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<title>19 如何用协程来优化多线程业务?.md.html</title>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/00 开篇词你为什么需要学习并发编程?.md.html">00 开篇词你为什么需要学习并发编程?.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/01 如何制定性能调优标准?.md.html">01 如何制定性能调优标准?.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/02 如何制定性能调优策略?.md.html">02 如何制定性能调优策略?.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/03 字符串性能优化不容小觑,百M内存轻松存储几十G数据.md.html">03 字符串性能优化不容小觑,百M内存轻松存储几十G数据.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/04 慎重使用正则表达式.md.html">04 慎重使用正则表达式.md.html</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/05 ArrayList还是LinkedList?使用不当性能差千倍.md.html">05 ArrayList还是LinkedList?使用不当性能差千倍.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/06 Stream如何提高遍历集合效率?.md.html">06 Stream如何提高遍历集合效率?.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/07 深入浅出HashMap的设计与优化.md.html">07 深入浅出HashMap的设计与优化.md.html</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/08 网络通信优化之IO模型:如何解决高并发下IO瓶颈?.md.html">08 网络通信优化之IO模型:如何解决高并发下IO瓶颈?.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/09 网络通信优化之序列化:避免使用Java序列化.md.html">09 网络通信优化之序列化:避免使用Java序列化.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/10 网络通信优化之通信协议:如何优化RPC网络通信?.md.html">10 网络通信优化之通信协议:如何优化RPC网络通信?.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/11 答疑课堂:深入了解NIO的优化实现原理.md.html">11 答疑课堂:深入了解NIO的优化实现原理.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/12 多线程之锁优化(上):深入了解Synchronized同步锁的优化方法.md.html">12 多线程之锁优化(上):深入了解Synchronized同步锁的优化方法.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/13 多线程之锁优化(中):深入了解Lock同步锁的优化方法.md.html">13 多线程之锁优化(中):深入了解Lock同步锁的优化方法.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/14 多线程之锁优化(下):使用乐观锁优化并行操作.md.html">14 多线程之锁优化(下):使用乐观锁优化并行操作.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/15 多线程调优(上):哪些操作导致了上下文切换?.md.html">15 多线程调优(上):哪些操作导致了上下文切换?.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/16 多线程调优(下):如何优化多线程上下文切换?.md.html">16 多线程调优(下):如何优化多线程上下文切换?.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/17 并发容器的使用:识别不同场景下最优容器.md.html">17 并发容器的使用:识别不同场景下最优容器.md.html</a>
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</li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/18 如何设置线程池大小?.md.html">18 如何设置线程池大小?.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a class="current-tab" href="/专栏/Java并发编程实战/19 如何用协程来优化多线程业务?.md.html">19 如何用协程来优化多线程业务?.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/20 磨刀不误砍柴工:欲知JVM调优先了解JVM内存模型.md.html">20 磨刀不误砍柴工:欲知JVM调优先了解JVM内存模型.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/21 深入JVM即时编译器JIT,优化Java编译.md.html">21 深入JVM即时编译器JIT,优化Java编译.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/22 如何优化垃圾回收机制?.md.html">22 如何优化垃圾回收机制?.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/23 如何优化JVM内存分配?.md.html">23 如何优化JVM内存分配?.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/24 内存持续上升,我该如何排查问题?.md.html">24 内存持续上升,我该如何排查问题?.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/25 答疑课堂:模块四热点问题解答.md.html">25 答疑课堂:模块四热点问题解答.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/26 单例模式:如何创建单一对象优化系统性能?.md.html">26 单例模式:如何创建单一对象优化系统性能?.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/27 原型模式与享元模式:提升系统性能的利器.md.html">27 原型模式与享元模式:提升系统性能的利器.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/28 如何使用设计模式优化并发编程?.md.html">28 如何使用设计模式优化并发编程?.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/29 生产者消费者模式:电商库存设计优化.md.html">29 生产者消费者模式:电商库存设计优化.md.html</a>
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</li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/30 装饰器模式:如何优化电商系统中复杂的商品价格策略?.md.html">30 装饰器模式:如何优化电商系统中复杂的商品价格策略?.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/31 答疑课堂:模块五思考题集锦.md.html">31 答疑课堂:模块五思考题集锦.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/32 MySQL调优之SQL语句:如何写出高性能SQL语句?.md.html">32 MySQL调优之SQL语句:如何写出高性能SQL语句?.md.html</a>
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</li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/33 MySQL调优之事务:高并发场景下的数据库事务调优.md.html">33 MySQL调优之事务:高并发场景下的数据库事务调优.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/34 MySQL调优之索引:索引的失效与优化.md.html">34 MySQL调优之索引:索引的失效与优化.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/35 记一次线上SQL死锁事故:如何避免死锁?.md.html">35 记一次线上SQL死锁事故:如何避免死锁?.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/36 什么时候需要分表分库?.md.html">36 什么时候需要分表分库?.md.html</a>
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</li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/37 电商系统表设计优化案例分析.md.html">37 电商系统表设计优化案例分析.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/38 数据库参数设置优化,失之毫厘差之千里.md.html">38 数据库参数设置优化,失之毫厘差之千里.md.html</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/39 答疑课堂:MySQL中InnoDB的知识点串讲.md.html">39 答疑课堂:MySQL中InnoDB的知识点串讲.md.html</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/41 如何设计更优的分布式锁?.md.html">41 如何设计更优的分布式锁?.md.html</a>
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</li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/42 电商系统的分布式事务调优.md.html">42 电商系统的分布式事务调优.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/43 如何使用缓存优化系统性能?.md.html">43 如何使用缓存优化系统性能?.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/44 记一次双十一抢购性能瓶颈调优.md.html">44 记一次双十一抢购性能瓶颈调优.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/加餐 什么是数据的强、弱一致性?.md.html">加餐 什么是数据的强、弱一致性?.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/加餐 推荐几款常用的性能测试工具.md.html">加餐 推荐几款常用的性能测试工具.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/答疑课堂:模块三热点问题解答.md.html">答疑课堂:模块三热点问题解答.md.html</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/结束语 栉风沐雨,砥砺前行!.md.html">结束语 栉风沐雨,砥砺前行!.md.html</a>
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</li>
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</ul>
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<div class="sidebar-toggle" onclick="sidebar_toggle()" onmouseover="add_inner()" onmouseleave="remove_inner()">
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|
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content.classList.add('extend')
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|
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|
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|
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let sidebar = document.querySelector('.book-sidebar')
|
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<p id="tip" align="center"></p>
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<div><h1>19 如何用协程来优化多线程业务?</h1>
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<p>你好,我是刘超。</p>
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<p>近一两年,国内很多互联网公司开始使用或转型 Go 语言,其中一个很重要的原因就是 Go 语言优越的性能表现,而这个优势与 Go 实现的轻量级线程 Goroutines(协程 Coroutine)不无关系。那么 Go 协程的实现与 Java 线程的实现有什么区别呢?</p>
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<h2>线程实现模型</h2>
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<p>了解协程和线程的区别之前,我们不妨先来了解下底层实现线程几种方式,为后面的学习打个基础。</p>
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<p>实现线程主要有三种方式:轻量级进程和内核线程一对一相互映射实现的 1:1 线程模型、用户线程和内核线程实现的 N:1 线程模型以及用户线程和轻量级进程混合实现的 N:M 线程模型。</p>
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<h3>1:1 线程模型</h3>
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<p>以上我提到的内核线程(Kernel-Level Thread, KLT)是由操作系统内核支持的线程,内核通过调度器对线程进行调度,并负责完成线程的切换。</p>
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<p>我们知道在 Linux 操作系统编程中,往往都是通过 fork() 函数创建一个子进程来代表一个内核中的线程。一个进程调用 fork() 函数后,系统会先给新的进程分配资源,例如,存储数据和代码的空间。然后把原来进程的所有值都复制到新的进程中,只有少数值与原来进程的值(比如 PID)不同,这相当于复制了一个主进程。</p>
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<p>采用 fork() 创建子进程的方式来实现并行运行,会产生大量冗余数据,即占用大量内存空间,又消耗大量 CPU 时间用来初始化内存空间以及复制数据。</p>
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<p>如果是一份一样的数据,为什么不共享主进程的这一份数据呢?这时候轻量级进程(Light Weight Process,即 LWP)出现了。</p>
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<p>相对于 fork() 系统调用创建的线程来说,LWP 使用 clone() 系统调用创建线程,该函数是将部分父进程的资源的数据结构进行复制,复制内容可选,且没有被复制的资源可以通过指针共享给子进程。因此,轻量级进程的运行单元更小,运行速度更快。LWP 是跟内核线程一对一映射的,每个 LWP 都是由一个内核线程支持。</p>
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<h3>N:1 线程模型</h3>
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<p>1:1 线程模型由于跟内核是一对一映射,所以在线程创建、切换上都存在用户态和内核态的切换,性能开销比较大。除此之外,它还存在局限性,主要就是指系统的资源有限,不能支持创建大量的 LWP。</p>
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<p>N:1 线程模型就可以很好地解决 1:1 线程模型的这两个问题。</p>
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<p>该线程模型是在用户空间完成了线程的创建、同步、销毁和调度,已经不需要内核的帮助了,也就是说在线程创建、同步、销毁的过程中不会产生用户态和内核态的空间切换,因此线程的操作非常快速且低消耗。</p>
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<h3>N:M 线程模型</h3>
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<p>N:1 线程模型的缺点在于操作系统不能感知用户态的线程,因此容易造成某一个线程进行系统调用内核线程时被阻塞,从而导致整个进程被阻塞。</p>
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<p>N:M 线程模型是基于上述两种线程模型实现的一种混合线程管理模型,即支持用户态线程通过 LWP 与内核线程连接,用户态的线程数量和内核态的 LWP 数量是 N:M 的映射关系。</p>
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<p><strong>了解完这三个线程模型,你就可以清楚地了解到 Go 协程的实现与 Java 线程的实现有什么区别了。</strong></p>
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<p>JDK 1.8 Thread.java 中 Thread#start 方法的实现,实际上是通过 Native 调用 start0 方法实现的;在 Linux 下, JVM Thread 的实现是基于 pthread_create 实现的,而 pthread_create 实际上是调用了 clone() 完成系统调用创建线程的。</p>
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<p>所以,目前 Java 在 Linux 操作系统下采用的是用户线程加轻量级线程,一个用户线程映射到一个内核线程,即 1:1 线程模型。由于线程是通过内核调度,从一个线程切换到另一个线程就涉及到了上下文切换。</p>
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<p>而 Go 语言是使用了 N:M 线程模型实现了自己的调度器,它在 N 个内核线程上多路复用(或调度)M 个协程,协程的上下文切换是在用户态由协程调度器完成的,因此不需要陷入内核,相比之下,这个代价就很小了。</p>
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<h2>协程的实现原理</h2>
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<p>协程不只在 Go 语言中实现了,其实目前大部分语言都实现了自己的一套协程,包括 C#、erlang、python、lua、javascript、ruby 等。</p>
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<p>相对于协程,你可能对进程和线程更为熟悉。进程一般代表一个应用服务,在一个应用服务中可以创建多个线程,而协程与进程、线程的概念不一样,我们可以将协程看作是一个类函数或者一块函数中的代码,我们可以在一个主线程里面轻松创建多个协程。</p>
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<p>程序调用协程与调用函数不一样的是,协程可以通过暂停或者阻塞的方式将协程的执行挂起,而其它协程可以继续执行。这里的挂起只是在程序中(用户态)的挂起,同时将代码执行权转让给其它协程使用,待获取执行权的协程执行完成之后,将从挂起点唤醒挂起的协程。 协程的挂起和唤醒是通过一个调度器来完成的。</p>
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<p>结合下图,你可以更清楚地了解到基于 N:M 线程模型实现的协程是如何工作的。</p>
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<p>假设程序中默认创建两个线程为协程使用,在主线程中创建协程 ABCD…,分别存储在就绪队列中,调度器首先会分配一个工作线程 A 执行协程 A,另外一个工作线程 B 执行协程 B,其它创建的协程将会放在队列中进行排队等待。</p>
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<p><img src="assets/9b0a301337fa868eab1b9d32e6fcbd72.jpg" alt="img" /></p>
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<p>当协程 A 调用暂停方法或被阻塞时,协程 A 会进入到挂起队列,调度器会调用等待队列中的其它协程抢占线程 A 执行。当协程 A 被唤醒时,它需要重新进入到就绪队列中,通过调度器抢占线程,如果抢占成功,就继续执行协程 A,失败则继续等待抢占线程。</p>
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<p><img src="assets/bebdfb057a9243e640515900eec4ed94.jpg" alt="img" /></p>
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<p>相比线程,协程少了由于同步资源竞争带来的 CPU 上下文切换,I/O 密集型的应用比较适合使用,特别是在网络请求中,有较多的时间在等待后端响应,协程可以保证线程不会阻塞在等待网络响应中,充分利用了多核多线程的能力。而对于 CPU 密集型的应用,由于在多数情况下 CPU 都比较繁忙,协程的优势就不是特别明显了。</p>
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<h2>Kilim 协程框架</h2>
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<p>虽然这么多的语言都实现了协程,但目前 Java 原生语言暂时还不支持协程。不过你也不用泄气,我们可以通过协程框架在 Java 中使用协程。</p>
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<p>目前 Kilim 协程框架在 Java 中应用得比较多,通过这个框架,开发人员就可以低成本地在 Java 中使用协程了。</p>
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<p>在 Java 中引入 <a href="https://github.com/kilim/kilim">Kilim</a> ,和我们平时引入第三方组件不太一样,除了引入 jar 包之外,还需要通过 Kilim 提供的织入(Weaver)工具对 Java 代码编译生成的字节码进行增强处理,比如,识别哪些方式是可暂停的,对相关的方法添加上下文处理。通常有以下四种方式可以实现这种织入操作:</p>
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<ul>
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<li>在编译时使用 maven 插件;</li>
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<li>在运行时调用 kilim.tools.Weaver 工具;</li>
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<li>在运行时使用 kilim.tools.Kilim invoking 调用 Kilim 的类文件;</li>
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<li>在 main 函数添加 if (kilim.tools.Kilim.trampoline(false,args)) return。</li>
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</ul>
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<p>Kilim 框架包含了四个核心组件,分别为:任务载体(Task)、任务上下文(Fiber)、任务调度器(Scheduler)以及通信载体(Mailbox)。</p>
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<p><img src="assets/20e81165d99c5fc1a55424156e15ff13.jpg" alt="img" /></p>
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<p>Task 对象主要用来执行业务逻辑,我们可以把这个比作多线程的 Thread,与 Thread 类似,Task 中也有一个 run 方法,不过在 Task 中方法名为 execute,我们可以将协程里面要做的业务逻辑操作写在 execute 方法中。</p>
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<p>与 Thread 实现的线程一样,Task 实现的协程也有状态,包括:Ready、Running、Pausing、Paused 以及 Done 总共五种。Task 对象被创建后,处于 Ready 状态,在调用 execute() 方法后,协程处于 Running 状态,在运行期间,协程可以被暂停,暂停中的状态为 Pausing,暂停后的状态为 Paused,暂停后的协程可以被再次唤醒。协程正常结束后的状态为 Done。</p>
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<p>Fiber 对象与 Java 的线程栈类似,主要用来维护 Task 的执行堆栈,Fiber 是实现 N:M 线程映射的关键。</p>
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<p>Scheduler 是 Kilim 实现协程的核心调度器,Scheduler 负责分派 Task 给指定的工作者线程 WorkerThread 执行,工作者线程 WorkerThread 默认初始化个数为机器的 CPU 个数。</p>
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<p>Mailbox 对象类似一个邮箱,协程之间可以依靠邮箱来进行通信和数据共享。协程与线程最大的不同就是,线程是通过共享内存来实现数据共享,而协程是使用了通信的方式来实现了数据共享,主要就是为了避免内存共享数据而带来的线程安全问题。</p>
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<h2>协程与线程的性能比较</h2>
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<p>接下来,我们通过一个简单的生产者和消费者的案例,来对比下协程和线程的性能。可通过 <a href="https://github.com/nickliuchao/coroutine">Github</a> 下载本地运行代码。</p>
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<p>Java 多线程实现源码:</p>
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<pre><code>public class MyThread {
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private static Integer count = 0;//
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private static final Integer FULL = 10; // 最大生产数量
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private static String LOCK = "lock"; // 资源锁
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public static void main(String[] args) {
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MyThread test1 = new MyThread();
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long start = System.currentTimeMillis();
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List<Thread> list = new ArrayList<Thread>();
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for (int i = 0; i < 1000; i++) {// 创建五个生产者线程
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Thread thread = new Thread(test1.new Producer());
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thread.start();
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list.add(thread);
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}
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for (int i = 0; i < 1000; i++) {// 创建五个消费者线程
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Thread thread = new Thread(test1.new Consumer());
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thread.start();
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list.add(thread);
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}
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try {
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for (Thread thread : list) {
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thread.join();// 等待所有线程执行完
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}
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} catch (InterruptedException e) {
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e.printStackTrace();
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}
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long end = System.currentTimeMillis();
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System.out.println(" 子线程执行时长:" + (end - start));
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}
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// 生产者
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class Producer implements Runnable {
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public void run() {
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for (int i = 0; i < 10; i++) {
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synchronized (LOCK) {
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while (count == FULL) {// 当数量满了时
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try {
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LOCK.wait();
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} catch (Exception e) {
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e.printStackTrace();
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}
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}
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count++;
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System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 生产者生产,目前总共有 " + count);
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LOCK.notifyAll();
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}
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}
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}
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}
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// 消费者
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class Consumer implements Runnable {
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public void run() {
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for (int i = 0; i < 10; i++) {
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synchronized (LOCK) {
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while (count == 0) {// 当数量为零时
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try {
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LOCK.wait();
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} catch (Exception e) {
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}
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}
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count--;
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System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 消费者消费,目前总共有 " + count);
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LOCK.notifyAll();
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}
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}
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}
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}
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}
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</code></pre>
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<p>Kilim 协程框架实现源码:</p>
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<pre><code>public class Coroutine {
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static Map<Integer, Mailbox<Integer>> mailMap = new HashMap<Integer, Mailbox<Integer>>();// 为每个协程创建一个信箱,由于协程中不能多个消费者共用一个信箱,需要为每个消费者提供一个信箱,这也是协程通过通信来保证共享变量的线程安全的一种方式
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public static void main(String[] args) {
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if (kilim.tools.Kilim.trampoline(false,args)) return;
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Properties propes = new Properties();
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propes.setProperty("kilim.Scheduler.numThreads", "1");// 设置一个线程
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System.setProperties(propes);
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long startTime = System.currentTimeMillis();
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for (int i = 0; i < 1000; i++) {// 创建一千生产者
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Mailbox<Integer> mb = new Mailbox<Integer>(1, 10);
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new Producer(i, mb).start();
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mailMap.put(i, mb);
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}
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for (int i = 0; i < 1000; i++) {// 创建一千个消费者
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new Consumer(mailMap.get(i)).start();
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}
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Task.idledown();// 开始运行
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long endTime = System.currentTimeMillis();
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System.out.println( Thread.currentThread().getName() + " 总计花费时长:" + (endTime- startTime));
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}
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}
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// 生产者
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public class Producer extends Task<Object> {
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Integer count = null;
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Mailbox<Integer> mb = null;
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public Producer(Integer count, Mailbox<Integer> mb) {
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this.count = count;
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this.mb = mb;
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}
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public void execute() throws Pausable {
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count = count*10;
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for (int i = 0; i < 10; i++) {
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mb.put(count);// 当空间不足时,阻塞协程线程
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System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 生产者生产,目前总共有 " + mb.size() + " 生产了:" + count);
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count++;
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}
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}
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}
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// 消费者
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public class Consumer extends Task<Object> {
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Mailbox<Integer> mb = null;
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public Consumer(Mailbox<Integer> mb) {
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this.mb = mb;
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}
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/**
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* 执行
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*/
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public void execute() throws Pausable {
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Integer c = null;
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for (int i = 0; i < 10000; i++) {
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c = mb.get();// 获取消息,阻塞协程线程
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if (c == null) {
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System.out.println(" 计数 ");
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}else {
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System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 消费者消费,目前总共有 " + mb.size() + " 消费了:" + c);
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c = null;
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}
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}
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}
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}
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</code></pre>
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<p>在这个案例中,我创建了 1000 个生产者和 1000 个消费者,每个生产者生产 10 个产品,1000 个消费者同时消费产品。我们可以看到两个例子运行的结果如下:</p>
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<pre><code>多线程执行时长:2761
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协程执行时长:1050
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</code></pre>
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<p>通过上述性能对比,我们可以发现:在有严重阻塞的场景下,协程的性能更胜一筹。其实,I/O 阻塞型场景也就是协程在 Java 中的主要应用。</p>
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<h2>总结</h2>
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<p>协程和线程密切相关,协程可以认为是运行在线程上的代码块,协程提供的挂起操作会使协程暂停执行,而不会导致线程阻塞。</p>
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<p>协程又是一种轻量级资源,即使创建了上千个协程,对于系统来说也不是很大的负担,但如果在程序中创建上千个线程,那系统可真就压力山大了。可以说,协程的设计方式极大地提高了线程的使用率。</p>
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<p>通过今天的学习,当其他人侃侃而谈 Go 语言在网络编程中的优势时,相信你不会一头雾水。学习 Java 的我们也不要觉得,协程离我们很遥远了。协程是一种设计思想,不仅仅局限于某一门语言,况且 Java 已经可以借助协程框架实现协程了。</p>
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<p>但话说回来,协程还是在 Go 语言中的应用较为成熟,在 Java 中的协程目前还不是很稳定,重点是缺乏大型项目的验证,可以说 Java 的协程设计还有很长的路要走。</p>
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<h2>思考题</h2>
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<p>在 Java 中,除了 Kilim 框架,你知道还有其它协程框架也可以帮助 Java 实现协程吗?你使用过吗?</p>
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</div>
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</div>
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<div>
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<div style="float: left">
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/18 如何设置线程池大小?.md.html">上一页</a>
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</div>
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<div style="float: right">
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/20 磨刀不误砍柴工:欲知JVM调优先了解JVM内存模型.md.html">下一页</a>
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</div>
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</div>
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</div>
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</div>
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</div>
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</div>
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<a class="off-canvas-overlay" onclick="hide_canvas()"></a>
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</div>
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dataLayer.push(arguments);
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gtag('js', new Date());
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gtag('config', 'G-NPSEEVD756');
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var path = window.location.pathname
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var cookie = getCookie("lastPath");
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console.log(path)
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if (path.replace("/", "") === "") {
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if (cookie.replace("/", "") !== "") {
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console.log(cookie)
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document.getElementById("tip").innerHTML = "<a href='" + cookie + "'>跳转到上次进度</a>"
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}
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} else {
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setCookie("lastPath", path)
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}
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function setCookie(cname, cvalue) {
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var d = new Date();
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d.setTime(d.getTime() + (180 * 24 * 60 * 60 * 1000));
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var expires = "expires=" + d.toGMTString();
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document.cookie = cname + "=" + cvalue + "; " + expires + ";path = /";
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}
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function getCookie(cname) {
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var name = cname + "=";
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var ca = document.cookie.split(';');
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for (var i = 0; i < ca.length; i++) {
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var c = ca[i].trim();
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if (c.indexOf(name) === 0) return c.substring(name.length, c.length);
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}
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return "";
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}
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</script>
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</html>
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