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一个关于协同程序的经典示例就是“生产者-消费者”的问题。
一个不断产生值，一个不断消费这些值。比如：
function producer() while true do local x = io.read() --produce new value send(x) --send it to consumer end end function consumer() while true do local x = receive() --receive value from producer io.write(x,"\n") --consumer it end end
如何将send和receive匹配起来，这是一个典型的“谁有主循环”的问题。由于两则都有一个主循环，并且都将对方视为一个可调用的服务。
协同程序被称为一种匹配生产者和消费者的理想工具，一对resume-yield完全一改典型的调用者与被调用者之间的关系。
当一个协同程序调用yield时，它不是进入一个新的函数，而是从一个resume调用中返回。
同样对于resume，也不是启动一个新函数，而是从一次yield调用中返回。
两者都认为自己是主动方，对方是被动。
receive唤醒生产者，使它产生一个新值。而send则产生一个新值返还给消费者：
function receive() local status,value = coroutine.resume(producer) return value end function send(x) coroutine.yield(x) end
因此，生产者现在一定是一个协同程序：
producer = coroutine.create( function () while true do local x = io.read() --产生新值 send(x) end end)
在这种设计中，程序通过调用消费者来启动，当消费者需要一个新值时，唤醒生产者。
生产者返回一个新值后停止运行，并等待消费者的再次唤醒。这种设计称为“消费者驱动（consumer-driven）”。
还有一种就是使用“生产者驱动”设计，消费者是一个协同程序。
过滤器
过滤器是一种位于生产者和消费者之间的处理功能，可用于对数据的一些变换。
过滤器既是一个消费者又是一个生产者，它唤醒一个生产者促使其产生新值，又将变换后的值传递给消费者。
例如，在上面的代码中添加一个过滤器，在每行起始处插一个行号：
function receive(prod) local status,value = coroutine.resume(prod) return value end function send(x) coroutine.yield(x) end function producer() return coroutine.create(function () while true do local x = io.read() --产生一个新值 send(x) end end) end function filter(prod) return coroutine.create(function () for line = 1,math.huge do local x = receive(prod) --获得一个新值 x = string.format("%5d %s",line,x) send(x) -- send it to consumer end end) end function consumer(prod) while true do local x = receive(prod) --获得一个新值 io.write(x,"\n") --消费一个新值 end end
接下来运行代码，然后启动消费者：
p = producer () f = filter(p) consumer(f) --或者更简单 consumer(filter(producer()))
在pipe中每个任务都在各自独立的进程中运行，而在协同程序中每项任务都在各自独立的协同程序中运行。
pipe在消费者与生产者之间提供一个缓冲器，因此它们的运行速度允许存在一定差异。但是，在pipe中进程间切换代价很高。
而在协同程序中，切换代价小得多（差不多等于函数调用）。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/daiker/p/5821377.html
