协程
2016-03-17 14:55
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协程,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。
协程的概念很早就提出来了,但直到最近几年才在某些语言(如Lua)中得到广泛应用。
子程序,或者称为函数,在所有语言中都是层级调用,比如A调用B,B在执行过程中又调用了C,C执行完毕返回,B执行完毕返回,最后是A执行完毕。
所以子程序调用是通过栈实现的,一个线程就是执行一个子程序。
子程序调用总是一个入口,一次返回,调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。
协程看上去也是子程序,但执行过程中,在子程序内部可中断,然后转而执行别的子程序,在适当的时候再返回来接着执行。
注意,在一个子程序中中断,去执行其他子程序,不是函数调用,有点类似CPU的中断。比如子程序A、B:
假设由协程执行,在执行A的过程中,可以随时中断,去执行B,B也可能在执行过程中中断再去执行A,结果可能是:
但是在A中是没有调用B的,所以协程的调用比函数调用理解起来要难一些。
看起来A、B的执行有点像多线程,但协程的特点在于是一个线程执行,那和多线程比,协程有何优势?
最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,因此,没有线程切换的开销,和多线程比,线程数量越多,协程的性能优势就越明显。
第二大优势就是不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程,也不存在同时写变量冲突,在协程中控制共享资源不加锁,只需要判断状态就好了,所以执行效率比多线程高很多。
因为协程是一个线程执行,那怎么利用多核CPU呢?最简单的方法是多进程+协程,既充分利用多核,又充分发挥协程的高效率,可获得极高的性能。
Python对协程的支持还非常有限,用在generator中的yield可以一定程度上实现协程。虽然支持不完全,但已经可以发挥相当大的威力了。
来看例子:
传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息,一个线程取消息,通过锁机制控制队列和等待,但一不小心就可能死锁。
如果改用协程,生产者生产消息后,直接通过yield跳转到消费者开始执行,待消费者执行完毕后,切换回生产者继续生产,效率极高:
执行结果:
注意到consumer函数是一个generator(生成器),把一个consumer传入produce后:
首先调用c.next()启动生成器;
然后,一旦生产了东西,通过c.send(n)切换到consumer执行;
consumer通过yield拿到消息,处理,又通过yield把结果传回;
produce拿到consumer处理的结果,继续生产下一条消息;
produce决定不生产了,通过c.close()关闭consumer,整个过程结束。
整个流程无锁,由一个线程执行,produce和consumer协作完成任务,所以称为“协程”,而非线程的抢占式多任务。
最后套用Donald Knuth的一句话总结协程的特点:
“子程序就是协程的一种特例。”
协程,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。
协程的概念很早就提出来了,但直到最近几年才在某些语言(如Lua)中得到广泛应用。
子程序,或者称为函数,在所有语言中都是层级调用,比如A调用B,B在执行过程中又调用了C,C执行完毕返回,B执行完毕返回,最后是A执行完毕。
所以子程序调用是通过栈实现的,一个线程就是执行一个子程序。
子程序调用总是一个入口,一次返回,调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。
协程看上去也是子程序,但执行过程中,在子程序内部可中断,然后转而执行别的子程序,在适当的时候再返回来接着执行。
注意,在一个子程序中中断,去执行其他子程序,不是函数调用,有点类似CPU的中断。比如子程序A、B:
def A(): print '1' print '2' print '3' def B(): print 'x' print 'y' print 'z'
假设由协程执行,在执行A的过程中,可以随时中断,去执行B,B也可能在执行过程中中断再去执行A,结果可能是:
1 2 x y 3 z
但是在A中是没有调用B的,所以协程的调用比函数调用理解起来要难一些。
看起来A、B的执行有点像多线程,但协程的特点在于是一个线程执行,那和多线程比,协程有何优势?
最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,因此,没有线程切换的开销,和多线程比,线程数量越多,协程的性能优势就越明显。
第二大优势就是不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程,也不存在同时写变量冲突,在协程中控制共享资源不加锁,只需要判断状态就好了,所以执行效率比多线程高很多。
因为协程是一个线程执行,那怎么利用多核CPU呢?最简单的方法是多进程+协程,既充分利用多核,又充分发挥协程的高效率,可获得极高的性能。
Python对协程的支持还非常有限,用在generator中的yield可以一定程度上实现协程。虽然支持不完全,但已经可以发挥相当大的威力了。
来看例子:
传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息,一个线程取消息,通过锁机制控制队列和等待,但一不小心就可能死锁。
如果改用协程,生产者生产消息后,直接通过yield跳转到消费者开始执行,待消费者执行完毕后,切换回生产者继续生产,效率极高:
import time def consumer(): r = '' while True: n = yield r if not n: return print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n) time.sleep(1) r = '200 OK' def produce(c): c.next() n = 0 while n < 5: n = n + 1 print('[PRODUCER] Producing %s...' % n) r = c.send(n) print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r) c.close() if __name__=='__main__': c = consumer() produce(c)
执行结果:
[PRODUCER] Producing 1... [CONSUMER] Consuming 1... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 2... [CONSUMER] Consuming 2... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 3... [CONSUMER] Consuming 3... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 4... [CONSUMER] Consuming 4... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK [PRODUCER] Producing 5... [CONSUMER] Consuming 5... [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
注意到consumer函数是一个generator(生成器),把一个consumer传入produce后:
首先调用c.next()启动生成器;
然后,一旦生产了东西,通过c.send(n)切换到consumer执行;
consumer通过yield拿到消息,处理,又通过yield把结果传回;
produce拿到consumer处理的结果,继续生产下一条消息;
produce决定不生产了,通过c.close()关闭consumer,整个过程结束。
整个流程无锁,由一个线程执行,produce和consumer协作完成任务,所以称为“协程”,而非线程的抢占式多任务。
最后套用Donald Knuth的一句话总结协程的特点:
“子程序就是协程的一种特例。”
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