有了线程，为什么还要有协程？
这个问题问得好，而且非常有深度。很多人在接触到并发编程时，首先了解到的就是线程。线程是操作系统提供的一种原生的并发单元，它允许你在同一个进程内执行多个代码片段。但既然有了线程，为什么还需要协程这个概念，甚至在很多现代语言和框架中，协程已经成为处理高并发的首选方案呢？
要讲清楚这个问题，我们得从线程的本质，以及它在处理大量并发任务时遇到的挑战说起。
线程：操作系统级别的“多任务处理”
你可以把线程想象成一个独立的“工作者”，它拥有自己的执行路径、堆栈空间，但它共享着进程的内存空间。操作系统通过 线程调度 来决定哪个线程在什么时候运行。当你启动一个线程时，实际上是在操作系统层面创建了一个新的执行上下文。
优点：
强大而通用： 线程是操作系统提供的最基础的并发工具，几乎所有并发场景都能用线程来解决。
易于理解（初学时）： “创建一个新线程，让它去干这件事”这个模型相对直观。
可以利用多核CPU： 如果你的CPU有多个核心，线程可以真正地在不同的核心上并行执行，大幅提升计算密集型任务的性能。
缺点（尤其是在处理高并发 I/O 密集型任务时）：
创建和销毁成本高昂： 线程的创建涉及到在操作系统内核中分配资源（栈、TCB等），这个过程相对“重”。大量的线程创建和销毁会给系统带来显著的开销。
上下文切换开销大： 当操作系统需要在不同线程之间切换执行时（例如，一个线程在等待 I/O 完成），需要保存当前线程的执行状态（寄存器、程序计数器等），加载另一个线程的状态。这个过程叫做 上下文切换。虽然比进程切换轻，但对于大量线程来说，频繁的上下文切换会消耗大量的 CPU 时间，变成“切换开销”大于“实际工作”。
资源消耗大： 每个线程都需要自己的栈空间，如果创建成千上万个线程，这些栈空间累加起来会消耗大量的内存。
难以管理（数量庞大时）： 想象一下，如果你的服务器需要同时处理成千上万甚至上百万的网络连接，为每个连接都创建一个独立的线程，很快就会压垮你的系统。你可能会遇到“线程过多”的错误，或者性能急剧下降。
同步和锁的复杂性： 多个线程共享数据时，需要使用锁（如互斥锁、读写锁）来保证数据一致性，避免竞态条件。但锁的使用非常容易出错，可能导致死锁、活锁等棘手的问题，增加了编程的复杂度和调试难度。
协程：用户态的“轻量级线程”
那么，如果我们的主要任务不是计算密集型，而是 I/O 密集型 呢？比如，一个 Web 服务器需要同时处理大量的客户端请求，每个请求可能涉及到数据库查询、文件读写、网络通信等 I/O 操作。在这些 I/O 操作进行时，线程大部分时间都在 等待，CPU 资源并没有得到充分利用。
协程（Coroutine）就是为了解决这个问题而生的。你可以把协程理解为 用户态的线程。它不像线程那样依赖操作系统进行调度，而是由 程序自身 来控制其执行和切换。
协程的核心思想：协作式多任务（Cooperative Multitasking）
主动让出执行权： 协程不会像线程那样被操作系统强制打断（抢占式调度）。相反，协程在执行过程中，会在某个点 主动 告知调度器：“我暂时没啥事做了，你可以去执行别的协程了”。这个“让出”的动作通常发生在 I/O 操作开始之前（或者等待 I/O 完成时），或者在执行一个比较长的计算后。
没有真正的并行： 在单核 CPU 上，协程之间是 并发（concurrency），而不是 并行（parallelism）。这意味着它们看起来是同时在运行，但实际上是在极短的时间片内交替执行。在多核 CPU 上，多个协程 可以 在不同的核心上并行，但这需要底层的运行时（runtime）或线程来支持。
切换成本极低： 协程之间的切换是 用户态切换。它不需要涉及到操作系统内核，只需要保存当前协程的执行状态（通常是一个指向其栈的指针，以及一些局部变量），然后恢复另一个协程的状态。这个过程比线程上下文切换要快得多，可以忽略不计。
协程的优点（尤其适合 I/O 密集型）：
极低的创建和销毁成本： 协程通常比线程轻量得多。它们可能只是函数调用的一部分，或者占用很小的栈空间。这使得我们可以创建成百万甚至千万个协程，而不会耗尽系统资源。
几乎零成本的上下文切换： 用户态的切换非常高效，可以避免线程切换带来的性能损耗。
资源占用少： 每个协程占用的内存非常少，可以支撑极高的并发量。
简化异步编程模型： 协程最强大的地方在于它能让你用 同步 的代码风格来编写 异步 的逻辑。想想看，在没有协程的情况下，处理异步 I/O 通常需要使用回调函数（callback hell）、Promise/Future 或者 async/await。而协程的出现，让你可以在一个函数里写 `await some_io_operation()`，就像普通的同步调用一样，但实际上，当 `await` 遇到 I/O 操作时，它会自动暂停当前协程，让出CPU给其他协程，并在 I/O 完成时被唤醒，从暂停的地方继续执行。这极大地降低了异步编程的门槛和复杂度。
更好的资源利用： 当一个协程在等待 I/O 时，CPU 并不会空闲，而是会去执行其他准备就绪的协程，充分利用 CPU 资源。
为什么有了线程，还需要协程？
总结一下，虽然线程能实现并发，但在面对 大规模 I/O 密集型并发 的场景时，它显得力不从心，因为它“重”：创建、销毁、切换成本高，资源消耗大，管理复杂。
协程正是为了解决这些痛点而设计的。它以一种 轻量级、用户态 的方式实现了并发，并通过 协作式调度 和 极低的切换成本，使得程序可以优雅、高效地处理大量的并发 I/O 操作。
你可以这样理解：
线程 是操作系统发给你的 一份一份的工资，每一份工资（线程）都代表了一定的资源和调度权利，但领取和管理这些工资（创建、销毁、切换）都比较麻烦。
协程 则是你在自己的 小金库 里 精打细算 的记账方式。你拥有大量的小额资金（协程），可以根据需要随时调动，切换成本极低，而且总的开销也比管理大量的工资要小得多。
实际应用中的对比
Web 服务器： 传统的 Web 服务器可能为每个客户端连接创建一个线程。在高并发下，这很快就会成为瓶颈。使用协程的服务器（如 Node.js 的许多框架、Go 语言的 Goroutine、Python 的 `asyncio`）可以轻松处理成千上万甚至更多的并发连接，因为每个连接只对应一个轻量级的协程。
网络爬虫： 爬取网页需要大量的网络 I/O。使用协程，一个爬虫可以同时发起成百上千个网络请求，而不用等待每一个请求返回，大大提高了效率。
数据库连接池： 在数据库连接有限的情况下，协程可以更高效地管理和复用这些连接，当有大量请求需要数据库访问时，协程可以排队等待，而不是阻塞整个线程。
需要注意的误区
协程不是取代线程： 协程通常是运行在线程之上的。一个线程可以调度和运行多个协程。在 Go 语言中， Goroutine 是协程的一种实现，它们被多路复用到操作系统的线程上。这意味着，如果你的程序是 计算密集型 的，并且需要真正地利用多核 CPU 进行并行计算，你仍然需要依赖底层的线程来完成。协程更适合于 I/O 密集型 的场景。
协程是协作式的： “协作”是协程的关键。如果一个协程执行了一个长时间的、不主动让出 CPU 的计算任务，它就会阻塞了所有在该线程上运行的、依赖于该线程的协程。所以，在设计协程时，需要注意合理地让出执行权。
总而言之，协程的出现，是因为在现代应用程序越来越依赖于 I/O 操作、并发量越来越大的背景下，传统的线程模型在效率、资源消耗和编程复杂度上遇到了瓶颈。协程以一种更优雅、更高效的方式解决了这个问题，尤其是在处理高并发 I/O 密集型任务时，它展现出了无与伦比的优势。
要讲清楚这个问题，我们得从线程的本质，以及它在处理大量并发任务时遇到的挑战说起。
线程：操作系统级别的“多任务处理”
你可以把线程想象成一个独立的“工作者”，它拥有自己的执行路径、堆栈空间，但它共享着进程的内存空间。操作系统通过 线程调度 来决定哪个线程在什么时候运行。当你启动一个线程时，实际上是在操作系统层面创建了一个新的执行上下文。
优点：
强大而通用： 线程是操作系统提供的最基础的并发工具，几乎所有并发场景都能用线程来解决。
易于理解（初学时）： “创建一个新线程，让它去干这件事”这个模型相对直观。
可以利用多核CPU： 如果你的CPU有多个核心，线程可以真正地在不同的核心上并行执行，大幅提升计算密集型任务的性能。
缺点（尤其是在处理高并发 I/O 密集型任务时）：
创建和销毁成本高昂： 线程的创建涉及到在操作系统内核中分配资源（栈、TCB等），这个过程相对“重”。大量的线程创建和销毁会给系统带来显著的开销。
上下文切换开销大： 当操作系统需要在不同线程之间切换执行时（例如，一个线程在等待 I/O 完成），需要保存当前线程的执行状态（寄存器、程序计数器等），加载另一个线程的状态。这个过程叫做 上下文切换。虽然比进程切换轻，但对于大量线程来说，频繁的上下文切换会消耗大量的 CPU 时间，变成“切换开销”大于“实际工作”。
资源消耗大： 每个线程都需要自己的栈空间，如果创建成千上万个线程，这些栈空间累加起来会消耗大量的内存。
难以管理（数量庞大时）： 想象一下，如果你的服务器需要同时处理成千上万甚至上百万的网络连接，为每个连接都创建一个独立的线程，很快就会压垮你的系统。你可能会遇到“线程过多”的错误，或者性能急剧下降。
同步和锁的复杂性： 多个线程共享数据时，需要使用锁（如互斥锁、读写锁）来保证数据一致性，避免竞态条件。但锁的使用非常容易出错，可能导致死锁、活锁等棘手的问题，增加了编程的复杂度和调试难度。
协程：用户态的“轻量级线程”
那么，如果我们的主要任务不是计算密集型，而是 I/O 密集型 呢？比如，一个 Web 服务器需要同时处理大量的客户端请求，每个请求可能涉及到数据库查询、文件读写、网络通信等 I/O 操作。在这些 I/O 操作进行时，线程大部分时间都在 等待，CPU 资源并没有得到充分利用。
协程（Coroutine）就是为了解决这个问题而生的。你可以把协程理解为 用户态的线程。它不像线程那样依赖操作系统进行调度，而是由 程序自身 来控制其执行和切换。
协程的核心思想：协作式多任务（Cooperative Multitasking）
主动让出执行权： 协程不会像线程那样被操作系统强制打断（抢占式调度）。相反，协程在执行过程中，会在某个点 主动 告知调度器：“我暂时没啥事做了，你可以去执行别的协程了”。这个“让出”的动作通常发生在 I/O 操作开始之前（或者等待 I/O 完成时），或者在执行一个比较长的计算后。
没有真正的并行： 在单核 CPU 上，协程之间是 并发（concurrency），而不是 并行（parallelism）。这意味着它们看起来是同时在运行，但实际上是在极短的时间片内交替执行。在多核 CPU 上，多个协程 可以 在不同的核心上并行，但这需要底层的运行时（runtime）或线程来支持。
切换成本极低： 协程之间的切换是 用户态切换。它不需要涉及到操作系统内核，只需要保存当前协程的执行状态（通常是一个指向其栈的指针，以及一些局部变量），然后恢复另一个协程的状态。这个过程比线程上下文切换要快得多，可以忽略不计。
协程的优点（尤其适合 I/O 密集型）：
极低的创建和销毁成本： 协程通常比线程轻量得多。它们可能只是函数调用的一部分，或者占用很小的栈空间。这使得我们可以创建成百万甚至千万个协程，而不会耗尽系统资源。
几乎零成本的上下文切换： 用户态的切换非常高效，可以避免线程切换带来的性能损耗。
资源占用少： 每个协程占用的内存非常少，可以支撑极高的并发量。
简化异步编程模型： 协程最强大的地方在于它能让你用 同步 的代码风格来编写 异步 的逻辑。想想看，在没有协程的情况下，处理异步 I/O 通常需要使用回调函数（callback hell）、Promise/Future 或者 async/await。而协程的出现，让你可以在一个函数里写 `await some_io_operation()`，就像普通的同步调用一样，但实际上，当 `await` 遇到 I/O 操作时，它会自动暂停当前协程，让出CPU给其他协程，并在 I/O 完成时被唤醒，从暂停的地方继续执行。这极大地降低了异步编程的门槛和复杂度。
更好的资源利用： 当一个协程在等待 I/O 时，CPU 并不会空闲，而是会去执行其他准备就绪的协程，充分利用 CPU 资源。
为什么有了线程，还需要协程？
总结一下，虽然线程能实现并发，但在面对 大规模 I/O 密集型并发 的场景时，它显得力不从心，因为它“重”：创建、销毁、切换成本高，资源消耗大，管理复杂。
协程正是为了解决这些痛点而设计的。它以一种 轻量级、用户态 的方式实现了并发，并通过 协作式调度 和 极低的切换成本，使得程序可以优雅、高效地处理大量的并发 I/O 操作。
你可以这样理解：
线程 是操作系统发给你的 一份一份的工资，每一份工资（线程）都代表了一定的资源和调度权利，但领取和管理这些工资（创建、销毁、切换）都比较麻烦。
协程 则是你在自己的 小金库 里 精打细算 的记账方式。你拥有大量的小额资金（协程），可以根据需要随时调动，切换成本极低，而且总的开销也比管理大量的工资要小得多。
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网络爬虫： 爬取网页需要大量的网络 I/O。使用协程，一个爬虫可以同时发起成百上千个网络请求，而不用等待每一个请求返回，大大提高了效率。
数据库连接池： 在数据库连接有限的情况下，协程可以更高效地管理和复用这些连接，当有大量请求需要数据库访问时，协程可以排队等待，而不是阻塞整个线程。
需要注意的误区
协程不是取代线程： 协程通常是运行在线程之上的。一个线程可以调度和运行多个协程。在 Go 语言中， Goroutine 是协程的一种实现，它们被多路复用到操作系统的线程上。这意味着，如果你的程序是 计算密集型 的，并且需要真正地利用多核 CPU 进行并行计算，你仍然需要依赖底层的线程来完成。协程更适合于 I/O 密集型 的场景。
协程是协作式的： “协作”是协程的关键。如果一个协程执行了一个长时间的、不主动让出 CPU 的计算任务，它就会阻塞了所有在该线程上运行的、依赖于该线程的协程。所以，在设计协程时，需要注意合理地让出执行权。
总而言之，协程的出现，是因为在现代应用程序越来越依赖于 I/O 操作、并发量越来越大的背景下，传统的线程模型在效率、资源消耗和编程复杂度上遇到了瓶颈。协程以一种更优雅、更高效的方式解决了这个问题，尤其是在处理高并发 I/O 密集型任务时，它展现出了无与伦比的优势。
网友意见
首先解释：协程是非抢占式多任务，线程是抢占式多任务。
协程需要编写代码者主动让出控制权，而线程可以无需规划让出控制权的时间点。
协程哪怕没有操作系统干预也可以实现，毕竟任何编程语言自身就能够实现这个结构。早期的多任务大多来自于此。所以协程肯定是早于线程出现的。
最初，抢占式多任务的发明是一个feature，不需要考虑程序在何处被插入，就可以自动的实现多任务。很多人觉得这很方便。
然而后来，线程的弊端慢慢显现，一方面是程序不知道在什么时间点会被抢走焦点因此无法更有效的规划数据访问，二方面是线程需要有额外开销，有大量并行任务时不适合使用线程，例如C10K问题需要在短时间内响应一万个请求，而当时的系统尚不能有效处理一万个线程。
于是，协程重新回到了程序员的视线。因为一方面，协程代码中所有让出控制权的结点都是已知的，不会存在多线程同步方面的相关问题。二方面，协程的开销非常小，成千上万个协程并发也完全没问题。
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