协程
就一个简单实现的语言来说，如果有并发需求，像之前说的直接使用宿主环境的线程，加上必要的调度控制即可实现需求，但如果要求比较高，触发到上篇讲的线程和单线程异步的相关缺陷，一个较普遍的解决办法是采用用户态并发，即对于os内核来说，进程只有一个或少数几个线程，而对于源语言来说，接口和使用线程别无二致，由虚拟机实现对这些“线程”的调度，虚拟机的实现则可以一定程度简化、优化调度算法和内存占用，从而达到高并发高效率的目的。这个过程中一般使用到协程技术
协程这个概念是1963年提出来的，最早的出发点并不是针对并发（那时候的os应该还没有线程），而是另一种编程模式，相对子例程而言。子例程通俗说就是函数，现在我们写程序，已经习惯了函数的调用是在栈中，有调用者和被调用者的区别，还有递归调用，而协程模型中，各协程虽然看上去是一个函数，但彼此之间是对等的，没有谁调用谁的关系；子例程的调用由于是一个栈结构，则需要严格按照后进先出的方式来调用和返回，而协程的生命周期则是自由的，按照实际需要来结束（返回）
如果查阅一些资料，可能会看到说另一个区别是，协程是一个多入口多出口的子例程，但这个入口和出口跟一般子例程还是有区别，一般子例程是“调用”和“返回”，而一个协程的出入更合适的说法是“切换”，举个简单的生产者-消费者的例子（代码摘自wiki）：
var q := new queue
生产者协程：
loop
while q is not full
create some new items
add the items to q
yield to consume
消费者协程：
loop
while q is not empty
remove some items from q
use the items
yield to produce
这里的yield表示切换协程，生产者和消费者都是一个无限loop，生产者往队列q里面尽可能增加新任务，然后切换到消费者执行，消费者处理完q里面所有任务后，切换回生产者执行，可以拿这个例子和函数调用、线程并发比较下：
如果采用函数调用的方式，上述代码直接改yield切换为调用是行不通的，因为函数调用必须有调用者和被调用者，如果produce里面调用了consume，consume里面又去调用produce，则无限递归，因此必须考虑实际情况，consume作为produce的子例程，produce的yield改为call，consume的yield改为return，这样形成一个从属关系即可，毕竟是要先produce才能consume。函数调用和协程的另一个区别是，虽然每次函数调用都有自己的局部环境，但随着return切换，局部环境会销毁，而协程的局部环境是跟协程的生命周期走的，实际上上面这段代码在一个不支持协程的语言里面实现的时候，相当于建立两个协程的数据环境，yield则是直接goto到对应代码执行
协程和线程很类似，事实上很多时候协程被认为是用户态调度的线程，这个说法勉强也算对，但由于协程出现早，如果咬文嚼字的话不应该用线程来描述协程，应该说线程是协程的替代品。考虑上面的例子，如果用线程实现就非常简单了，比如yield改为sleep一段时间，主动放弃cpu，os会帮我们在两个线程切换，或者如果q是一个内核对象，则对q的出入操作可以由os来阻塞调度，这样代码就能进一步简化了
从这个角度说，协程在程序中的实现跟线程在os中的实现是很类似的，一个协程包含一个自己的数据环境（对应线程的栈环境），执行代码（对应线程的入口函数），声明周期（线程入口函数的调用和返回）。线程调度依赖os，协程则可以自己调度，但是，要实现自己调度需要一个非常自由的goto（线程调度实际也是切换上下文环境后直接jmp），而在基于函数调用模式的语言中实现协程，还是跟线程的os一样使用一个中央调度器。或许唯一的区别是，线程的标准调度是被硬件强行中断的，而协程是自己交出控制权
和函数，线程类比，则一个协程的“多入口多出口”也能很好的理解，比如如下协程代码：
func f():
for i from 1 to 10:
return i
如果f是个函数，则上面这段代码就相当于return 1，但如果是协程，则依次调用f的时候，会返回1到10，也就是说每次return会返回给调用者当前的i，同时当前执行状态也被保留，下次调用时从上次的状态继续，显然这是一个状态机，因此协程可以用一个对象实现（python代码）：
class F:
def __init__(self):
self.i = 1
def __call__(self):
if self.i > 10:
raise CrEnded()
ret = self.i
self.i += 1
return ret
f = F()
while True:
try:
print f()
except CrEnded:
break
f是一个状态机，重载它的()运算（call），就能像上面一样反复调用了，协程最终结束后，再调用会抛出CrEnded异常，当然也可以有其他类型的表示结束的方法。python中的协程（generator生成器）实际就是类似这样实现的
而如果用线程来实现这个例子，由于线程是os调度的，要想f受控运行，需要通过通讯来控制：
func f():
for i from 1 to 10:
recv_from_queue()
send_to_queue(i)
f在一个线程执行，通过一个queue和外界通讯，每recv到一个请求，就将i send回去。换句话说，线程的多入口多出口是通过通讯和阻塞实现的
协程通过自己主动yield放弃执行来调度，一个协程本质就是一个自动机，虽然对一个自动机而言，整个流程是比较清晰的，但是如果业务比较复杂，手工写自动机也是比较繁琐的，比如说，我们要从若干数据库和表中分别读取一个用户的各种信息，组成一个总信息结构，每个信息的读取可能阻塞的，则需要多次yield，用协程：
user = User(id)
trans = get_info_a(user.id) //提交info a的请求
yield trans
user.info_a = trans.result
... //其他info
这里为了写清楚一些，get_info_a提交请求后返回一个事务对象trans，然后将trans在切换时以“返回值”的形式返回，当结果回来时，外部控制代码填写trans.result，然后继续执行。当然完全不必这么麻烦，python直接用这种语法：
user.info_a = yield get_info_a(user.id)
提交请求并yield返回trans，yield本身是个表达式，其值为继续执行时传入的参数
这样一来，就可以在协程很方便的写同步代码了，但是，外部代码依然要自己实现为异步的，仅仅是协程的自动机代码写起来紧凑而已，不至于像单线程异步那样凌乱。而更严重的问题是，如果我要实现函数调用，比如一个函数a调用b，a的其他地方和b都可能阻塞，那么改成协程的话，就不得不建立a和b两个协程，它俩还是对等的，这样写代码还是比较麻烦，至少不符合现在流行的线程+函数的习惯了