C++对我来说简直就是星辰大海，为了避免翻船，我选择从小河沟出发

男娘i 2022-10-16 11:25 109阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  前言
 *  进程 vs 线程 vs 协程
 *  同步 vs 异步
 *  阻塞 vs 非阻塞
 *  协程学习
 *   *  消费者-生产者
     *  自己想个例子
     *   *  常规写法
         *  进阶写法
         *  协程写法
 *  总结

> 你学的越多，不懂的东西反而越多~

# 前言 #

以前觉得 C++ 并没有什么复杂的，不就是 C 语言加上类定义、模板、容器、算法函数这些就可以了吗，只要我不用，它就难不倒我，用到了查查文档也就搞定了，真的是年少轻狂啊。

随着学习的深入渐渐发现，即使抛开那些算法函数、那些冗长的模板，单单是 C++ 核心的概念和类型就够喝上好几壶的，随便罗列几个，像 `std::furnitrue`、`std::memory_order`、`std::packaged_task` 等等这些，之前都没听说过，特别是C++20的协程，到现在还是一头雾水。

C++ 缺少了 C 语言的纯粹，总是喜欢在编译时加点料，但是这个协程加的料超多，一时间还有点接受不了。

不过第一次听说协程这个词是在 Lua 中，全称被叫做协同程序，记得没错是在 《Lua程序设计》这本书中看到的，里面专门有一章是讲coroutine的，并且在 Lua 中定义和使用协程很方便，所以决定先复习一下 Lua 中的协程，然后对比着 C++的协程来进行拓展学习。

# 进程 vs 线程 vs 协程 #

这三者常常被拿来比较，而引入多进程、多线程、多协程有一个简单而纯粹的目的，那就是榨干CPU，不过这三者侧重还有所不同。

进程是资源分配最小单位，每个进程都有独立的地址空间，来维护代码段、堆栈段和数据段，但是创建和切换进程的开销较大，可以在多台物理机和多核CPU上提高效率，依靠管道（pipe）、命名管道（named pipe/FIFO）、信号量（semophore）、消息队列（message queue）、信号（sinal）、共享内存（shared memory）、套接字（socket）、全双工管道等途径来进行通信。

线程是任务调度和执行的最小单位，没有独立的地址空间，但有独立的运行栈和程序计数器（PC），创建和切换线程的开销相比进程来说要小得多，线程之间通信更加方便，除了可以使用进程间通信的方式，还可以简单地通过共享全局变量，静态变量等进行通信，但是需要锁机制、信号量机制、信号机制来控制线程间互斥。

协程这个概念就比较迷了，其实它不像多进程和多线程那样可以在多核机器上提供并行的能力，而是侧重于相互协作共同完成某个任务，同一个线程中可以启动多个协程，但这些协程同一时刻只能有一个在运行。

协程其实可以看成是一个可以被随时停止和唤醒的函数，使用协程是为了在用户层面来控制调用逻辑，对比于多线程程序的线程调度完全看操作系统的心情的处境，多协程的程序就比较自主了，可以由开发者来控制函数执行顺序。

还有一个特性很重要，就是使用协程可以实现用“同步”的方式来写“异步”的代码，这一点不理解没关系，以后会慢慢明白的。说到这，不得不说一下关于同步和异步、阻塞和非阻塞这几个概念，它们常常被大家混在一起来说，实际上只是从不同维度来描述了一件事情，下面简单叙述下。

# 同步 vs 异步 #

同步和异步指的是消息通信的机制，或者说得到结果的方式。

*  同步：调用函数后就能返回想要的结果，有点像去食堂买饭，自己去食堂付完钱（调用），饭（结果）就可以被拿回来了，这就是同步调用的方式，与返回结果的时间长短无关，得到结果之后直接执行后面的逻辑（吃饭）就可以了，所以同步的逻辑是最好写的。
 *  异步：调用函数后并不能直接得到想要的结果，需要通过回调或者其他消息来通知，这就有点像定外卖了，打开APP选好饭菜输入地址（注册回调），开始付钱（调用），此时并不能直接得到饭（结果），而是一段时间之后，有外卖小哥将饭（结果）给你送来，这时才能执行后面的逻辑（吃饭）。

总结来说，需要自己取结果的就是同步，依靠别人送结果的就是异步。

# 阻塞 vs 非阻塞 #

阻塞和非阻塞指的是程序在等待调用结果时的状态，强调在获得结果之前的表现。

*  阻塞：调用函数后由于不满足某种条件（比如读socket但是没有数据）被挂起，当条件满足（socket来数据了）时被唤醒，并将结果返回。
 *  非阻塞：调用函数后如果不满足指定条件（比如读socket但是没有数据）不挂起，而是返回一个表示没有取到结果的值，你可以按照某种间隔再次调用函数，直到取到结果为止，当然你也可以调用一次就结束了。

总结来说，不满足条件时调用方被挂起就是阻塞调用，否则就是非阻塞调用。

# 协程学习 #

C++的协程是暂时学不明白了，为了不翻车，我还是从熟悉的 Lua 入手，来举例说明什么是协程？有什么用？为什么这样用？弄明白以后再慢慢用 C++ 来实现相同的目的，毕竟 C++ 这一块需要实现的内容也有点多。

## 消费者-生产者 ##

提到 Lua 的协程就会想到 “消费者-生产者”的例子，网上关于这个的实现有特别多的版本，整体上来说大同小异，基本上都是 《C++程序设计》这本书中的内容，但是这一部分我看了很多遍，感觉这个例子并不太好。

function receive(prod)  -- 激活协同程序
      local status,value = coroutine.resume(prod)
      return value
    end
    
    function send(x)  -- 挂起协同程序
      coroutine.yield(x)
    end
    
    function producer()  -- 生产者
      return coroutine.create(  -- 创建协同程序
        function()
              while true do
                  local x = io.read()  -- 产生新值
                  send(x)
              end
          end
      )
    end
    
    function filter(prod)  -- 过滤器
      return coroutine.create(  -- 创建协同程序
          function()
              for line = 1, math.huge do
                  local x = receive(prod)  -- 激活协同程序来获取新值
                  x = string.format("%5d %s",line , x )  -- 过滤规则
                  send(x)  -- 挂起激活程序
              end
          end
      )
    end
    
    function consumer(prod)
      while true do
          local x = receive(prod) -- 获取新值
          io.write(x, "\n")       -- 消费新值
      end
    end
    
    p= producer()  -- 初始化生产者
    f = filter(p)  -- 初始化过滤器
    consumer(f)    -- 初始化消费者并启动程序

这就是一个消费者驱动的模型，首先由启动消费者，然后调用生产者来生产资源，接着消费者消耗掉新的资源，再控制生产者生产新的资源，以此方式循环往复，其实就是下面代码的复杂化：

function consumer_producer()
      while true do
          local x = io.read()  -- 产生新值
          io.write(x, "\n")    -- 消费新值
      end
    end
    
    consumer_producer() -- 启动生产者消费者

这个例子以我现在的菜鸟水平来看没啥用，但是有一点比较好，就是展示了可以用协程来控制程序执行顺序的强大功能，只是这个消费者和生产者强耦合的设计实在是看不明白。

## 自己想个例子 ##

既然他们的例子我都不喜欢，那我就自己想一个，叮铃铃！下面我收到了一个新的需求：

> 计算1+2+3+4+5+6+7+8+9+10的和，然后等待5秒钟后，将结果显示在控制台上。

乍一听，这个需求太简单了吧，没有一点难度，其实不然，其中蕴含着大量玄机，简直就是一个万能句式：

> 做一件事情A，然后等待某件事发生，再做一件事情B（可能与A相关）

仔细想想，这样的“句式”在开发中，生活中是不是经常出现？

1.  下载电影，下载完成后，播放电影
2.  开始加载场景，加载完成后，隐藏加载进度条
3.  发送一个请求，收到回复时，将回复结果显示出来
4.  …

看了吧，现实中有很多这类需求，我们接下来尝试着实现一下

### 常规写法 ###

-- lua 没有 sleep 函数，使用while循环模拟
    function sleep(n)
        local t = os.clock()
        while os.clock() - t <= n do end
    end
    
    function task_method_1()
        print(string.format("program start at %s", os.date("%H:%M:%S")))
    
        -- 求和
        local sum = 0;
        for i=1,10 do
            sum = sum + i;
        end
    
        -- 等待
        sleep(5);
    
        -- 展示
        print(string.format("program end at %s and sum = %d", os.date("%H:%M:%S"), sum))
    end
    
    function main1()
        task_method_1()
    end
    
    main1()

代码很简单，为了看起来更连贯这里就不分段展示了，首先模拟一个 `sleep` 函数，然后实现 `task_method_1` 函数来完成原始需求——求和、等待、展示，最后通过主函数来调用就可以了。

运行结果如下:

> program start at 01:30:27  
> program end at 01:30:32 and sum = 55

### 进阶写法 ###

看了上面的代码有没有发现什么问题？这是一种同步的实现方式，整个程序在中间等待的5秒钟什么都不能做，必须等倒计时结束才能做后面的事情，这要是购物APP点了5秒没反应就直接X掉了，这可是赤果果的金钱损失啊，绝不能让这种事情发生。

怎么办呢？我确实需要5秒钟的处理时间，但是又不能让用户卡在那，我可以显示一个进度条，进度一直再变化，用户就不会以为程序卡死了，如果进度走的比较慢，他可能以为手机老旧该换了，没准还促进了手机的销量呢！

顺着这个思路写出了下面这种实现，这是一种异步的实现方式，通过回调函数来通知最终要显示的结果。

function task_method_2()
        print(string.format("program start at %s", os.date("%H:%M:%S")))
    
        -- 求和
        local sum = 0;
        for i=1,10 do
            sum = sum + i;
        end
    
        -- 注册回调函数，进行等待
        add_callback(5, call_back_print, sum)
    end
    
    function call_back_print(data)
        --展示结果
        print(string.format("program end at %s and sum = %d", os.date("%H:%M:%S"), data))
    end
    
    function add_callback(inteval, func, data)
        interval_time = inteval
        call_back = func
        msg_data = data
    end
    
    function main2()
        local t0 = os.clock();
        local t = t0;
    
        task_method_2()
    
        while true do
            local now = os.clock()
            if now - t >= 1 then
                print(string.format("program run %f seconds", now - t0))
                t = now;
    
                if interval_time and call_back and now - t0 >= interval_time then
                    call_back(msg_data)
                    break;
                end
            end
        end
    end
    
    main2()

在函数 `task_method_2` 中计算完求和的结果，并没有等待，而是通过 `add_callback` 函数注册了等待时间、回调函数、以及回调展示的结果，然后直接返回了调用方，调用主函数 `main2` 中计算这时间差并展示进度，等倒计时一结束就执行回调函数，进而展示出结果。

运行结果如下，通过打印信息展示处理进度条:

> program start at 01:44:56  
> program run 1.000000 seconds  
> program run 2.001000 seconds  
> program run 3.001000 seconds  
> program run 4.001000 seconds  
> program run 5.001000 seconds  
> program end at 01:45:01 and sum = 55

### 协程写法 ###

卡顿的问题解决了，但是添加了一大堆额外的注册和回调函数，有些麻烦啊，怎么把它们去掉呢？

终于等到协程出场了，同步调用很卡、异步回调很烦，那么协程可以实现用“同步”的方式来写“异步”的代码，既不卡也不烦，下面来看一下实现。

function task_method_3()
        print(string.format("program start at %s", os.date("%H:%M:%S")))
    
        -- 求和
        local sum = 0;
        for i=1,10 do
            sum = sum + i;
        end
    
        -- 等待
        coroutine.yield(5);
    
        -- 展示
        print(string.format("program end at %s and sum = %d", os.date("%H:%M:%S"), sum))
    end
    
    
    function main3()
        local t0 = os.clock();
        local t = t0;
    
        local co = coroutine.create(task_method_3)
        local status, interval = coroutine.resume(co)
    
        while true do
            local now = os.clock()
            if now - t >= 1 then
                print(string.format("program run %f seconds", now - t0))
                t = now;
    
                if now - t0 >= interval then
                    coroutine.resume(co)
                    break;
                end
            end
        end
    end
    
    main3()

对比 `task_method_3` 和 `task_method_1` 函数，只是将 `sleep` 函数换成了 `coroutine.yield(5)`，整个需求函数很紧凑。

程序运行逻辑是这样的，先将 `task_method_3` 函数包装成协程 `co`，然后启动 `co` 执行求和逻辑，执行到 `coroutine.yield(5);` 这句，协程被暂停并将5返回，主函数 `main3` 中收到返回值5后开始计时并展示进度值，直到5秒等待期结束再次唤醒协程 `co`，`coroutine.yield(5);` 后面的代码继续执行，完成最后的展示需求。

运行结果如下：

> program start at 01:50:59  
> program run 1.000000 seconds  
> program run 2.000000 seconds  
> program run 3.000000 seconds  
> program run 4.000000 seconds  
> program run 5.000000 seconds  
> program end at 01:51:04 and sum = 55

# 总结 #

*  多进程/多线程的引入并不是总能降低任务消耗的时间，还要考虑到进程/线程切换的消耗问题，参考Redis实现
 *  多协程的引入本质上是为了更好的控制程序运行的逻辑，虽然它往往也能带来效率上的提升
 *  `coroutine.yield` 是协程的中核心函数，主动让出CPU，如果协程不自己挂起，外部无法干预
 *  知识的迁移是一项重要的技能，下一步要用C++协程来实现这个需求啦，边学边写喽

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> 拨开那一片云，是你未曾实现的梦想，岁月流转，梦想在变，有些事不得不放弃坚守（固执），珍惜眼前的一切，迎接明天的朝阳~

[_ _]: https://blog.csdn.net/albertsh/article/details/116868211