Lua的多线程编程
最后更新于：2022-04-01 20:44:18
Lua的*coroutine* 跟*thread* 的概念比较相似，但是也不完全相同。一个multi-thread的程序，可以同时有多个thread 在运行，但是一个multi-coroutines的程序，同一时间只能有一个*coroutine* 在运行，而且当前正在运行的*coroutine* 只有在被显式地要求挂起时，才会挂起。Lua的*coroutine* 是一个强大的概念，尽管它的几个主要应用都比较复杂。
## 1. Coroutine 基础
Lua将coroutine相关的所有函数封装在表coroutine 中。*create* 函数，创建一个coroutine ，以该coroutine 将要运行的函数作为参数，返回类型为thread 。
coroutine 有4个不同的状态：*suspended, running, dead, normal*。当新*create* 一个coroutine的时候，它的状态为*suspended* ，意味着在create 完成后，该*coroutine* 并没有立即运行。我们可以用函数status 来查看该coroutine 的状态：
函数*coroutine.resume* （恢复）运行该coroutine，将其状态从suspended变为running：
在该示例中，该coroutine运行，简单地输出一个“hi”就结束了，该coroutine变为dead状态：
到目前为止，coroutine看起来好像也就这么回事，类似函数调用，但是更复杂的函数调用。但是，coroutine的真正强大之处在于它的*yield* 函数，它可以将正在运行的coroutine 挂起，并可以在适当的时候再重新被唤醒，然后继续运行。下面，我们先看一个简单的示例：
我们一步一步来讲，该coroutine每打印一行，都会被挂起，看起来是不是在运行*yield* 函数的时候被挂起了呢？当我们用*resume* 唤醒该coroutine时，该coroutine继续运行，打印出下一行。直到最后没有东西打印出来的时候，该coroutine退出循环，变为dead状态（注意最后那里的状态变化）。如果对一个dead状态的coroutine进行*resume* 操作，那么resume会返回false+err_msg，如上面最后两行所示。
注意，resume 是运行在protected mode下。当coroutine内部发生错误时，Lua会将错误信息返回给*resume* 调用。
当一个coroutine A在resume另一个coroutine B时，A的状态没有变为suspended，我们不能去resume它；但是它也不是running状态，因为当前正在running的是B。这时A的状态其实就是normal 状态了。
Lua的一个很有用的功能，**resume-yield**对，可以用来交换数据。下面是4个小示例：
1）main函数中没有*yield*，调用*resume*时，多余的参数，都被传递给main函数作为参数，下面的示例，1 2 3分别就是a b c的值了：
2）main函数中有*yield*，所有被传递给yield的参数，都被返回。因此resume的返回值，除了标志正确运行的**true**外，还有传递给yield的参数值：
3）yield也会把多余的参数返回给对应的resume，如下：
为啥第一个resume没有任何输出呢？我的答案是，yield没有返回，print就根本还没运行。
4）当一个coroutine结束的时候，main函数的所有返回值都被返回给resume：
我们在同一个coroutine中，很少会将上面介绍的这些功能全都用上，但是所有这些功能都是很useful的。
目前为止，我们已经了解了Lua中coroutine的一些知识了。下面我们需要明确几个概念。Lua提供的是asymmetric coroutine，意思是说，它需要一个函数（yield）来挂起一个coroutine，但需要另一个函数（resume）来唤醒这个被挂起的coroutine。对应的，一些语言提供了symmetric coroutine，用来切换当前coroutine的函数只有一个。
有人想把Lua的coroutine称为semi-coroutine，但是这个词已经被用作别的意义了，用来表示一个被限制了一些功能来实现出来的coroutine，这样的coroutine，只有在一个coroutine的调用堆栈中，没有剩余任何挂起的调用时，才会被挂起，换句话说，就是只有main可以挂起。Python中的generator好像就是这样一个类似的semi-coroutine。
跟asymmetric coroutine和symmetric coroutine的区别不同，coroutine和generator（Python中的）的不同在于，generator并么有coroutine的功能强大，一些用coroutine可实现的有趣的功能，用generator是实现不了的。Lua提供了一个功能完整的coroutine，如果有人喜欢symmetric coroutine，可以自己简单的进行一下封装。
## 2. pipes和filters
couroutine的一个典型的例子就是producer-consumer问题。我们来假设有这样两个函数，一个不停的produce一些值出来（例如从一个file中不停地读），另一个不断地consume这些值（例如，写入到另一个file中）。这两个函数的样子应该如下：
~~~
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
~~~
这两个函数都不停的在执行，那么问题来了，怎么来匹配send和recv呢？究竟谁先谁后呢？
coroutine提供了解决上面问题的一个比较理想的工具resume-yield。我们还是不说废话，先看看代码再来说说我自己的理解：
~~~
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 consumer (prod)
while true do
local x = receive(prod) -- receive from producer
io.write(x, "\n") -- consume new value
end
end
p = producer()
consumer(p)
~~~
程序先调用consumer， 然后recv函数去resume唤醒producer，produce一个值，send给consumer，然后继续等待下一次resume唤醒。看下下面的这个示例应该就很明白了：
我们可以继续扩展一下上面的例子，增加一个filter，在producer和consumer之间做一些数据转换啥的。那么filter里都做些什么呢？我们先看一下没加filter之前的逻辑，基本就是producer去send，send to consumer，consumer去recv，recv from producer，可以这么理解吧。加了filter之后呢，因为filter需要对data做一些转换操作，因此这时的逻辑为，producer去send，send tofilter，filter去recv，recv from producer，filter去send，send to consumer，consumer去recv，recv fromfilter。红色的部分是跟原来不同的。此时的代码如下：
~~~
function send(x)
coroutine.yield(x)
end
function producer()
return coroutine.create(function ()
while true do
local x = io.read()
send(x)
end
end)
end
function consumer(prod)
while true do
local x = receive(prod)
if x then
io.write(x, '\n')
else
break
end
end
end
function filter(prod)
return coroutine.create(function ()
for line = 1, math.huge do
local x = receive(prod)
x = string.format('%5d %s', line, x)
send(x)
end
end)
end
p = producer()
f = filter(p)
consumer(f)
~~~
看完上面的例子，你是否想起了unix中的pipe？coroutine怎么说也是multithreading的一种。使用pipe，每个task得以在各自的process里执行，而是用coroutine，每个task在各自的coroutine中执行。pipe在writer（producer）和reader（consumer）之间提供了一个buffer，因此相对的运行速度还是相当可以的。这个是pipe很重要的一个特性，因为process间通信，代价还是有点大的。使用coroutine，不同task之间的切换成本更小，基本上也就是一个函数调用，因此，writer和reader几乎可以说是齐头并进了啊。
## 3. 用coroutine实现迭代器
我们可以把迭代器 循环看成是一个特殊的producer-consumer例子：迭代器produce，循环体consume。下面我们就看一下coroutine为我们提供的强大的功能，用coroutine来实现迭代器。
我们来遍历一个数组的全排列。先看一下普通的loop实现，代码如下：
~~~
function printResult(a)
for i = 1, #a do
io.write(a[i], ' ')
end
io.write('\n')
end
function permgen(a, n)
n = n or #a
if n <= 1 then
printResult(a)
else
for i = 1, n do
a[n], a[i] = a[i], a[n]
permgen(a, n-1)
a[n], a[i] = a[i], a[n]
end
end
end
permgen({1,2,3})
~~~
运行结果如下：
再看一下迭代器实现，注意比较下代码的改变的部分：
~~~
function printResult(a)
for i = 1, #a do
io.write(a[i], ' ')
end
io.write('\n')
end
function permgen(a, n)
n = n or #a
if n <= 1 then
coroutine.yield(a)
else
for i = 1, n do
a[n], a[i] = a[i], a[n]
permgen(a, n-1)
a[n], a[i] = a[i], a[n]
end
end
end
function permutations(a)
local co = coroutine.create(function () permgen(a) end)
return function ()
local code, res = coroutine.resume(co)
return res
end
end
for p in permutations({"a", "b", "c"}) do
printResult(p)
end
~~~
运行结果如下：
permutations 函数使用了一个Lua中的常规模式，将在函数中去resume一个对应的coroutine进行封装。Lua对这种模式提供了一个函数coroutine.wap 。跟create 一样，wrap 创建一个新的coroutine ，但是并不返回给coroutine，而是返回一个函数，调用这个函数，对应的coroutine就被唤醒去运行。跟原来的resume 不同的是，该函数不会返回errcode作为第一个返回值，一旦有error发生，就退出了（类似C语言的assert）。使用wrap， permutations可以如下实现：
~~~
function permutations (a)
return coroutine.wrap(function () permgen(a) end)
end
~~~
wrap 比create 跟简单，它实在的返回了我们最需要的东西：一个可以唤醒对应coroutine的函数。 但是不够灵活。没有办法去检查wrap 创建的coroutine的status， 也不能检查runtime-error（没有返回errcode，而是直接assert）。
## 4. 非抢占式多线程
从我们前面所写的可以看到，coroutine运行一系列的协作的多线程。每个coroutine相当于一个thread。一个yield-resume对可以在不同的thread之间切换控制权。但是，跟常规的multithr不同，coroutine是非抢占式的。一个coroutine在运行的时候，不可能被其他的coroutine从外部将其挂起，只有由其本身显式地调用yield才会挂起，并交出控制权。对一些程序来说，这没有任何问题，相反，因为非抢占式的缘故，程序变得更加简单。我们不需要担心同步问题的bug，因为在threads之间的同步都是显式的。我们只需要保证在对的时刻调用yield就可以了。
但是，使用非抢占式multithreading，不管哪个thread调用了一个阻塞的操作，那么整个程序都会被阻塞，这是不能容忍的。由于这个原因，很多程序员并不认为coroutine可以替代传统的multithreading。但是，下面我们可以看到一个有趣的解决办法。
一个很典型的multithreading场景：通过http下载多个remote files。我们先来看下如何下载一个文件，这需要使用LuaSocket库，如果你的开发环境没有这个库的话，可以看下博主的另一篇文章[](http://blog.csdn.net/wzzfeitian/article/details/8866390)[Lua基础 安装LuaSocket](http://blog.csdn.net/wzzfeitian/article/details/8866390)，了解下如何在Linux上安装LuaSocket. 下载一个file的lua代码如下：
~~~
require("socket")
host = "www.w3.org"
file = "/standards/xml/schema"
c = assert(socket.connect(host, 80))
c:send("GET " .. file .. " HTTP/1.0\r\n\r\n") -- 注意GET后和HTTP前面的空格
while true do
local s, status, partial = c:receive(2^10)
io.write(s or partial)
if status == "closed" then
break
end
end
c:close()
~~~
运行结果有点长，不方便截图，就不贴了。
现在我们就知道怎么下载一个文件了。现在回到前面说的下载多个remote files的问题。当我们接收一个remote file的时候，程序花费了大多数时间去等待数据的到来，也就是在receive函数的调用是阻塞。因此，如果能够同时下载所有的files，那么程序的运行速度会快很多。下面我们看一下如何用coroutine来模拟这个实现。我们为每一个下载任务创建一个thread，在一个thread没有数据可用的时候，就调用yield 将程序控制权交给一个简单的dispatcher，由dispatcher来唤醒另一个thread。下面我们先把之前的代码写成一个函数，但是有少许改动，不再将file的内容输出到stdout了，而只是间的的输出filesize。
~~~
function download(host, file)
local c = assert(socket.connect(host, 80))
local count = 0 -- counts number of bytes read
c:send("GET " .. file .. " HTTP/1.0\r\n\r\n")
while true do
local s, status, partial = receive(c)
count = count + #(s or partial)
if status == "closed" then
break
end
end
c:close()
print(file, count)
end
~~~
上面代码中有个函数receive ，相当于下载单个文件中的实现如下：
~~~
function receive (connection)
return connection:receive(2^10)
end
~~~
但是，如果要同时下载多文件的话，这个函数必须非阻塞地接收数据。在没有数据接收的时候，就调用yield挂起，交出控制权。实现应该如下：
~~~
function receive(connection)
connection:settimeout(0) -- do not block
local s, status, partial = connection:receive(2^10)
if status == "timeout" then
coroutine.yield(connection)
end
return s or partial, status
end
~~~
settimeout(0)将这个连接设为非阻塞模式。当status变为“timeout”时，意味着该操作还没完成就返回了，这种情况下，该thread就yield。传递给yield的non-false参数，告诉dispatcher该线程仍然在运行。注意，即使timeout了，该连接还是会返回它已经收到的东西，存在partial变量中。
下面的代码展示了一个简单的dispatcher。表threads保存了一系列的运行中的thread。函数get 确保每个下载任务都单独一个thread。dispatcher本身是一个循环，不断的遍历所有的thread，一个一个的去resume。如果一个下载任务已经完成，一定要将该thread从表thread中删除。当没有thread在运行的时候，循环就停止了。
最后，程序创建它需要的threads，并调用dispatcher。例如，从w3c网站下载四个文档，程序如下所示：
~~~
require "socket"
function receive(connection)
connection:settimeout(0) -- do not block
local s, status, partial = connection:receive(2^10)
if status == "timeout" then
coroutine.yield(connection)
end
return s or partial, status
end
function download(host, file)
local c = assert(socket.connect(host, 80))
local count = 0 -- counts number of bytes read
c:send("GET " .. file .. " HTTP/1.0\r\n\r\n")
while true do
local s, status, partial = receive(c)
count = count + #(s or partial)
if status == "closed" then
break
end
end
c:close()
print(file, count)
end
threads = {} -- list of all live threads
function get(host, file)
-- create coroutine
local co = coroutine.create(function ()
download(host, file)
end)
-- intert it in the list
table.insert(threads, co)
end
function dispatch()
local i = 1
while true do
if threads[i] == nil then -- no more threads?
if threads[1] == nil then -- list is empty?
break
end
i = 1 -- restart the loop
end
local status, res = coroutine.resume(threads[i])
if not res then -- thread finished its task?
table.remove(threads, i)
else
i = i + 1
end
end
end
host = "www.w3.org"
get(host, "/TR/html401/html40.txt")
get(host, "/TR/2002/REC-xhtml1-20020801/xhtml1.pdf")
get(host, "/TR/REC-html32.html")
get(host, "/TR/2000/REC-DOM-Level-2-Core-20001113/DOM2-Core.txt")
dispatch() -- main loop
~~~
我的程序运行了10s左右，4个文件已经下载完成，运行结果如下：
我又重新用阻塞式的顺序下载重试了一下，需要时间12s多一点，可能文件比较小，也不够多，对比不是很明显，阻塞的多文件下载代码如下，其实就是上面几段代码放在一块了
~~~
function receive (connection)
return connection:receive(2^10)
end
function download(host, file)
local c = assert(socket.connect(host, 80))
local count = 0 -- counts number of bytes read
c:send("GET " .. file .. " HTTP/1.0\r\n\r\n")
while true do
local s, status, partial = receive(c)
count = count + #(s or partial)
if status == "closed" then
break
end
end
c:close()
print(file, count)
end
require "socket"
host = "www.w3.org"
download(host, "/TR/html401/html40.txt")
download(host, "/TR/2002/REC-xhtml1-20020801/xhtml1.pdf")
download(host, "/TR/REC-html32.html")
download(host, "/TR/2000/REC-DOM-Level-2-Core-20001113/DOM2-Core.txt")
~~~
运行结果如下，跟上面的非阻塞式有点不同，下载完成的顺序，就是代码中写的顺序：
既然速度没有明显的更快，那么有没有优化空间呢，答案是，有。当没有thread有数据接收时，dispatcher遍历了每一个thread去看它有没有数据过来，结果这个过程比阻塞式的版本多耗费了30倍的cpu。
为了避免这个情况，我们使用LuaSocket提供的select函数。它运行程序在等待一组sockets状态改变时阻塞。代码改动比较少，在循环中，收集timeout的连接到表connections 中，当所有的连接都timeout了，dispatcher调用select 来等待这些连接改变状态。该版本的程序，在博主开发环境测试，只需7s不到，就下载完成4个文件，除此之外，对cpu的消耗也小了很多，只比阻塞版本多一点点而已。新的dispatch代码如下：
~~~
function dispatch()
local i = 1
local connections = {}
while true do
if threads[i] == nil then -- no more threads?
if threads[1] == nil then -- list is empty?
break
end
i = 1 -- restart the loop
connections = {}
end
local status, res = coroutine.resume(threads[i])
if not res then -- thread finished its task?
table.remove(threads, i)
else
i = i + 1
connections[#connections + 1] = res
if #connections == #threads then -- all threads blocked?
socket.select(connections)
end
end
end
end
~~~
运行结果如下：
这边文章又是断断续续写了几天，文章的每个例子都是亲自运行过的，今天终于写完，养精蓄锐，明天开始去泰国旅行几天，希望有一个开心的行程。
水平有限，如果有朋友发现错误，欢迎留言交流
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