go语言中的goroutine就是协程
1 进程
概念
进程，直观点说，保存在硬盘上的程序运行之后，会在内存空间里形成一个独立的内存体，这个内存体有自己独立的地址空间，有自己的堆，上级挂靠单位是操作系统。
特点
操作系统会以进程为单位，分配系统资源（CPU时间片，内存等资源），进程是资源分配的最小单位。
示意图
2 线程
概念
线程，有时被称为轻量级进程（LightWeight Process，LWP），是操作系统调度（CPU调度）执行的最小单位。
示意图
3 进程和线程的区别和联系
3.1 区别
调度：进程作为拥有资源的基本单位，线程作为调度和分配的基本单位。即：进程是资源的拥有者，线程是资源的调度者。
并发性：不仅进程之间可以并发执行，同一个进程的多个线程也可以并发执行
拥有资源：
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进程是拥有资源的基本单位，线程不直接拥有资源。
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线程可以访问隶属于进程的资源
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进程所维护的是程序所包含的资源（静态资源），比如：地址空间、打开的文件句柄、文件系统状态，信号处理handler
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线程所维护的是程序运行相关的资源（动态资源），如：运行栈、调度相关的控制信息、待处理的信号集...
系统开销：
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进程的系统开销更大：在创建或者销毁进程时，由于系统需要位置分配和回收资源，导致系统的开销明显大于创建或者销毁线程时的开销。
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进程更稳定安全：
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进程有独立的内存空间，一个进程崩溃后，在保护模式下对其他进程不会有影响
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而线程只是一个进程中的不同的执行路径
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线程有自己的堆栈和局部变量，但是线程没有独立的地址空间，一个进程死掉等于该进程下所有的线程死掉。
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所以多进程的程序要比多线程的的程序稳健，但在多进程切换时，耗费资源大，性能较差。
3.2 联系
一个线程只能属于一个进程，一个进程可以有多个线程，至少有一个线程
资源分配给进程，同一进程的所有线程共享该进程的所有资源
处理机（中央处理器+主存储器+输入输出设备）分配资源给进程，即 真正运行在处理机上的是进程
线程在执行过程中，需要协作同步。 不同进程的线程间要利用消息通信的办法实现同步。线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体。
4 举例说明进程和线程的区别
这幅图是一个双向多通道的道路图，假如我们把整个道路看做一个“进程”的话，那种图中由白色虚线分割开的车道就是进程中的各个“线程”了。
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这些车道（线程）共享了道路（进程）的土地资源（系统资源）
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这些车道（线程）必须依赖于道路（进程），否则车道将没有意义（线程不能脱离于进程而存在）
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这些车道（线程）之间可以并发运行（各个车道你走你的，我走我的），也可以同步运行（遇到红灯的情况，需要等待特点条件后再执行）
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这些车道（线程）的运行和交通灯（代码逻辑）息息相关，如果交通灯出现问题（代码逻辑问题，比如死锁，多个线程同时竞争同一资源），会造成交通混乱
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这些车道（线程）谁先运行起来是未知的，只有当信号灯变化（分配CPU时间的时候）那刻才知道
这个栗子实在是香，太经典了！
5 进程/线程之间的亲缘性
概念
亲缘性的意思是进程/线程只在某个CPU上运行（多核系统）
好处
使用CPU亲缘性的好处：防止进程/线程在CPU的多核间频繁切换，从而避免因切换带来的CPU的L1/L2 cache失效，cache失效会降低程序的性能。
6 协程
示意图
概念
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协程，是一个比线程改轻量级的存在，协程完全由程序控制（也就是在用户态执行）
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协程不被操作系统内核所管理
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协程能极大的提升性能，不会像线程切换那样消耗资源
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子程序，又称为“函数”。
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在所有语言中都是层级调用的，A调用B，B调用C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最终A执行完毕
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由此可见，子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。
线程（执行一个函数）和协程的区别和联系
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函数总是一个入口，一个返回，调用顺序是明确的（一个线程就是执行一个函数）
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而协程的调用和函数不同，协程在函数内部是可以中断的，可以转而执行别的函数，在适当的时候再返回来接着执行。
def A(){
print 1
print 2
print 3
}
def B(){
print 'x'
print 'y'
print 'z'
}
复制代码-
比如上面代码如果是协程执行，在执行A的过程中，可以中断去执行B,在执行B的时候亦然。结果可能是： 1 x y 2 3 z
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同样上面的代码如果是线程执行，只能执行完A再执行B，或者执行完B再执行A，结果只可能是2种：1 2 3 x y z 或者 x y z 1 2 3
协程和多线程的优势？为什么有了多线程还要引入协程？
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极高的执行效率：
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因为函数（子程序）不是线程切换，而是由程序自身控制的，因此没有线程切换的开销；
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和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势越明显
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不需要多线程的锁机制：
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因为只有一个线程，不存在同时写变量的冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就行了，因此执行效率比多线程高很多。
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