标签：结果 filter 请求 之间 应该 区分 pre 完成 return
Lua中的协程和多线程很相似，每一个协程有自己的堆栈，自己的局部变量，可以通过yield-resume实现在协程间的切换。不同之处是：Lua协程是非抢占式的多线程，必须手动在不同的协程间切换，且同一时刻只能有一个协程在运行。并且Lua中的协程无法在外部将其停止，而且有可能导致程序阻塞。
协同程序（Coroutine）：
三个状态：suspended（挂起，协同刚创建完成时或者yield之后）、running（运行）、dead（函数走完后的状态，这时候不能再重新resume）。
coroutine.create(arg)：根据一个函数创建一个协同程序，参数为一个函数
coroutine.resume(co)：使协同从挂起变为运行（1）激活coroutine，也就是让协程函数开始运行;（2）唤醒yield，使挂起的协同接着上次的地方继续运行。该函数可以传入参数
coroutine.status(co)：查看协同状态
coroutine.yield()：使正在运行的协同挂起，可以传入参数
resume函数的两种用途虽然都是使协同挂起，但还是有些许差异的，看下面这个例子：
coroutineFunc = function (a, b)
for i = 1, 10 do
print(i, a, b)
coroutine.yield()
end
end
co2 = coroutine.create(coroutineFunc) --创建协同程序co2
coroutine.resume(co2, 100, 200) -- 1 100 200 开启协同，传入参数用于初始化
coroutine.resume(co2) -- 2 100 200
coroutine.resume(co2, 500, 600) -- 3 100 200 继续协同，传入参数无效
co3 = coroutine.create(coroutineFunc) --创建协同程序co3
coroutine.resume(co3, 300, 400) -- 1 300 400 开启协同，传入参数用于初始化
coroutine.resume(co3) -- 2 300 400
coroutine.resume(co3) -- 3 300 400
Lua中协同的强大能力，还在于通过resume-yield来交换数据：
（1）resume把参数传给程序（相当于函数的参数调用）；
（2）数据由yield传递给resume;
（3）resume的参数传递给yield；
（4）协同代码结束时的返回值，也会传给resume
协同中的参数传递形势很灵活，一定要注意区分，在启动coroutine的时候，resume的参数是传给主程序的；在唤醒yield的时候，参数是传递给yield的。看下面这个例子：
co = coroutine.create(function (a, b) print("co", a, b, coroutine.yield()) end)
coroutine.resume(co, 1, 2) --没输出结果，注意两个数字参数是传递给函数的
coroutine.resume(co, 3, 4, 5) --co 1 2 3 4 5，这里的两个数字参数由resume传递给yield
Lua的协同称为不对称协同（asymmetric coroutines），指“挂起一个正在执行的协同函数”与“使一个被挂起的协同再次执行的函数”是不同的，有些语言提供对称协同（symmetric coroutines），即使用同一个函数负责“执行与挂起间的状态切换”。
注意：resume运行在保护模式下，因此，如果协同程序内部存在错误，Lua并不会抛出错误，而是将错误返回给resume函数。
以下是我个人的一点理解：
（1）resume可以理解为函数调用，并且可以传入参数，激活协同时，参数是传给程序的，唤醒yield时，参数是传递给yield的；
（2）yield就相当于是一个特殊的return语句，只是它只是暂时性的返回（挂起），并且yield可以像return一样带有返回参数，这些参数是传递给resume的。
为了理解上面两句话的含义，我们来看一下如何利用Coroutine来解决生产者——消费者问题的简单实现：
produceFunc = function()
while true do
local value = io.read()
print("produce: ", value)
coroutine.yield(value) --返回生产的值
end
end
consumer = function(p)
while true do
local status, value = coroutine.resume(p); --唤醒生产者进行生产
print("consume: ", value)
end
end
--消费者驱动的设计，也就是消费者需要产品时找生产者请求，生产者完成生产后提供给消费者
producer = coroutine.create(produceFunc)
consumer(producer)
这是一种消费者驱动的设计，我们可以看到resume操作的结果是等待一个yield的返回，这很像普通的函数调用，有木有。我们还可以在生产消费环节之间加入一个中间处理的环节（过滤器）：
produceFunc = function()
while true do
local value = io.read()
print("produce: ", value)
coroutine.yield(value) --返回生产的值
end
end
filteFunc = function(p)
while true do
local status, value = coroutine.resume(p);
value = value *100 --放大一百倍
coroutine.yield(value)
end
end
consumer = function(f, p)
while true do
local status, value = coroutine.resume(f, p); --唤醒生产者进行生产
print("consume: ", value)
end
end
--消费者驱动的设计，也就是消费者需要产品时找生产者请求，生产者完成生产后提供给消费者
producer = coroutine.create(produceFunc)
filter = coroutine.create(filteFunc)
consumer(filter, producer)
可以看到，我们在中间过滤器中将生产出的值放大了一百倍。
通过这个例子应该很容易理解coroutine中如何利用resume-yield调用来进行值传递了，他们像“调用函数——返回值”一样的工作，也就是说resume像函数调用一样使用，yield像return语句一样使用。coroutine的灵活性也体现在这种通过resume-yield的值传递上。
标签：结果 filter 请求 之间 应该 区分 pre 完成 return
原文地址：https://www.cnblogs.com/gangtie/p/12833358.html
