简述进程、线程、协程
1 进程
进程就是一个在内存中运行的应用程序，进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。每个进程都有自己独立的一块内存空间用来拥有代码、打开的文件资源、数据资源。
进程有五种状态：创建、就绪、阻塞、运行、关闭，转换关系如下：
2 线程
线程是进程中的一个最小的执行任务（执行单元或控制单元），负责当前进程中程序的执行。一个进程至少有一个线程，一个进程可以运行多个线程，多个线程可共享数据。与进程不同的是同类的多个线程共享进程（所拥有的全部资源）的堆和方法区资源，但每个线程有自己的程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈，所以系统在产生一个线程，或是在各个线程之间作切换工作时，负担要比进程小得多，也正因为如此，线程也被称为轻量级进程。
| 进程 | 线程 | |
| 根本区别 | 操作系统资源分配的基本单位 | 处理器任务调度和执行的基本单位 |
| 资源开销 | 每个进程都有独立的代码和数据空间（程序上下文），程序之间的切换会有较大的开销； | 线程可以看做轻量级的进程，同一类线程共享代码和数据空间，每个线程都有自己独立的运行栈和程序计数器（PC），线程之间切换的开销小。 |
| 包含关系 | 如果一个进程内有多个线程，则执行过程不是一条线的，而是多条线（线程）共同完成的 | 线程是进程的一部分，所以线程也被称为轻权进程或者轻量级进程。 |
| 内存分配 | 同一进程的线程共享本进程的地址空间和资源， | 进程之间的地址空间和资源是相互独立的 |
| 影响关系 | 一个进程崩溃后，在保护模式下不会对其他进程产生影响 | 一个线程崩溃则所在进程终止，所以多进程要比多线程健壮 |
| 执行过程 | 每个独立的进程有程序运行的入口、顺序执行序列和程序出口。 | 线程不能独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制，两者均可并发执行 |
线程具有许多传统进程所具有的特征，故又称为轻型进程(Light—Weight Process)或进程元；而把传统的进程称为重型进程(Heavy—Weight Process)，它相当于只有一个线程的任务。在引入了线程的操作系统中，通常一个进程都有若干个线程，至少包含一个线程。
从 JVM 角度说进程和线程之间的关系（重要）
Java 内存区域：
从上图可以看出：一个进程中可以有多个线程，多个线程共享进程的堆和方法区 (JDK1.8 之后的元空间)资源，但是每个线程有自己的程序计数器、虚拟机栈 和 本地方法栈，也就是说程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈都是线程私有的：
| 作用 | 线程私有/共享 | ||
| 程序计数器 | 1.字节码解释器通过改变程序计数器来依次读取指令，从而实现代码的流程控制，如：顺序执行、选择、循环、异常处理。2.在多线程的情况下，程序计数器用于记录当前线程执行的位置，从而当线程被切换回来的时候能够知道该线程上次运行到的位置。需要注意的是，如果执行的是 native 方法，那么程序计数器记录的是 undefined 地址，只有执行的是 Java 代码时程序计数器记录的才是下一条指令的地址。程序计数器私有主要是为了线程切换后能恢复到正确的执行位置。 | 私有 | |
| 虚拟机栈 | 每个 Java 方法在执行的同时会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数栈、常量池引用等信息。从方法调用直至执行完成的过程，就对应着一个栈帧在 Java 虚拟机栈中入栈和出栈的过程。 | 为了保证线程中的局部变量不被别的线程访问到 | |
| 本地方法栈 | 和虚拟机栈所发挥的作用非常相似，区别是： 虚拟机栈为虚拟机执行 Java 方法（也就是字节码）服务，而本地方法栈则为虚拟机使用到的 Native 方法服务。 在 HotSpot 虚拟机中和 Java 虚拟机栈合二为一。 | ||
| 堆 | 进程中最大的一块内存，主要用于存放新创建的对象 (所有对象都在这里分配内存) | 共享 | |
| 方法区 | 主要用于存放已被加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据 |
3 协程
协程（Coroutines）是一种比线程更加轻量级的存在。正如一个进程可以拥有多个线程一样，一个线程也可以拥有多个协程。它就是一个函数，一个特殊的函数——可以在某个地方挂起，并且可以重新在挂起处继续运行。所以说，协程与进程、线程相比，不是一个维度的概念。
一个进程可以包含多个线程，一个线程也可以包含多个协程，也就是说，一个线程内可以有多个那样的特殊函数在运行。
一个线程内的多个协程的运行一定是串行的。如果有多核CPU的话，多个进程或一个进程内的多个线程是可以并行运行的，但是一个线程内的多个协程却绝对串行的，无论有多少个CPU（核）。协程本质就是一个函数。一个线程内可以运行多个函数，但是这些函数都是串行运行的。当一个协程运行时，其他协程必须挂起。协程不是被操作系统内核所管理的，而是完全由程序所控制，也就是在用户态执行。这样带来的好处是性能大幅度的提升，因为不会像线程切换那样消耗资源。协程与进程、线程相比不是一个维度的概念
4 协程与进程一样，它们的切换都存在上下文切换问题。
进程、线程、协程上下文切换的比较：
| 进程 | 线程 | 协程 | |
| 切换者（管理者） | 操作系统 | 操作系统 | 用户（编程者/应用程序） |
| 切换时机 | 根据操作系统自己的切换策略，用户不感知 | 根据操作系统自己的切换策略，用户不感知 | 用户自己（程序）决定 |
| 切换内容 | 页全局目录
内核栈 硬件上下文 |
内核栈
硬件上下文 |
硬件上下文 |
| 切换内容的保存 | 保存于内核栈中 | 保存于内核栈中 | 保存于用户自己的变量（用户栈或者堆） |
| 切换过程 | 用户态-内核态-用户态 | 用户态-内核态-用户态 | 用户态（没有陷入内核态） |
| 切换效率 | 低 | 中 | 高 |
协程的使用场景
一个线程内的多个协程是串行执行的，不能利用多核，所以，显然，协程不适合计算密集型的场景。协程适合I/O 阻塞型。I/O本身就是阻塞型的（相较于CPU的时间世界而言）。就目前而言，无论I/O的速度多快，也比不上CPU的速度，所以一个I/O相关的程序，当其在进行I/O操作时候CPU实际上是空闲的。
假设1个线程有5个I/O子程序要处理。如果绝对串行化，当其中一个I/O阻塞时，其他4个I/O并不能得到执行，5个I/O必须排队等待，依次处理，当前面一个I/O阻塞时，后面4个始终处于等待状态：
而协程能比较好地处理这个问题，当一个协程（特殊子进程）阻塞时，它可以切换到其他没有阻塞的协程上去继续执行，这样就能得到比较高的效率：
上面举的例子是5个I/O处理，可见I/O阻塞时，利用协程来处理，切换效率比较高。但假设每秒500、50000、5000000个I/O呢？已经达到了“I/O密集型”的程度，因为协程没有利用多核的能力，这种情况协程将无能为力，需要使用“多进程+协程”。
Neutorn可以归类为I/O阻塞型，所以在Neutorn的代码中处处可见协程的相关代码。
