一、前言

在操作系统中，每当谈及异步，通常都是使用多线程/多进程来实现多任务的执行。然而在现代开发过程中，往往会听到一个新的概念：协程。这是一种更轻量化的并发处理模型，协程被广泛集成到诸如 Go、JavaScript、Rust 和 Python 等主流语言中，成为异步编程的核心工具。为了更好地理解协程，从而探究协程中可能存在的相关的安全问题，文章将简要介绍协程的起源与基本概念，然后通过分析协程模型的特点揭示潜在的安全风险，最后结合真实的漏洞案例，展示协程可能引发的安全隐患，并讨论如何更有效地规避这些问题。

由于内容较多，文章将分为上下两篇。在本文上篇中，会介绍协程的定义，包括常见的协程的用途以及协程在代码中的形式，接下来会给大家一个直观的感受，推断协程是如何诞生的。

二、什么是协程

关于协程的定义，这里直接摘自AI：

协程与传统函数调用的主要区别在于控制权的转移和状态的保存，这使得协程可以在中途挂起并在稍后恢复。

总结来看，协程具有如下的特征：

  • 它不是一个由操作系统提供的特性，它是基于语言层面模拟的一个效果；
  • 调度需要显示的声明起转换过程。

这里需要注意的是，协程于线程并非是同一个层级的概念，协程是一个用户态模拟的概念，而线程属于操作系统的原生概念。

通常，协程挂起的时候，会保存当前的上下文，包括栈堆以及寄存器等等。

由于协程非一个存在于操作系统的概念，所以对于操作系统而言，它并非真实存在，这就导致传统的调试器无法直接看到它，也就不存在直接观察它的办法。为了能对其有一个比较感性的认知，我们可以尝试先从编程语言中感受它的存在形式。在不同于语言中，协程的呈现形式也不同。比如在python中，协程的函数一般长成这样：

import asyncio

async def my_coroutine():
    print("Start coroutine")
    await asyncio.sleep(1)
    print("End coroutine")

async def main():
    print("Start main")
    await my_coroutine()
    print("End main")

## Run the main function
asyncio.run(main())

其输出如下：

Start main
Start coroutine
End coroutine
End main

可以看到有几个关键点：

  • 程序以异步的形式运行；
  • 存在async/await关键字，被声明的函数才具有协程异步的能力；
  • 需要使用asyncio.run将其包裹。

在协程使用更加广泛的go语言中，协程的代码如下所示：

package main

import (
    "fmt"
    "time"
)

func asyncTask(done chan string) {
    time.Sleep(2 * time.Second)
    done <- "Task completed"
}

func main() {
    done := make(chan string)

    go asyncTask(done)

    result := <-done
    fmt.Println(result)
}

在go语言中，使用goroutine概念描述协程，基本上所有的函数都会运行在goroutine中。并且使用channel的概念（就是: <-）让变量能够在不同的协程间通信。但是也可以看到几个特征：

  • 开启新的协程的时候，需要使用关键字go；
  • 使用channel同步数据的时候，程序会有类似同步的机制发生。

除了上述语言，Rust、Javascript、Lua等不同语言都提供了协程的支持。协程这个概念其实提出的很早，但是在这几年硬件性能的增长，以及云计算、分布式等场景对大量并发计算的需求，使得协程变成了一个非常理想的方案。这几年C++也开始提供对协程的支持，反映了协程这个概念对于开发模型的重要意义。

2.1 M:N 调度模型

在协程描述场景中，常常能听说类似于M:N模型的说法，这里的M:N调度模型描述了协程与操作系统线程之间的映射关系：

  • M 表示协程的数量：程序中可以有多个协程，通常远多于线程；
  • N 表示操作系统线程的数量：协程运行的基础资源。

在这种模型中，通常用于描述多数的协程M在系统调度策略下，被放到少数的线程N上执行。这样一来就能尽可能地减少线程地调度，从而提搞程序地运行效率。

三、协程发展史

如果想要比较彻底的明白一个概念，最好是从它的诞生史来看它是怎么来的。接下来将一步步介绍协程诞生的过程。

31. 最初的开始 - Duff’s device

达夫设备（Duff’s device）是一个C语言编程技巧，但是这个技巧提出了一种类似状态的思想，利用状态描述可以让程序从某一个中间态，而并非开始位置开始运行，这个过程也被称之为循环展开（unrolling loop），这种重要的思想指导了后面协程的诞生。

在很早年的时候，有一名叫做Tom Duff的工程师，他曾面临一个如下的场景：有一个往屏幕输入的寄存器（假设叫做to，当以*to进行数据写入的时候会自动将数据写入屏幕），此时有一个连续的内存记录我们将要写入的数据（这里记为from）。于是为了能渲染这个画面，他写出了如下的代码：

{
    do {                 /* count > 0 assumed */
        *to = *from++;
    } while (--count > 0);
}

然而，现实中的寄存器（早期是8个）肯定不是连续的内存，所以需要手动写一个赋值，类似于：

register count;
{
    register n = count / 8;
    do {
        *to0 = *from++;
        *to1 = *from++;
        *to2 = *from++;
        *to3 = *from++;
        *to4 = *from++;
        *to5 = *from++;
        *to6 = *from++;
        *to7 = *from++;
    } while (--n > 0);
}

问题在于，这个from只想的数据并非一定是8的倍数，这种【不对齐的循环】问题就可能会带来无效的循环逻辑，达夫就提出了一种取巧的方式，本质上就是巧妙地利用switch的松散特性：

register count;
{
    register n = (count + 7) / 8;
    switch (count % 8) {
    case 0: do { *to7 = *from++;
    case 7:      *to6 = *from++;
    case 6:      *to5 = *from++;
    case 5:      *to4 = *from++;
    case 4:      *to3 = *from++;
    case 3:      *to2 = *from++;
    case 2:      *to1 = *from++;
    case 1:      *to0 = *from++;
            } while (--n > 0);
    }
}

在处理数据的时候，优先将不对齐的部分先进行赋值，然后再以倍数进行赋值，从而减少循环语句中执行每条语句的次数。

这段代码在现在来看，其实已经不具备太好的优化能力，并且其可读性其实并不好，然而这个代码抽象来说，提出了一种观念，就是在循环中同时保持对状态的计算，正如这个count%8的值，它间接的影响了这个循环的位置，使其会从循环不同的位置开始。

这种在循环中插入执行状态的一种思想，可以被称之为达夫设备，也就是后来生成器诞生的原因。

3.2 历史的变迁 - 生成器 yield

很多时候，都有读入文件的需求。但是绝大多数的场合，都是对文件内容按行进行解析，而不需要一口气读入。实际上，很多文件都非常大，如果一口气读入所有的文件内容，程序就会变得卡顿。

通常情况，程序会推荐按照如下的方式读入数据：

function read():
   /* reads the content in the desired number 
      of steps and returns back control to parser
      but saves its own state of function. */

function parse():
   a = read()
   while (a)
   {
       // do something
       a = read()
   }

换句话说，就是不一次性读入所有的数据，而是按照行处理数据。

然而，这种写法有一个问题，就是读文件的逻辑和处理文件的逻辑耦合在了一起，希望程序能够做到如下的效果：

  • 每次只读入一行，并且返回一行的内容。

可以将上面的代码简单抽象成一个循环的样式，如果再C语言，希望类似于：

int read(void)
{
    int i;
    for (i = 0; i < 10; i++)
        return i; /* Well on the first run itself
                    the function will be destroyed */
}

然而实际上，C中一旦遇到了返回，那么这个程序的上下文便会被毁坏，从而导致程序必须从头开始循环。

解决方案也很简单，回想再第一段中提到的达夫设备，也就是利用状态影响循环起始位置，或者说，引入状态这个概念，利用状态主动保留程序的运行上下文，从而使得程序可以从指定的位置开始运行。

在C语言中，可以用static实现这个效果：

// C++ program to demonstrate how coroutines
// can be implemented in C++.
#include <iostream>
using namespace std;
 
int range(int a, int b)
{
    static long long int i;
    static int state = 0;
    switch (state) {
    case 0: /* start of function */
        state = 1;
        for (i = a; i < b; i++) {
            return i;
 
        /* Returns control */
        case 1:
            cout << "control at range"
                 << endl; /* resume control straight
                           after the return */
        }
    }
    state = 0;
    return 0;
}
 
// Driver code
int main()
{
    int i; // For really large numbers
 
    for (; i = range(1, 5);)
        cout << "control at main :" << i << endl;
 
    return 0;
}

通过达夫设备的思想，让程序根据状态，从不同的地方返回，以及从不同的位置开始循环，从而实现了让程序仅执行部分逻辑的效果。可以将上述代码封装成这个样子：

#define crBegin static int state=0; switch(state) { case 0:
#define crReturn(i,x) do { state=i; return x; case i:; } while (0)
#define crFinish }
int function(void) {
    static int i;
    crBegin;
    for (i = 0; i < 10; i++)
        crReturn(1, i);
    crFinish;
}

这样几乎就让C语言实现了一个类似协程的概念（CoRoutine）—— 程序的调用者和被调用者在逻辑层面上，都能以正向思路完成代码编写。

这种写法在python中其实已经非常常见，也就是：

In [1]: def func():
   ...:     for i in range(10):
   ...:         yield i
   ...:

In [3]: for each in func():
   ...:     print(each,end=',')
   ...:
0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,

在现代语言中，这种写法之为生成器(generator)。在不同的语言中，这个生成器或是直接作为特征提供（例如Python、Lua、C#等），或者是可以通过语言提供的其他特性，构造类似的设计结构完成对应的实现。

3.3 协程的诞生 - 做菜模型

有了之前的生成器模型，现在得到一种类似于保留状态的编程模式：保留当前运行的状态，并且根据运行状态决定接下来的运行逻辑，而并非从程序刚开始的位置运行。而协程本质上就是利用了这个特征实现的一种运行。接下来，尝试从伪的方式来描述协程到底是什么。

将一个程序的上下文称之为Ctx，也就是当前运行寄存器。

假定有一段做饭的代码中cook表示烹饪，而烹饪中包含炖菜stew和炒菜fry，但是炒菜之前需要先切菜cut，当终于烹饪结束之后，会eat饱餐一顿，那拟这个过程的代码如下：

func stew()
{
    stew_until_finish(); // 炖菜，与下面的函数互不干涉
}

func cut()
{
    food = cut_food(); // 切菜，切完了菜才能开始炒菜
    return food;
}

func fry()
{
    food = cut_food();
    fry_food(food); // 炒菜必须要炒准备好的菜
}

func cook()
{
    // 炖菜
    stew();
    // 炒菜
    fry();
}

func main_func()
{
    // 先做饭
    cook();
    // 再吃饭
    eat();
}

在传统模式下，程序的执行逻辑是这样的：

然而，在认知中，炖菜stew完全是一以单独运行的逻辑——毕竟只要把菜炖熟了就行，完全是可以和切菜炒菜并行执行的，也就是如下图所示的场景：

炖菜stew和炒菜fry是两个可以并行的函数，这两个函数中可以同时做。换句话说，无需等待其中一个操作完成再做另一个要怎么做呢？回想一下现实场景中，如何同时做菜？很简单人也参与在其中就好了就是说，厨师作为管理者度这些过程，防止炖汤煮糊了的同时，又来操作切菜炒菜，也就是如下的运行模式：

可以写出如下的代码模型：

class People{
    event_queue; // 处理事务的列表

    func checking_finish()
    {
        while event_queue.is_not_empty(){
            for each_event in event_queue {
                // 执行任务
                each_event.do_task();
            }
            for each_event in event_queue {
                // 确认是否完成任务
                if each_event.check_finish() {
                    each_event.finish = True;
                }
            }
            // 将队列中完成的对象全部拿出来
            event_queue.remove_if_finish();
        }
    }
}

People chef;

func cook()
{
    task1_stew = Task(&stew);
    task2_fry = Task(&fry);
    chef.event_queue.push(task1_stew);
    chef.event_queue.push(task2_fry);
    chef.checking_finish()
}

func main_func()
{
    // 先做饭
    cook();
    // 再吃饭
    eat();
}

如上，人为的制造了一个事件队列在chef对象中，并且通过调用do_task来完成任务，并且通过check_finish检查任务是否完成。然而，如果这个do_task就是原先给出来的函数（例如stew/fry）那么这个过程显然依然是一个等待执行的过程，这就意味着其并没有实现异步。这该怎么办呢？

此时，可以将之前提到的生成器模型和这段函数结合，并非每次都直接执行程序本身直到其执行完成，而是如同生成器一般，检查函数是否做完，如果没有做完，则返回一个没做完的状态，否则给出一个做完的状态。以炖菜stew为例，其实并不用持续的站在炖菜旁边，而是等他冒热气了再去检查：

func stew::do_task()
{
    state = stew_until_finish_async_mode();
    do{

        state = check_if_steam();
        switch(state)
        {
            case Ready: break;
            case Pending: continue
        }
        // 此时表示仍未煮熟
        yield

    }while(True);

    // 运行到这里则表示煮熟了
    return ;
}

假定这里的stew_until_finish存在一种异步模式的函数，称之为stew_until_finish_async_mode。

在这里首先调用了这个stew_until_finish_async_mode，这个函数并不会真正开始执行炖菜的全流程，而只是将炖菜放入锅中，并且开火，此时函数会当即返回。然后调用一个check_if_steam的函数，这个函数相当于检查炖菜是否冒气了。如果冒气了就意味着煮熟了，那么就不必在继续煮，终止顿炖，并且返回完成的状态，否则调用前面生成器中提到的yield关键字，表示距离煮熟还有一段时间，此时暂时性的离开了这个程序，也就是告知程序可以暂时放弃检查这个函数，转而检查其他烹饪情况。相当于如下的形式：

在实际场景中，这类异步函数也是存在的，常见于IO数据获取等场合，例如读取文件或者网络数据，均存在这种调用后就立刻返回的函数。

如果按照上述模式，可以进一步优化我们厨师chef的checking_finish函数：

func checking_finish()
{
    while event_queue.is_not_empty(){
        do{

            event = event_queue.get();
            state = event.do_task();
            if state == Ready:
            {
                event_queue.remove(event);
            }
        }while(event_queue.is_not_empty())
    }
}

同理，也可以按照这个方式处理我们的fry函数，这样就能够实现在未开启多线程的情，依次调用stew和fry函数的效果。

然而，在上述的处理方式上，还是有了太多无用的循环。在某些场合中，这种轮询也比较消耗时间，例如这个厨房其实很大，在炖锅和炒锅之间走来走去其实非常花时间，还容易两边都煮糊了。那么此时可以弄一种类似闹钟的提醒装置，对于炖锅而言，一旦冒气，它就会发出声音，提醒检查是否真的煮熟好；在没提醒的时候，完全可以不检查炖锅，转而专心处理切菜和炒菜的活儿。也就是说，利用提醒装置，可以忽略正在等待中的逻辑，转而将这个逻辑将时间留给其他的逻辑。

例如，在生成stew::do_task的时候，根据这里的check_if_steam函数，设定一个闹钟函数alarm，并且将这个闹钟安装在我们的厨房（也就是程序运行上下文）roomctx中么此时代码可以写作如下：

func stew::do_task(ctx roomctx)
{
    state = stew_until_finish_async_mode();
    // 在这里设置一个闹钟，当有水蒸气之后，再考虑过来检查是否煮好了
    roomctx.register_waker(check_if_steam)
    do{
        
        // 有时候，即使有水蒸气，也只是假沸腾，还是得看是否煮熟了
        state = check_if_stew_finish();
        switch(state)
        {
            case Ready: break;
            case Pending: continue
        }
        // 此时表示仍未煮熟
        // 那么厨师可以回到原来的厨房继续做菜，直到看到通知
        roomctx = yield

    }while(True);

    // 运行到这里则表示煮熟了
    return ;
}

然后此时，对于厨师Chef的检查逻辑，可以分离出另一个叫做唤醒器waker的概念，这就好像是听闹钟的耳朵，抑或是一个手机上的闹钟。简单来说就是一个用来观测当前事务是否完成的观测者。这个观测对象仅对目标进行观测，只有其完成了任务之后，才尝试调用目标函数：

func ctx::register_waker(func* func_ptr)
{
    self.waker.push(func_ptr);
}

func checking_finish()
{
    ctx = self.room_ctx;
    while event_queue.is_not_empty(){
        iter_waker = self.waker.iter();
        waker_state = NotTrigger;
        do
        {
            // 遍历我们的waker函数，例如调用前文提到的checkf_steam
            waker_state = *iter_waker.trigger();
            // 激活事件队列中的事件
            if waker_state != NotTrigger:
            {
                event_queue.get_by_waker(iter_waker).trigger = True;
                waker_state = Trigger;
            }

        }while(iter_waker != end && waker_state == NotTrigger);

        // 此时，再调用其中的事件函数
        do{

            event = event_queue.get();
            // 只有激活的事件我们才去激活
            if eve.trigger == True:
            {
                state = event.do_task();
                event.trigger = False;
            }
            if state == Ready:
            {
                event_queue.remove(event);
            }
        }while(event_queue.is_not_empty())
    }
}

如上，此时就可以通过waker先预先调用，确定哪些事件是真的准备好了的，从而决定之后的调用需要调用哪些函数。

按照这种写法，也能写出炒菜fry中的函数调用：

func fry::do_task(ctx roomctx)
{
    // 因为我们必须要先切菜，所以这里只能线性执行
    fd = cut_food();
    // 将炒锅放到炉子上，准备炒菜
    state = fry_food_until_finish_async_mode();
    // 在这里设置一个闹钟，当冒烟以后，说明此时炒菜有点焦了，我们需要检查是不是炒好了
    roomctx.gister_waker(check_if_smoke)
    do{
        
        // 有时候，即使有烟，也只是单面炒焦了，还是得看另一面是否煮熟了
        state = check_if_fry_finish();
        switch(state)
        {
            case Ready: break;
            case Pending: continue
        }
        // 此时表示仍未煮熟
        // 那么厨师可以回到原来的厨房继续做菜，直到看到通知
        roomctx = yield

    }while(True);

    // 运行到这里则表示煮熟了
    return ;
}

在获取这两个程序的运行模式之后，就需要一个函数，告诉厨师chef需要等待两个任务都完成之后才能进行下一步。这个时候可以使用类似于join的函数，等待两个任务均完成，此时就可以完善烹饪逻辑cook和主函数main_func写出来：

// 和之前一样，将新建的函数放入
func cook()
{
    task1_stew = Task(&stew);
    task2_fry = Task(&fry);
    chef.event_queue.push(task1_stew);
    chef.event_queue.push(task2_fry);
    // 等待所有任务完成
    chef.join_tasks();
}

// main函数中，我们通知厨师，存在一个需要管理的场合，所以希望他过忙
func main_func()
{
    // 厨师准备一个厨房，用来放这两个锅来实现异步，以及事件队列
    chef.prepare_runtime_room();
    // 调用cook，此时厨师会异步的处理这些事情
    cook()

    // 处理完事情之后，最后吃饭
    eat();
}

这样一来，就实现了一个厨房场景中的异步场景：

  • 首先，厨师需要准备一个厨房，也就是异步运行上下文，包括事件队列，唤醒器waker等；

  • 之后做饭的时候，炖菜stew和炒菜fry作为厨师的两个任务，加入到厨师的事件队列中，之后厨师只需要管理这两件做饭的事宜；

    \

  • 当执行stew的时候，程序会调用stew_until_finish_async_mode，先将锅放上火炉，但是此时不开始正式烹饪；

  • 将判断依据是否出现水蒸气check_if_steam作为提醒标准并记录，此时只有锅冒出水蒸气才去检查；

  • 之后，尝试检查锅是否煮熟check_if_stew_finish，如果没有煮熟，则离开炖煮stew状态，前往炒菜状态fry；

  • 进行炒菜环节fry，因为切菜是必须的逻辑，所以会同步地执行切菜cut_food直到开始执行炒菜fry_food_until_finish_async_mode这个异步函数；

  • 如果炒菜的时候没有冒烟check_if_smoke，说明单面还没炒好，此时离开当前状态，等待冒烟，抑或是锅煮沸腾check_if_steam；

  • chef 通过调用join_tasks函数，等待两个任务直到均返回Ready，也就是相当于菜炖好了/炒好了，此时结束两个任务队列；
  • 此时chef执行完成，我们回到主函数，开始吃饭。

在这个小小的做菜中，我们能够发现，即便是在没有多线程的运行模式下，也能造出一种几乎异步的环境，这种异步我们就可以叫做协程。在这个小小的模型中，有集中必要素：

  • 调度的最小单位为一种可以被异步执行的任务，例如炖菜stew或者炒菜fry，而对于炒菜的前置对象切菜cut，由于在逻辑上并未将其视为异步的一环，因此它并非异步对象；
  • 这种异步任务，在不同语言中称谓不同，有些叫做Task、有些叫做Cocurrency，这边可以统一用中文称之为协程；
  • 程序中调用异步函数，在调用之后会对调用结果进行轮询，当返回结果为Ready的时候；
  • 轮询过程中，可以使用一种通知函数，告知程序应当去执行任务；
  • 利用状态，让程序从合适的位置重新开始运行；
  • 通过类似join的函数，等待数个异步任务，直到双方都完成；

只要按照上述的模式维护对象进行异步编程，就可以构造出协程的编程模型。

3.4 更加高效的编程 - async/await

实际上，上述中的很多函数都使用了一些比较具体的说法来描述我们的场景，然而在实际情况下，很多异步对象（例如计，文件网络IO等）都有着属于自己的waker标志和对应的异步操作，绝大多数的耗时操作也来自于这些行为。所以各类提供协程的语言，完全可以将这类操作提前封装好，这样就无需每次编程的时候都由开发人员手动编写这些流程。

为了更好的描述协程，可以给出一些对于协程过程中常见的概念：

  • 每一个将要进行异步的操作（例如上文中的炖菜stew和炒菜fry_food）可以将其称之为Future，之所以用未来这个词，就是表达这个动作无需即可完成，而是可以等待至将来要执行的；
  • 整个炖菜stew和炒菜fry(并非fry_food)是一个完整的任务，在完整的任务中，可能会有多个可以异步的动作（例如炖菜和炒菜）也可能有多个同步的动作（例如切菜cut），将这些需要完整完成的动作称之为Task；
  • 对于存放数个任务的队列，类似于厨师chef的任务队列，将这些统称为运行时Runtime。

那么此时，就能罗列三者的关系：

其中，Future是最小的描述可发生异步的对象，而Task是最小的可被调度的对象。

实际上，每次编写协程，都需要封装Future，再封装Task，再将Task注册到函数中，这个写法过于冗余，所以可以使用一种比较常见的语法糖来帮助实现这个流程，这个常见的语法糖就是async/await。

以之前的代码为例，当需要标志当前函数为一个Future，也就是它允许被异步执行的时候，可以这样写：

async func stew()
{
    stew_until_finish_async(); 
}

通过这样声明，就能告知编译器，请将这个函数生成一个Future对象，并且将其包裹。这样一来，当调用这个函数的时候，就可以像前文提到的那种异步模型一样，直接膨胀出对应的处理代码，从而让其编程可异步的形式。

同样的，也需要另一个语法糖，用来告诉编译器需要等对应的函数完成后再执行接下来的函数，可以增加一个标记，这里暂定为await，那么写法就可以如下所示：

async func stew()
{
    stew_until_finish_async(); 
}

func main_func()
{
    // 等菜煮好我们再吃饭
    await stew();
  eat();
}

可以发现，语法糖的存在极大的简化了之前的逻辑，让整个程序变得更加轻便和容易编写。通过GPT将上述的例子转换成Rust代码，可以得到如下的形式：

use tokio::time::{sleep, Duration};

// 模拟炖菜：炖菜需要一定时间完成
async fn stew_until_finish() {
    println!("Start stewing...");
    sleep(Duration::from_secs(5)).await; // 模拟炖菜的时间
    println!("Stewing finished!");
}

// 模拟切菜：切菜返回切好的食材
async fn cut_food() -> String {
    println!("Start cutting food...");
    sleep(Duration::from_secs(2)).await; // 模拟切菜的时间
    let food = "cut food".to_string();
    println!("Cutting finished!");
    food
}

// 模拟炒菜：需要用切好的食材炒菜
async fn fry_food(food: String) {
    println!("Start frying food with {}...", food);
    sleep(Duration::from_secs(3)).await; // 模拟炒菜的时间
    println!("Frying finished!");
}

// 炖菜协程
async fn stew() {
    stew_until_finish().await;
}

// 炒菜协程
async fn fry() {
    let food = cut_food().await; // 切菜完成后才能炒菜
    fry_food(food).await;
}

// 做饭协程
async fn cook() {
    let stew_task = tokio::spawn(stew()); // 启动炖菜的任务
    let fry_task = tokio::spawn(fry());  // 启动炒菜的任务

    // 等待所有任务完成
    let _ = tokio::join!(stew_task, fry_task);
    println!("Cooking finished!");
}

// 吃饭函数
fn eat() {
    println!("Start eating...");
    println!("Eating finished!");
}

// 主函数
#[tokio::main]
async fn main() {
    println!("Start cooking...");
    cook().await; // 做饭
    eat();        // 吃饭
}

可以发现，其设计的协程模型的使用方式和我们这边推断出来的几乎一致。除去async/awa，task这个概念由tokio::spawn创建，等待由tokio::join!实现。

至此，便实现了对整个协程的初步认知。

3.5 不同语言与不同的协程

协程作为一种用户态提供的特性，意味着并没有一个严格的标准去限制它。所以在不同的语言中，这种特性的呈现形式也有所差异。前文中介绍的模型大致是统一的，但是在不同的语言实现中却有一定的差异。例如Future这个定义，在Python和Rust中的定义差异如下所示：

特性Python 中的 FutureRust中的Future
具体概念用于描述异步操作的结果作为Trait，是异步管理最小单位的抽象
挂起与唤醒可以使用 await 等待，也是一种可等待对象可以使用await等待，但是需要通过waker唤醒

同样的，在前面的例子中，还给出了go语言的例子，会发现在go语言中甚至没有出现async/await之类的关键字，而是使用了go/channel的组合实现。总的来说，在不同的语言中，协程的使用会表现出微妙的差异。

协程和线程并非是对立关系，实际上正如前文介绍的那样，协程和线程通常会构成M:N模型，从而保证程序的正常工作。此时的程序通常会存在所谓的worker_threads_pool工作线程池，这个线程池中的线程都会被协程用于调度。

四、总结

本文上篇主要介绍了协程的基本概念、起源及其在不同编程语言中的实现。通过厨师模型的介绍，逐步引领读者了解了这种协程的代码模型是如何产生的。同时，通过讨论在不同语言中的协程实现，介绍了不同语言的协程中存在的一些差异。

然而，协程虽然提升了并发编程的灵活性和效率，但不当的使用可能引发安全隐患。实际上，现代编程提供的各类特性往往是通过增添新的代码来实现的，对于未了解这些新特性实现细节的开发者，在开发过程中往往容易出现一些未知风险。在本文的下篇中，我们将会深入分析协程模型下常见的漏洞模式，揭露其潜安全风险和规避措施。