什么是协同(coroutine)?
Lua 协同程序(coroutine)与线程比较类似:拥有独立的堆栈,独立的局部变量,独立的指令指针,同时又与其它协同程序共享全局变量和其它大部分东西。
协同是非常强大的功能,但是用起来也很复杂。
线程和协同程序区别
协程是编译器级别的,线程是操作系统级别的,在多处理器情况下,多线程程序同时运行多个线程;而协同程序是通过协作来完成,在任一指定时刻只有一个协同程序在运行,并且这个正在运行的协同程序只在必要时才会被挂起。这样Lua的协程就不能利用现在多核技术了。
coroutine优缺点分析
上面对coroutine有个基本的了解,因此大家都会象我一样去想,为什么要用coroutine?先研究下优点
每个coroutine有自己私有的stack及局部变量。
同一时间只有一个coroutine在执行,无需对全局变量加锁。
顺序可控,完全由程序控制执行的顺序。而通常的多线程一旦启动,它的运行时序是没法预测的,因此通常会给测试所有的情况带来困难。所以能用coroutine解决的场合应当优先使用coroutine。
再看缺点,研究coroutine缺点之前,我寻找了一下Lua中为什么实现coroutine的一些说明。在巴西人写的paper Coroutines in Lua(pdf)中解释了几个原因:
Lua是ANSI C实现的,ANSI C并不包含thread的实现,因此如果要在Lua增加thread的支持就要使用操作系统本地的实现,这样会造成通用的问题。同时也会使Lua变得臃肿。因此Lua选择了在ANSI C上实现的coroutine。
Lua主要设计目的之一是给C调用,如果Lua内部又有多线程实现的话会造成C调用状态的混乱,而只提供coroutine层面的挂起则可以保持状态的一致性。
以上这些理由都是基于Lua特殊的原因而使用的,并不是很通用的原因。我们也了解到,coroutine实际上是一种古老的设计模式,它在60年代就已经定型,但是现代语言很少有重视这个特性,目前可以举例的有Windows的fibers, Python的generators
基本语法:
简例:
--定义协同函数 (匿名函数)
cor = coroutine.create(
function(a,b)
print(a+b)
coroutine.yield() --挂起
print(a-b)
end
)
--调用协同函数,,(暂停、继续)
res=coroutine.resume(cor,10,20)
--接收的参数第一个是是否成功执行,后面的才是协程运行的返回值
print(res)
print("Czhenya的协程")
--继续运行协程,不需要传递参数,即使传递也只使用第一次传的参数
coroutine.resume(cor)
--协程的状态 suspended(挂起,暂停) running(运行) date(死亡,结束)
print(coroutine.status(cor))
--协程运行完成后不能再次启动
coroutine.resume(cor)
--[[ 输出是 :
30
true
Czhenya的协程
-10
dead
--]]
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