前段时间一直在学习 Compose,所以导致 Kotlin 笔记系列搁置了好久。一方面是因为 Compose 的学习在个人来看重要性更高;另一方面就是,发现学完之前的 Kotlin 系列的笔记一到笔记三后,已经基本可以在项目中使用 Kotlin 进行日常的编码了,所以才导致这个 Kotlin 学习笔记系列停更了好久,哈哈!对 Jetpack Compose 感兴趣的同学可以看一下我的另一个笔记系列—— Jetpack Compose 学习笔记。这次咱来看看 Kotlin 协程的基础知识。
我之前写过一些协程的文章,很久以前了。那会儿还是很痛苦的,毕竟 kotlinx.coroutines 这样强大的框架还在襁褓当中,于是乎我写的几篇协程的文章几乎就是在告诉大家如何写这样一个框架——那种感觉简直糟糕透了,因为没有几个人会有这样的需求。
协程是一种并发设计模式,您可以在Android上使用它来简化异步执行的代码。Kotlin1.3版本添加了 Coroutines,并基于其他语言的既定概念。
Kotlin的一个协程可以理解为是运行在线程上的一个执行任务并且该任务可以在不同的线程间切换,一个线程可以同时运行多个协程。
并行(parallel):指在同一时刻,有多条指令在多个处理器上同时执行。所以无论从微观还是从宏观来看,二者都是一起执行的。
Python由于全局锁(GIL)的存在,一直无法发挥多核的优势,其性能一直饱受诟病。 不过,在IO密集型的网络编程各种,异步处理比同步处理能够提升非常之高的速度。 而相对于其他语言,Python还有一个很明显的优势,那就是它的库很多啊!!!
第一章 Python 入门 第二章 Python基本概念 第三章 序列 第四章 控制语句 第五章 函数 第六章 面向对象基础 第七章 面向对象深入 第八章 异常机制 第九章 文件操作 第十章 模块 第十一章 GUI图形界面编程 第十二章 pygame游戏开发基础 第十三章 pyinstaller 使用详解 第十四章 并发编程初识
作为一门 21 世纪的语言,Go 原生支持应用之间的通信(网络,客户端和服务端,分布式计算)和程序的并发。程序可以在不同的处理器和计算机上同时执行不同的代码段。Go 语言为构建并发程序的基本代码块是 协程 (goroutine) 与通道 (channel)。他们需要语言,编译器,和runtime的支持。Go 语言提供的垃圾回收器对并发编程至关重要。
在早期的操作系统中,各个任务的执行完全是串行的,只有在一个任务运行完成之后,另一个任务才会被执行,我们称之为单道程序。
2017-10-26 by Liuqingwen | Tags: Kotlin 翻译 | Hits
进程:进程是一个具有独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。进程是操作系统动态执行的基本单元。
协程(Coroutine)一种电脑程序组件,该程序组件通过允许暂停和恢复任务,为非抢占式多任务生成子程序。协程也可以简单理解为协作的程序,通过协同多任务处理实现并发的函数的变种(一种可以支持中断的函数)。
为了方便理解,这边先做个比喻: 从使用的角度来看,Kotlin的协程像是“另一种RxJava”,但是比RxJava要高效。
从多线程的角度看,协程(Coroutine)与线程(thread)类似:协程是一系列的可执行语句,拥有自己的栈、局部变量和指令指针,同时协程又与其它协程共享全局变量和其它几乎一切资源。 线程和协程的主要区别: 一个多线程程序可以同时并行运行多条线程,而协程却需要彼此协作地运行,即在任意时刻只能有一个协程运行,且协程的切换是在用户态手动控制的,只有当正在运行的协程显示的要求被挂起(suspend)时,其执行才会暂停。
比如你的双手可以同时做两件事,比如吃饭这件事就是并发,吃饭这个过程中,可以同时吃几种菜,甚至喝汤,这个过程就是一个多任务并发的过程,但是并发在时间上是不能同时进行的
前段时间有同事问了一个问题:JavaScript是单线程运行代码,那么如下代码片段中,同样是执行func1和func2,为什么只用 Promise.all 相比于直接执行 await func1();await func2(); 速度更快:
普通函数的定义是使用 def 关键词,异步的函数,协程函数(Coroutine)本质上是一个函数,特点是在代码块中可以将执行权交给其他协程,使用async def 来定义
Tars(https://github.com/TarsCloud/Tars) 是腾讯开源的一套微服务框架。其基础是Tars RPC。对于有一些基础的同学来说,直接看RPC源码无疑是了解Tars的最佳途径。
并发是在同一实体上的多个事件,而这个事件在同一时间间隔发生的,同一个时间段,有多个任务执行,可是同一个时间点,只有一个任务在执行
在执行一些 IO 密集型任务的时候,程序常常会因为等待 IO 而阻塞。比如在网络爬虫中,如果我们使用 requests 库来进行请求的话,如果网站响应速度过慢,程序一直在等待网站响应,最后导致其爬取效率是非常非常低的。
前面两节,我们运用了kotlin提供的简单协程去实现了一套更易用的复合协程,这些基本上是以官方协程框架为范本进行设计和实现的。虽然我们还没有直接接触kotlin官方协程框架,但对它的绝大多数功能已经了如指掌了。本节,我们来探讨一下官方协程框架的更多功能,并将其运用到实际的生产当中,在这里,我以在Android中使用kotlin官方协程框架为例进行讲述。
对于其他的并发模型大多数采取的都是线性的方式编写。并且依赖于语言运行时系统或操作系统的底层线程或进程来适当地改变上下文,而基于asyncio的应用要求应用代码显示的处理上下文切换。 asyncio提供的框架以事件循环(event loop)为中心,程序开启一个无限的循环,程序会把一些函数注册到事件循环上。当满足事件发生的时候,调用相应的协程函数。
并发编程是刚需,尤其是在多 I/O 操作时,多线程,协程,多进程三路英雄各显神通。多线程,协程属于并发操作,多进程属于并行操作,那么你是否清楚了什么是并发,什么是并行?
如上图,当用户创建一笔电商交易订单时,要经历的业务逻辑流程还是很长的,每一步都要耗费一定的时间,那么整体的RT就会比较长。 于是,人们开始思考能不能将一些非核心业务从主流程中剥离出来,于是有了异步编程雏形,如下图。
协程以前一直是Kotlin作为实验性的一个库,前些日子发现1.3版本的kotlin relese了协程,所以就找时间研究了一下,本来早就想写这篇文章了,但是因为离职换工作的原因,迟迟未能动笔,这两天终于算搞完了,记录一下我对协程的一些理解。
协程可以简单理解为线程,只不过这个线程是用户态的,不需要操作系统参与,创建销毁和切换的成本非常低,和线程不同的是协程没法利用多核 cpu 的,想利用多核 cpu 需要依赖 Swoole 的多进程模型。
golang的协程相信大家都不陌生,在golang中的使用也很简单,只要加上一个关键字「go」即可,虽然说大家都知道,但是真的在实际使用中又遇到这样那样的问题,坑其实还是挺多的。而网上很多文章和教程,要么就是讲的太简单,给你简单介绍一下协程和管道的使用,「点到为止」,要么就上来给你撸GPM模型,看的人「一脸懵逼」,所以我以「实际使用过程中遇到的问题」这个角度出发,可能会分多篇总结一下golang的协程相关的知识点
文章接上篇,这一篇我们好好聊一聊协程的原理,通过上一篇的学习,相信大家对于如何使用协程已经非常熟悉了。
相信线程,进程,协程, 并发,并行,同步,异步,阻塞和非阻塞这几个概念大家在编程过程中肯定会遇到,但是这几个概念又那么类似很容易让人模糊,今天就用这一篇文章来和大家梳理一下这几个概念。
传统意义上的协程是单线程的,面对io密集型任务他的内存消耗更少,进而效率高。但是面对计算密集型的任务不如多线程并行运算效率高。
普遍意义上讲,生成器是一种特殊的迭代器,它可以在执行过程中暂停并在恢复执行时保留它的状态。而协程,则可以让一个函数在执行过程中暂停并在恢复执行时保留它的状态,在Python3.10中,原生协程的实现手段,就是生成器,或者说的更具体一些:协程就是一种特殊的生成器,而生成器,就是协程的入门心法。
为了提高系统密集型运算的效率,我们常常会使用到多个进程或者是多个线程,python中的Threading包实现了线程,multiprocessing 包则实现了多进程。而在3.2版本的python中,将进程与线程进一步封装成concurrent.futures 这个包,使用起来更加方便。我们以请求网络服务为例,来实际测试一下加入多线程之后的效果。
Goroutine又叫Go语言的协程。Goroutine是Go语言用来实现并发的直接方法。要想完全理解Goroutine必须从操作系统的进程和线程开始说起。
协程池就是提前创建一些协程(goroutine),当有任务来时,从这些协程中选择一个空闲的协程来执行任务,任务执行完后继续保持这个协程,以便下次任务到来时复用,避免频繁地创建和销毁协程,提高程序性能和效率。
爬虫是 IO 密集型任务,比如我们使用 requests 库来爬取某个站点的话,发出一个请求之后,程序必须要等待网站返回响应之后才能接着运行,而在等待响应的过程中,整个爬虫程序是一直在等待的,实际上没有做任何的事情。
写在前面: 花了一周的时间,对协程做了一个简单的梳理,特别是异步编程asyncio库的使用,做了详细的说明。本文主要包括的知识点有:yield生成器的复习并实现协程的功能、greenlet库实现协程、gevent库实现协程、asyncio异步协程的介绍、异步协程的创建与运行、任务的创建与运行、并发运行gather/wait/as_complete/wait_for等方法的实现、异步协程的嵌套、await关键字的理解等等,这些都是基础。由于篇幅比较长,打算分为两篇,第二篇在介绍一下asyncio的其他用法。
7 协程 协程,协作代码段。关于定义这里不多讲了,协程提供了一种可以避免线程阻塞的能力,这是他的核心功能。在 kotlin 中使用协程,需要在gradle中引入协程库: //Android 工程使用 implementation "org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-android:x.x.x" //Java 工程使用 implementation 'org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-core:x.x.x'
协程在Kotlin中文文档的解释是轻量级的线程,Go、Python 等很多现成语言在语言层面上都实现协程,不过Kotlin和他们不同的的是,Kotlin协程本质上只是一套基于原生Java线程池 的封装,Kotlin 协程的核心竞争力在于:它能简化异步并发任务,以同步方式写异步代码。
微观:多个计划任务,顺序执行。在飞快的切换。轮换使用 cpu 时间轮片。 【假 并行】
假设我们需要处理很多任务;一个worker处理一项任务。任务可以被定义为一个结构体(具体的细节在这里并不重要):
Tornado 4.3于2015年11月6日发布,该版本正式支持Python3.5的async/await关键字,并且用旧版本CPython编译Tornado同样可以使用这两个关键字,这无疑是一种进步。其次,这是最后一个支持Python2.6和Python3.2的版本了,在后续的版本了会移除对它们的兼容。现在网络上还没有Tornado4.3的中文文档,所以为了让更多的朋友能接触并学习到它,我开始了这个翻译项目,希望感兴趣的小伙伴可以一起参与翻译,项目地址是tornado-zh on Github,翻译好的文档在Read the Docs上直接可以看到。欢迎Issues or PR。
总算开始了,大家最关心的问题,也是我们面试经常会遇到的问题。相信不少同学都会经历过面试官提出的这个问题。如果你的本专业就是计算机相关的专业,那么这个问题非常简单,但如果你不是的话,那么还真是要补补课呢。
前面我们提到 launch 函数有三个参数,第一个参数叫 上下文,它的接口类型是 CoroutineContext,通常我们见到的上下文的类型是 CombinedContext 或者 EmptyCoroutineContext,一个表示上下文的组合,另一个表示什么都没有。我们来看下 CoroutineContext 的接口方法:
本文是介绍 Android 协程系列中的第一部分,主要会介绍协程是如何工作的,它们主要解决什么问题。
并行执行的程序,在同一时刻,是真真正正的有多个程序在 CPU 上执行,这也就需要 CPU 提供多核计算的能力。而并发执行的程序,只是在宏观的角度观察到有多个程序在 CPU 上执行,微观上是它们在 CPU 上被快速轮换执行。
在进行业务开发时,我们通常会基于官方的协程框架(kotlinx.coroutines)来运用Kotlin协程优化异步逻辑,不过这个框架过于庞大和复杂,如果直接接触它容易被劝退。所以,为了我们在后续的学习中游刃有余,在使用官方给出的复合协程时能够胸有成竹,我们暂且抛开它,按照它的思路实现一个轻量版的协程框架。
本文是Kotlin协程解析系列文章的开篇,主要介绍Kotlin协程的创建、协程调度与协程挂起相关的内容
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