这篇文章中提到了 tsched 的源码可以一读,所以去阅读了一下,总共220来行。

1. 阅读前工作

通过上文了解到这段程序实现的是一个任务队列,同时带有线程池。这段程序是计算机操作系统里经典的consumer-producer (生产者-消费者)问题的实现。凡是学过操作系统这门课的,都应该知道这个问题,做过习题。在阅读源码之前可以先尝试用伪代码实现上述生产者-消费者问题。

2. 如何阅读?

了解清楚使用场景

这是一个线程池,客户端可以提交任务,线程池按照顺序调度执行任务。通过阅读 tsched.h 头文件,知道主要有三个函数:

  1. 初始化命名的调度器、线程池:taosInitScheduler
  2. 生产者提交某个任务:taosScheduleTask
  3. 程序结束时的清理工作:taosCleanUpScheduler

通过搜索上述三个函数的调用, 知道初始化了两个调度器,有三个地方会提交任务。

两个线程池

  1. 定时器里的 tmr 线程池 : 队列长度一万,只有一个线程服务。此线程会执行到期的 timer回调函数
  2. tsc 线程池:队列长度一万,线程数量为所在机器 CPU 核心数的一半。这些线程负责:异步操作如执行语句固定大小滑动窗口流式数据处理

两个生产者

上面提到了,有三个生产者会提交任务给线程池:

  1. timer
  2. stream

了解了清楚使用方、使用场景后,就容易读懂逻辑了。这里是一个标准的操作系统中生产者消费者的问题,用的也是标准解法:使用一个互斥量,两个信号量。线程池使用 pthread 来创建。

关键的数据结构

SSchedQueue 里面就是上述问题中的核心数据结构,除了放置上述提到的互斥量,信号量,还需要一个队列来存储要具体执行的任务。

SSchedMsg 结构来表示线程池任务,包含要执行的具体函数及所需参数。

源码里注释并不多,只能通过看具体实现来了解上述支持的执行模式。看到支持两种模式:执行fp,或者执行 tfp(ahandle, thandle)。

核心调度逻辑

上面提到了生产者,一直没有提到消费者。接着读 sched.c 里的源码,可以看到消费者就是线程池里每个线程的主框架逻辑: taosProcessSchedQueue。平常这些线程处于阻塞状态,等待任务。一旦生产者提交任务后,就会通知到消费者。消费者拿到提交的任务及参数,去执行。执行完之后继续进入上述阻塞的状态,这样周而复始。

这里有个疑问,消费者和生产者之间是异步的。消费完之后,总得有办法通知消费者,这一步在哪里做呢?读到这里可以花点时间翻翻源码,找找答案。

其实秘密也藏在当时提交任务的数据结构里。TDengine 里有样例代码,翻了翻,找到了这个 async demo。可以看到 taos_query_a 就是一个异步的query函数,里面带了 query语句异步执行完成后的回调函数:taos_insert_call_back)。

3. 一些思考

看的时候内心不断在思考、对比,比如优势、劣势是什么?我会怎么实现

优势

为何使用线程池?

  1. 通过固定线程池大小来固定资源开销,而且是程序初始化时申请资源,这在嵌入式设备里是非常重要的,如果资源不够用,那就快速失败,在程序一开始启动时就报错。
  2. 复用了线程,因为创建、销毁线程都是有开销的。这样在频繁创建、销毁线程情况下,可以节省开销,复用之前的线程。
  3. 任务和线程解耦:需要使用多线程的地方,只管提交任务就好了。线程的初始化、运行、状态切换由线程池来负责。

劣势

  1. 操作异步化,对程序员的心智要求更高。需要使用回调函数,需要存储上下文。但是在上述场景里还好, 都是一些固定的逻辑。
  2. 调试较麻烦,不是直来直去的逻辑。需要通过分析上下文及回调函数里的日志来分析问题。

有没有其他实现方式?

如果用 Go 语言实现,会很简单。使用 channel 来做任务分发,本身就是线程安全的。

使用 C 来写,个人觉得会限制 TDengine 的开源参与方。因为现在市场上会 C 的人比较少,而且主要集中在嵌入式领域。而且 C 的生态一般,语言的轮子比较少,所以很多工作都需要自己做,比如 http server,rpc 等。如果让我来设计实现 TDengine,我可能会优先考虑 Rust,既能精准控制内存,又有比较完善的社区,而且语言处于上升期,容易成为其中的明星项目,会有推广优势,比如能吸引一些本身对数据库不怎么关注,但是对 Rust 感兴趣的程序员。

4. 一个思考题

通过搜索 pthread_create 可以发现系统中还有其他创建线程的地方,并没有用到上述的线程池,比如 dnodeMWrite, TcpPoolcachesync等。这些地方为什么没有使用线程池呢?

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