基本概念
协程(Coroutine),又称微线程。
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。
协程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实现
Python对协程的支持是通过generator实现的。
在generator中,我们不但可以通过for循环来迭代,还可以不断调用next()函数获取由yield语句返回的下一个值。
但是Python的yield不但可以返回一个值,它还可以接收调用者发出的参数。
- 示例:
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:
def consumer(): r = '' while True: n = yield r if not n: return print('[消费者] 消耗 %s...' % n) r = '处理完毕' def produce(c): c.send(None) n = 0 while n < 5: n = n + 1 print('[生产者] 生产 %s...' % n) r = c.send(n) print('[生产者] 消费者返回: %s' % r) c.close() c = consumer() c = consumer() produce(c)
执行结果:
<class 'generator'> [生产者] 生产 1... [消费者] 消耗 1... [生产者] 消费者返回: 处理完毕 [生产者] 生产 2... [消费者] 消耗 2... [生产者] 消费者返回: 处理完毕 [生产者] 生产 3... [消费者] 消耗 3... [生产者] 消费者返回: 处理完毕 [生产者] 生产 4... [消费者] 消耗 4... [生产者] 消费者返回: 处理完毕 [生产者] 生产 5... [消费者] 消耗 5... [生产者] 消费者返回: 处理完毕
consumer函数是一个generator类型的数据,把一个consumer函数传入product方法后:
- 首先调用c.send(None)启动生成器;
- 然后,产生了新的东西,就通过c.send(n)把新生成的事物传递给consumer函数执行;
- consumer通过yield拿到事物,处理,又通过yield将结果传回;
- 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。
“子程序就是协程的一种特例。”
来源:
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017968846697824