以coroutine-rs为例深入浅出Rust协程库
由于 Go 语言在国内的风靡，许多开发者开始了解和关注使用协程（Coroutine）来实现高并发程序，Rust语言在比较早期的开发版本中也在标准库提供了协程的支持，但在后来的讨论中去掉了。
8月13日晚，CSDN Rust 学习交流微信群（入群方式见文末）邀请了微信游戏开发组工程师、Rust 资深使用者 Elton 带了一节在线视频分享课： 【Rust 技术公开课】港哥 Elton 自主开发的协程库解析 ，深入浅出地带你重新认识协程库。
我们还精心制作了 Rust 开发技术学习路线 ，满满的都是干货。
分享人：
钟宇腾（Elton， GitHub 、 LinkedIn ），圈内知名的Rust资深使用者，毕业于香港大学计算机系，现为微信游戏开发组工程师，负责微信游戏中心后台开发，游戏推荐系统开发。
热衷于Web开发、本地应用开发和计算机图形学、计算机视觉方面的研究，比较擅长于服务器端开发，特别是使用Python和Golang语言的服务器后台开发。
所做过的项目有： 基于Kinect的手势识别研究与实现 、 使用Qt5编写的豆瓣FM播放器 、 Go语言实现的XMPP聊天协议库 、 使用C/C++实现一个可以在Linux/Unix下运行的H3C登录客户端sysuh3c 、 使用Python实现一个交互式终端程序CMDClient-for-UPYUN 。
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首先介绍了一下Rust协程库coroutine-rs的开发目的：
- Rust最初是自带协程，基于libuv的非阻塞I/O支持；
- 后来经过社区讨论之后，Rust官方决定去掉协程支持，语言重新定位到保证并发安全上；
- shadowsocks-rust最初开发是基于Rust的协程库，但由于官方去掉了语言级别的支持，因此就自己做了一个协程库。
协程的简介
基于协程可以根据需要切换到其它协程的特点，它可以用来实现：
- 协同任务（CooperativeTasks）；
- 事件调度（Event Loop）；
- 迭代器（Iterator）；
- 流（Stream, Infinite List）；
- 管道（Pipe）；
协程并不是一个新的概念，现在已有不少的库在不同程度实现了协程基础及调度
- l GNU Pth（PortableThreads） ： 这个库基本废弃；
- l libtask ： 作者是Go语言的设计者之一RussCox；
- l libcoro：非常实用的C语言协程库，在不少项目里都有使用；
- l CO2：使用C++11实现的C++ Stackless协程库；
- l Boost.Asio：基于Stackless协程的异步网络库；
- l Boost.Coroutine：C++的Stackful协程库；
- l Python Gevent：基于Greenlet；
- l NetBSD Scheduler activation：M:N模型 ； 一度内置在NetBSD系统中 ； 后来讨论后去掉。
协程从实现方式上可以分成两种
协程的基本特点，可以由以下生产者-消费者的例子来说明
这段程序中，生产者produce首先向队列q中放入足够的item，然后使用yield to切换到消费者consume，消费者则从队列q中取出item并处理，然后使用yield to切换回生产者produce。在这个过程中，队列q并不需要加锁，因为在这个过程中并不会发生数据竞争，两个执行体produce和consume只会在yield to的时候才切换。
Stackful协程功能更强大，为什么还需要Stackless协程？
- Stackless协程切换上下文所需的CPU cycle更少
- Stackless协程没有独立的栈，内存占用少
- 性能更好！
Coroutine-rs的实现细节
在这个例子中，介绍了库的基本用法。
Coroutine::spawn将创建一个协程，但不执行它。在resume方法调用时，流程就会跳到协程内，而Coroutine::sched方法调用时，流程就会从当前协程切换回去。
因此这段程序执行时会输出1 2 3 4 5。
在Thread Local放有一个Environment用于管理当前线程上运行的所有协程，它里面有一个栈，栈顶是当前正在运行的协程，当调用yield时，就从栈中pop出当前正在运行的协程，然后运行栈顶的协程；调用resume时，就把目标协程push到栈中，以维护协程之间的层级关系。
由于协程在不同的状态下可以进行的操作是不一样的，因此需要维护协程的状态，而如果是Clonable的协程，状态切换是保证线程安全的。
若把协程与异步I/O结合起来使用，那么就可以用同步的方法写代码，但是实际运行时却是异步的。
单线程调度时，协程在等待事件时，就会挂起协程并在事件循环中注册监听的事件，等到事件发生时，协程被事件循环唤醒，继续执行。
这种调度方式可以简单地把它变成多线程方式，但是每个线程之间并没有交流，各自处理自己的协程。在服务器框架中，可以采用一个专门的线程做Listener去接受客户端的请求，然后把任务分发到各个Worker线程中去，Worker中使用单线程的协程调度来实现。
另一种实现M:N模型的方法则是
在这种调度方式里面，所有的Worker线程都会从一个全局队列中取任务执行。这种简单的调度方式有个硬伤，就是所有的Worker线程都会去抢全局队列的锁，导致影响性能。
因此就有了一种新的方法：
每个Worker自己有一个私有的任务队列，优先会先把自己的任务处理完，再去全局任务队列中取一些任务过来。这样就可以减少在全局队列处的竞争，提高性能。
但这种方式又有一个硬伤，若一个Worker因为某些原因被阻塞住了，那么私有任务队列中的任务就饿死了。
这种调度方式中，若一个Worker做完了它自己的任务，全局任务队列里也没有任务了，那它会去别的Worker的队列中拿一些任务过来自己做。这种Work-stealing的策略目前是比较常用的一种，Go的Runtime就是使用这种方法。
而目前coroutine-rs库还存在一些问题：
由于coroutine-rs在做的时候是为了写一个网络库的，网络库的协程是不会在中间yield出去之后，就永远不回来了。在目前的Master分支上的版本，如果协程yield出去就不回来，那么在协程的栈上分配的变量就会泄漏了。
协程的一大特点，就是可以yield to到一个指定的协程。但是如果要实现这个功能，就需要使用unsafe，作为库的接口，提供unsafe会带来问题，因此目前还没有实现。
性能上因为使用了Thread Local，性能会有影响。而且因为考虑到线程安全，在切换的时候会加锁，也会影响性能。
后续工作
目前的应用
simplesched实现的就是前面所说的最简单的调度模型，里面实现的是一个调度精简的协程，切换时不会加锁。
而eventedco则是实现的更前面所说的单线程调度，mioco也是一样。
Rust目前依然把yield作为一个保留字，有一个RFC希望实现像C#的Stackless协程： https://github.com/rust-lang/rfcs/issues/388
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