Lua中的协程和多线程很相似,每一个协程有自己的堆栈,自己的局部变量,可以通过yield-resume实现在协程间的切换。不同之处是:Lua协程是非抢占式的多线程,必须手动在不同的协程间切换,且同一时刻只能有一个协程在运行。并且Lua中的协程无法在外部将其停止,而且有可能导致程序阻塞。

协同程序(Coroutine):

  三个状态:suspended(挂起,协同刚创建完成时或者yield之后)、running(运行)、dead(函数走完后的状态,这时候不能再重新resume)。

  coroutine.create(arg):根据一个函数创建一个协同程序,参数为一个函数

  coroutine.resume(co):使协同从挂起变为运行(1)激活coroutine,也就是让协程函数开始运行;(2)唤醒yield,使挂起的协同接着上次的地方继续运行。该函数可以传入参数

  coroutine.status(co):查看协同状态

  coroutine.yield():使正在运行的协同挂起,可以传入参数

  resume函数的两种用途虽然都是使协同挂起,但还是有些许差异的,看下面这个例子:

  1. coroutineFunc = function (a, b)
  2. for i = 1, 10 do
  3. print(i, a, b)
  4. coroutine.yield()
  5. end
  6. end
  7.  
  8. co2 = coroutine.create(coroutineFunc) --创建协同程序co2
  9. coroutine.resume(co2, 100, 200) -- 1 100 200 开启协同,传入参数用于初始化
  10. coroutine.resume(co2) -- 2 100 200
  11. coroutine.resume(co2, 500, 600) -- 3 100 200 继续协同,传入参数无效
  12.  
  13. co3 = coroutine.create(coroutineFunc) --创建协同程序co3
  14. coroutine.resume(co3, 300, 400) -- 1 300 400 开启协同,传入参数用于初始化
  15. coroutine.resume(co3) -- 2 300 400
  16. coroutine.resume(co3) -- 3 300 400

  Lua中协同的强大能力,还在于通过resume-yield来交换数据:

  (1)resume把参数传给程序(相当于函数的参数调用);

  (2)数据由yield传递给resume;

  (3)resume的参数传递给yield;

  (4)协同代码结束时的返回值,也会传给resume

  协同中的参数传递形势很灵活,一定要注意区分,在启动coroutine的时候,resume的参数是传给主程序的;在唤醒yield的时候,参数是传递给yield的。看下面这个例子:

  1. co = coroutine.create(function (a, b) print("co", a, b, coroutine.yield()) end)
  2. coroutine.resume(co, 1, 2) --没输出结果,注意两个数字参数是传递给函数的
  3. coroutine.resume(co, 3, 4, 5) --co 1 2 3 4 5,这里的两个数字参数由resume传递给yield 

  Lua的协同称为不对称协同(asymmetric coroutines),指“挂起一个正在执行的协同函数”与“使一个被挂起的协同再次执行的函数”是不同的,有些语言提供对称协同(symmetric coroutines),即使用同一个函数负责“执行与挂起间的状态切换”。

  注意:resume运行在保护模式下,因此,如果协同程序内部存在错误,Lua并不会抛出错误,而是将错误返回给resume函数。

  以下是我个人的一点理解:

  (1)resume可以理解为函数调用,并且可以传入参数,激活协同时,参数是传给程序的,唤醒yield时,参数是传递给yield的;

  (2)yield就相当于是一个特殊的return语句,只是它只是暂时性的返回(挂起),并且yield可以像return一样带有返回参数,这些参数是传递给resume的。

为了理解上面两句话的含义,我们来看一下如何利用Coroutine来解决生产者——消费者问题的简单实现:

  1. produceFunc = function()
  2. while true do
  3. local value = io.read()
  4. print("produce: ", value)
  5. coroutine.yield(value) --返回生产的值
  6. end
  7. end
  8.  
  9. consumer = function(p)
  10. while true do
  11. local status, value = coroutine.resume(p); --唤醒生产者进行生产
  12. print("consume: ", value)
  13. end
  14. end
  15.  
  16. --消费者驱动的设计,也就是消费者需要产品时找生产者请求,生产者完成生产后提供给消费者
  17. producer = coroutine.create(produceFunc)
  18. consumer(producer)

这是一种消费者驱动的设计,我们可以看到resume操作的结果是等待一个yield的返回,这很像普通的函数调用,有木有。我们还可以在生产消费环节之间加入一个中间处理的环节(过滤器):

  1. produceFunc = function()
  2. while true do
  3. local value = io.read()
  4. print("produce: ", value)
  5. coroutine.yield(value) --返回生产的值
  6. end
  7. end
  8.  
  9. filteFunc = function(p)
  10. while true do
  11. local status, value = coroutine.resume(p);
  12. value = value *100 --放大一百倍
  13. coroutine.yield(value)
  14. end
  15. end
  16.  
  17. consumer = function(f, p)
  18. while true do
  19. local status, value = coroutine.resume(f, p); --唤醒生产者进行生产
  20. print("consume: ", value)
  21. end
  22. end
  23.  
  24. --消费者驱动的设计,也就是消费者需要产品时找生产者请求,生产者完成生产后提供给消费者
  25. producer = coroutine.create(produceFunc)
  26. filter = coroutine.create(filteFunc)
  27. consumer(filter, producer)

  可以看到,我们在中间过滤器中将生产出的值放大了一百倍。

  通过这个例子应该很容易理解coroutine中如何利用resume-yield调用来进行值传递了,他们像“调用函数——返回值”一样的工作,也就是说resume像函数调用一样使用,yield像return语句一样使用。coroutine的灵活性也体现在这种通过resume-yield的值传递上。

http://www.cnblogs.com/sifenkesi/p/3824321.html

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