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,一个线程只能在某一时刻执行一个子程序。
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。
因为可以使用一个线程来实现一个类似多线程的程序,如果使用协程来替代线程,就可以省去很多原子操作和内存栅栏的麻烦,大大减少与线程同步相关的系统调用。因为我只有一个线程,而且协程之间的切换是可以由函数自己决定的。
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。
因为没有 C/C++ 的原生支持,所以有些c的协程库使用了汇编代码,还有些利用了 C 语言的 setjmp 和 longjmp 但是要求函数里面使用 static local 的变量来保存协程内部的数据。
但是如下方法巧妙的避免了上述 汇编和使用 static local 变量。
用 C/C++ 实现的最大困难就是创建,保存和恢复程序的上下文。因为这涉及到了程序栈的管理,以及 CPU 寄存器的访问,但是这两项内容在 C/C++ 标准里面都没有严格的定义,所以我们是不可能有一个完全跨平台的 C/C++ 实现的。但是利用操作系统提供的 API,我们仍然可以避免使用汇编代码,接下来会向你展示使用 POSIX 的 pthread 实现的一种简单的协程框架。什么!??Pthread?那你的程序岂不是多线程了?那还叫协程吗!没错,确实是多线程的,不过仅仅是在协程被创建之前的短暂瞬间。
要创建子程序的上下文,我们可以调用 pthread_create 函数来创建一个真正的线程,这样操作系统就会帮我们创建上下文(这里包括初始化 CPU 寄存器和程序栈)。然后在线程启动时,使用 C 语言的 setjmp 把这些寄存器备份到外部的 buffer 里面。创建完后,这个线程便失去了它的存在价值,所以可以果断干掉它了。不过还需要注意一点,就是在创建线程之前,需要调用 pthread_attr_setstack 函数来显式地声明使用的程序栈,这样线程退出的时候,系统就不会自动销毁这个程序栈。至于上下文的恢复,显然就是使用 longjmp 函数了。
下面是 RoutineInfo 的定义。为了简单起见,所有错误处理代码都被省略了,原版本的代码在 coroutine.cpp 文件中,省略版的代码在 coroutine_demonstration.cpp 文件中。
typedef void * (*RoutineHandler)(void*);
struct RoutineInfo{
void * param;
RoutineHandler handler;
void * ret;
bool stopped;
jmp_buf buf;
void *stackbase;
size_t stacksize;
pthread_attr_t attr;
// size: the stack size
RoutineInfo(size_t size){
param = NULL;
handler = NULL;
ret = NULL;
stopped = false;
stackbase = malloc(size);
stacksize = size;
pthread_attr_init(&attr);
if(stacksize)
pthread_attr_setstack(&attr,stackbase,stacksize);
}
~RoutineInfo(){
pthread_attr_destroy(&attr);
free(stackbase);
}
};
然后,我们需要一下全局的列表来保存这些 RoutineInfo 对象。
std::list<RoutineInfo*> InitRoutines(){
std::list<RoutineInfo*> list;
RoutineInfo *main = new RoutineInfo(0);
list.push_back(main);
return list;
}
std::list<RoutineInfo*> routines = InitRoutines();
接下来是协程的创建,注意当协程的时候,程序栈有可能已经被损坏了,所以需要一个 stackBack 作为程序栈的备份,用来做后面的恢复。
void *stackBackup = NULL;
void *CoroutineStart(void *pRoutineInfo);
int CreateCoroutine(RoutineHandler handler,void* param ){
RoutineInfo* info = new RoutineInfo(PTHREAD_STACK_MIN+ 0x4000);
info->param = param;
info->handler = handler;
pthread_t thread;
int ret = pthread_create( &thread, &(info->attr), CoroutineStart, info);
void* status;
pthread_join(thread,&status);
memcpy(info->stackbase,stackBackup,info->stacksize); // restore the stack
routines.push_back(info); // add the routine to the end of the list
return 0;
}
然后是 CoroutinneStart 函数。当线程进入这个函数的时候,使用 setjmp 保存上下文,然后备份它自己的程序栈,然后直接退出线程。
void Switch();
void *CoroutineStart(void *pRoutineInfo){
RoutineInfo& info = *(RoutineInfo*)pRoutineInfo;
if( !setjmp(info.buf)){
// back up the stack, and then exit
stackBackup = realloc(stackBackup,info.stacksize);
memcpy(stackBackup,info.stackbase, info.stacksize);
pthread_exit(NULL);
return (void*)0;
}
info.ret = info.handler(info.param);
info.stopped = true;
Switch(); // never return
return (void*)0; // suppress compiler warning
}
一个协程主动调用 Switch() 函数,才切换到另一个协程。
std::list<RoutineInfo*> stoppedRoutines = std::list<RoutineInfo*>();
void Switch(){
RoutineInfo* current = routines.front();
routines.pop_front();
if(current->stopped){
// The stack is stored in the RoutineInfo object,
// delete the object later, now know
stoppedRoutines.push_back(current);
longjmp( (*routines.begin())->buf ,1);
}
routines.push_back(current); // adjust the routines to the end of list
if( !setjmp(current->buf) ){
longjmp( (*routines.begin())->buf ,1);
}
if(stoppedRoutines.size()){
delete stoppedRoutines.front();
stoppedRoutines.pop_front();
}
}
用户的代码很简单,就像使用一个线程库一样,一个协程主动调用 Switch() 函数主动让出 CPU 时间给另一个协程。
#include <iostream>
using namespace std;
#include <sys/wait.h>
void* foo(void*){
for(int i=0; i<2; ++i){
cout<<"foo: "<<i<<endl;
sleep(1);
Switch();
}
}
int main(){
CreateCoroutine(foo,NULL);
for(int i=0; i<6; ++i){
cout<<"main: "<<i<<endl;
sleep(1);
Switch();
}
}
记得在链接的时候加上 -lpthread 链接选项。程序的执行结果如下所示:
[roxma@VM_6_207_centos coroutine]$ g++ coroutime_demonstration.cpp -lpthread -o a.out
[roxma@VM_6_207_centos coroutine]$ ls
a.out coroutime.cpp coroutime_demonstration.cpp README.md
[roxma@VM_6_207_centos coroutine]$ ./a.out
main: 0
foo: 0
main: 1
foo: 1
main: 2
main: 3
main: 4
main: 5
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。”
[1] 廖雪峰的网站
[2] http://www.cnblogs.com/Pony279/p/3903048.html