协程

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在学习异步 IO 模型前，我们先来了解协程。

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：

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。

Python 对协程的支持是通过 generator 实现的。

在 generator 中，我们不但可以通过 for 循环来迭代，还可以不断调用 next() 函数获取由 yield 语句返回的下一个值。

但是 Python 的 yield 不但可以返回一个值，它还可以接收调用者发出的参数。

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：

def consumer():
    r = ''
    while True:
        n = yield r
        if not n:
            return
        print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
        r = '200 OK'

def produce(c):
    c.send(None)
    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()

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，把一个consumer 传入 produce 后：