哈喽，各位好！
今天咱们聊聊一个让程序员又爱又恨的话题：上下文切换。爱是因为它保证了多任务的并发执行，恨是因为它带来的性能损耗简直让人抓狂。在C++的世界里，我们如何优雅地、高效地减少这种开销呢？答案就在用户态线程池和协程这两个利器里。
一、 什么是上下文切换？它为啥这么烦人？
想象一下，你正在同时做三件事：写代码、听音乐、和朋友聊天。你的大脑需要在这些任务之间快速切换，才能让你看起来像个高效的多面手。这就是上下文切换，只不过操作系统比你更厉害，它能同时处理成百上千个任务。
具体来说，上下文切换是指CPU从一个进程或线程切换到另一个进程或线程的过程。这个过程包含以下几个步骤：
- 保存当前进程/线程的状态： 包括CPU寄存器、程序计数器、堆栈指针等。这些信息是下次恢复执行时所必需的。
- 将状态信息保存到内存： 通常是保存在进程控制块（PCB）或者线程控制块（TCB）中。
- 加载下一个进程/线程的状态： 从内存中读取下一个要执行的进程/线程的状态信息。
- 恢复执行： 将加载的状态信息写入CPU寄存器，程序计数器指向下一个要执行的指令，开始执行新的进程/线程。
好了，现在问题来了，这个过程有什么问题呢？
- 时间开销： 保存和加载状态信息需要时间，这部分时间是纯粹的开销，没有真正执行任何有用的代码。
- 缓存失效： 切换到新的进程/线程后，CPU的缓存可能需要重新加载数据，导致缓存命中率降低，影响性能。
- TLB失效： 转换后备缓冲区（TLB）用于加速虚拟地址到物理地址的转换。上下文切换可能导致TLB失效，需要重新进行地址转换，降低性能。
简单来说，上下文切换就像频繁地开关灯，每次都要浪费一些电。如果开关次数太多，电费可就吓人了。
二、用户态线程池：轻装上阵的战士
传统的内核态线程（例如使用std::thread创建的线程）的上下文切换是由操作系统内核来管理的。这意味着每次切换都需要陷入内核态，开销比较大。而用户态线程池，则试图将线程的管理和切换放在用户态进行，从而避免频繁的内核态切换。
2.1 线程池的基本原理
线程池，顾名思义，就是预先创建好一批线程，放在一个“池子”里。当有任务需要执行时，就从池子里取一个线程来执行，执行完毕后，线程并不销毁，而是返回池子，等待下一个任务。
2.2 用户态线程池的优势
- 减少上下文切换开销： 任务在线程池内部切换时，不需要陷入内核态，切换速度更快。
- 降低线程创建和销毁的开销： 线程预先创建好，避免了频繁的线程创建和销毁的开销。
- 资源管理： 线程池可以限制线程的数量，避免资源过度消耗。
2.3 实现一个简单的用户态线程池
下面是一个简单的用户态线程池的C++实现：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <functional>
class ThreadPool {
public:
ThreadPool(size_t num_threads) : num_threads_(num_threads), stop_(false) {
threads_.resize(num_threads_);
for (size_t i = 0; i < num_threads_; ++i) {
threads_[i] = std::thread([this]() {
while (true) {
std::function<void()> task;
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex_);
cv_.wait(lock, [this]() { return stop_ || !tasks_.empty(); });
if (stop_ && tasks_.empty())
return;
task = tasks_.front();
tasks_.pop();
}
task();
}
});
}
}
~ThreadPool() {
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex_);
stop_ = true;
}
cv_.notify_all();
for (std::thread &thread : threads_) {
thread.join();
}
}
template<typename F>
void enqueue(F task) {
{
std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex_);
tasks_.emplace(task);
}
cv_.notify_one();
}
private:
size_t num_threads_;
std::vector<std::thread> threads_;
std::queue<std::function<void()>> tasks_;
std::mutex queue_mutex_;
std::condition_variable cv_;
bool stop_;
};
int main() {
ThreadPool pool(4); // 创建一个包含4个线程的线程池
for (int i = 0; i < 8; ++i) {
pool.enqueue([i]() {
std::cout << "Task " << i << " is running on thread " << std::this_thread::get_id() << std::endl;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100)); // 模拟任务执行时间
});
}
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); // 等待任务执行完成
return 0;
}代码解释：
ThreadPool类是线程池的核心，构造函数创建指定数量的线程，析构函数负责停止所有线程并等待它们结束。enqueue方法将任务添加到任务队列中，并唤醒一个等待的线程。- 每个线程都在一个循环中等待任务，一旦有任务到来，就从队列中取出并执行。
queue_mutex_和cv_用于线程之间的同步和互斥。
2.4 用户态线程池的局限性
虽然用户态线程池有很多优点，但它也有一些局限性：
- CPU密集型任务： 如果所有线程都在执行CPU密集型任务，那么线程池的性能提升可能并不明显，因为CPU始终处于忙碌状态。
- 阻塞操作： 如果线程池中的线程执行了阻塞操作（例如I/O操作），那么可能会导致整个线程池的阻塞。 可以使用异步I/O来解决这个问题，但会增加代码的复杂性。
- 调度策略： 用户态线程池的调度策略相对简单，可能无法充分利用CPU的资源。
三、协程：轻量级的“绿色线程”
协程，又称微线程，是一种比线程更加轻量级的并发编程模型。它也运行在用户态，但与用户态线程不同的是，协程的切换完全由程序员控制，不需要操作系统的参与。这使得协程的上下文切换开销非常小，甚至可以忽略不计。
3.1 协程的基本原理
想象一下，你是一名指挥家，控制着乐队的各个乐器。你可以随时让小提琴手停止演奏，然后让长笛手开始演奏，而不需要经过任何外部的协调。这就是协程的工作方式。
协程通过以下几个关键机制来实现：
- 用户态调度： 协程的调度完全由程序员控制，不需要操作系统的参与。
- 上下文保存和恢复： 协程在切换时，需要保存当前的状态信息，并在下次恢复执行时，加载保存的状态信息。
- 协作式多任务： 协程之间通过主动让出CPU的控制权来实现协作式多任务。
3.2 协程的优势
- 极低的上下文切换开销： 协程的切换只需要保存和恢复少量的状态信息，不需要陷入内核态，开销非常小。
- 更高的并发性： 由于协程的切换开销极低，因此可以创建大量的协程，提高并发性。
- 更简单的编程模型： 协程可以使用同步的方式编写异步代码，简化了异步编程的复杂性。
3.3 C++中的协程
C++20引入了对协程的官方支持，使得协程的编写更加简单和方便。C++20协程需要使用三个关键字：co_await，co_yield，co_return。
3.4 实现一个简单的C++20协程
#include <iostream>
#include <coroutine>
#include <thread>
#include <chrono>
struct Task {
struct promise_type {
Task get_return_object() { return {}; }
std::suspend_never initial_suspend() { return {}; }
std::suspend_never final_suspend() noexcept { return {}; }
void return_void() {}
void unhandled_exception() {}
};
};
Task my_coroutine(int id) {
std::cout << "Coroutine " << id << " started on thread " << std::this_thread::get_id() << std::endl;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
std::cout << "Coroutine " << id << " resumed on thread " << std::this_thread::get_id() << std::endl;
co_return;
}
int main() {
std::thread t1([&]() {
my_coroutine(1);
std::cout << "Thread 1 finished" << std::endl;
});
std::thread t2([&]() {
my_coroutine(2);
std::cout << "Thread 2 finished" << std::endl;
});
t1.join();
t2.join();
return 0;
}代码解释：
Task结构体定义了一个简单的协程类型，它没有返回值，并且立即恢复执行。my_coroutine函数是一个协程，它使用co_return关键字来表示协程的结束。std::this_thread::sleep_for模拟了协程的执行时间，期间线程不会切换到其他协程。
更复杂的协程示例（生产者-消费者模式）：
#include <iostream>
#include <coroutine>
#include <queue>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <thread>
template <typename T>
struct Generator {
struct promise_type {
T value_;
std::exception_ptr exception_;
std::mutex mutex_;
std::condition_variable cv_;
bool ready_ = false;
bool done_ = false;
Generator get_return_object() {
return Generator{std::coroutine_handle<promise_type>::from_promise(*this)};
}
std::suspend_always initial_suspend() { return {}; }
std::suspend_always final_suspend() noexcept { return {}; }
void unhandled_exception() { exception_ = std::current_exception(); }
std::suspend_always yield_value(T value) {
value_ = value;
ready_ = true;
cv_.notify_one();
return std::suspend_always{};
}
void return_void() {
done_ = true;
cv_.notify_one();
}
};
using handle_type = std::coroutine_handle<promise_type>;
Generator(handle_type handle) : handle_(handle) {}
~Generator() { if (handle_) handle_.destroy(); }
Generator(const Generator&) = delete;
Generator& operator=(const Generator&) = delete;
bool next() {
if (!handle_ || handle_.done()) return false;
std::unique_lock<std::mutex> lock(handle_.promise().mutex_);
handle_.resume();
if (handle_.promise().exception_) {
std::rethrow_exception(handle_.promise().exception_);
}
if (handle_.done()) return false;
handle_.promise().cv_.wait(lock, [&]() { return handle_.promise().ready_ || handle_.done_; });
return !handle_.done();
}
T value() {
if (!handle_ || handle_.done()) throw std::runtime_error("No value available");
return handle_.promise().value_;
}
private:
handle_type handle_;
};
Generator<int> producer() {
for (int i = 0; i < 10; ++i) {
std::cout << "Producing: " << i << std::endl;
co_yield i;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(50));
}
}
void consumer(Generator<int>& gen) {
while (gen.next()) {
std::cout << "Consuming: " << gen.value() << std::endl;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
}
std::cout << "Consumer finished" << std::endl;
}
int main() {
Generator<int> gen = producer();
consumer(gen);
return 0;
}代码解释：
Generator是一个生成器协程，可以产生一系列的值。它使用了co_yield关键字来产生一个值，并挂起协程的执行。producer函数是一个生产者协程，它产生一系列的整数。consumer函数是一个消费者函数，它消费生产者协程产生的值。- 这个例子展示了如何使用协程来实现一个简单的生产者-消费者模式。
3.5 协程的局限性
- 学习曲线： 协程的编程模型相对复杂，需要一定的学习成本。
- 调试难度： 协程的调试相对困难，因为协程的执行流程比较复杂。
- 库的依赖： 协程需要编译器和库的支持，例如C++20。
四、用户态线程池 vs 协程：如何选择？
用户态线程池和协程都是减少上下文切换开销的有效手段，但它们适用于不同的场景。
| 特性 | 用户态线程池 | 协程 |
|---|---|---|
| 上下文切换开销 | 相对较高（但比内核态线程低） | 极低 |
| 并发性 | 受线程数量限制 | 可以创建大量的协程 |
| 编程模型 | 相对简单 | 相对复杂 |
| 适用场景 | CPU密集型任务，I/O密集型任务（配合异步I/O） | I/O密集型任务，高并发任务 |
| 阻塞操作 | 容易导致线程池阻塞 | 可以通过非阻塞I/O避免阻塞 |
| 资源消耗 | 相对较高（线程需要占用一定的内存） | 相对较低（协程只需要占用较少的栈空间） |
总结：
- 如果你的任务主要是CPU密集型，并且对并发性要求不高，那么用户态线程池可能是一个不错的选择。
- 如果你的任务主要是I/O密集型，并且需要处理大量的并发连接，那么协程可能更适合你。
- 如果你的代码中已经使用了大量的线程，并且遇到了性能瓶颈，那么可以考虑将部分线程替换为协程，以降低上下文切换的开销。
五、最后的总结
用户态线程池和协程都是C++中用于减少上下文切换开销的强大工具。选择哪种技术取决于你的具体需求和应用场景。希望今天的讲解能够帮助你更好地理解这两种技术，并在实际项目中做出明智的选择。
好了，今天的分享就到这里，谢谢大家！