@kingofzihua

1. 对，协程只对非阻塞 IO 起作用。
2. 但其实，所有上述的并发方法都是针对阻塞 IO 减少开销的。对于 CPU 密集型任务，如果只有 2 个核，同时跑 4 个矩阵计算是没有意义的。
3. 在实践中，通常把 IO 任务和计算任务分开。IO 靠比如 Promise/Future ，event loop ，协程搞。如果需要调用计算任务，就扔到一个固定线程数的线程池上跑，然后协程进入 await 。等计算完成 await 被唤醒，再继续做后面的 IO 。

@0o0o0o0 其实感觉 async/await 就是协程的一种（个人认为最优美的）表现形式。然这需要大量语法糖支持。

Python 和 JS 的 await 都已经上线了，用起来其实挺爽的。只是 Python 方面的支持库力度还不行。

C++20 的 coroutine 虽然语法糖标准已经发布了，但是根本没有支持的库（差评）。还得等几年。

其实这里有两条技术路线

callback => promise / future
event loop => coroutine

要理解协程就要去理解这两条技术路线的区别。

并发种类：

1. 多线程：太慢

2. callback：代表作为 Node.js 、python tornado ，boost asio 。但是会陷入 callback 地狱。

3. Promise / Future：java, scala, js, 比 callback 好多了，目前是主流技术之一。缺点是要仔细管理闭包的嵌套。

4. event loop：一般 c/c++ libev libuv ，还有 python gevent 。心智负担比上述三种都大，但是可以更精细操作、更高效。底层实现一般为 kqueue 和 linux 上的 epoll ，或者 fallback 到 select 。

大名鼎鼎 nginx 就靠 event loop 暴打同时代。

5. 协程。

协程一般用 event loop 实现，这种协程就是对 event loop 的抽象。要理解协程，建议稍微学习一下 event loop 。

“如果阻塞是系统调用阻塞，线程就会挂起，调度到其他的线程了，你协程没用”

所以协程要配合非阻塞 IO 。

原先 callback 或者 Future.map 就是非阻塞的，但是写起来心智负担太大。所以抽象了一种 IO ，形式上是阻塞的，但是实质上是非阻塞的。await non-blocking read 会把控制流立刻转向其他协程，而当这个 non-blocking read 成功以后这个协程会重新进入调度队列。

1. 虽然原则上在 mac 上开发 linux 上运行的 c++ 也不是不行。
2. 但是最方便的还是在对应平台上开发，不然断点调试麻烦。
3. 所以你可以买一台比如，联想

@3dwelcome 真没必要这么快。Typora 的渲染速度已经够了，看上去也不是纯 GPU 的亚子.

@balabalaguguji 呃，Typora 不贵吧。。。虽然不是没竞品。

MarkText 不好用，渲染性能有点问题。Milkdown 这个控件还不错，但是只有控件没有 app 。

你自己开发付出的时间成本还不如买一份授权。

如果是觉得它不够用那另说。

@xz410236056 下馆子和朋友撮一顿也要 100-200 啊这个时代。你一年不下馆子个几十回么？

99 刀一个 Xshell 确实离谱，我上面也说了，用竞品。但是 99 人民币总算不贵了吧？你电脑上常用软件、没有免费开源竞品的，能有几十个嘛？

因为现实世界中可能有突如其然的大量数据，让 es 暂时宕机。此时如果你每个客户端都自己重试，就会让这个突如其来再度翻几倍，那么你将损失一大批数据。Kafka 的写入比 es 快很多，所以相当于一个缓冲区，还是分布式的。

@IxIIxI 你这用破解版的可真恬不知耻。你自己做的软件别人如果白嫖，你自己不会生气嘛？

用不起就换一个竞品，这才是正确的回答吧。

Xshell 是太贵了没必要。

@c0xt30a 哦你说跑实验的代码？

https://github.com/haowen-xu/ml-essentials
https://github.com/haowen-xu/mlstorage-server

不过这两个相对而言没怎么写好文档。。。

@c0xt30a 啥玩意儿的代码？

我论文代码： https://github.com/NetManAIOps/Donut
我后来整理出来的一些模型代码： https://github.com/haowen-xu/tfsnippet

1. 对于不能 asyncio 的部分你可以用 loop.run_in_executor() 转换到线程池上做，不过……
2. 很多数据库都有 asyncio 版。比如 aiopg (postgres), aiomysql (mysql), motor (mongodb)
3. 文件交互可以用 aiofiles ，如果 service static file to http 直接丢给比如 starlette 。
4. 其实 asyncio 写起来很爽。

可是 python 对于小整数是复用对象的嘛（对象池）

而且如果你要处理大量数字，你该上 numpy

加密签名，可以验证 AccessToken 没有被篡改和捏造（解密出来“什么时候过期”，它就一定是正确的过期时间。客户端无法捏造这个时间）。那么每个后端服务器只要有一套解密的密钥就行了。

甚至集中的认证服务器，可以根据要访问的业务，调用不同的加密密钥去加密，这样的 Access Token 自然只有对应的业务才会承认。

这就是 Stateless 的核心 —— AccessToken 不用连接任何中央服务器，就能迅速检验它是合法的、不是捏造的。时间戳附带签名就能证明其真实性。

同 C++ 程序员，C++17 我都觉得很好用了，并且在等 C++20 。Rust 对我吸引力很小。