協程是什麼

最近更新比較少，內心十分的愧疚，實在是太忙了！向各位讀者說句抱歉。

今天要講的這個東西說實話，我也是今天才知道，一個我們大多數人可能從來都沒用過的語法，哪就是傳說中的【協程 Coroutine】。

可能你會說，攜程誰不知道啊，不就是哪個用來訂機票訂酒店的軟體麼，這有什麼好學的！這樣的話你就錯了，此協程非彼攜程，可不要傻傻分不清楚嘍！

什麼是程序和執行緒

程序是什麼

直白地講，程序就是應用程式的啟動例項。比如我們執行一個遊戲，開啟一個軟體，就是開啟了一個程序，程序擁有程式碼和開啟的檔案資源、資料資源、獨立的記憶體空間。

執行緒又是什麼

執行緒從屬於程序，是程式的實際執行者。一個程序至少包含一個主執行緒，也可以有更多的子執行緒，執行緒擁有自己的棧空間。

執行緒具有五種狀態：

對作業系統來說，執行緒是最小的執行單元，程序是最小的資源管理單元。

無論程序還是執行緒，都是由作業系統所管理的。

程序和執行緒的痛點

執行緒之間是如何進行協作的呢？

最經典的例子就是

生產者/消費者模式

：

若干個生產者執行緒向佇列中寫入資料，若干個消費者執行緒從佇列中消費資料。

什麼是協程

官方定義如下：

A coroutine is a

function

that can

suspend

its execution （yield） until the given given

YieldInstruction

finishes。

用我蹩腳的英語來翻譯一下就是：

學過計算機組成原理的都知道，當 CPU 在多個程序間切換時，那些後臺程式就會處於這種暫停用英文的 Suspend 或許更恰當）的狀態，所以早年的電腦即使用一個 CPU 也可以同時處理多個程序任務，這是一種“偽多執行緒”的技術。

除此之外比較重要的一點是，協程不是被作業系統核心所管理，而完全是由程式所控制（也就是在使用者態執行）。這樣帶來的好處就是效能得到了很大的提升，不會像執行緒那樣需要上下文切換來消耗資源，因此

協程的開銷遠遠小於執行緒的開銷

。

注意

，這裡要劃一個重點，

協程是一種“偽多執行緒”

，始終記得這一點，可以幫助我們來理解協程會這個概念。

協程函式的寫法

Java 語言

並沒有對協程提供原生支援，所以用 Java 暫時還演示不了，但是有個開源框架基本模擬除了協程的功能，感興趣的朋友可以去看看原始碼。。。

地址 ：https：//github。com/kilim/kilim

Go 語言

根據我查詢資料來看，對於協程的支援超乎我的想象，可以說是強大而簡潔，輕輕鬆鬆分分鐘建立成百上千個協程併發執行。

func Add（x， y int） { z ：= x + y fmt。Println（z）} func main（） { for i：=0； i<10； i++ { go Add（i， i） }}

如上程式碼，在一個函式呼叫前加上 go 關鍵字，這次呼叫就會在一個新的協程中併發執行。當被呼叫的函式返回時，這個協程也自動結束。需要注意的是，如果這個函式有返回值，那麼這個返回值會被丟棄。

Python 語言也可以透過 yield/send 的方式實現協程。在 python 3。5 以後，async/await 成為了更好的替代方案。

def consume（）： while True： # consumer 協程等待接收資料 number = yield print（“開始消費”，number） consumer = consume（）# 讓初始化狀態的 consumer 協程先執行起來，在 yield 處停止next（consumer）for num in range（0，100） print（“開始生產”，num） # 傳送資料給 consumer 協程 consumer。send（num）

其他語言的寫法我也就不寫了，畢竟不太熟，寫了怕誤人子弟！！！

總結

根據今天查閱的資料來看，協程的應用場景主要在於 ：I/O 密集型任務。

這一點與多執行緒有些類似，但協程呼叫是在一個執行緒內進行的，是單執行緒，切換的開銷小，因此效率上略高於多執行緒。當程式在執行 I/O 時操作時，CPU 是空閒的，此時可以充分利用 CPU 的時間片來處理其他任務。在單執行緒中，一個函式呼叫，一般是從函式的第一行程式碼開始執行，結束於 return 語句、異常或者函式執行（也可以認為是隱式地返回了 None ）。 有了協程，我們在函式的執行過程中，如果遇到了耗時的 I/O 操作，函式可以臨時讓出控制權，讓 CPU 執行其他函式，等 I/O 操作執行完畢以後再收回控制權。

簡單來講協程的好處：

跨平臺

跨體系架構

無需執行緒上下文切換的開銷

無需原子操作鎖定及同步的開銷

方便切換控制流，簡化程式設計模型

高併發+高擴充套件性+低成本：一個CPU支援上萬的協程都不是問題。所以很適合用於高併發處理。

缺點：

無法利用多核資源：協程的本質是個單執行緒，它不能同時將 單個CPU 的多個核用上，協程需要和程序配合才能執行在多CPU上。當然我們日常所編寫的絕大部分應用都沒有這個必要，除非是cpu密集型應用。

進行阻塞（Blocking）操作（如IO時）會阻塞掉整個程式：這一點和事件驅動一樣，可以使用非同步IO操作來解決

最後再貼個圖來總結一下，更清楚：

本文首發於微信公眾號 【程式猿雜貨鋪】，關注公眾號，獲取更多精彩文章！