终的累加值。如果4个并发过程全部完成，就调用PrintActor实例打印结果和所花时间。
在整个运算过程中，我们很容易理解发送者与已发送消息间的解耦特征，发送者和接受者各种关心自己要处理的任务即可，比如状态和行为处理、发送的时机与内容、接收消息的时机与内容等。当然，actor确实是一个“容器”，且“五脏俱全”：我们用类来封装，里面也封装了必须的逻辑方法。
Scala Akka的并发实现，给我的感觉是设计才是关键，将各个actor的功能及关联关系表述清楚，剩余的代码实现就非常容易，这正是Scala、Akka的魅力体现，在底层帮我们做了大量工作！
在这里的PrintActor实际上并无太大存在意义，因为它并不实现并发功能。实现它主要是为了演示actor间的消息传递与控制。
再来看看单线程的计算运行模式：

...
val RANGE = 10000
var cal = 0
val startTime = System.nanoTime()
for (i <- (1 to RANGE)) {
for (j <- 1 to 3000000) {}
cal += i
}
val endTime = System.nanoTime()
...

并发与单线程两种模式的效率在后面一块说，暂且按下不表。
四. Go语言实现
仍然先列出Go语言实现的并发功能完整代码：

// Go并发计算实例
package main
import (
"fmt"
"runtime"
"strconv"
"time"
)
type Sum []int
func (s Sum) Calculate(count, start, end int, flag string, ch chan int) {
     cal := 0
for i := start; i <= end; i++ {
for j := 1; j <= 3000000; j++ {
          }
          cal += i
     }
     s[count] = cal
     fmt.Println("flag :", flag, ".")
     ch <- count
}
func (s Sum) LetsGo() {
// runtime.NumCPU()可以获取CPU核数，我的环境为4核，所以这里就简单起见直接设为4了
const NCPU = 4
const RANGE = 10000
var ch = make(chan int)
     runtime.GOMAXPROCS(NCPU)
for i := 0; i < NCPU; i++ {
go s.Calculate(i, (RANGE/NCPU)*i+1, (RANGE/NCPU)*(i+1), strconv.Itoa(i+1), ch)
     }
for i := 0; i < NCPU; i++ {
          <-ch
     }
}
func main() {
var s Sum = make([]int, 4, 4)
var sum int = 0
var startTime = time.Now()
     s.LetsGo()
for _, v := range s {
          sum += v
     }
     fmt.Println("总数为：", sum, "；所花时间为：",
          (time.Now().Sub(startTime)), "秒。")
}

Go语言的实现与之前的Scala实现风格完全不一样，其通过“go”关键字实现的goroutine协程工作方式，结合channel，实现并发功能。goroutine和channel是Go语言非常强大的两个招式，简约而不简单。在这里，我们的并发实现模型如下图所示：

由上可知，Go语言的并发魔力来源于goroutine和channel。我们定义了一个Sum类型（插一句：Go语言的类型系统设计得也非常特别，这是别的主题了,:)），它有两个方法：LetsGo()和Calculate，LetsGo()首先创建一个计数用的channel，随后发起4个并发计算的协程。每个计算协程调用Calculate()进行分段计算（并会传入channel），Calculate()方法的最后，在分段计算完成时，都会往channel里塞一个计数标志：

ch <- count 

总有某个协程抢先运行到此处，那么该协程对应的计数标志就塞进了channel，在channel里的计数标志未被读取之前，其他协程在处理完分段计算的业务逻辑之后，其他协程的计数标志是无法塞进channel里的，其他协程只能等待，因为channel在之前被塞进一个计数标志之后，标志一直未被读取出来，程序阻塞了。再看看以下代码：

for i := 0; i < NCPU; i++ {
    <-ch
}

在这里，从channel依次取出协程里塞进的计数标志。每取出了一个标志，则意味着该标志对应的协程结束使命，下一个协程在判断channel为空之后，会将它的计数标志塞进channel。如此循环，直至channel里的计数标志全被取出，则所有的协程都处理完毕了。另外，如果读取的channel里没东西了还继续读取它会怎样？那么，程序也会阻塞，直至有东西可读。
对于channel的写入、等待和读取，简单形象地用下图描述：

这里为了演示方便，且本例中的协程和业务逻辑也不至于会造成协程僵死或locked，因此未考虑协程永久等待的处理，如果要处理超时，可以这么考虑：

for {
select {
case <-ch: ...
case <-time.After(3 * time.Second): ...
    }
}

select机制也是Go语言并发处理中的强大武器，由于与本主题关系不大，故不表。但可以看出，Go语言有Unix和C的深深烙印，select、channel概念就是很好的例证。 

在所有的分段计算结束后，就可以计算总的累加值了： 

for _, v := range s {
    sum += v
}

这段代码从Sum类型实例中获取分段累加值，最后计算出总的累加统计值。
Go中的channel是可以带缓存的，在缓存未被填满之前，都可以写入。本例中未使用带缓存的channel，虽然这样做在理论上可以节省写入channel时的等待时间，但在这里可以忽略，大型应用中就要慎重对待了。
来看看单线程的计算运行模式：

...
cal := 0
for i := start; i <= end; i++ {
for j := 1; j <= 3000000; j++ {
}
cal += i
}
...

五. 对Scala与Go的感知
运行效率
先来看看运行效率。我的操作系统是Windows 8.1 64位，分别用以下命令编译及运行Scala和Go程序并发程序：

scalac -cp lib\akka-actor_2.11-2.3.4.jar Sum.scala
scala Sum
go build Sum.go
Sum

具体运行时间如下所列：
Scala：7.189461763秒（单线程模式），3.895642655秒（并发模式）
Golang 12.987232秒（单线程模式），7.1636263秒（并发模式）
从上可知，Scala与Go语言的并发实现都比单线程实现快了45%左右，这个数据还是比较可观的。而Golang并发却比Scala并发慢了不少，事实的确如此吗？我在另一台比较旧的32位操作系统机器上运行，Scala的并发足足花了近300秒，而Go语言并发差不多是20秒。因此，拿Scala和Go的并发效率来对比，应该是没什么意义的，其间要受到各自内部实现、类型系统、内存使用机制、并发模式、并发规模以及硬件支持等等复杂因素的影响。如果一定要对两者进行比较，则肯定会引发口水战。
模式上的差异
如果前面讲述“Scala与Golang的并发实现思路”时，理解起来还比较抽象，但经过上面的示例说明与比较，相信感知会比较具体了：

1. Akka的actor是解耦的、相对独立的，定义好各个actor间如何沟通，剩下的东西就尽管交给它们处理好了，它们自会按既定方式各司其职，而且每个actor“麻雀虽小五脏俱全”，这也是其解耦性做得好的必然基础。Go语言则独辟蹊径，通过“go”魔法和Unix风格的channel，以更轻量级的协程方式来处理并发，虽说是更轻量，但你仍得花点心思关注下channel的状态，别一不小心阻塞了，特别是channel多了、复杂了，并且其中包含了业务处理所需数据、而不仅仅只是计数标志的情况下；
2. Akka的Actor实现是库的形式，其也能应用于Java语言。Go语言内嵌了协程的并发实现；
3. Akka基于JVM，实现模式是面向对象，天然讲究抽象与封装，虽然可以穿插混合应用函数式风格。而Go语言显然体现了命令式语言的风格，在需要考虑封装性的时候，需要开发者多着墨。

是Scala还是Go？
据说Go语言中轻量级的协程可以轻易启动数十上百万个，这对Scala来说当然是有压力的。但相较而言，Go语言的普及及应用程度尚远不及Java生态，我也希望更多的应用能够实践Go语言。此外，从代码简洁程度来看，Go语言应该会更简洁些吧。
在你了解了Akka之后，再回过头来看看Java与它的concurrent，就会有一种弱爆了的感觉，动不动就阻塞、同步。因此，如果是Java平台上的选择，不要说Akka就是很重要的考量指标了。
不得不提的一点是，不同模式有其适用的业务和环境，因此，选择Scala还是Go语言来实现功能，这必须有赖于现实业务与环境的需求──是Scala还是Go？这永远是个问题。
六. 结束语
并发实现及场景是复杂的，比如远程调用、异常处理以及选择恰当的并发模式等。需要不断深入学习与实践，才能对并发技能运用自如。希望通过本文的阐述，能够让你了解到一些Scala与Golang的并发实现思路。

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