一个关于协同程序的经典示例就是“生产者-消费者”的问题。

一个不断产生值,一个不断消费这些值。比如:

function producer()
while true do
local x = io.read() --produce new value
send(x) --send it to consumer
end
end function consumer()
while true do
local x = receive() --receive value from producer
io.write(x,"\n") --consumer it
end
end

如何将send和receive匹配起来,这是一个典型的“谁有主循环”的问题。由于两则都有一个主循环,并且都将对方视为一个可调用的服务。

协同程序被称为一种匹配生产者和消费者的理想工具,一对resume-yield完全一改典型的调用者与被调用者之间的关系。

当一个协同程序调用yield时,它不是进入一个新的函数,而是从一个resume调用中返回。

同样对于resume,也不是启动一个新函数,而是从一次yield调用中返回。

两者都认为自己是主动方,对方是被动。

receive唤醒生产者,使它产生一个新值。而send则产生一个新值返还给消费者:

function receive()
local status,value = coroutine.resume(producer)
return value
end function send(x)
coroutine.yield(x)
end

因此,生产者现在一定是一个协同程序:

producer = coroutine.create( function ()
while true do
local x = io.read() --产生新值
send(x)
end
end)

在这种设计中,程序通过调用消费者来启动,当消费者需要一个新值时,唤醒生产者。

生产者返回一个新值后停止运行,并等待消费者的再次唤醒。这种设计称为“消费者驱动(consumer-driven)”。

还有一种就是使用“生产者驱动”设计,消费者是一个协同程序。

过滤器

  过滤器是一种位于生产者和消费者之间的处理功能,可用于对数据的一些变换。

过滤器既是一个消费者又是一个生产者,它唤醒一个生产者促使其产生新值,又将变换后的值传递给消费者。

例如,在上面的代码中添加一个过滤器,在每行起始处插一个行号:

function receive(prod)
local status,value = coroutine.resume(prod)
return value
end function send(x)
coroutine.yield(x)
end function producer()
return coroutine.create(function ()
while true do
local x = io.read() --产生一个新值
send(x)
end
end)
end function filter(prod)
return coroutine.create(function ()
for line = ,math.huge do
local x = receive(prod) --获得一个新值
x = string.format("%5d %s",line,x)
send(x) -- send it to consumer
end
end)
end function consumer(prod)
while true do
local x = receive(prod) --获得一个新值
io.write(x,"\n") --消费一个新值
end
end

接下来运行代码,然后启动消费者:

p = producer ()
f = filter(p)
consumer(f) --或者更简单
consumer(filter(producer()))

在pipe中每个任务都在各自独立的进程中运行,而在协同程序中每项任务都在各自独立的协同程序中运行。

pipe在消费者与生产者之间提供一个缓冲器,因此它们的运行速度允许存在一定差异。但是,在pipe中进程间切换代价很高。

而在协同程序中,切换代价小得多(差不多等于函数调用)。

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