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 ：
30
true
Czhenya的协程
-10
dead
--]]
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
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