chapter9_2 管道与过滤器

　　一个关于协同程序的经典示例就是“生产者-消费者”的问题。

一个不断产生值，一个不断消费这些值。比如：

function producer()
    while true do
        local x = io.read()         --produce new value
        send(x)                        --send it to consumer
    end
end

function consumer()
    while true do
        local x = receive()        --receive value from producer
        io.write(x,"
")            --consumer it
    end
end

如何将send和receive匹配起来，这是一个典型的“谁有主循环”的问题。由于两则都有一个主循环，并且都将对方视为一个可调用的服务。

协同程序被称为一种匹配生产者和消费者的理想工具，一对resume-yield完全一改典型的调用者与被调用者之间的关系。

当一个协同程序调用yield时，它不是进入一个新的函数，而是从一个resume调用中返回。

同样对于resume，也不是启动一个新函数，而是从一次yield调用中返回。

两者都认为自己是主动方，对方是被动。

receive唤醒生产者，使它产生一个新值。而send则产生一个新值返还给消费者：

function receive()
    local status,value = coroutine.resume(producer)
    return value
end

function send(x)
    coroutine.yield(x)
end

因此，生产者现在一定是一个协同程序：

producer = coroutine.create( function ()
        while true do
        local x = io.read()        --产生新值
            send(x)
        end
    end)

在这种设计中，程序通过调用消费者来启动，当消费者需要一个新值时，唤醒生产者。

生产者返回一个新值后停止运行，并等待消费者的再次唤醒。这种设计称为“消费者驱动（consumer-driven）”。

还有一种就是使用“生产者驱动”设计，消费者是一个协同程序。

过滤器

　　过滤器是一种位于生产者和消费者之间的处理功能，可用于对数据的一些变换。

过滤器既是一个消费者又是一个生产者，它唤醒一个生产者促使其产生新值，又将变换后的值传递给消费者。

例如，在上面的代码中添加一个过滤器，在每行起始处插一个行号：

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()        --产生一个新值
            send(x)
        end
    end)
end

function filter(prod)
    return coroutine.create(function ()
        for line = 1,math.huge do
            local x = receive(prod)    --获得一个新值
            x = string.format("%5d %s",line,x)
            send(x)                    -- send it to consumer
        end
     end)
end

function consumer(prod)
    while true do
        local x = receive(prod)     --获得一个新值
        io.write(x,"
")            --消费一个新值
    end
end

接下来运行代码，然后启动消费者：

p = producer ()
f = filter(p)
consumer(f)

--或者更简单
consumer(filter(producer()))

在pipe中每个任务都在各自独立的进程中运行，而在协同程序中每项任务都在各自独立的协同程序中运行。

pipe在消费者与生产者之间提供一个缓冲器，因此它们的运行速度允许存在一定差异。但是，在pipe中进程间切换代价很高。

而在协同程序中，切换代价小得多（差不多等于函数调用）。