C++ 协程的调度器实现：如何将协程映射到线程

好的，让我们开始一场关于 C++ 协程调度器实现的探险，重点是协程如何映射到线程这个关键问题。准备好了吗？系好安全带，我们要深入挖掘了！

C++ 协程：一场轻量级并发革命

首先，我们需要对协程有个基本的认识。简单来说，协程是一种用户态的轻量级线程。它允许你在单个线程中执行多个任务，而无需像传统线程那样进行昂贵的上下文切换。你可以把协程想象成一群乐于助人的小精灵，它们轮流在一个线程里工作，干完自己的活就主动让出控制权，让其他小精灵接手。

为什么需要调度器？

有了协程，我们就需要一个“调度器”来管理这些小精灵，决定哪个协程应该运行，什么时候让它暂停，以及什么时候恢复它。调度器是协程的核心，它负责将协程映射到线程，并控制它们的执行顺序。

协程映射到线程的策略

协程映射到线程主要有以下几种策略：

N:1 映射（用户级线程）

这种策略将多个协程映射到单个内核线程。这是最常见的协程实现方式，也是我们今天要重点讨论的。
- 优点: 上下文切换非常快，因为完全在用户态进行，无需陷入内核。
- 缺点: 如果一个协程阻塞（例如，进行 I/O 操作），整个线程都会阻塞，影响其他协程的执行。此外，无法利用多核 CPU 的并行能力。
1:1 映射（内核级线程）

每个协程都映射到一个内核线程。这种方式也被称为纤程（Fibers）。
- 优点: 可以真正实现并行执行，一个协程阻塞不会影响其他协程。
- 缺点: 上下文切换开销较大，因为需要内核参与。
M:N 映射（混合模型）

将多个协程映射到多个内核线程。这是一种折中的方案，试图兼顾用户级线程和内核级线程的优点。
- 优点: 可以在一定程度上利用多核 CPU 的并行能力，同时保持较快的上下文切换速度。
- 缺点: 实现起来比较复杂。

N:1 映射的调度器实现细节

我们重点关注 N:1 映射，因为它在 C++ 协程中最为常见。一个简单的 N:1 调度器需要以下几个关键组件：

协程上下文 (Coroutine Context): 保存协程的执行状态，包括寄存器、堆栈指针等。
调度队列 (Scheduler Queue): 存储待执行的协程。
调度函数 (Scheduler Function): 负责选择下一个要执行的协程，并进行上下文切换。

代码示例：一个简化的 N:1 调度器

下面是一个非常简化的 N:1 调度器的 C++ 代码示例，旨在说明基本原理。请注意，这只是一个演示，不适合在生产环境中使用。

#include <iostream>
#include <queue>
#include <stdexcept> // For std::runtime_error
#include <ucontext.h> // POSIX context management

class Coroutine {
public:
    using Routine = std::function<void()>;

    Coroutine(Routine routine) : routine_(routine) {
        if (getcontext(&context_) == -1) {
            throw std::runtime_error("getcontext failed");
        }

        context_.uc_stack.ss_sp = stack_;
        context_.uc_stack.ss_size = sizeof(stack_);
        context_.uc_link = &main_context_;  // Link to main context for returning

        // C++ context initialization is tricky; use a trampoline
        auto trampoline = [](uintptr_t arg) {
            Routine* routine = reinterpret_cast<Routine*>(arg);
            (*routine)(); // Execute the coroutine's function
            //Coroutine::current_ = nullptr; // Coroutine finished
            Scheduler::GetInstance().CoroutineFinished(); // Notify scheduler
        };

        // Make context, providing the trampoline and the routine as argument
        makecontext(&context_, reinterpret_cast<void (*) (void)>(trampoline), 1, reinterpret_cast<uintptr_t>(&routine_));
    }

    ~Coroutine() {
       // std::cout << "Coroutine destroyedn";
    }

    ucontext_t& GetContext() { return context_; }

private:
    ucontext_t context_;
    Routine routine_;
    char stack_[8192]; // Stack for the coroutine
    static ucontext_t main_context_; // Static member
};

ucontext_t Coroutine::main_context_;

class Scheduler {
public:
    static Scheduler& GetInstance() {
        static Scheduler instance;
        return instance;
    }

    void AddCoroutine(Coroutine* coroutine) {
        queue_.push(coroutine);
    }

    void Run() {
        if (getcontext(&current_context_) == -1) {
            throw std::runtime_error("getcontext failed");
        }

        Coroutine::main_context_ = current_context_;

        while (!queue_.empty()) {
            Coroutine* coroutine = queue_.front();
            queue_.pop();
            current_coroutine_ = coroutine; // Set current coroutine

            swapcontext(&current_context_, &coroutine->GetContext());

            current_coroutine_ = nullptr; // Reset current coroutine after it yields or finishes
        }
    }

    void Yield() {
        if (getcontext(&current_coroutine_->GetContext()) == -1) {
            throw std::runtime_error("getcontext failed");
        }

        queue_.push(current_coroutine_);  // Put coroutine back on queue

        swapcontext(&current_coroutine_->GetContext(), &current_context_);  // Return to scheduler
    }

    void CoroutineFinished() {
        // Called when a coroutine completes
        if (current_coroutine_) {
             //delete current_coroutine_;
            current_coroutine_ = nullptr;
        }
        // No need to swap context; scheduler loop will handle next coroutine
    }

private:
    Scheduler() {} // Private constructor for singleton

    std::queue<Coroutine*> queue_;
    ucontext_t current_context_;
    Coroutine* current_coroutine_ = nullptr;
};

// Example usage
int main() {
    auto routine1 = []() {
        std::cout << "Coroutine 1: Startedn";
        for (int i = 0; i < 5; ++i) {
            std::cout << "Coroutine 1: " << i << "n";
            Scheduler::GetInstance().Yield();
        }
        std::cout << "Coroutine 1: Finishedn";
    };

    auto routine2 = []() {
        std::cout << "Coroutine 2: Startedn";
        for (int i = 0; i < 3; ++i) {
            std::cout << "Coroutine 2: " << i << "n";
            Scheduler::GetInstance().Yield();
        }
        std::cout << "Coroutine 2: Finishedn";
    };

    Coroutine coroutine1(routine1);
    Coroutine coroutine2(routine2);

    Scheduler::GetInstance().AddCoroutine(&coroutine1);
    Scheduler::GetInstance().AddCoroutine(&coroutine2);

    Scheduler::GetInstance().Run();

    std::cout << "All coroutines finished.n";

    return 0;
}

代码解释：

Coroutine 类： 封装了协程的上下文 (ucontext_t) 和执行的函数 (routine_)。 getcontext、makecontext、swapcontext 是 POSIX 提供的用于上下文切换的函数。makecontext 使用了一个 trampoline 函数，这是因为 C++ 的函数指针和 makecontext 所期望的函数类型之间存在一些差异，需要一个中间层来适配。
Scheduler 类： 实现了调度器。
- AddCoroutine 将协程添加到调度队列。
- Run 是调度循环，它从队列中取出协程，并使用 swapcontext 进行上下文切换。
- Yield 允许协程主动让出控制权，将自己放回队列，并切换回调度器。
- CoroutineFinished 在协程完成时被调用, 从队列中移除已完成的协程。

关键步骤分解：

创建协程： Coroutine 构造函数初始化协程的上下文，包括堆栈和入口函数。
添加到调度器： Scheduler::AddCoroutine 将协程添加到等待执行的队列中。
运行调度器： Scheduler::Run 从队列中取出协程，并使用 swapcontext 切换到该协程的上下文。
协程执行： 协程执行自己的任务，当需要让出控制权时，调用 Scheduler::Yield。
上下文切换： swapcontext 保存当前上下文（调度器的上下文或协程的上下文），并恢复目标上下文。
协程完成： 协程执行完毕后，调用 Scheduler::CoroutineFinished。

更高级的调度策略

上述示例只是一个非常基础的调度器。在实际应用中，你可能需要更高级的调度策略，例如：

优先级调度： 为协程分配优先级，让优先级更高的协程优先执行。
时间片轮转： 为每个协程分配一个时间片，时间片用完后，强制切换到下一个协程。
I/O 事件驱动： 当协程等待 I/O 事件时，将其挂起，并在事件发生时再恢复执行。

I/O 事件驱动的协程

为了解决协程阻塞的问题，可以使用 I/O 事件驱动的协程。这种方式通常与 epoll (Linux), kqueue (BSD), 或者 IOCP (Windows) 等 I/O 多路复用机制结合使用。

基本思路是：

当协程需要进行 I/O 操作时，不直接阻塞，而是将 I/O 事件注册到 epoll 等机制中。
协程让出控制权，调度器去执行其他协程。
当 I/O 事件发生时，epoll 通知调度器。
调度器唤醒等待该 I/O 事件的协程，使其继续执行。

代码示例（伪代码）：

// 假设已经有了一个 epoll 封装类 Epoll
// 假设已经有了一个 Coroutine 类

void coroutine_function() {
  // ...
  // 尝试进行非阻塞读取
  ssize_t bytes_read = read(fd, buffer, size);
  if (bytes_read == -1 && (errno == EAGAIN || errno == EWOULDBLOCK)) {
    // 注册读事件到 epoll
    Epoll::GetInstance().Add(fd, EPOLLIN, current_coroutine);
    // 让出控制权
    Scheduler::GetInstance().Yield();
    // ... 恢复执行后，重新尝试读取
  } else {
    // ... 处理读取到的数据
  }
  // ...
}

// Epoll 事件循环
void epoll_loop() {
  while (true) {
    std::vector<EpollEvent> events = Epoll::GetInstance().Wait();
    for (auto& event : events) {
      // 获取与事件关联的协程
      Coroutine* coroutine = event.data.ptr;
      // 将协程添加到调度队列
      Scheduler::GetInstance().AddCoroutine(coroutine);
    }
  }
}

线程池与协程

为了充分利用多核 CPU 的并行能力，可以将协程与线程池结合使用。可以将多个调度器分别运行在不同的线程中，每个调度器管理一部分协程。这样，即使一个线程中的协程阻塞，也不会影响其他线程中的协程执行。

选择合适的策略

选择哪种协程映射到线程的策略，取决于你的应用场景。

N:1 映射： 适合于 I/O 密集型，且 I/O 操作可以使用非阻塞 I/O 的场景。例如，网络服务器。
1:1 映射： 适合于 CPU 密集型，且需要真正并行执行的场景。
M:N 映射： 适合于需要兼顾 I/O 密集型和 CPU 密集型的场景。

总结

C++ 协程是一种强大的并发编程工具，它可以让你在单个线程中执行多个任务，提高程序的效率。理解协程如何映射到线程，以及如何选择合适的调度策略，是使用 C++ 协程的关键。

希望这次探险能够帮助你更好地理解 C++ 协程的调度器实现。记住，实践是检验真理的唯一标准。动手编写一些协程程序，并尝试不同的调度策略，你就能真正掌握这项技术。祝你编程愉快！

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