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Chromium多线程模型设计和实现分析
Chromium除了远近闻名的多进程架构之外，它的多线程模型也相当引人注目的。Chromium的多进程架构是为了解决网页的稳定性问题，而多线程模型则是为了解决网页的卡顿问题。为了达到这个目的，Chromium的多线程模型是基于异步通信的。也就是说，一个线程请求另外一个线程执行一个任务的时候，不需要等待该任务完成就可以去做其它事情，从而避免了卡顿。本文就分析Chromium的多线程模型的设计和实现。
有同学看到这里可能会有疑问，如果一个线程请求另外一个线程执行一个任务的时候，就是要等该任务完成之后才能做其它事情，那么使用异步通信有什么用呢？的确如此，但是Chromium提供这种基于异步通信的多线程模型，就是希望作为开发者的你在实现一个模块的时候，尽最大努力地设计好各个子模块及其对应的数据结构，使得它们在协作时可以最大程度地进行异步通信。因此，Chromium基于异步通信的多线程模型更多的是体现一种设计哲学。
Task-1被分解成三个子任务Task-1(1)、Task-1(2)和Task-1(3)。其中，Task-1(1)由Thread-1执行。Task-1(1)执行完成后，Thread-1通过我们在前面一文分析的Closure请求Thread-2执行Task-1(2)。Task-1(2)执行完成后，Thread-2又通过一个Closure请求Thread-1执行Task-1(3)。至此，Task-1就执行完成。我们可以将第一个Closure看作是一个Request操作，而第二个Closure是一个Reply操作。这是一个典型的异步通信过程。当然，如果不需要知道异步通信结果，那么第二个Closure和Task-1(3)就是不需要的。
假设Thread-1需要知道异步通信的结果，那么在图1中我们可以看到一个非常关键的点：Thread-1并不是什么也不干就只是等着Thread-2执行完成Task-1(2)，它趁着这个等待的空隙，干了另外一件事情——Task-2。如果我们将Thread-1看作是一个UI线程，那么就意味着这种异步通信模式是可以提高它的响应性的。
为了能够完成上述的异步通信过程，一个线程的生命周期如图2所示：
线程经过短暂的启动之后（Start），就围绕着一个任务队列（TaskQueue）不断地进行循环，直到被通知停止为止（Stop）。在围绕任务队列循环期间，它会不断地检查任务队列是否为空。如果不为空，那么就会将里面的任务（Task）取出来，并且进行处理。这样，一个线程如果要请求另外一个线程执行某一个操作，那么只需要将该操作封装成一个任务，并且发送到目标线程的任务队列去即可。
为了更好地理解这种基于任务队列的线程运行模式，我们脑补一下另外一种常用的基于锁的线程运行模式。一个线程要执行某一个操作的时候，就直接调用一个代表该操作的一个函数。如果该函数需要访问全局数据或者共享数据，那么就需要进行加锁，避免其它线程也正在访问这些全局数据或者共享数据。这样做的一个好处是我们只需要关心问题的建模，而不需要关心问题是由谁来执行的，只要保证逻辑正确并且数据完整即可。当然坏处也是显然的。首先是为了保持数据完整性，也就是避免访问数据时出现竞争条件，代码里面充斥着各种锁。其次，如果多个线程同时获取同一个锁，那么就会产生竞争。这种锁竞争会带来额外的开销，从而降低线程的响应性。
基于任务队列的线程运行模式，要求在对问题进行建模时，要提前知道谁是执行者。也就是说，在对问题进行建模时，需要指派好每一个子问题的执行者。这样我们为子问题设计数据结构时，就规定这些数据结构仅仅会被子问题的执行者访问。这样执行者在解决指派给它的问题时，就不需要进行加锁操作，因为在解决问题过程中需要访问的数据不会同时被其它执行者访问。这就是通过任务队列来实现异步通信的多线程模型的设计哲学。
当然，这并不是说，基于任务队列的线程运行模式可以完全避免使用锁，因为任务队列本身就是一个线程间的共享资源。想象一下，一个线程要往里面添加任务，另一个线程要从里面将任务提取出来处理。因此，所有涉及到任务队列访问的地方都是需要加锁的。但是如果我们再仔细想想，那么就会发现，任务队列只是一个基础设施，它与具体的问题是无关的。因此，只要我们遵循上述设计哲学，就可以将代码里面需要加锁的地方仅限于访问任务队列的地方，从而就可以减少锁竞争带来的额外的开销。
这样说来，似乎基于任务队列的线程运行模式很好，但是实际上它对问题建模提出了更高的要求，也就是进行子问题划分时，要求划分出来的子问题是正交的，这样我们才有可能为这些子问题