重写Sylar基于协程的服务器(4、协程调度模块的设计)
重写Sylar基于协程的服务器系列:
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重写Sylar基于协程的服务器(5、IO协程调度模块的设计)
简述
协程调度模块:让线程池里的每个线程都运行调度协程,并不断切换去执行协程任务。
协程调度器整体架构图
sylar实现的协程是非对称协程,虽然就调度器的架构看来,很反人类,一眼看去很像是对称协程。
问了一下GPT,回答如下:
实现了 IO Hook 模块的协程通常是非对称协程模型。在异步编程中,IO Hook 通常用于异步 IO 操作,而非对称协程模型更适合处理异步 IO 操作。
在非对称协程模型中,一个主协程(通常是事件循环或主任务)可以通过 IO Hook 来注册感兴趣的 IO 事件,并在事件发生时启动相应的协程执行。这样的模型更适用于事件驱动的编程,其中主协程负责管理整体的控制流,而子协程负责处理具体的 IO 操作。
协程调度器模块的设计是基于线程池来完成的,对线程池进行协程的定制化改造,让线程池模型能够适应协程的切换,如图:
协程调度模块设计
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构造函数,用户创建协程调度器主要的参数有,设置参与协程调度的线程数量threadCount、主线程是否参与协程调度等,构造函数首先会为主线程原始的上下文创建一个协程(t_threadFiber),其次,如果用户指定了主协程需要参与协程调度,就会为成员变量m_rootFiber创建一个回调函数是Scheduler::run()的协程,并且指定该协程与t_threadFiber做上下文切换。主线程等待后面延迟将m_rootFiber切入,进入Scheduler::run()函数后,t_threadFiber保存主线程原始上下文,t_schRunFiber赋值为m_rootFiber即运行Scheduler::run()函数的协程。而子线程运行的回调函数就是Scheduler::run()函数,所以,子线程的t_threadFiber和t_schRunFiber是同一个协程对象。并且,因为主线程充当了一个调度协程,所以,创建子线程的时候,会少创建一个线程,即子线程的数量等于threadCount-1。当用户没有要使用主线程充当调度协程时,调度器最后会创建threadCount个子线程。
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Scheduler::run,协程调度部分,进入调度函数最开始会初始化t_threadFiber和t_schRunFiber变量,然后进入调度循环,在调度循环中,首先到任务队列中取任务,取到任务时,判断任务是协程还是回调,如果是协程,判断协程状态的合法性,只有合法的协程才能切入去执行,对于回调,会被封装成协程,再切入去执行。如果没有任务,就会去执行idle协程,idle协程是IO协程调度模块的重点,主要负责等待事件的到来然后唤醒相应任务协程。
协程调度函数
Scheduler::run
伪代码: -
Scheduler::isStop,当用户调用了成员stop函数,且任务队列队列为空,且没有任何线程正在执行协程任务,即可认为整个协程调度器停止了,此时该函数返回true。
下一章将介绍IO协程调度模块。
感兴趣的同学,可以阅读一下本文实现的源码:https://github.com/LunarStore/lunar
本章完结
原文地址:https://blog.csdn.net/m0_52566365/article/details/135991331
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