http://www.cnblogs.com/yuxingfirst/archive/2012/11/28/2792366.html
通道是协程之间的数据传输通道。通道可以在众多的协程之间传递数据，具体可以值也可以是个引用。通道有两种使用方式。
· 协程可以试图向通道放入数据，如果通道满了，会挂起协程，直到通道可以为他放入数据为止。
· 协程可以试图向通道索取数据，如果通道没有数据，会挂起协程，直到通道返回数据为止。
如此，通道就可以在传递数据的同时，控制协程的运行。有点像事件驱动，也有点像阻塞队列。这两个概念非常的简单，各个语言平台都会有相应的实现。在Java和C上也各有库可以实现两者。
只要有协程和通道，就可以优雅的解决并发的问题。不必使用其他和并发有关的概念。那如何用这两把利刃解决各式各样的实际问题呢？
下面生成随机数为例，以让我们做一个会并发执行的随机数生成器。
非并发的做法是这样的：// 函数rand_generator_1 ，返回 int
funcrand_generator_1() int {
return rand.Int()
// 函数rand_generator_2，返回通道(Channel)
funcrand_generator_2() chan int {
// 创建通道
out := make(chan int)
// 创建协程
go func() {
for {
//向通道内写入数据，如果无人读取会等待
out <- rand.Int()
}
}()
return out
}
funcmain() {
// 生成随机数作为一个服务
rand_service_handler :=rand_generator_2()
// 从服务中读取随机数并打印
fmt.Printf("%d\n",<-rand_service_handler)
}
上面的这段函数就可以并发执行了rand.Int()。有一点值得注意到函数的返回可以理解为一个“服务”。但我们需要获取随机数据时候，可以随时向这个 服务取用，他已经为我们准备好了相应的数据，无需等待，随要随到。如果我们调用这个服务不是很频繁，一个协程足够满足我们的需求了。但如果我们需要大量访 问，怎么办？我们可以用下面介绍的多路复用技术，启动若干生成器，再将其整合成一个大的服务。
调用生成器，可以返回一个“服务”。可以用在持续获取数据的场合。用途很广泛，读取数据，生成ID，甚至定时器。这是一种非常简洁的思路，将程序并发化。多路复用
多路复用是让一次处理多个队列的技术。Apache使用处理每个连接都需要一个进程，所以其并发性能不是很好。而Nginx使用多路复用的技术，让一 个进程处理多个连接，所以并发性能比较好。同样，在协程的场合，多路复用也是需要的，但又有所不同。多路复用可以将若干个相似的小服务整合成一个大服务。
那么让我们用多路复用技术做一个更高并发的随机数生成器吧。
// 函数rand_generator_3 ，返回通道(Channel)
funcrand_generator_3() chan int {
// 创建两个随机数生成器服务
rand_generator_1 := rand_generator_2()
rand_generator_2 := rand_generator_2()
//创建通道
out := make(chan int)
//创建协程
go func() {
for {
//读取生成器1中的数据，整合
out <-<-rand_generator_1
}
}()
go func() {
for {
//读取生成器2中的数据，整合
out <-<-rand_generator_2
}
}()
return out
}
上面是使用了多路复用技术的高并发版的随机数生成器。通过整合两个随机数生成器，这个版本的能力是刚才的两倍。虽然协程可以大量创建，但是众多协程还是会 争抢输出的通道。Go语言提供了Select关键字来解决，各家也有各家窍门。加大输出通道的缓冲大小是个通用的解决方法。
多路复用技术可以用来整合多个通道。提升性能和操作的便捷。配合其他的模式使用有很大的威力。
Future技术
Future是一个很有用的技术，我们常常使用Future来操作线程。我们可以在使用线程的时候，可以创建一个线程，返回Future，之后可以通过它等待结果。 但是在协程环境下的Future可以更加彻底，输入参数同样可以是Future的。
调用一个函数的时候，往往是参数已经准备好了。调用协程的时候也同样如此。但是如果我们将传入的参 数设为通道，这样我们就可以在不准备好参数的情况下调用函数。这样的设计可以提供很大的自由度和并发度。函数调用和函数参数准备这两个过程可以完全解耦。 下面举一个用该技术访问数据库的例子。
//一个查询结构体
typequery struct {
//参数Channel
sql chan string
//结果Channel
result chan string
}
//执行Query
funcexecQuery(q query) {
//启动协程
go func() {
//获取输入
sql := <-q.sql
//访问数据库，输出结果通道
q.result <- "get" + sql
}()
}
funcmain() {
//初始化Query
q :=
query{make(chan string, 1),make(chan string, 1)}
//执行Query，注意执行的时候无需准备参数
execQuery(q)
//准备参数
q.sql <- "select * fromtable"
//获取结果
fmt.Println(<-q.result)
}
上面利用Future技术，不单让结果在Future获得，参数也是在Future获取。准备好参数后，自动执行。Future和生成器的区别在 于，Future返回一个结果，而生成器可以重复调用。还有一个值得注意的地方，就是将参数Channel和结果Channel定义在一个结构体里面作为 参数，而不是返回结果Channel。这样做可以增加聚合度，好处就是可以和多路复用技术结合起来使用。
Future技术可以和各个其他技术组合起来用。可以通过多路复用技术，监听多个结果Channel，当有结果后，自动返回。也可以和生成器组合使用，生 成器不断生产数据，Future技术逐个处理数据。Future技术自身还可以首尾相连，形成一个并发的pipe filter。这个pipe filter可以用于读写数据流，操作数据流。
Future是一个非常强大的技术手段。可以在调用的时候不关心数据是否准备好，返回值是否计算好的问题。让程序中的组件在准备好数据的时候自动跑起来。
并发循环
循环往往是性能上的热点。如果性能瓶颈出现在CPU上的话，那么九成可能性热点是在一个循环体内部。所以如果能让循环体并发执行，那么性能就会提高很多。
要并发循环很简单，只有在每个循环体内部启动协程。协程作为循环体可以并发执行。调用启动前设置一个计数器，每一个循环体执行完毕就在计数器上加一个元素，调用完成后通过监听计数器等待循环协程全部完成。
//建立计数器
sem :=make(chan int, N);
//FOR循环体
for i,xi:= range data {
//建立协程
go func (i int, xi float) {
doSomething(i,xi);
//计数
sem <- 0;
} (i, xi);
}
// 等待循环结束
for i := 0; i < N; ++i { <-sem }
上面是一个并发循环例子。通过计数器来等待循环全部完成。如果结合上面提到的Future技术的话，则不必等待。可以等到真正需要的结果的地方，再去检查数据是否完成。
通过并发循环可以提供性能，利用多核，解决CPU热点。正因为协程可以大量创建，才能在循环体中如此使用，如果是使用线程的话，就需要引入线程池之类的东西，防止创建过多线程，而协程则简单的多。
ChainFilter技术
前面提到了Future技术首尾相连，可以形成一个并发的pipe filter。这种方式可以做很多事情，如果每个Filter都由同一个函数组成，还可以有一种简单的办法把他们连起来。
由于每个Filter协程都可以并发运行，这样的结构非常有利于多核环境。下面是一个例子，用这种模式来产生素数。
// Aconcurrent prime sieve
packagemain
// Sendthe sequence 2, 3, 4, ... to channel 'ch'.
funcGenerate(ch chan<- int) {
for i := 2; ; i++ {
ch<- i // Send 'i' to channel 'ch'.
}
}
// Copythe values from channel 'in' to channel 'out',
//removing those divisible by 'prime'.
funcFilter(in <-chan int, out chan<- int, prime int) {
for {
i := <-in // Receive valuefrom 'in'.
if i%prime != 0 {
out <- i // Send'i' to 'out'.
}
}
}
// Theprime sieve: Daisy-chain Filter processes.
funcmain() {
ch := make(chan int) // Create a newchannel.
go Generate(ch) // Launch Generate goroutine.
for i := 0; i < 10; i++ {
prime := <-ch
print(prime, "\n")
ch1 := make(chan int)
go Filter(ch, ch1, prime)
ch = ch1
}
}
上面的程序创建了10个Filter，每个分别过滤一个素数，所以可以输出前10个素数。
Chain-Filter通过简单的代码创建并发的过滤器链。这种办法还有一个好处，就是每个通道只有两个协程会访问，就不会有激烈的竞争，性能会比较好。
共享变量
协程之间的通信只能够通过通道。但是我们习惯于共享变量，而且很多时候使用共享变量能让代码更简洁。比如一个Server有两个状态开和关。其他仅仅希望获取或改变其状态，那又该如何做呢。可以将这个变量至于0通道中，并使用一个协程来维护。
下面的例子描述如何用这个方式，实现一个共享变量。
//共享变量有一个读通道和一个写通道组成
typesharded_var struct {
reader chan int
writer chan int
}
//共享变量维护协程
funcsharded_var_whachdog(v sharded_var) {
go func() {
//初始值
var value int = 0
for {
//监听读写通道，完成服务
select {
case value =<-v.writer:
case v.reader <-value:
}
}
}()
}
funcmain() {
//初始化，并开始维护协程
v := sharded_var{make(chan int),make(chan int)}
sharded_var_whachdog(v)
//读取初始值
fmt.Println(<-v.reader)
//写入一个值
v.writer <- 1
//读取新写入的值
fmt.Println(<-v.reader)
}
这样，就可以在协程和通道的基础上实现一个协程安全的共享变量了。定义一个写通道，需要更新变量的时候，往里写新的值。再定义一个读通道，需要读的时候，从里面读。通过一个单独的协程来维护这两个通道。保证数据的一致性。
一般来说，协程之间不推荐使用共享变量来交互，但是按照这个办法，在一些场合，使用共享变量也是可取的。很多平台上有较为原生的共享变量支持，到底用那种 实现比较好，就见仁见智了。另外利用协程和通道，可以还实现各种常见的并发数据结构，如锁等等，就不一一赘述。
协程和内存一样，是系统的资源。对于内存，有自动垃圾回收。但是对于协程，没有相应的回收机制。会不会若干年后，协程普及了，协程泄漏和内存泄漏一样成为 程序员永远的痛呢？一般而言，协程执行结束后就会销毁。协程也会占用内存，如果发生协程泄漏，影响和内存泄漏一样严重。轻则拖慢程序，重则压垮机器。
C和C++都是没有自动内存回收的程序设计语言，但只要有良好的编程习惯，就能解决规避问题。对于协程是一样的，只要有好习惯就可以了。
只有两种情况会导致协程无法结束。一种情况是协程想从一个通道读数据，但无人往这个通道写入数据，或许这个通道已经被遗忘了。还有一种情况是程想往一个通道写数据，可是由于无人监听这个通道，该协程将永远无法向下执行。下面分别讨论如何避免这两种情况。
对于协程想从一个通道读数据，但无人往这个通道写入数据这种情况。解决的办法很简单，加入超时机制。对于有不确定会不会返回的情况，必须加入超时，避免出 现永久等待。另外不一定要使用定时器才能终止协程。也可以对外暴露一个退出提醒通道。任何其他协程都可以通过该通道来提醒这个协程终止。
funcnever_leak(ch chan int) {
//初始化timeout，缓冲为1
timeout := make(chan bool, 1)
//启动timeout协程，由于缓存为1，不可能泄露
go func() {
time.Sleep(1 * time.Second)
timeout <- true
}()
//监听通道，由于设有超时，不可能泄露
select {
case <-ch:
// a read from ch hasoccurred
case <-timeout:
// the read from ch has timedout
}
}
上面是个避免泄漏例子。使用超时避免读堵塞，使用缓冲避免写堵塞。
和内存里面的对象一样，对于长期存在的协程，我们不用担心泄漏问题。一是长期存在，二是数量较少。要警惕的只有那些被临时创建的协程，这些协程数量大且生 命周期短，往往是在循环中创建的，要应用前面提到的办法，避免泄漏发生。协程也是把双刃剑，如果出问题，不但没能提高程序性能，反而会让程序崩溃。但就像 内存一样，同样有泄漏的风险，但越用越溜了。在并发编程大行其道的今天，对协程和通道的支持成为各个平台比不可少的一部分。虽然各家有各家的叫法，但都能满足协程的基本要求—并发执行和可大量创建。笔者对他们的实现方式总结了一下。
下面列举一些已经支持协程的常见的语言和平台。
令人惊奇的是C/C++和Java这三个世界上最主流的平台没有在对协程提供语言级别的原生支持。他们都背负着厚重的历史，无法改变，也无需改变。但他们还有其他的办法使用协程。
Java平台有很多方法实现协程：
· 修改虚拟机：对JVM打补丁来实现协程，这样的实现效果好，但是失去了跨平台的好处
· 修改字节码：在编译完成后增强字节码，或者使用新的JVM语言。稍稍增加了编译的难度。
· 使用JNI：在Jar包中使用JNI，这样易于使用，但是不能跨平台。
· 使用线程模拟协程：使协程重量级，完全依赖JVM的线程实现。
其中修改字节码的方式比较常见。因为这样的实现办法，可以平衡性能和移植性。最具代表性的JVM语言Scale就能很好的支持协程并发。流行的Java Actor模型类库akka也是用修改字节码的方式实现的协程。
对于C语言，协程和线程一样。可以使用各种各样的系统调用来实现。协程作为一个比较高级的概念，实现方式实在太多，就不讨论了。比较主流的实现有libpcl, coro,lthread等等。
对于C++，有Boost实现，还有一些其他开源库。还有一门名为μC++语言，在C++基础上提供了并发扩展。
可见这种编程模型在众多的语言平台中已经得到了广泛的支持，不再小众。如果想使用的话，随时可以加到自己的工具箱中。通道是协程之间的数据传输通道。通道可以在众多的协程之间传递数据，具体可以值也可以是个引用。通道有两种使用方式。
· 协程可以试图向通道放入数据，如果通道满了，会挂起协程，直到通道可以为他放入数据为止。
· 协程可以试图向通道索取数据，如果通道没有数据，会挂起协程，直到通道返回数据为止。
如此，通道就可以在传递数据的同时，控制协程的运行。有点像事件驱动，也有点像阻塞队列。这两个概念非常的简单，各个语言平台都会有相应的实现。在Java和C上也各有库可以实现两者。
只要有协程和通道，就可以优雅的解决并发的问题。不必使用其他和并发有关的概念。那如何用这两把利刃解决各式各样的实际问题呢？
下面生成随机数为例，以让我们做一个会并发执行的随机数生成器。
非并发的做法是这样的：// 函数rand_generator_1 ，返回 int
funcrand_generator_1() int {
return rand.Int()
// 函数rand_generator_2，返回通道(Channel)
funcrand_generator_2() chan int {
// 创建通道
out := make(chan int)
// 创建协程
go func() {
for {
//向通道内写入数据，如果无人读取会等待
out <- rand.Int()
}
}()
return out
}
funcmain() {
// 生成随机数作为一个服务
rand_service_handler :=rand_generator_2()
// 从服务中读取随机数并打印
fmt.Printf("%d\n",<-rand_service_handler)
}
上面的这段函数就可以并发执行了rand.Int()。有一点值得注意到函数的返回可以理解为一个“服务”。但我们需要获取随机数据时候，可以随时向这个 服务取用，他已经为我们准备好了相应的数据，无需等待，随要随到。如果我们调用这个服务不是很频繁，一个协程足够满足我们的需求了。但如果我们需要大量访 问，怎么办？我们可以用下面介绍的多路复用技术，启动若干生成器，再将其整合成一个大的服务。
调用生成器，可以返回一个“服务”。可以用在持续获取数据的场合。用途很广泛，读取数据，生成ID，甚至定时器。这是一种非常简洁的思路，将程序并发化。多路复用
多路复用是让一次处理多个队列的技术。Apache使用处理每个连接都需要一个进程，所以其并发性能不是很好。而Nginx使用多路复用的技术，让一 个进程处理多个连接，所以并发性能比较好。同样，在协程的场合，多路复用也是需要的，但又有所不同。多路复用可以将若干个相似的小服务整合成一个大服务。
那么让我们用多路复用技术做一个更高并发的随机数生成器吧。
// 函数rand_generator_3 ，返回通道(Channel)
funcrand_generator_3() chan int {
// 创建两个随机数生成器服务
rand_generator_1 := rand_generator_2()
rand_generator_2 := rand_generator_2()
//创建通道
out := make(chan int)
//创建协程
go func() {
for {
//读取生成器1中的数据，整合
out <-<-rand_generator_1
}
}()
go func() {
for {
//读取生成器2中的数据，整合
out <-<-rand_generator_2
}
}()
return out
}
上面是使用了多路复用技术的高并发版的随机数生成器。通过整合两个随机数生成器，这个版本的能力是刚才的两倍。虽然协程可以大量创建，但是众多协程还是会 争抢输出的通道。Go语言提供了Select关键字来解决，各家也有各家窍门。加大输出通道的缓冲大小是个通用的解决方法。
多路复用技术可以用来整合多个通道。提升性能和操作的便捷。配合其他的模式使用有很大的威力。
Future技术
Future是一个很有用的技术，我们常常使用Future来操作线程。我们可以在使用线程的时候，可以创建一个线程，返回Future，之后可以通过它等待结果。 但是在协程环境下的Future可以更加彻底，输入参数同样可以是Future的。
调用一个函数的时候，往往是参数已经准备好了。调用协程的时候也同样如此。但是如果我们将传入的参 数设为通道，这样我们就可以在不准备好参数的情况下调用函数。这样的设计可以提供很大的自由度和并发度。函数调用和函数参数准备这两个过程可以完全解耦。 下面举一个用该技术访问数据库的例子。
//一个查询结构体
typequery struct {
//参数Channel
sql chan string
//结果Channel
result chan string
}
//执行Query
funcexecQuery(q query) {
//启动协程
go func() {
//获取输入
sql := <-q.sql
//访问数据库，输出结果通道
q.result <- "get" + sql
}()
}
funcmain() {
//初始化Query
q :=
query{make(chan string, 1),make(chan string, 1)}
//执行Query，注意执行的时候无需准备参数
execQuery(q)
//准备参数
q.sql <- "select * fromtable"
//获取结果
fmt.Println(<-q.result)
}
上面利用Future技术，不单让结果在Future获得，参数也是在Future获取。准备好参数后，自动执行。Future和生成器的区别在 于，Future返回一个结果，而生成器可以重复调用。还有一个值得注意的地方，就是将参数Channel和结果Channel定义在一个结构体里面作为 参数，而不是返回结果Channel。这样做可以增加聚合度，好处就是可以和多路复用技术结合起来使用。
Future技术可以和各个其他技术组合起来用。可以通过多路复用技术，监听多个结果Channel，当有结果后，自动返回。也可以和生成器组合使用，生 成器不断生产数据，Future技术逐个处理数据。Future技术自身还可以首尾相连，形成一个并发的pipe filter。这个pipe filter可以用于读写数据流，操作数据流。
Future是一个非常强大的技术手段。可以在调用的时候不关心数据是否准备好，返回值是否计算好的问题。让程序中的组件在准备好数据的时候自动跑起来。
并发循环
循环往往是性能上的热点。如果性能瓶颈出现在CPU上的话，那么九成可能性热点是在一个循环体内部。所以如果能让循环体并发执行，那么性能就会提高很多。
要并发循环很简单，只有在每个循环体内部启动协程。协程作为循环体可以并发执行。调用启动前设置一个计数器，每一个循环体执行完毕就在计数器上加一个元素，调用完成后通过监听计数器等待循环协程全部完成。
//建立计数器
sem :=make(chan int, N);
//FOR循环体
for i,xi:= range data {
//建立协程
go func (i int, xi float) {
doSomething(i,xi);
//计数
sem <- 0;
} (i, xi);
}
// 等待循环结束
for i := 0; i < N; ++i { <-sem }
上面是一个并发循环例子。通过计数器来等待循环全部完成。如果结合上面提到的Future技术的话，则不必等待。可以等到真正需要的结果的地方，再去检查数据是否完成。
通过并发循环可以提供性能，利用多核，解决CPU热点。正因为协程可以大量创建，才能在循环体中如此使用，如果是使用线程的话，就需要引入线程池之类的东西，防止创建过多线程，而协程则简单的多。
ChainFilter技术
前面提到了Future技术首尾相连，可以形成一个并发的pipe filter。这种方式可以做很多事情，如果每个Filter都由同一个函数组成，还可以有一种简单的办法把他们连起来。
由于每个Filter协程都可以并发运行，这样的结构非常有利于多核环境。下面是一个例子，用这种模式来产生素数。
// Aconcurrent prime sieve
packagemain
// Sendthe sequence 2, 3, 4, ... to channel 'ch'.
funcGenerate(ch chan<- int) {
for i := 2; ; i++ {
ch<- i // Send 'i' to channel 'ch'.
}
}
// Copythe values from channel 'in' to channel 'out',
//removing those divisible by 'prime'.
funcFilter(in <-chan int, out chan<- int, prime int) {
for {
i := <-in // Receive valuefrom 'in'.
if i%prime != 0 {
out <- i // Send'i' to 'out'.
}
}
}
// Theprime sieve: Daisy-chain Filter processes.
funcmain() {
ch := make(chan int) // Create a newchannel.
go Generate(ch) // Launch Generate goroutine.
for i := 0; i < 10; i++ {
prime := <-ch
print(prime, "\n")
ch1 := make(chan int)
go Filter(ch, ch1, prime)
ch = ch1
}
}
上面的程序创建了10个Filter，每个分别过滤一个素数，所以可以输出前10个素数。
Chain-Filter通过简单的代码创建并发的过滤器链。这种办法还有一个好处，就是每个通道只有两个协程会访问，就不会有激烈的竞争，性能会比较好。
共享变量
协程之间的通信只能够通过通道。但是我们习惯于共享变量，而且很多时候使用共享变量能让代码更简洁。比如一个Server有两个状态开和关。其他仅仅希望获取或改变其状态，那又该如何做呢。可以将这个变量至于0通道中，并使用一个协程来维护。
下面的例子描述如何用这个方式，实现一个共享变量。
//共享变量有一个读通道和一个写通道组成
typesharded_var struct {
reader chan int
writer chan int
}
//共享变量维护协程
funcsharded_var_whachdog(v sharded_var) {
go func() {
//初始值
var value int = 0
for {
//监听读写通道，完成服务
select {
case value =<-v.writer:
case v.reader <-value:
}
}
}()
}
funcmain() {
//初始化，并开始维护协程
v := sharded_var{make(chan int),make(chan int)}
sharded_var_whachdog(v)
//读取初始值
fmt.Println(<-v.reader)
//写入一个值
v.writer <- 1
//读取新写入的值
fmt.Println(<-v.reader)
}
这样，就可以在协程和通道的基础上实现一个协程安全的共享变量了。定义一个写通道，需要更新变量的时候，往里写新的值。再定义一个读通道，需要读的时候，从里面读。通过一个单独的协程来维护这两个通道。保证数据的一致性。
一般来说，协程之间不推荐使用共享变量来交互，但是按照这个办法，在一些场合，使用共享变量也是可取的。很多平台上有较为原生的共享变量支持，到底用那种 实现比较好，就见仁见智了。另外利用协程和通道，可以还实现各种常见的并发数据结构，如锁等等，就不一一赘述。
协程和内存一样，是系统的资源。对于内存，有自动垃圾回收。但是对于协程，没有相应的回收机制。会不会若干年后，协程普及了，协程泄漏和内存泄漏一样成为 程序员永远的痛呢？一般而言，协程执行结束后就会销毁。协程也会占用内存，如果发生协程泄漏，影响和内存泄漏一样严重。轻则拖慢程序，重则压垮机器。
C和C++都是没有自动内存回收的程序设计语言，但只要有良好的编程习惯，就能解决规避问题。对于协程是一样的，只要有好习惯就可以了。
只有两种情况会导致协程无法结束。一种情况是协程想从一个通道读数据，但无人往这个通道写入数据，或许这个通道已经被遗忘了。还有一种情况是程想往一个通道写数据，可是由于无人监听这个通道，该协程将永远无法向下执行。下面分别讨论如何避免这两种情况。
对于协程想从一个通道读数据，但无人往这个通道写入数据这种情况。解决的办法很简单，加入超时机制。对于有不确定会不会返回的情况，必须加入超时，避免出 现永久等待。另外不一定要使用定时器才能终止协程。也可以对外暴露一个退出提醒通道。任何其他协程都可以通过该通道来提醒这个协程终止。funcnever_leak(ch chan int) {
//初始化timeout，缓冲为1
timeout := make(chan bool, 1)
//启动timeout协程，由于缓存为1，不可能泄露
go func() {
time.Sleep(1 * time.Second)
timeout <- true
}()
//监听通道，由于设有超时，不可能泄露
select {
case <-ch:
// a read from ch hasoccurred
case <-timeout:
// the read from ch has timedout
}
}
上面是个避免泄漏例子。使用超时避免读堵塞，使用缓冲避免写堵塞。
和内存里面的对象一样，对于长期存在的协程，我们不用担心泄漏问题。一是长期存在，二是数量较少。要警惕的只有那些被临时创建的协程，这些协程数量大且生 命周期短，往往是在循环中创建的，要应用前面提到的办法，避免泄漏发生。协程也是把双刃剑，如果出问题，不但没能提高程序性能，反而会让程序崩溃。但就像 内存一样，同样有泄漏的风险，但越用越溜了。在并发编程大行其道的今天，对协程和通道的支持成为各个平台比不可少的一部分。虽然各家有各家的叫法，但都能满足协程的基本要求—并发执行和可大量创建。笔者对他们的实现方式总结了一下。
下面列举一些已经支持协程的常见的语言和平台。令人惊奇的是C/C++和Java这三个世界上最主流的平台没有在对协程提供语言级别的原生支持。他们都背负着厚重的历史，无法改变，也无需改变。但他们还有其他的办法使用协程。
Java平台有很多方法实现协程：
· 修改虚拟机：对JVM打补丁来实现协程，这样的实现效果好，但是失去了跨平台的好处
· 修改字节码：在编译完成后增强字节码，或者使用新的JVM语言。稍稍增加了编译的难度。
· 使用JNI：在Jar包中使用JNI，这样易于使用，但是不能跨平台。
· 使用线程模拟协程：使协程重量级，完全依赖JVM的线程实现。
其中修改字节码的方式比较常见。因为这样的实现办法，可以平衡性能和移植性。最具代表性的JVM语言Scale就能很好的支持协程并发。流行的Java Actor模型类库akka也是用修改字节码的方式实现的协程。
对于C语言，协程和线程一样。可以使用各种各样的系统调用来实现。协程作为一个比较高级的概念，实现方式实在太多，就不讨论了。比较主流的实现有libpcl, coro,lthread等等。
对于C++，有Boost实现，还有一些其他开源库。还有一门名为μC++语言，在C++基础上提供了并发扩展。
可见这种编程模型在众多的语言平台中已经得到了广泛的支持，不再小众。如果想使用的话，随时可以加到自己的工具箱中。通道是协程之间的数据传输通道。通道可以在众多的协程之间传递数据，具体可以值也可以是个引用。通道有两种使用方式。
· 协程可以试图向通道放入数据，如果通道满了，会挂起协程，直到通道可以为他放入数据为止。
· 协程可以试图向通道索取数据，如果通道没有数据，会挂起协程，直到通道返回数据为止。
如此，通道就可以在传递数据的同时，控制协程的运行。有点像事件驱动，也有点像阻塞队列。这两个概念非常的简单，各个语言平台都会有相应的实现。在Java和C上也各有库可以实现两者。
只要有协程和通道，就可以优雅的解决并发的问题。不必使用其他和并发有关的概念。那如何用这两把利刃解决各式各样的实际问题呢？
下面生成随机数为例，以让我们做一个会并发执行的随机数生成器。
非并发的做法是这样的：// 函数rand_generator_1 ，返回 int
funcrand_generator_1() int {
return rand.Int()
// 函数rand_generator_2，返回通道(Channel)
funcrand_generator_2() chan int {
// 创建通道
out := make(chan int)
// 创建协程
go func() {
for {
//向通道内写入数据，如果无人读取会等待
out <- rand.Int()
}
}()
return out
}
funcmain() {
// 生成随机数作为一个服务
rand_service_handler :=rand_generator_2()
// 从服务中读取随机数并打印
fmt.Printf("%d\n",<-rand_service_handler)
}
上面的这段函数就可以并发执行了rand.Int()。有一点值得注意到函数的返回可以理解为一个“服务”。但我们需要获取随机数据时候，可以随时向这个 服务取用，他已经为我们准备好了相应的数据，无需等待，随要随到。如果我们调用这个服务不是很频繁，一个协程足够满足我们的需求了。但如果我们需要大量访 问，怎么办？我们可以用下面介绍的多路复用技术，启动若干生成器，再将其整合成一个大的服务。
调用生成器，可以返回一个“服务”。可以用在持续获取数据的场合。用途很广泛，读取数据，生成ID，甚至定时器。这是一种非常简洁的思路，将程序并发化。多路复用
多路复用是让一次处理多个队列的技术。Apache使用处理每个连接都需要一个进程，所以其并发性能不是很好。而Nginx使用多路复用的技术，让一 个进程处理多个连接，所以并发性能比较好。同样，在协程的场合，多路复用也是需要的，但又有所不同。多路复用可以将若干个相似的小服务整合成一个大服务。
那么让我们用多路复用技术做一个更高并发的随机数生成器吧。
// 函数rand_generator_3 ，返回通道(Channel)
funcrand_generator_3() chan int {
// 创建两个随机数生成器服务
rand_generator_1 := rand_generator_2()
rand_generator_2 := rand_generator_2()
//创建通道
out := make(chan int)
//创建协程
go func() {
for {
//读取生成器1中的数据，整合
out <-<-rand_generator_1
}
}()
go func() {
for {
//读取生成器2中的数据，整合
out <-<-rand_generator_2
}
}()
return out
}
上面是使用了多路复用技术的高并发版的随机数生成器。通过整合两个随机数生成器，这个版本的能力是刚才的两倍。虽然协程可以大量创建，但是众多协程还是会 争抢输出的通道。Go语言提供了Select关键字来解决，各家也有各家窍门。加大输出通道的缓冲大小是个通用的解决方法。
多路复用技术可以用来整合多个通道。提升性能和操作的便捷。配合其他的模式使用有很大的威力。
Future技术
Future是一个很有用的技术，我们常常使用Future来操作线程。我们可以在使用线程的时候，可以创建一个线程，返回Future，之后可以通过它等待结果。 但是在协程环境下的Future可以更加彻底，输入参数同样可以是Future的。
调用一个函数的时候，往往是参数已经准备好了。调用协程的时候也同样如此。但是如果我们将传入的参 数设为通道，这样我们就可以在不准备好参数的情况下调用函数。这样的设计可以提供很大的自由度和并发度。函数调用和函数参数准备这两个过程可以完全解耦。 下面举一个用该技术访问数据库的例子。
//一个查询结构体
typequery struct {
//参数Channel
sql chan string
//结果Channel
result chan string
}
//执行Query
funcexecQuery(q query) {
//启动协程
go func() {
//获取输入
sql := <-q.sql
//访问数据库，输出结果通道
q.result <- "get" + sql
}()
}
funcmain() {
//初始化Query
q :=
query{make(chan string, 1),make(chan string, 1)}
//执行Query，注意执行的时候无需准备参数
execQuery(q)
//准备参数
q.sql <- "select * fromtable"
//获取结果
fmt.Println(<-q.result)
}
上面利用Future技术，不单让结果在Future获得，参数也是在Future获取。准备好参数后，自动执行。Future和生成器的区别在 于，Future返回一个结果，而生成器可以重复调用。还有一个值得注意的地方，就是将参数Channel和结果Channel定义在一个结构体里面作为 参数，而不是返回结果Channel。这样做可以增加聚合度，好处就是可以和多路复用技术结合起来使用。
Future技术可以和各个其他技术组合起来用。可以通过多路复用技术，监听多个结果Channel，当有结果后，自动返回。也可以和生成器组合使用，生 成器不断生产数据，Future技术逐个处理数据。Future技术自身还可以首尾相连，形成一个并发的pipe filter。这个pipe filter可以用于读写数据流，操作数据流。
Future是一个非常强大的技术手段。可以在调用的时候不关心数据是否准备好，返回值是否计算好的问题。让程序中的组件在准备好数据的时候自动跑起来。
并发循环
循环往往是性能上的热点。如果性能瓶颈出现在CPU上的话，那么九成可能性热点是在一个循环体内部。所以如果能让循环体并发执行，那么性能就会提高很多。
要并发循环很简单，只有在每个循环体内部启动协程。协程作为循环体可以并发执行。调用启动前设置一个计数器，每一个循环体执行完毕就在计数器上加一个元素，调用完成后通过监听计数器等待循环协程全部完成。
//建立计数器
sem :=make(chan int, N);
//FOR循环体
for i,xi:= range data {
//建立协程
go func (i int, xi float) {
doSomething(i,xi);
//计数
sem <- 0;
} (i, xi);
}
// 等待循环结束
for i := 0; i < N; ++i { <-sem }
上面是一个并发循环例子。通过计数器来等待循环全部完成。如果结合上面提到的Future技术的话，则不必等待。可以等到真正需要的结果的地方，再去检查数据是否完成。
通过并发循环可以提供性能，利用多核，解决CPU热点。正因为协程可以大量创建，才能在循环体中如此使用，如果是使用线程的话，就需要引入线程池之类的东西，防止创建过多线程，而协程则简单的多。
ChainFilter技术
前面提到了Future技术首尾相连，可以形成一个并发的pipe filter。这种方式可以做很多事情，如果每个Filter都由同一个函数组成，还可以有一种简单的办法把他们连起来。
由于每个Filter协程都可以并发运行，这样的结构非常有利于多核环境。下面是一个例子，用这种模式来产生素数。
// Aconcurrent prime sieve
packagemain
// Sendthe sequence 2, 3, 4, ... to channel 'ch'.
funcGenerate(ch chan<- int) {
for i := 2; ; i++ {
ch<- i // Send 'i' to channel 'ch'.
}
}
// Copythe values from channel 'in' to channel 'out',
//removing those divisible by 'prime'.
funcFilter(in <-chan int, out chan<- int, prime int) {
for {
i := <-in // Receive valuefrom 'in'.
if i%prime != 0 {
out <- i // Send'i' to 'out'.
}
}
}
// Theprime sieve: Daisy-chain Filter processes.
funcmain() {
ch := make(chan int) // Create a newchannel.
go Generate(ch) // Launch Generate goroutine.
for i := 0; i < 10; i++ {
prime := <-ch
print(prime, "\n")
ch1 := make(chan int)
go Filter(ch, ch1, prime)
ch = ch1
}
}
上面的程序创建了10个Filter，每个分别过滤一个素数，所以可以输出前10个素数。
Chain-Filter通过简单的代码创建并发的过滤器链。这种办法还有一个好处，就是每个通道只有两个协程会访问，就不会有激烈的竞争，性能会比较好。
共享变量
协程之间的通信只能够通过通道。但是我们习惯于共享变量，而且很多时候使用共享变量能让代码更简洁。比如一个Server有两个状态开和关。其他仅仅希望获取或改变其状态，那又该如何做呢。可以将这个变量至于0通道中，并使用一个协程来维护。
下面的例子描述如何用这个方式，实现一个共享变量。
//共享变量有一个读通道和一个写通道组成
typesharded_var struct {
reader chan int
writer chan int
}
//共享变量维护协程
funcsharded_var_whachdog(v sharded_var) {
go func() {
//初始值
var value int = 0
for {
//监听读写通道，完成服务
select {
case value =<-v.writer:
case v.reader <-value:
}
}
}()
}
funcmain() {
//初始化，并开始维护协程
v := sharded_var{make(chan int),make(chan int)}
sharded_var_whachdog(v)
//读取初始值
fmt.Println(<-v.reader)
//写入一个值
v.writer <- 1
//读取新写入的值
fmt.Println(<-v.reader)
}
这样，就可以在协程和通道的基础上实现一个协程安全的共享变量了。定义一个写通道，需要更新变量的时候，往里写新的值。再定义一个读通道，需要读的时候，从里面读。通过一个单独的协程来维护这两个通道。保证数据的一致性。
一般来说，协程之间不推荐使用共享变量来交互，但是按照这个办法，在一些场合，使用共享变量也是可取的。很多平台上有较为原生的共享变量支持，到底用那种 实现比较好，就见仁见智了。另外利用协程和通道，可以还实现各种常见的并发数据结构，如锁等等，就不一一赘述。
协程和内存一样，是系统的资源。对于内存，有自动垃圾回收。但是对于协程，没有相应的回收机制。会不会若干年后，协程普及了，协程泄漏和内存泄漏一样成为 程序员永远的痛呢？一般而言，协程执行结束后就会销毁。协程也会占用内存，如果发生协程泄漏，影响和内存泄漏一样严重。轻则拖慢程序，重则压垮机器。
C和C++都是没有自动内存回收的程序设计语言，但只要有良好的编程习惯，就能解决规避问题。对于协程是一样的，只要有好习惯就可以了。
只有两种情况会导致协程无法结束。一种情况是协程想从一个通道读数据，但无人往这个通道写入数据，或许这个通道已经被遗忘了。还有一种情况是程想往一个通道写数据，可是由于无人监听这个通道，该协程将永远无法向下执行。下面分别讨论如何避免这两种情况。
对于协程想从一个通道读数据，但无人往这个通道写入数据这种情况。解决的办法很简单，加入超时机制。对于有不确定会不会返回的情况，必须加入超时，避免出 现永久等待。另外不一定要使用定时器才能终止协程。也可以对外暴露一个退出提醒通道。任何其他协程都可以通过该通道来提醒这个协程终止。funcnever_leak(ch chan int) {
//初始化timeout，缓冲为1
timeout := make(chan bool, 1)
//启动timeout协程，由于缓存为1，不可能泄露
go func() {
time.Sleep(1 * time.Second)
timeout <- true
}()
//监听通道，由于设有超时，不可能泄露
select {
case <-ch:
// a read from ch hasoccurred
case <-timeout:
// the read from ch has timedout
}
}
上面是个避免泄漏例子。使用超时避免读堵塞，使用缓冲避免写堵塞。
和内存里面的对象一样，对于长期存在的协程，我们不用担心泄漏问题。一是长期存在，二是数量较少。要警惕的只有那些被临时创建的协程，这些协程数量大且生 命周期短，往往是在循环中创建的，要应用前面提到的办法，避免泄漏发生。协程也是把双刃剑，如果出问题，不但没能提高程序性能，反而会让程序崩溃。但就像 内存一样，同样有泄漏的风险，但越用越溜了。在并发编程大行其道的今天，对协程和通道的支持成为各个平台比不可少的一部分。虽然各家有各家的叫法，但都能满足协程的基本要求—并发执行和可大量创建。笔者对他们的实现方式总结了一下。
下面列举一些已经支持协程的常见的语言和平台。令人惊奇的是C/C++和Java这三个世界上最主流的平台没有在对协程提供语言级别的原生支持。他们都背负着厚重的历史，无法改变，也无需改变。但他们还有其他的办法使用协程。
Java平台有很多方法实现协程：
· 修改虚拟机：对JVM打补丁来实现协程，这样的实现效果好，但是失去了跨平台的好处
· 修改字节码：在编译完成后增强字节码，或者使用新的JVM语言。稍稍增加了编译的难度。
· 使用JNI：在Jar包中使用JNI，这样易于使用，但是不能跨平台。
· 使用线程模拟协程：使协程重量级，完全依赖JVM的线程实现。
其中修改字节码的方式比较常见。因为这样的实现办法，可以平衡性能和移植性。最具代表性的JVM语言Scale就能很好的支持协程并发。流行的Java Actor模型类库akka也是用修改字节码的方式实现的协程。
对于C语言，协程和线程一样。可以使用各种各样的系统调用来实现。协程作为一个比较高级的概念，实现方式实在太多，就不讨论了。比较主流的实现有libpcl, coro,lthread等等。
对于C++，有Boost实现，还有一些其他开源库。还有一门名为μC++语言，在C++基础上提供了并发扩展。
可见这种编程模型在众多的语言平台中已经得到了广泛的支持，不再小众。如果想使用的话，随时可以加到自己的工具箱中。通道是协程之间的数据传输通道。通道可以在众多的协程之间传递数据，具体可以值也可以是个引用。通道有两种使用方式。
· 协程可以试图向通道放入数据，如果通道满了，会挂起协程，直到通道可以为他放入数据为止。
· 协程可以试图向通道索取数据，如果通道没有数据，会挂起协程，直到通道返回数据为止。
如此，通道就可以在传递数据的同时，控制协程的运行。有点像事件驱动，也有点像阻塞队列。这两个概念非常的简单，各个语言平台都会有相应的实现。在Java和C上也各有库可以实现两者。
只要有协程和通道，就可以优雅的解决并发的问题。不必使用其他和并发有关的概念。那如何用这两把利刃解决各式各样的实际问题呢？
下面生成随机数为例，以让我们做一个会并发执行的随机数生成器。
非并发的做法是这样的：// 函数rand_generator_1 ，返回 int
funcrand_generator_1() int {
return rand.Int()
// 函数rand_generator_2，返回通道(Channel)
funcrand_generator_2() chan int {
// 创建通道
out := make(chan int)
// 创建协程
go func() {
for {
//向通道内写入数据，如果无人读取会等待
out <- rand.Int()
}
}()
return out
}
funcmain() {
// 生成随机数作为一个服务
rand_service_handler :=rand_generator_2()
// 从服务中读取随机数并打印
fmt.Printf("%d\n",<-rand_service_handler)
}
上面的这段函数就可以并发执行了rand.Int()。有一点值得注意到函数的返回可以理解为一个“服务”。但我们需要获取随机数据时候，可以随时向这个 服务取用，他已经为我们准备好了相应的数据，无需等待，随要随到。如果我们调用这个服务不是很频繁，一个协程足够满足我们的需求了。但如果我们需要大量访 问，怎么办？我们可以用下面介绍的多路复用技术，启动若干生成器，再将其整合成一个大的服务。
调用生成器，可以返回一个“服务”。可以用在持续获取数据的场合。用途很广泛，读取数据，生成ID，甚至定时器。这是一种非常简洁的思路，将程序并发化。多路复用
多路复用是让一次处理多个队列的技术。Apache使用处理每个连接都需要一个进程，所以其并发性能不是很好。而Nginx使用多路复用的技术，让一 个进程处理多个连接，所以并发性能比较好。同样，在协程的场合，多路复用也是需要的，但又有所不同。多路复用可以将若干个相似的小服务整合成一个大服务。
那么让我们用多路复用技术做一个更高并发的随机数生成器吧。
// 函数rand_generator_3 ，返回通道(Channel)
funcrand_generator_3() chan int {
// 创建两个随机数生成器服务
rand_generator_1 := rand_generator_2()
rand_generator_2 := rand_generator_2()
//创建通道
out := make(chan int)
//创建协程
go func() {
for {
//读取生成器1中的数据，整合
out <-<-rand_generator_1
}
}()
go func() {
for {
//读取生成器2中的数据，整合
out <-<-rand_generator_2
}
}()
return out
}
上面是使用了多路复用技术的高并发版的随机数生成器。通过整合两个随机数生成器，这个版本的能力是刚才的两倍。虽然协程可以大量创建，但是众多协程还是会 争抢输出的通道。Go语言提供了Select关键字来解决，各家也有各家窍门。加大输出通道的缓冲大小是个通用的解决方法。
多路复用技术可以用来整合多个通道。提升性能和操作的便捷。配合其他的模式使用有很大的威力。
Future技术
Future是一个很有用的技术，我们常常使用Future来操作线程。我们可以在使用线程的时候，可以创建一个线程，返回Future，之后可以通过它等待结果。 但是在协程环境下的Future可以更加彻底，输入参数同样可以是Future的。
调用一个函数的时候，往往是参数已经准备好了。调用协程的时候也同样如此。但是如果我们将传入的参 数设为通道，这样我们就可以在不准备好参数的情况下调用函数。这样的设计可以提供很大的自由度和并发度。函数调用和函数参数准备这两个过程可以完全解耦。 下面举一个用该技术访问数据库的例子。
//一个查询结构体
typequery struct {
//参数Channel
sql chan string
//结果Channel
result chan string
}
//执行Query
funcexecQuery(q query) {
//启动协程
go func() {
//获取输入
sql := <-q.sql
//访问数据库，输出结果通道
q.result <- "get" + sql
}()
}
funcmain() {
//初始化Query
q :=
query{make(chan string, 1),make(chan string, 1)}
//执行Query，注意执行的时候无需准备参数
execQuery(q)
//准备参数
q.sql <- "select * fromtable"
//获取结果
fmt.Println(<-q.result)
}
上面利用Future技术，不单让结果在Future获得，参数也是在Future获取。准备好参数后，自动执行。Future和生成器的区别在 于，Future返回一个结果，而生成器可以重复调用。还有一个值得注意的地方，就是将参数Channel和结果Channel定义在一个结构体里面作为 参数，而不是返回结果Channel。这样做可以增加聚合度，好处就是可以和多路复用技术结合起来使用。
Future技术可以和各个其他技术组合起来用。可以通过多路复用技术，监听多个结果Channel，当有结果后，自动返回。也可以和生成器组合使用，生 成器不断生产数据，Future技术逐个处理数据。Future技术自身还可以首尾相连，形成一个并发的pipe filter。这个pipe filter可以用于读写数据流，操作数据流。
Future是一个非常强大的技术手段。可以在调用的时候不关心数据是否准备好，返回值是否计算好的问题。让程序中的组件在准备好数据的时候自动跑起来。
并发循环
循环往往是性能上的热点。如果性能瓶颈出现在CPU上的话，那么九成可能性热点是在一个循环体内部。所以如果能让循环体并发执行，那么性能就会提高很多。
要并发循环很简单，只有在每个循环体内部启动协程。协程作为循环体可以并发执行。调用启动前设置一个计数器，每一个循环体执行完毕就在计数器上加一个元素，调用完成后通过监听计数器等待循环协程全部完成。
//建立计数器
sem :=make(chan int, N);
//FOR循环体
for i,xi:= range data {
//建立协程
go func (i int, xi float) {
doSomething(i,xi);
//计数
sem <- 0;
} (i, xi);
}
// 等待循环结束
for i := 0; i < N; ++i { <-sem }
上面是一个并发循环例子。通过计数器来等待循环全部完成。如果结合上面提到的Future技术的话，则不必等待。可以等到真正需要的结果的地方，再去检查数据是否完成。
通过并发循环可以提供性能，利用多核，解决CPU热点。正因为协程可以大量创建，才能在循环体中如此使用，如果是使用线程的话，就需要引入线程池之类的东西，防止创建过多线程，而协程则简单的多。
ChainFilter技术
前面提到了Future技术首尾相连，可以形成一个并发的pipe filter。这种方式可以做很多事情，如果每个Filter都由同一个函数组成，还可以有一种简单的办法把他们连起来。
由于每个Filter协程都可以并发运行，这样的结构非常有利于多核环境。下面是一个例子，用这种模式来产生素数。
// Aconcurrent prime sieve
packagemain
// Sendthe sequence 2, 3, 4, ... to channel 'ch'.
funcGenerate(ch chan<- int) {
for i := 2; ; i++ {
ch<- i // Send 'i' to channel 'ch'.
}
}
// Copythe values from channel 'in' to channel 'out',
//removing those divisible by 'prime'.
funcFilter(in <-chan int, out chan<- int, prime int) {
for {
i := <-in // Receive valuefrom 'in'.
if i%prime != 0 {
out <- i // Send'i' to 'out'.
}
}
}
// Theprime sieve: Daisy-chain Filter processes.
funcmain() {
ch := make(chan int) // Create a newchannel.
go Generate(ch) // Launch Generate goroutine.
for i := 0; i < 10; i++ {
prime := <-ch
print(prime, "\n")
ch1 := make(chan int)
go Filter(ch, ch1, prime)
ch = ch1
}
}
上面的程序创建了10个Filter，每个分别过滤一个素数，所以可以输出前10个素数。
Chain-Filter通过简单的代码创建并发的过滤器链。这种办法还有一个好处，就是每个通道只有两个协程会访问，就不会有激烈的竞争，性能会比较好。
共享变量
协程之间的通信只能够通过通道。但是我们习惯于共享变量，而且很多时候使用共享变量能让代码更简洁。比如一个Server有两个状态开和关。其他仅仅希望获取或改变其状态，那又该如何做呢。可以将这个变量至于0通道中，并使用一个协程来维护。
下面的例子描述如何用这个方式，实现一个共享变量。
//共享变量有一个读通道和一个写通道组成
typesharded_var struct {
reader chan int
writer chan int
}
//共享变量维护协程
funcsharded_var_whachdog(v sharded_var) {
go func() {
//初始值
var value int = 0
for {
//监听读写通道，完成服务
select {
case value =<-v.writer:
case v.reader <-value:
}
}
}()
}
funcmain() {
//初始化，并开始维护协程
v := sharded_var{make(chan int),make(chan int)}
sharded_var_whachdog(v)
//读取初始值
fmt.Println(<-v.reader)
//写入一个值
v.writer <- 1
//读取新写入的值
fmt.Println(<-v.reader)
}
这样，就可以在协程和通道的基础上实现一个协程安全的共享变量了。定义一个写通道，需要更新变量的时候，往里写新的值。再定义一个读通道，需要读的时候，从里面读。通过一个单独的协程来维护这两个通道。保证数据的一致性。
一般来说，协程之间不推荐使用共享变量来交互，但是按照这个办法，在一些场合，使用共享变量也是可取的。很多平台上有较为原生的共享变量支持，到底用那种 实现比较好，就见仁见智了。另外利用协程和通道，可以还实现各种常见的并发数据结构，如锁等等，就不一一赘述。
协程和内存一样，是系统的资源。对于内存，有自动垃圾回收。但是对于协程，没有相应的回收机制。会不会若干年后，协程普及了，协程泄漏和内存泄漏一样成为 程序员永远的痛呢？一般而言，协程执行结束后就会销毁。协程也会占用内存，如果发生协程泄漏，影响和内存泄漏一样严重。轻则拖慢程序，重则压垮机器。
C和C++都是没有自动内存回收的程序设计语言，但只要有良好的编程习惯，就能解决规避问题。对于协程是一样的，只要有好习惯就可以了。
只有两种情况会导致协程无法结束。一种情况是协程想从一个通道读数据，但无人往这个通道写入数据，或许这个通道已经被遗忘了。还有一种情况是程想往一个通道写数据，可是由于无人监听这个通道，该协程将永远无法向下执行。下面分别讨论如何避免这两种情况。
对于协程想从一个通道读数据，但无人往这个通道写入数据这种情况。解决的办法很简单，加入超时机制。对于有不确定会不会返回的情况，必须加入超时，避免出 现永久等待。另外不一定要使用定时器才能终止协程。也可以对外暴露一个退出提醒通道。任何其他协程都可以通过该通道来提醒这个协程终止。funcnever_leak(ch chan int) {
//初始化timeout，缓冲为1
timeout := make(chan bool, 1)
//启动timeout协程，由于缓存为1，不可能泄露
go func() {
time.Sleep(1 * time.Second)
timeout <- true
}()
//监听通道，由于设有超时，不可能泄露
select {
case <-ch:
// a read from ch hasoccurred
case <-timeout:
// the read from ch has timedout
}
}
上面是个避免泄漏例子。使用超时避免读堵塞，使用缓冲避免写堵塞。
和内存里面的对象一样，对于长期存在的协程，我们不用担心泄漏问题。一是长期存在，二是数量较少。要警惕的只有那些被临时创建的协程，这些协程数量大且生 命周期短，往往是在循环中创建的，要应用前面提到的办法，避免泄漏发生。协程也是把双刃剑，如果出问题，不但没能提高程序性能，反而会让程序崩溃。但就像 内存一样，同样有泄漏的风险，但越用越溜了。在并发编程大行其道的今天，对协程和通道的支持成为各个平台比不可少的一部分。虽然各家有各家的叫法，但都能满足协程的基本要求—并发执行和可大量创建。笔者对他们的实现方式总结了一下。
下面列举一些已经支持协程的常见的语言和平台。令人惊奇的是C/C++和Java这三个世界上最主流的平台没有在对协程提供语言级别的原生支持。他们都背负着厚重的历史，无法改变，也无需改变。但他们还有其他的办法使用协程。
Java平台有很多方法实现协程：
· 修改虚拟机：对JVM打补丁来实现协程，这样的实现效果好，但是失去了跨平台的好处
· 修改字节码：在编译完成后增强字节码，或者使用新的JVM语言。稍稍增加了编译的难度。
· 使用JNI：在Jar包中使用JNI，这样易于使用，但是不能跨平台。
· 使用线程模拟协程：使协程重量级，完全依赖JVM的线程实现。
其中修改字节码的方式比较常见。因为这样的实现办法，可以平衡性能和移植性。最具代表性的JVM语言Scale就能很好的支持协程并发。流行的Java Actor模型类库akka也是用修改字节码的方式实现的协程。
对于C语言，协程和线程一样。可以使用各种各样的系统调用来实现。协程作为一个比较高级的概念，实现方式实在太多，就不讨论了。比较主流的实现有libpcl, coro,lthread等等。
对于C++，有Boost实现，还有一些其他开源库。还有一门名为μC++语言，在C++基础上提供了并发扩展。
可见这种编程模型在众多的语言平台中已经得到了广泛的支持，不再小众。如果想使用的话，随时可以加到自己的工具箱中。
