9.4 协程是轻量级的

直接运行下面的代码：

fun testThread() {
    val jobs = List(100_1000) {
        Thread({
            Thread.sleep(1000L)
            print(".")
        })
    }
    jobs.forEach { it.start() }
    jobs.forEach { it.join() }
}

我们应该会看到输出报错：

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
    at java.lang.Thread.start0(Native Method)
    at java.lang.Thread.start(Thread.java:714)
    at com.easy.kotlin.LightWeightCoroutinesDemo.testThread(LightWeightCoroutinesDemo.kt:30)
    at com.easy.kotlin.LightWeightCoroutinesDemoKt.main(LightWeightCoroutinesDemo.kt:40)
...........................................................................................

我们这里直接启动了100，000个线程，并join到一起打印”.”, 不出意外的我们收到了 java.lang.OutOfMemoryError。

这个异常问题本质原因是我们创建了太多的线程，而能创建的线程数是有限制的，导致了异常的发生。在Java中， 当我们创建一个线程的时候，虚拟机会在JVM内存创建一个Thread对象同时创建一个操作系统线程，而这个系统线程的内存用的不是JVMMemory，而是系统中剩下的内存(MaxProcessMemory - JVMMemory - ReservedOsMemory)。 能创建的线程数的具体计算公式如下：

Number of Threads = (MaxProcessMemory - JVMMemory - ReservedOsMemory) / (ThreadStackSize)

其中，参数说明如下：

我们通常在优化这种问题的时候，要么是采用减小thread stack的大小的方法，要么是采用减小heap或permgen初始分配的大小方法等方式来临时解决问题。

在协程中，情况完全就不一样了。我们看一下实现上面的逻辑的协程代码：

fun testLightWeightCoroutine() = runBlocking {
    val jobs = List(100_000) {
        // create a lot of coroutines and list their jobs
        launch(CommonPool) {
            delay(1000L)
            print(".")
        }
    }
    jobs.forEach { it.join() } // wait for all jobs to complete
}

运行上面的代码，我们将看到输出：

START: 21:22:28.913
.....................
.....................(100000个)
.....END: 21:22:30.956

上面的程序在2s左右的时间内正确执行完毕。