C/C++协程学习笔记丨C/C++实现协程及原理分析视频
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 ， 一个线程就是执行一个子程序 。
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：
12xy3z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 。
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：
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