Golang、Kotlin、C#、JS、Python等都有协程，市面上的协程有什么本质上的区别？

没问题，咱们就来聊聊这些语言里的“协程”这玩意儿，它们听起来都挺炫酷，但骨子里还是有点小差别的。我尽量讲得深入点，把那些AI味儿的东西都去掉，让你一看就明白。

协程这玩意儿，为啥大家都爱？

先别急着说区别，咱们先得明白为啥协程这么受欢迎。你想象一下，以前多线程编程那叫一个热闹，创建线程、切换上下文、同步互斥，那管理起来的麻烦事儿简直让人头大。而且线程开多了，资源消耗也厉害，性能上去不一定，反倒容易出现各种鬼知道为什么出现的bug。

协程就像是轻量级的“线程”，但它不是操作系统级别的东西，而是由语言运行时或者库自己来管理的。这就像你请了个孙悟空来帮你干活，他能七十二变，变成线程的模样，但人家本体还是个猴子，灵活多了。

协程的核心优势在于：

轻量级: 创建和销毁协程的开销远小于线程。你可以同时启动成千上万个协程，而不用担心把机器搞趴下。
并发而非并行: 协程本身不是真的同时运行（除非语言底层调度到了多核CPU），它更像是“伪并发”。在一个CPU核心上，协程可以通过协作来交替执行，就像你一个人能同时切菜、烧水一样。
易于编写: 协程通常通过“挂起”和“恢复”机制实现，这使得编写异步代码变得像同步代码一样直观，大大降低了回调地狱的痛苦。

各家协程，殊途同归，但各有千秋

虽然目标都是实现高效的并发，但Golang、Kotlin、C、JS、Python在协程的实现方式、调度机制以及集成度上，还是有些小小的“血统”差异。

1. Golang 的 Goroutine：天生就是协程，简单粗暴又高效

Golang 的协程叫做 Goroutine，可以说它是 Golang 语言设计的一大亮点，与生俱来就集成在语言核心里。

实现方式: Goroutine 是 Golang 的运行时（runtime）自己管理的一套用户态线程。操作系统不知道 Goroutine 的存在，它看到的是 Golang 运行时创建的少量操作系统线程（M:N 模型，M 个 Goroutine 映射到 N 个操作系统线程，N 通常远小于 M）。
调度机制: Golang 有一个非常强大的Go scheduler。这个调度器负责将 Goroutine 分配到可用的操作系统线程上执行，并在 Goroutine 发生 I/O 操作或者主动让出 CPU（通过 `go yield` 或 `time.Sleep` 等）时，将该 Goroutine “挂起”，然后将操作系统线程用于执行另一个 Goroutine。它是一种协作式和抢占式相结合的调度。
协作式调度: 当一个 Goroutine 执行耗时操作（如 I/O）或显式调用 `runtime.Gosched()` 时，它会主动让出 CPU。
抢占式调度: Golang 的运行时也对 Goroutine 的运行时间进行监控，如果一个 Goroutine 占用 CPU 过久，运行时会自动将其“抢占”下来，切换到另一个 Goroutine。这避免了恶意的或有bug的 Goroutine 独占 CPU 资源。
通信机制: Golang 提倡使用 Channel 进行协程间的通信，而不是共享内存。这是一种非常优雅和安全的设计，可以减少数据竞争的发生。你可以把 Channel 想象成一个管道，一个协程往里放数据，另一个协程从里面取数据。
特点总结:
原生支持，开箱即用: 无需引入额外库。
非常轻量: 创建 Goroutine 的开销极小。
强大的调度器: 自动处理 Goroutine 的调度和 M:N 映射。
Channel 通信: 提倡安全高效的通信方式。
简单易用: `go` 关键字即可启动。

2. Kotlin 的 Coroutine：在JVM/Native上飞舞，Java生态的有力补充

Kotlin 的协程是基于 JVM、JavaScript 和 Native 的，它是一种更“通用”的协程实现。

实现方式: Kotlin 协程是基于状态机和挂起函数（Suspended Functions）实现的。编译器会在协程的入口点和挂起点将协程代码转换成一个状态机，通过参数传递来保存协程的状态（局部变量等）。调度发生在用户态，由 Coroutines Dispatcher 负责。
调度机制: Kotlin 协程的调度是纯协作式的。协程只有在遇到挂起点时才会让出控制权，允许其他协程在同一个线程上执行。Dispatchers (如 `Dispatchers.Default`, `Dispatchers.IO`, `Dispatchers.Main`) 决定了协程会在哪个线程池上运行。
挂起点: 协程的执行是被动的，它只有在调用了标记为 `suspend` 的函数时才会“挂起”，将当前的状态保存起来，然后允许调度器切换到其他协程。
通信机制: Kotlin 协程支持多种通信方式，包括共享内存（需要配合同步机制如 `Mutex`）和 Channel（`kotlinx.coroutines.channels`）。
特点总结:
跨平台: 可以在 JVM、JS、Native 上运行。
基于挂起函数: 语法简洁，易于理解，可以写出看起来像同步的代码。
纯协作式调度: 依赖协程自身调用挂起点让出 CPU。
灵活性高: 可以选择不同的 Dispatcher 来控制执行线程。
与Java兼容性好: 可以在现有Java项目中集成。

3. C 的 `async/await`： .NET 的异步编程利器，语法糖的典范

C 的异步编程机制是通过 `async` 和 `await` 关键字来实现的，这是一种“协程化”的实现，虽然名字不叫协程，但功能非常类似。

实现方式: C 的 `async/await` 是由编译器提供的语法糖，背后是 Task (System.Threading.Tasks.Task) 类的实现。当遇到 `await` 时，编译器会将 `async` 方法的代码转化为一个状态机。被 `await` 的操作（通常是 I/O 操作）会在后台异步执行，而当前的方法会返回，将控制权交还给调用者。当异步操作完成时，之前“暂停”的代码块会重新被调度执行。
调度机制: 调度机制很大程度上依赖于 .NET ThreadPool。当 `await` 发生时，如果被 `await` 的操作完成，它会根据 `ConfigureAwait` 的设置决定是回到原来的同步上下文还是继续在 ThreadPool 中执行。这是协作式和特定上下文依赖的调度。
上下文切换: `await` 默认会尝试回到原来的同步上下文（例如 UI 线程），这在 UI 应用中很有用，但如果频繁在无上下文的场景下使用，可能会引入不必要的开销。
通信机制: C 协程间的通信通常通过共享内存来进行，需要开发者自己处理同步问题（如 `lock`, `SemaphoreSlim` 等）。也有像 `Channel` 这样的并发集合支持。
特点总结:
强大的语法糖: 让异步代码看起来非常像同步代码。
基于 Task: 核心是 Task，提供了丰富的异步操作支持。
依赖 ThreadPool: 调度与 .NET 的线程池紧密结合。
上下文切换的考虑: 需要注意 `ConfigureAwait` 的使用，以避免性能问题或死锁。
需要手动同步: 共享内存通信时需要开发者负责同步。

4. JavaScript 的 `async/await`：单线程的异步王者，事件循环的优雅表达

JavaScript 的 `async/await` 是在 ES2017 中引入的，它与前端和 Node.js 的事件循环 (Event Loop) 模型紧密结合，是处理非阻塞 I/O 的核心机制。

实现方式: JavaScript 的 `async/await` 是建立在 Promise 之上的语法糖。`async` 函数会隐式返回一个 Promise，而 `await` 关键字只能在 `async` 函数内部使用，它会暂停 `async` 函数的执行，等待其后的 Promise 解决（resolve）或拒绝（reject），然后继续执行。
调度机制: JavaScript 是单线程的，它没有真正的并发线程调度。事件循环负责协调任务的执行。当 `await` 一个异步操作（如网络请求、定时器）时，该操作会被交给浏览器或 Node.js 的底层环境执行，当前的 `async` 函数则会暂停，并将控制权交还给事件循环，让事件循环可以处理其他任务。当异步操作完成后，它的回调函数会被放入任务队列 (Task Queue)，在当前执行栈清空后，事件循环会取出回调函数放入执行栈执行。这是一种纯协作式的调度，依赖于异步操作的完成和回调的调度。
通信机制: 在 JavaScript 中，由于是单线程的，协程之间的通信主要是通过闭包和共享变量来完成的。
特点总结:
单线程模型: 避免了多线程的复杂性，但也意味着 CPU 密集型任务会阻塞整个线程。
基于 Promise 和事件循环: 与 JavaScript 的核心运行机制深度绑定。
非阻塞 I/O: 非常适合处理 I/O 密集型任务（如网络请求）。
语法简洁: 使异步代码更易读。

5. Python 的 `async/await`：生成器和协程的融合，事件驱动的利器

Python 的 `async/await` 是在 PEP 342 和 PEP 492 中引入的，它建立在生成器 (Generators) 的基础上，并引入了新的关键字 `async` 和 `await`。

实现方式: Python 的协程 (coroutine) 是通过 `async def` 定义的函数，它返回一个协程对象。执行协程需要一个事件循环 (Event Loop)，通常由第三方库如 `asyncio` 提供。当 `await` 一个可等待对象 (awaitable) 时，当前协程会被挂起，控制权交还给事件循环，事件循环会调度执行其他就绪的协程。
调度机制: Python 的协程调度是纯协作式的，完全依赖于协程自身在遇到 `await` 时主动让出控制权。事件循环负责管理协程的生命周期，并在适当时机“唤醒”挂起的协程。
事件循环: `asyncio` 提供了事件循环的实现，它负责调度协程的运行、处理 I/O 事件等。
通信机制: Python 协程可以使用 Queue (如 `asyncio.Queue`) 进行通信，也可以通过共享变量进行（需要注意同步问题）。
特点总结:
基于生成器和事件循环: 是一种更底层的实现。
纯协作式调度: 协程的暂停和恢复完全由协程自己控制。
`asyncio` 库: 是 Python 官方提供的协程库，提供了事件循环和其他工具。
适用于 I/O 密集型任务: 与 JavaScript 类似，非常适合网络编程等场景。

关键区别的梳理

如果我们把上面这些语言的协程做一个横向对比，可以发现几个核心的差异点：

| 特性 | Golang (Goroutine) | Kotlin (Coroutine) | C (async/await) | JavaScript (async/await) | Python (async/await) |
| : | : | : | : | : | : |
| 底层实现 | 用户态线程，由 Go Runtime 管理 (M:N) | 基于状态机和挂起函数，由 Coroutine Dispatcher 管理 | 基于 Task 和状态机，由编译器和 ThreadPool 管理 | 基于 Promise 和事件循环 | 基于生成器和事件循环 (`asyncio`) |
| 调度机制 | 协作式 + 抢占式 | 纯协作式 | 协作式 + 上下文依赖 | 纯协作式 (事件循环) | 纯协作式 (事件循环) |
| 与线程关系 | 映射到少量 OS 线程，多 Goroutine 跑在少 OS 线程上 | 可调度到不同线程池 (JVM/Native) | 依赖 .NET ThreadPool，可上下文切换 | 单线程，事件循环在主线程上运行 | 依赖事件循环，可运行在不同线程上 (如 `run_in_executor`) |
| 通信方式 | Channel (首选)，共享内存 (谨慎) | Channel，共享内存 (需同步) | 共享内存 (需同步)，Channel | 共享变量 (闭包) | Queue (`asyncio.Queue`)，共享变量 (需同步) |
| 核心概念 | Goroutine, Channel, Go Scheduler | Coroutine, Suspend Function, Dispatcher | Task, Async/Await, Synchronization Context | Promise, Event Loop, Callback Queue | Coroutine, Awaitable, Event Loop (`asyncio`) |
| 易用性 | 极高，原生集成 | 高，语法优雅 | 高，强大的语法糖 | 高，与 JS 生态紧密结合 | 高，但需要理解事件循环 |
| 主要场景 | 并发服务器，微服务，网络编程 | 后端服务，Android 应用，跨平台开发 | Web 应用，桌面应用，服务端开发 | 前端交互，Node.js 后端服务 | 网络编程，Web 框架，异步 I/O 密集型任务 |

总结一下，它们到底有什么本质区别？

尽管名字都叫“协程”，但它们最核心的本质区别可以归结为以下几点：

1. 调度策略的混合度与强制性:
Golang 的 Goroutine 在调度上做了最“主动”的努力，它不仅允许协作，还内置了抢占式调度。这意味着即使一个 Goroutine 没有主动让出 CPU，Go runtime 也可以在发现它占用时间过长时进行切换。这给了 Goroutine 更接近传统线程的鲁棒性，防止单个 Goroutine 拖垮整个系统。
Kotlin, JS, Python 的协程则更倾向于纯协作式调度。协程只有在遇到 `suspend` (Kotlin), `await` (JS/Python) 等显式挂起点时才会让出 CPU。这要求开发者更主动地编写能够让出的代码，并且要小心可能出现的“死锁”或长时间不让出 CPU 的情况。C 的 `async/await` 虽然是协作式，但其调度也与 Synchronization Context 紧密关联，这种上下文的概念有时会让调度行为变得不那么直观。

2. 与底层线程模型的集成方式:
Golang 的 Goroutine 是一个高度抽象的“用户态线程”，它与操作系统线程的映射关系（M:N）是运行时内部的复杂工程，对开发者屏蔽了大部分细节，只提供一个非常轻量级的并发单元。
Kotlin 的 Coroutines 可以灵活地调度到不同的线程池，开发者可以通过 `Dispatcher` 来控制。
C 的 `async/await` 是绑定在 `.NET ThreadPool` 上的，并且非常强调“同步上下文”的概念，这使得它在 UI 线程和服务器线程上的行为有所不同。
JS 和 Python 的协程很大程度上依赖于事件循环，这是一种单线程模型下的“伪并发”。它们更像是程序内部的流程控制，而不是真正意义上的多线程。

3. 通信机制的哲学和安全性:
Golang 强烈推崇使用 Channel 进行协程通信，这是一种基于“消息传递”的思想，与 Erlang 等语言类似。它强制开发者思考数据如何安全地在并发单元间流动，大大降低了共享内存带来的数据竞争问题。
其他语言如 Kotlin, C, Python, JS，虽然也提供了类似 Channel 的机制，但它们对共享内存的支持更为直接和普遍。这意味着在这些语言中，开发者需要更多地承担起维护数据一致性的责任，使用锁、原子操作等同步原语。

4. 生态和设计哲学:
Golang 的 Goroutine 是语言的核心组成部分，它的设计理念就是“把并发这件事做得极致简单和高效”。
Kotlin 的 Coroutine 是一种更现代、更通用的并发编程模式，旨在解决 Java 生态中异步编程的痛点，并提供跨平台的解决方案。
C 的 `async/await` 是为了解决 .NET 平台下异步 I/O 和 UI 响应性问题而诞生的，是一种非常成熟的语法糖。
JS 和 Python 的 `async/await` 则是为了优化其单线程模型下的 I/O 密集型任务处理能力，使异步代码更具可读性。

简单来说，你可以这样理解：

Golang: 最接近“轻量级线程”概念，调度更主动，通信更安全。
Kotlin: 更通用、更灵活的协程框架，适合多种平台和场景。
C: 一套基于 Task 的强大异步编程语法糖，与 .NET 生态深度绑定，注意上下文管理。
JS/Python: 在单线程模型下的“流程控制工具”，通过事件循环实现非阻塞 I/O，擅长 I/O 密集型场景。

它们虽然都是为了解决并发问题，但由于语言设计哲学、运行环境以及目标场景的不同，在实现细节、调度策略和通信方式上各有侧重，这就是它们之间“本质上的区别”。理解了这些，你就能根据具体需求选择最合适的语言和工具来处理并发任务了。

网友意见

全文私货，没一点干的：

协程就是协作式多任务，你可以把协作式用户态多线程，“有栈协程”称为协程，也可以把cps模拟的，或者加了糖的cps模拟的（js：你再骂？？？）协作式多线程称为协程，或者把基于异步运行时的async-await称为协程。

免责声明：js（现在）的promise和async-await不是cps模拟（虽然它可以是）

协程本质的特点是什么呢，是任务可以“让出”执行权，之后在合适的时机可以恢复执行。而如果任务不让出执行权，那么它便不会打断：这便是“协作式”的含义。

简单说就是“有让出无抢占”，就叫协程。

比如yield。实际上抢占式多线程本来就可以通过yield主动让出执行权，只不过抢占式多线程无法阻止自己被抢占。

await也是让出执行权的方式。

我们看到抢占式多线程减去抢占就等于协程，但是因为直接使用内核态多线程是不能阻止抢占的，所以这个思路实现的协程基本上都是内核线程池加协作式用户态线程。

为什么协程相比线程具有高性能，这不是因为上下文切换，协程同样需要上下文切换，用户态线程的上下文切换同样不走内核。协程高效的原因之一是，主动进行切换比通过抢占随时可能发生的切换需要保存更少的现场，之二是协程运行时无需实现抢占，就比如你不用timer，不用太多signal handler，这样的协程运行时岂不是好实现多了。

抢占是一个很低效的操作，“打断”这种操作不是那么容易做的，操作系统级别上之所以需要抢占是为了避免任务占着CPU不走。在多处理系统上这个问题实际上可以得到缓解，比如把bsp特供给内核，内核发现哪个任务画风不太对一个ipi过去就好了：不过这种方式显然比抢占更低效。

协程的一些好处也和这个协作式/无抢占有关。比如同步和竞争条件的问题。。。当然M比N的话那就没这回事了：不过避免抢占以提高性能还是一定的，因为你自己知根知底的代码还要去抢占，这基本上就是牺牲吞吐量换取响应时间的操作。

常见的协程实现的区别在调度上，或者更大了说在运行时。

比如用户态多线程运行时本身就有一个调度器，这个调度器会把就绪的协程池在内核线程池中分配。当然如果这个内核线程池不止一个。。。那么甚至可能有另一个协程在另一个核心上和你一起在运行，惊喜不惊喜（

异步运行时比如事件循环，它在实现方看来和用户态多线程没有太大区别，用户态多线程运行时调度的是就绪的线程，事件循环调度的是就绪的事件，也都差不多。如果运行时决定在多个核心上各跑一个事件循环，那么。。。

还有那么一种呢，它没有调度器，它需要用户自己来调度，你什么时候想让一个已经yield掉的协程恢复运行，你要自己去调用它的后续，这就，很有意思也很有用。

还有那么一种，它叫lua，它的协程是使用用户态线程实现的，但是它没有提供调度器，所以它是第三种。（提协程怎么能不提lua呢）

你要问哪个是真协程，怎么说呢，都是，反正我最喜欢无调度器的实现。

csharp的yield，运行时不创建额外的环境，那么yield直接返回到“直接”调用者，直接调用者可以级联yield返回到最终调用者，yield会将当前执行状态，或者可以看作continuation以某种方式保存，恢复时由外界手动调用continuation进行恢复。类似的还有js的generator，c++ 20的协程，这种协程实现对运行时无假设并且提供最细粒度的控制。

lua的coroutine，运行时需要创建用户态线程，yield会中断整个用户态线程返回到线程创建者，yield会将执行状态保存在线程上下文中，恢复由外界手动恢复该线程。这里的协程实现要求yield能够中断整个线程，这可能会引入一定的同步问题，因为上层调用者无法控制下层的yield。所以无栈协程虽然被认为具有传染性，但是我认为这种传染性反而是必要的。

然后async-await，通过await让出执行并返回到直接调用者，直接调用者可以级联await返回到最终调用者，await依然可以看作将运行状态保存为continuation，但是协程的恢复由异步运行时控制，await会将continuation传递给被等待的信号并最终传递给运行时，而非调用者。

yield想要模拟async-await实际上是可行的，即协程在yield的同时给出它想要等待的信号量，调用者在信号量改变后恢复协程执行，这等于手动实现了一个异步运行时。

有调度的有栈协程就是goroutine（的无抢占版），约等于用户态线程去掉抢占。

“任何异步操作都会有一个隐藏在背后的线程或是内核在帮你做事情”

这就不对了，同步操作才是内核在帮你做事。调用同步IO的API之后内核需要帮你把线程改成等待态，等IO完成之后内核再给你改回就绪态。而异步IO呢，内核做完了直接返回，IO结束给你发一个sigio就完了。

只能说操作系统的设计者在这个地方没想明白，异步IO对内核反而是更爽的。

不过，posix嘛。

当然epoll的确是内核在帮你做事了。

先说明一下概念：协程的核心本质是用户态（应用代码）主动释放和获得cpu计算资源的一种架构——区别于传统内核级线程/进程进行上下文切换时，应用层是不可控且无感知的。所以，最极端的情况来说，在代码里到处加sleep(1)，也可以算是实现了一个极为粗放的协程。

然后来说一下你的困惑：

io密集型代码都是协程式的代码。哪怕是传统的“非协程”的epoll/select这种模型，当线程进入epoll/select挂起状态时，本质上也是在主动的释放时间片。
协程的好处不是“减少上下文切换”，它的真正好处是：“在可控的时机进行上下文切换”。什么意思呢？就是在传统内核进行切换的时候，因为应用层是无感知的，所以内核无法假设应用代码到底处于什么状态，所以切换时必须把整个上下文非常完整的保存。而如果由应用层来控制这种切换的时机，那么这些保存和恢复工作可以大大简化——极端点说，无栈协程甚至可以认为是没有额外的保护和恢复工作（理论上极致优化的无栈协程的切换性能应该接近一次虚函数调用）。
cpu密集型程序也可能在协程基础上获得提升，原因上面已经说了。但是，如果设计的非常优秀的多线程/多进程cpu密集型程序，用协程所能获得的提升幅度可能会不大——例如说线程和cpu核唯一绑定，而且各线程的计算资源只共享读无共享写等（实际上不少高性能计算程序都会有意识的这么干）。
这个问题还是和问题2是类似的原因：因为传统并发程序中，应用层无法知道内核什么时候会把自己切出去，所以它在写代码时必须假定自己在执行任何语句时都可能发生切换——这就是并发保护的由来。而一个写得非常完善的协程应用代码，因为所有的切出和切入时机和条件都是确定的，所以一个设计良好的协程应用，哪怕在多线程环境下，也完全可以确定各协程的状态以避免冲突，因此可以完全去除并发保护（当然这是最极端理想情况）。但要做到这点，一般需要应用代码对协程调度策略进行深度干预（例如说通知调度器：协程A/B/C是互斥的）。而虽然协程的调度代码执行在用户态，理论上我们可以用比较低的成本做到这点（对比内核切换，我们在应用层真的无力干预）。然而，一般我们用的是现成的高度通用而且傻瓜化的协程库，而且还希望提供一套接近于传统的单任务流的代码编写方式，所以在实践上很难完美的做到这点（调度策略的复杂程度不是几个简单的关键字或者语法糖能囊括的）。这点也是那句名言：“没有银弹”——在并发环境下，你不可能不写自定义的调度策略就直接获得并发安全（传统的锁/条件变量等也是自定义的调度策略）。
我在问题1里也说了，本质上，epoll/select确实就是一种无栈协程，它们的“缺陷”在于和fd/io高度绑定，不够通用化而已。事实上远古时期，也有一种玩法是把各种非io事件通过一些手段（eventfd，甚至是自己给自己发一个字节等）模拟成io事件，从而统一在epoll的事件调度器中实现一个类似于协程式的运行系统。
不确定所谓的协程“真假”的具体定义，不发表意见。

协程本来是指由编程语言自身负责调度任务，不借助操作系统与处理器功能的任务调度方式。某种意义上，协程的本质就是「非抢占式多任务」，它当且仅当任务主动让出控制权时进行调度。

这种调度从操作系统看起来其实就是同一个线程，只不过内部实现了「非抢占式多任务」，换句话说同时只能运行一个协程，其它协程只能等待，当前协程需要等待的时候主动把控制权让出来，让其它协程工作，这样就可以允许同一个线程内跑多个协程。

由于协程并不借助操作系统线程机制，所以开销比线程更小。当年的C10K问题最终的解决方案本质上就是协程思路，虽然并不都是用协程实现，但那些异步框架本质上就是一种手动协程的表现形式，使用epoll之类的机制相当于在同一个线程内跑多任务。所以协程思想提高性能是肯定的，毕竟它解决了C10K这个经典问题。

至于说协程减少上下文切换，这是当然的，因为都是同一个线程，同一个线程内当然减少了上下文切换。

Kotlin协程之所以被认为是假协程，是因为它并不在同一个线程运行，而是真的会创建多个线程，如果你创建了四个协程会发现程序实际运行在四个线程而不是一个线程上。破坏了协程的定义。

当然，这样做反而有好处，毕竟能够更好的利用多核CPU。

如果你CPU是8核的，你创建100个Kotlin协程实际上也就只是用了8个线程。显然Kotlin协程也依然支持多个协程在同一个线程里边跑，在同一个线程内跑的多个协程看起来算是真协程，只不过由于Kotlin协程会优先把CPU处理器核心占满，那么在协程数不多的时候它被分配到线程中去，于是就退化成了线程，看起来就像是个假协程库了。

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