协程

点击这里，查看 异步与协程的关系，手工异步/Wisp性能比较，适应的Workload等更多重要内容 简介 ： 阿里妹导读：随着大量新生的异步框架和支持协程的语言(如Go)的出现，在很多场景下操作系统的线程调度成为了性能的瓶颈，Java也因此被质疑是否不再适应最新的云场景了。4年前，阿里JVM团队开始自研Wisp2，将Go语言的协程能力带入到Java世界。 Java平台一直以生态的繁荣著称，大量的类库、框架帮助开发者们快速搭建应用。而其中大部分Java框架类库都是基于线程池以及阻塞机制来服务并发的，主要原因包括： Java语言在核心类库中提供了强大的并发能力，多线程应用可以获得不俗的性能； Java EE的一些标准都是线程级阻塞的(比如JDBC)； 基于阻塞模式可以快速地开发应用。 但如今，大量新生的异步框架和支持协程的语言(如Go)的出现，在很多场景下操作系统的线程调度成为了性能的瓶颈。Java也因此被质疑是否不再适应最新的云场景了。 4年前，阿里开始自研Wisp2。它主要是用在IO密集的服务器场景，大部分公司的在线服务都是这样的场景 (离线应用都是偏向于计算，则不适用)。它在功能属性上对标Goroutine的Java协程，在产品形态、性能、稳定性上都达到了一个比较理想的情况。到现在，已经有上百个应用，数万个容器上线了Wisp1/2。Wisp协程完全兼容多线程阻塞的代码写法

Golang最大的特色可以说是协程(goroutine)了, 协程让本来很复杂的异步编程变得简单, 让程序员不再需要面对回调地狱, 虽然现在引入了协程的语言越来越多, 但go中的协程仍然是实现的是最彻底的. 这篇文章将通过分析golang的源代码来讲解协程的实现原理. 这个系列分析的golang源代码是Google官方的实现的1.9.2版本, 不适用于其他版本和gccgo等其他实现, 运行环境是Ubuntu 16.04 LTS 64bit. 核心概念 要理解协程的实现, 首先需要了解go中的三个非常重要的概念, 它们分别是 G , M 和 P , 没有看过golang源代码的可能会对它们感到陌生, 这三项是协程最主要的组成部分, 它们在golang的源代码中无处不在. G (goroutine) G是goroutine的头文字, goroutine可以解释为受管理的轻量线程, goroutine使用 go 关键词创建. 举例来说, func main() { go other() } , 这段代码创建了两个goroutine, 一个是main, 另一个是other, 注意main本身也是一个goroutine. goroutine的新建, 休眠, 恢复, 停止都受到go运行时的管理. goroutine执行异步操作时会进入休眠状态, 待操作完成后再恢复, 无需占用系统线程,

笔记 10 1 ，代理池 2 ，scrapy 文件下载，图片下载 3 ，ajax - - qq 进程 - - 线程 - - 协程： 例子： 1 、 1 洗衣房 - - 有 10 台洗衣机 - - 有一个洗衣工 进程 协程 一个线程 进程 > 线程 > 协程 async 关键字 - - - - 开启异步方法 def b ( ) : 1 2 - - - 等待 - - 整个线程都是等待 3 b ( ) - - - 这个方法不是异步方法，所以执行的过程中不会等待。 async a ( ) : - - - 这个方法就是一个异步方法。 1 2 - - - 等待 - - 请求的时候，等待响应 - - - 异步方法就会在这里挂起，去执行别的方法 3 await - - 等待（让挂起） - - 等待的终止条件 代理池应用 db - - - - - > 第一步 redis - - - - list 实现 list 如何来设计？ 如何保证从 list 中获取的代理是最新的？ 1 ，从尾部插入最新的可用的代理。 2 ，代理池数量很多的时候，代理池中之前验证的代理还需要继续验证（有可能失效），每次从头部取出一片（一半），在重新验证，可用的在放在尾部。 3 ，将来从代理池选取代理使用的时候，只需要从尾部获取一个最新最可用的即可 第二步 getter - - #去网上爬取免费代理-->Internet 添加器

python asyncio 网络模型有很多中，为了实现高并发也有很多方案，多线程，多进程。无论多线程和多进程，IO的调度更多取决于系统，而协程的方式，调度来自用户，用户可以在函数中yield一个状态。使用协程可以实现高效的并发任务。Python的在3.4中引入了协程的概念，可是这个还是以生成器对象为基础，3.5则确定了协程的语法。下面将简单介绍asyncio的使用。实现协程的不仅仅是asyncio，tornado和gevent都实现了类似的功能。 event_loop 事件循环：程序开启一个无限的循环，程序员会把一些函数注册到事件循环上。当满足事件发生的时候，调用相应的协程函数。 coroutine 协程：协程对象，指一个使用async关键字定义的函数，它的调用不会立即执行函数，而是会返回一个协程对象。协程对象需要注册到事件循环，由事件循环调用。 task 任务：一个协程对象就是一个原生可以挂起的函数，任务则是对协程进一步封装，其中包含任务的各种状态。 future： 代表将来执行或没有执行的任务的结果。它和task上没有本质的区别 async/await 关键字：python3.5 用于定义协程的关键字，async定义一个协程，await用于挂起阻塞的异步调用接口。 上述的概念单独拎出来都不好懂，比较他们之间是相互联系，一起工作。下面看例子，再回溯上述概念，更利于理解。

什么是多任务？ 简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。实现多任务有多种方式， 线程、进程、协程。 并行和并发的区别？ 并发：指的是任务数多余cpu核数，通过操作系统的各种任务调度算法，实现用多个任务“一起”执行（实际上总有一些任务不在执行，因为切换任务的速度相当快，看上去一起执行而已） 并行：指的是任务数小于等于cpu核数，即任务真的是一起执行的 真的多任务叫并行，假的多任务叫并发 。 我们来了解下python中的进程，线程以及协程！ 从计算机硬件角度： 计算机的核心是CPU，承担了所有的计算任务。 一个CPU，在一个时间切片里只能运行一个程序。 从操作系统的角度： 进程和线程，都是一种CPU的执行单元。 进程：表示一个程序的上下文执行活动（打开、执行、保存...） 线程：进程执行程序时候的最小调度单位（执行a，执行b...)，可以简单理解为同一进程中有多个计数器，每个线程的执行时间不确定，而每个进程的时间片相等， 线程是操作系统调度执行的最小单位 一个程序至少有一个进程，一个进程至少有一个线程。 多进程/多线程： 表示可以同时执行多个任务，进程和线程的调度是由操作系统自动完成。 进程：每个进程都有自己独立的内存空间，不同进程之间的内存空间不共享。 进程之间的通信有操作系统传递，导致通讯效率低，切换开销大。 进程是系统进行资源分配的最小单位 线程：一个进程可以有多个线程

主要内容 Gevent协程 Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动 selectors 模块 多并发演示 协程 协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程： 协程是一种用户态的轻量级线程 。 协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此： 协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。 协程的好处： 无需线程上下文切换的开销 无需原子操作锁定及同步的开销 　　"原子操作(atomic operation)是不需要synchronized"，所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。原子操作可以是一个步骤，也可以是多个操作步骤，但是其顺序是不可以被打乱，或者切割掉只执行部分。视作整体是原子性的核心。 方便切换控制流，简化编程模型 高并发+高扩展性+低成本：一个CPU支持上万的协程都不是问题。所以很适合用于高并发处理。 缺点： 无法利用多核资源：协程的本质是个单线程,它不能同时将 单个CPU 的多个核用上,协程需要和进程配合才能运行在多CPU上

进程 Python中的多线程无法利用多核优势 , 所以如果我们想要充分地使用多核CPU的资源 , 那么就只能靠多进程了 multiprocessing模块中提供了Process , Queue , Pipe , Lock , RLock , Event , Condition等组件 , 与threading模块有很多相似之处 1.创建进程 from multiprocessing import Process import time def func(name): time.sleep(2) print('hello',name) if __name__ == '__main__': p= Process(target=func,args=('derek',)) p.start() # p.join() print('end...') View Code 2.进程间通讯 （1）Queue 不同进程间内存是不共享的，要想实现两个进程间的数据交换。进程间通信有两种主要形式 , 队列和管道 from multiprocessing import Process, Queue #Queue是进程排列 def f(test): test.put('22') #通过创建的子进程往队列添加数据，实线父子进程交互 if __name__ == '__main__': q = Queue()

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 1. Future模式： 参见 http://www.cnblogs.com/zhiranok/archive/2011/03/26/Future_Pattern.html 使用future的好处是即利用了异步的并行能力，又保证主逻辑串行执行，保持简单。 2. Lua 协程 sina Timyang 的介绍 http://timyang.net/lua/lua-coroutine/ lua coroutine 通过create创建一个伪线程，该“线程”通过yield可以挂起自己，通过调用resume可以使该“线程”从挂起位置继续执行。 3. Lua coroutine 实现 Future 假设有如下应用场景： 1. 用户登录系统，需要将用户数据从Mysql中获取用户数据，然后在Lua中实例化user_t对象。 2. 用户登录事件由C++触发，将uid参数传递给lua 3. lua 并不存在mysql接口，必须委托c++完成mysql操作，而且Lua state必须被单线程操作，故我们期望Lua不能被阻塞，在单个user从mysql 载入数据时其他user应该能够继续接受请求 我们设计了如下解决方案： 1. lua中的user_t对象每个实例拥有两个主要数据， 　a. request_cache

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 用 Lua 的协程 coroutine 控制 Codea 屏幕刷新速度 概述 在 Codea 中, 函数 draw() 缺省每秒执行 60 次, 我们希望能修改一下它的刷新速度, 于是想到了 Lua 的一个特性: 协程 coroutine , 希望试着用它来控制程序执行的节奏, 不过目前对于协程还不太了解, 那就一边看教程, 一边试验好了. Codea 运行机制 我们知道, Codea 的运行机制是这样的: setup() 只在程序启动时执行一次 draw() 在程序执行完 setup() 后反复循环执行, 每秒执行 60 次 touched() 跟 draw() 类似, 也是反复循环执行 简单说, 就是类似于这样的一个程序结构: setup() while true do ... draw() touched(touch) ... end 协程 coroutine 的简单介绍 Lua 所支持的 协程 全称被称作 协同式多线程 （ collaborative multithreading ）。 Lua 为每个 coroutine 提供一个独立的运行线路。然而和多线程不同的地方就是， coroutine 只有在显式调用 yield 函数后才被挂起，再调用 resume 函数后恢复运行,

一 并发的本质 　　1 切换 　　2 保存状态 二 协程的概念 　　协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。单线程下实现并发，用户从应用程序级别控制单线程下任务的切换，注意一定是遇到I/O才切。 　　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。 三 gevent模块 　　gevent是一个基于协程的Python网络库。 　　需要导入猴子补丁。 　　方法： 　　　　g1=gevent.spawn(func，)：提交任务。 生成g1,是Greenlet类 　　　　gevent.sleep()：睡 　　　　gevent.joinall(可迭代对象)：阻塞，知道所有选中的任务执行完毕。 　　　　g1.join() 　　　　g1.value 获取由func函数生成Greenlet类的返回值。 import