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 ：30trueCzhenya的协程-10dead--]]

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接