LUA教程管道和过滤器-36

function producer ()
    while true do
       local x = io.read()      -- produce new value
       send(x)                  -- send to consumer
    end
end
 
function consumer ()
    while true do
       local x = receive()      -- receive from producer
       io.write(x, "\n")        -- consume new value
    end
end

(例子中生产者和消费者都在不停的循环,修改一下使得没有数据的时候他们停下来并不困难),问题在于如何使得receive和send协同工作。只是一个典型的谁拥有主循环的情况,生产者和消费者都处在活动状态,都有自己的主循环,都认为另一方是可调用的服务。对于这种特殊的情况,可以改变一个函数的结构解除循环,使其作为被动的接受。然而这种改变在某些特定的实际情况下可能并不简单。

协同为解决这种问题提供了理想的方法,因为调用者与被调用者之间的resume-yield关系会不断颠倒。当一个协同调用yield时并不会进入一个新的函数,取而代之的是返回一个未决的resume的调用。相似的,调用resume时也不会开始一个新的函数而是返回yield的调用。这种性质正是我们所需要的,与使得send-receive协同工作的方式是一致的。receive唤醒生产者生产新值,send把产生的值送给消费者消费。

function receive ()
    local status, value = coroutine.resume(producer)
    return value
end
 
function send (x)
    coroutine.yield(x)
end 
 
producer = coroutine.create( function ()
    while true do
       local x = io.read()      -- produce new value
       send(x)
    end
end)

这种设计下,开始时调用消费者,当消费者需要值时他唤起生产者生产值,生产者生产值后停止直到消费者再次请求。我们称这种设计为消费者驱动的设计。

我们可以使用过滤器扩展这个设计,过滤器指在生产者与消费者之间,可以对数据进行某些转换处理。过滤器在同一时间既是生产者又是消费者,他请求生产者生产值并且转换格式后传给消费者,我们修改上面的代码加入过滤器(给每一行前面加上行号)。完整的代码如下:

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()      -- produce new value
           send(x)
       end
    end)
end 
 
function filter (prod)
    return coroutine.create(function ()
       local line = 1
       while true do
           local x = receive(prod)  -- get new value
           x = string.format("%5d %s", line, x)
           send(x)       -- send it to consumer
           line = line + 1
       end
    end)
end 
 
function consumer (prod)
    while true do
       local x = receive(prod)  -- get new value
       io.write(x, "\n")        -- consume new value
    end
end

可以调用:

p = producer()
f = filter(p)
consumer(f)

或者:

consumer(filter(producer()))

看完上面这个例子你可能很自然的想到UNIX的管道,协同是一种非抢占式的多线程。管道的方式下,每一个任务在独立的进程中运行,而协同方式下,每个任务运行在独立的协同代码中。管道在读(consumer)与写(producer)之间提供了一个缓冲,因此两者相关的的速度没有什么限制,在上下文管道中这是非常重要的,因为在进程间的切换代价是很高的。协同模式下,任务间的切换代价较小,与函数调用相当,因此读写可以很好的协同处理。


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