还不了解协程吗？从原理到实现，全局分析

最新推荐文章于 2022-12-03 20:52:41 发布
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分类专栏： Linux服务器开发 底层应用开发 web服务器 文章标签： 协程 线程 Linux服务器 后端开发 底层应用开发
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还不了解协程吗？90分钟从原理到实现，全局分析


1. 协程的用途
2. 协程的实现原理
3. 协程的切换与调度

【技术分享篇】还不了解协程吗？90分钟从原理到实现，全局分析丨协程的切换与调度

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python并发编程之协程
weixin_34248705的博客
01-17 398
阅读目录 一 引子 二 协程介绍 三 Greenlet 四 Gevent介绍 五 Gevent之同步与异步 六 Gevent之应用举例一 七 Gevent之应用举例二 一 引子 本节的主题是基于单线程来实现并发，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发，为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态 cpu正在运...
协程，你知道吗？
cool grass's blog
05-18 1230
二个号台风交互根据，VB程序
了解协程
haifeng619的专栏
09-07 435
让你真正的了解Unity的协程(yield)的工作方式！ 携程的yield 是等一帧，然后执行下一句 ，但是不影响其他方法的运行，在停止的时候相当于是一个线程。 http://www.xuebuyuan.com/1367145.html   首先，这是写给有一点编程功底基础的人，才能看懂的，我将以最直观
64 - 你了解协程吗？
若尘的博客
03-13 1542
python协程讲解
调用器基本原理之- 进程，线程，协程你真的了解吗？
技术随笔
04-11 302
调用器基本原理之-（进程，线程，协程你真的了解吗？） 目标 彻底弄清楚进程，线程，协程。 本文规划 概念简述 进程，线程的联系 ，区别 （是什么） 为什么引入多线程模型（为什么） 多线程的实现模型（怎么样） 协程是什么？为什么引入？如何实现？ 总结 概念简述 并发：某个时刻，同时处理N个任务 并行：N个Worker，同时执行N个任务 注意： 在没有并行能力机器上使用并发，实际上会降低你的性能。...
探索 Kotlin 协程原理
gzsuperwin的博客
05-27 6050
接下来跟大家分享一下我在了解 Kotlin 协程实现的过程中理解的一些概念，如果你发现哪些地方我说错了的话，欢迎提出你的理解。 1. Kotlin 协程原理概述 Kotlin 协程的大致的执行流程如上图所示，这个流程是各种类型的协程执行时都大致遵循的流程，不是一个严格精确的执行流程。 下面先来看下协程执行过程中的一些关键类的介绍。 1. 协程代码块 当我们调用 launch() 或 withContext() 等协程构建器函数时，对应的协程代码块会被 Kotlin 编译器转换为一个匿名内部类，这个匿名内部
C++ 协程的近况、设计与实现中的细节和决策
Linuxhus的博客
05-27 513
时至2018年的今天，C++ 在互联网服务端开发方向依然占据着相当大的份额；百度，腾讯，甚至以java为主流开发语言的阿里都在大规模使用C++做互联网服务端开发，而这恰恰是本文想要讨论的范畴。 C++协程实现及原理分析视频讲解： C/C++ Linux服务器开发高级架构学习视频点击：C/C++Linux服务器开发高级架构/Linux后台架构师-学习视频 协程的实现与原理剖析丨掌握协程的运用丨实例讲解（上） 协程的实现与原理剖析丨掌握协程的运用丨实例讲解（下） 第1章 C++协程近况简介 协程分
协程原理与设计
j简说Linux的博客
11-16 924
为了综合上述各种方案的优缺点，也即兼顾易用性和实用性，取得一种折中平衡的效果，我们可以考虑在协程中引入“Work-Stealing”机制，也即M:N协程（M个用户协程对应N个系统线程，为了区别于上述的N:1协程）。在更高的层次看，fiber和线程其实是类似的，所以fiber也提供了一套同步原语：Mutex，ConditionVariable，Latch。但是也有一个明显的缺点，各个线程之间无法均衡任务，导致一个线程中的某个协程运行过久，会影响到本线程的其他协程，也即不适合CPU-Bound型业务。
Kotlin 协程之二：原理剖析
依生依世
07-29 3806
Kotlin 协程之二：原理剖析一.协程的工作原理1.协程作用域(运行环境)-CoroutineScope2.协程任务执行环境-Dispatcher(1)Dispatcher.Main(2)Dispatcher.IO线程池-CoroutineScheduleri.尽量使用当前线程ii.双重队列iii.抢占其他线程的任务3.协程任务-Coroutine(1)AbstractCoroutine(2)B...
从无栈协程到C++异步框架
j简说Linux的博客
11-19 573
了解了协程在C++中的部分历史, 我们来简单了解一下协程的执行机制, 这里我们直接以C++20为例, 先来看一下概览图:有栈协程和无栈协程定义中断点和重入点的方式和机制略有差异, 执行到中断点和重入点的时候大家使用的保存和恢复机制不太一样, 但以Host App的视角来看, 整体的执行过程其实是比较一致的. 这里我们是以C++20的无栈协程来举例的, 通过图中的关键字co_await, 我们定义了point1和point2两个成对的中断点和重入点.
什么是协程？
热门推荐
ThinPikachu的博客
01-11 2万+
目录 一、前言 二、从多进程，多线程角度来分析 三、Goroutine 调度器的 GMP 模型的设计思想 （1）Goroutine主要概念如下： （2）调度器的设计策略 （3）Go 调度器调度场景过程全解析 四、使用协程的注意事项 一、前言 现在网上关于协程的博文已经不在少数了，但我通过阅读并没有觉得真正的了解什么是协程，所以我决定自己写一篇博客，来帮助大家了解并学习协程的运作方式。 首先，我们从上下文切换的角度来分析进程，...
协程
weixin_42898819的博客
08-24 1161
一、协程简介 协程不是进程或线程，其执行过程更类似于子例程，或者说不带返回值的函数调用。 协程优势：1.无需线程上下文切换的消耗 2.无需加锁，协程就是一种单线程模式，串行不用锁 3.高并发，高扩展性 4.协程能保留上次调用的状态，重新进入时候继续上次退出地方。 我的理解 协程简单点说，就是一个进程可以启动多个线程，每个线程中都可以开启很多个协程，完成不同事件的处理，这就是协程...
对协程的初步理解
Xp545945的博客
11-01 354
  首先要强调的是协程不是线程，如果一定要将它与线程作比较，那么可能会陷入泥潭,个人认为单纯将协程看作一种编程方式感觉更容易理解. 协程的优点包括： 协程更加轻量，创建成本更小，降低了内存消耗 减少了 CPU 上下文切换的开销 减少同步加锁，整体上提高了性能 可以按照同步思维写异步代码   协程这么厉害，那到底有什么用呢？协程有一个很重要的场景，就是IO密集型任务。以前使用同步 IO 的情况下...
linux 协程 原理,Libco 协程栈的切换理解
weixin_34307029的博客
05-14 447
libco协程切换原理解读及简要使用以前看过libco一点源码，最近组里面分享了一次协程的原理。花了点功夫，借助一点网上的资料，算是摸清楚了libco协程切换的来龙去脉。libco除了协程的切换还涉及系统hook以及相关工程的封装，篇幅及时间限制，这里不涉及。本篇主要把协程切换的来龙去脉以及原理从个人理解角度介绍下。明白和能说出来讲清楚是两种不同的理解程度，这也是本文的主要目的。函数调用的原理li...
Linux下c实现协程-Coroutine
blade2001的专栏
10-25 1万+
Widnows 是提供了用户级线程的，类似 coroutine 需要用户主动是切换。这在单线程程序中非常有用。线程调度模块只负责提供堆栈，环境的保存。不负责分配时间片等。 自己实现 coroutine 并不难，但能用操作系统提供的可以得到更多的便利。Windows 中把这种用户级线程叫做 Fiber，纤维的意思。比较通用的译名是纤程。 我们可以把一个 thread 转换成一个
协程（四）原理
自由的天空
09-30 2305
出处：http://www.cnblogs.com/takeaction/archive/2015/03/25/4365422.html 协程，又称微线程和纤程等，据说源于 Simula 和 Modula-2 语言（我没有深究，有错请指正），现代编程语言基本上都有支持，比如 Lua、ruby 和最新的 Google Go，当然也还有最近很让我惊艳的 falcon。协程是用户空间线程，
90分钟全面分析协程的底层原理和具体实现
linuxguitu的博客
01-05 358
90分钟全面分析协程的底层原理和具体实现
深入理解协程原理：为你的代码注入活力
Lion_Long的博客
12-03 1232
一、协程的意义。 二、异步的执行流程。 三、协程的基本操作：“切换”的方式--switch、create：创建协程、yield：让出CPU、resume：恢复协程运行权。 四、协程的定义。 五、调度器的定义。
如何在Python中实现高效的并发处理，并减少全局解释器锁（GIL）的影响？
最新发布
10-28
参考资源链接：[Python高性能编程第二版：并发与分布式处理实战](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/8ar7xzwrae?utm_source=wenku_answer2doc_content) 要实现Python中的高效并发处理，并减少全局解释器锁（GIL）的影响，你可以采用多线程（使用threading模块）和多进程（使用multiprocessing模块）的技术。由于GIL的存在，Python的多线程并不适用于CPU密集型任务，因为GIL限制了线程间的CPU并发执行。因此，对于这类任务，推荐使用多进程来实现真正的并行处理。 通过multiprocessing模块，可以创建多个进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而绕开GIL的限制。例如，可以使用Process类创建多个进程，每个进程执行独立的任务，并通过管道（pipes）或队列（queues）进行进程间通信。 对于I/O密集型任务，多线程是一个较好的选择，因为I/O操作不涉及CPU密集计算，线程可以有效地在等待I/O时释放GIL。在这种情况下，可以利用threading模块或concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor来管理线程池。 此外，Python 3.6及以上版本中引入的asyncio库，提供了基于协程的异步编程模型，这适用于I/O密集型任务，并可以实现高并发。asyncio允许你编写单线程非阻塞的代码，并通过事件循环来处理多个并发的异步操作。 在代码层面，为了减少GIL的影响，还可以利用Cython或PyPy这样的工具，它们可以编译成C代码或使用即时编译技术来绕过GIL。使用NumPy和SciPy等库时，由于底层是用C实现，因此可以避免GIL的影响，提高数值计算的效率。 最后，理解Python的内置数据结构和算法，如使用list和dict等集合类型时，选择合适的数据结构和操作可以显著提高程序性能。同时，了解垃圾回收机制的工作原理，合理管理对象创建和生命周期，也是优化程序性能的重要方面。 关于这部分的深入学习，建议阅读《Python高性能编程第二版：并发与分布式处理实战》，它提供了丰富的实例和详细的技术分析，帮助你更好地理解和应用上述概念。 参考资源链接：[Python高性能编程第二版：并发与分布式处理实战](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/8ar7xzwrae?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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