tbox新增stackless协程支持

tbox之前提供的stackfull协程库,虽然切换效率已经非常高了,但是由于每个协程都需要维护一个独立的堆栈, 内存空间利用率不是很高,在并发量非常大的时候,内存使用量会相当大。

之前考虑过采用stacksegment方式进行内存优化,实现动态增涨,但是这样对性能还是有一定的影响,暂时不去考虑了。

最近参考了下boost和protothreads的stackless协程实现,这种方式虽然易用性和灵活性上受到了很多限制,但是对切换效率和内存利用率的提升效果还是非常明显的。。

因此,我在tbox里面也加上了对stackless协程的支持,在切换原语上参考了protothreads的实现,接口封装上参考了boost的设计,使得更加可读易用

先晒段实际的接口使用代码:

1tb_lo_coroutine_enter(coroutine){ 2    while (1) 3    { 4        tb_lo_coroutine_yield(); 5    }}

然后实测对比了下:

1* 切换性能在macosx上比tbox的stackfull版本提升了5-6倍,1000w次切换只需要40ms 2* 每个协程的内存占用也减少到了只有固定几十个bytes

那么既然stackless的效率提升这么明显,stackfull模式还需要吗?可以比较下两者的优劣:

  • stackfull协程:易用性和灵活性非常高,但是内存使用过大

  • stackless协程:切换效率和内存利用率很高,更加轻量,但是使用上限制较多

由于stackless的实现比较轻量,占用资源也不是很多,因此tbox默认放置到了micro微内核模式下,作为基础模块,提供股嵌入式平台使用

而一般情况下,如果对资源使用和切换性能要求不是非常苛刻的话,使用stackfull的方式会更加方便,代码也更易于维护

具体如何选择,可根据实际使用场景,自己选择哦。。

切换

下面给的tbox的stackless协程切换实例,直观感受下:

1static tb_void_t switchtask(tb_lo_coroutine_ref_t coroutine, tb_cpointer_t priv){ 2    // check        tb_size_t* count = (tb_size_t*)priv; 3 4    // enter coroutine    tb_lo_coroutine_enter(coroutine) 5    { 6        // loop              while ((*count)--) 7        { 8            // trace            tb_trace_i("[coroutine: %p]: %lu", tb_lo_coroutine_self(), *count); 9 10            // yield            tb_lo_coroutine_yield(); 11        } 12    }}static tb_void_t test(){ 13    // init scheduler      tb_lo_scheduler_ref_t scheduler = tb_lo_scheduler_init(); 14    if (scheduler) 15    { 16        // start coroutines        tb_size_t counts[] = {10, 10}; 17        tb_lo_coroutine_start(scheduler, switchtask, &counts[0], tb_null); 18        tb_lo_coroutine_start(scheduler, switchtask, &counts[1], tb_null); 19 20        // run scheduler                tb_lo_scheduler_loop(scheduler); 21 22        // exit scheduler        tb_lo_scheduler_exit(scheduler); 23    }}

其实整体接口使用跟tbox的那套stackfull接口类似,并没有多少区别,但是相比stackfull还是有些限制的:

11. 目前只能支持在根函数进行协程切换和等待,嵌套协程不支持 22. 协程内部局部变量使用受限

对于限制1,我正在研究中,看看有没有好的实现方案,之前尝试过支持下,后来发现需要按栈结构分级保存每个入口的label地址,这样会占用更多内存,就放弃了。 对于限制2,由于stackless协程函数是需要重入的,因此目前只能在enter()块外部定以一些状态不变的变量,enter()块内部不要使用局部变量

接口设计上,这边采用boost的模式:

1// enter coroutinetb_lo_coroutine_enter(coroutine){ 2    // yield        tb_lo_coroutine_yield();}

这样比起protothreads的那种begin()和end(),更加可读和精简,接口也少了一个。。

参数传递

tb_lo_coroutine_start的最后两个参数,专门用来传递关联每个协程的私有数据priv和释放接口free,例如:

1typedef struct __tb_xxxx_priv_t{ 2    tb_size_t   member; 3    tb_size_t   others;}tb_xxxx_priv_t;static tb_void_t tb_xxx_free(tb_cpointer_t priv){ 4    if (priv) tb_free(priv);} 5 static tb_void_t test(){ 6    tb_xxxx_priv_t* priv = tb_malloc0_type(tb_xxxx_priv_t); 7    if (priv) 8    { 9        priv->member = value; 10    } 11 12    tb_lo_coroutine_start(scheduler, switchtask, priv, tb_xxx_free);}

上述例子,为协程分配一个私有的数据结构,用于数据状态的维护,解决不能操作局部变量的问题,但是这样写非常繁琐

tbox里面提供了一些辅助接口,用来简化这些流程:

1typedef struct __tb_xxxx_priv_t{ 2    tb_size_t   member; 3    tb_size_t   others;}tb_xxxx_priv_t;static tb_void_t test(){ 4    // start coroutine 5    tb_lo_coroutine_start(scheduler, switchtask, tb_lo_coroutine_pass1(tb_xxxx_priv_t, member, value));}

这个跟之前的代码功能上是等价的,这里利用tb_lo_coroutine_pass1宏接口,自动处理了之前的那些设置流程, 用来快速关联一个私有数据块给新协程。

挂起和恢复

这个跟stackfull的接口用法上也是一样的:

1tb_lo_coroutine_enter(coroutine){ 2    // 挂起当前协程        tb_lo_coroutine_suspend();}// 恢复指定协程(这个可以不在协程函数内部使用,其他地方也可以调用)tb_lo_coroutine_resume(coroutine);

挂起和恢复跟yield的区别就是,yield后的协程,之后还会被切换回来,但是被挂起的协程,除非调用resume()恢复它,否则永远不会再被执行到。

等待

当然一般,我们不会直接使用suspend()和resume()接口,这两个比较原始,如果需要定时等待,可以使用:

1tb_lo_coroutine_enter(coroutine){ 2    // 等待1s        tb_lo_coroutine_sleep(1000);}

来挂起当前协程1s,之后会自动恢复执行,如果要进行io等待,可以使用:

1static tb_void_t tb_demo_lo_coroutine_client(tb_lo_coroutine_ref_t coroutine, tb_cpointer_t priv){ 2    // check        tb_demo_lo_client_ref_t client = (tb_demo_lo_client_ref_t)priv; 3    tb_assert(client); 4 5    // enter coroutine    tb_lo_coroutine_enter(coroutine) 6    { 7        // read data          client->size = sizeof(client->data) - 1; 8        while (client->read < client->size) 9        { 10            // read it                    client->real = tb_socket_recv(client->sock, (tb_byte_t*)client->data + client->read, client->size - client->read); 11 12            // has data?                      if (client->real > 0) 13            { 14                client->read += client->real; 15                client->wait = 0; 16            } 17            // no data? wait it                  else if (!client->real && !client->wait) 18            { 19                // 等待socket数据                      tb_lo_coroutine_waitio(client->sock, TB_SOCKET_EVENT_RECV, TB_DEMO_TIMEOUT); 20 21                // 获取等到的io事件                        client->wait = tb_lo_coroutine_events(); 22                tb_assert_and_check_break(client->wait >= 0); 23            } 24            // failed or end?                  else break; 25        } 26 27        // trace                tb_trace_i("echo: %s", client->data); 28 29        // exit socket            tb_socket_exit(client->sock); 30    }}

这个跟stackfull模式除了局部变量的区别,其他使用上几乎一样,也是同步模式,但是实际上tbox已经在底层把它放入了poller轮询器中进行等待

在没有数据,调用tb_lo_coroutine_waitio进行socket等待事件后,tbox会自动启用stackless调度器内部的io调度器(默认是不启用的,延迟加载,减少无畏的资源浪费)

然后进行poll切换调度(内部根据不同平台使用epoll, kqueue, poll, 后续还会支持iocp)。

如果有事件到来,会将收到事件的所有协程恢复执行,当然也可以指定等待超时,超时返回或者强行kill中断掉。

tbox中内置了一个stackless版本的http_server,实现也是非常轻量,经测试效率还是非常高的, 整体表现比stackfull的实现更好。

更多stackless接口使用demo,可以参考tbox的源码

信号量和锁

这个就简单讲讲了,使用跟stackfull的类似,例如:

1// the lockstatic tb_lo_lock_t     g_lock;// enter coroutinetb_lo_coroutine_enter(coroutine){ 2    // loop        while (lock->count--) 3    { 4        // enter lock              tb_lo_lock_enter(&g_lock); 5 6        // trace              tb_trace_i("[coroutine: %p]: enter", tb_lo_coroutine_self()); 7 8        // wait some time          tb_lo_coroutine_sleep(1000); 9 10        // trace              tb_trace_i("[coroutine: %p]: leave", tb_lo_coroutine_self()); 11 12        // leave lock          tb_lo_lock_leave(&g_lock); 13    }} 14 // init lock     15tb_lo_lock_init(&g_lock);// start coroutine 16// ..// exit locktb_lo_lock_exit(&g_lock);

这里只是举个例子,实际使用中尽量还是别这么直接用全局变量哦。。

本文分享自微信公众号 - TBOOX开源工程(tboox-os)。
如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。
本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

点赞
收藏

评论区

加载中...

相关推荐

Oracle 分组与拼接字符串同时使用

SELECTT.,ROWNUMIDFROM(SELECTT.EMPLID,T.NAME,T.BU,T.REALDEPART,T.FORMATDATE,SUM(T.S0)S0,MAX(UPDATETIME)CREATETIME,LISTAGG(TOCHAR(

手写Java HashMap源码

HashMap的使用教程HashMap的使用教程HashMap的使用教程HashMap的使用教程HashMap的使用教程22

Go Context 并发编程简明教程

1为什么需要ContextWaitGroup和信道(channel)是常见的2种并发控制的方式。如果并发启动了多个子协程,需要等待所有的子协程完成任务,WaitGroup非常适合于这类场景,例如下面的例子:varwgsync.WaitGroupfuncdoTask(nint){time.Sleep(time.Durat

Go语言

发现问题今天在看代码的时候,遇见了多个协程写同一个slice的情况,发现未对slice做任何保护,亦未使用其他手段保证并发安全,这样肯定会出错的。思考slice不是协程安全的,所以在多个协程中读写slice是不安全的,在高并发的情况下会产生不可控制的错误。总结这里记录一下错误的使用方式与正确的使用方式:错误的使用

Gevent简明教程

1、前述进程线程协程异步并发编程(不是并行)目前有四种方式:多进程、多线程、协程和异步。多进程编程在python中有类似C的os.fork,更高层封装的有multiprocessing标准库多线程编程python中有Thread和threading异步编程在linux下主要有三种实现selec

Goroutine(协程)为何能处理大并发?

简单来说:协程十分轻量,可以在一个进程中执行有数以十万计的协程,依旧保持高性能。进程、线程、协程的关系和区别:进程拥有自己独立的堆和栈,既不共享堆,亦不共享栈,进程由操作系统调度。线程拥有自己独立的栈和共享的堆,共享堆,不共享栈,线程亦由操作系统调度(标准线程是的)。协程和线程一样共享堆