c coroutine
今天看了下云风写的关于 c coroutine博客 (代码), 发现 coroutine 实现原理其实还比较简单,就用户态栈切换,只需要几十行汇编,特别轻量级。
具体实现
1. 创建一个coroutine: 也就是创建一块连续内存,用于存放栈空间,并设置好入口函数所需要的寄存器
makecontext glibc c语言实现
2. resume coroutine: push保存当前执行上下文的寄存器到栈上,修改%rsp寄存器, jmp 到指定coroutine 执行指令位置,pop 恢复寄存器,开始执行
swapcontext glibc 汇编实现
3. yield coroutine: 同resume
栈切换涉及寄存器操作,得用汇编实现, x86 8个通用寄存器,x64 16个,通过push 保存到栈,pop 恢复到寄存器;比较重要寄存器%rsp 栈顶指针,%rip 指令指针不能直接操作,通过call、jmp 跳转新的Code执行位置。
在64汇编中,并不需要对16个寄存器都备份,其中%rax作为返回值、%r10 %r11 被调用方使用前会自己备份.
参考: X86-64寄存器和栈帧
X86-64寄存器的变化,不仅体现在位数上,更加体现在寄存器数量上。新增加寄存器%r8到%r15。加上x86的原有8个,一共16个寄存器。
刚刚说到,寄存器集成在CPU上,存取速度比存储器快好几个数量级,寄存器多了,GCC就可以更多的使用寄存器,替换之前的存储器堆栈使用,从而大大提升性能。
让寄存器为己所用,就得了解它们的用途,这些用途都涉及函数调用,X86-64有16个64位寄存器,分别是:%rax,%rbx,%rcx,%rdx,%esi,%edi,%rbp,%rsp,%r8,%r9,%r10,%r11,%r12,%r13,%r14,%r15。其中:
- %rax 作为函数返回值使用。
- %rsp 栈指针寄存器,指向栈顶
- %rdi,%rsi,%rdx,%rcx,%r8,%r9 用作函数参数,依次对应第1参数,第2参数。。。
- %rbx,%rbp,%r12,%r13,%14,%15 用作数据存储,遵循被调用者使用规则,简单说就是随便用,调用子函数之前要备份它,以防他被修改
- %r10,%r11 用作数据存储,遵循调用者使用规则,简单说就是使用之前要先保存原值
cloudwu/coroutine 测试
测试环境:R620 E5-2620 2.4G
测试次数:1kw 次yeild操作
结果:
time ./main real 0m7.886s
user 0m4.408s
sys 0m3.447s
分析:
微信libco协程库
ssize_t read( int fd, void *buf, size_t nbyte )
{
.......
int timeout = ( lp->read_timeout.tv_sec * )
+ ( lp->read_timeout.tv_usec / ); struct pollfd pf = { };
pf.fd = fd;
pf.events = ( POLLIN | POLLERR | POLLHUP ); int pollret = poll( &pf,,timeout ); // 此处上下文将yeild, 切换到到epoll_wait 直到fd可读,当前协程才会被重新resume ssize_t readret = g_sys_read_func( fd,(char*)buf ,nbyte ); // read系统调用 if( readret < )
{
co_log_err("CO_ERR: read fd %d ret %ld errno %d poll ret %d timeout %d",
} return readret; } int poll(struct pollfd fds[], nfds_t nfds, int timeout)
{
......
return co_poll( co_get_epoll_ct(),fds,nfds,timeout );
} int co_poll( stCoEpoll_t *ctx,struct pollfd fds[], nfds_t nfds, int timeout )
{
....
for(nfds_t i=;i<nfds;i++)
{
arg.pPollItems[i].pSelf = fds + i;
arg.pPollItems[i].pPoll = &arg; arg.pPollItems[i].pfnPrepare = OnPollPreparePfn;
struct epoll_event &ev = arg.pPollItems[i].stEvent; if( fds[i].fd > - )
{
ev.data.ptr = arg.pPollItems + i;
ev.events = PollEvent2Epoll( fds[i].events ); epoll_ctl( epfd,EPOLL_CTL_ADD, fds[i].fd, &ev ); // 添加epoll监听事件
}
//if fail,the timeout would work } co_yield_env( co_get_curr_thread_env() ); // yiled 协程,将被切换到epoll_wait
....
} void co_eventloop( stCoEpoll_t *ctx,pfn_co_eventloop_t pfn,void *arg )
{
epoll_event *result = (epoll_event*)calloc(, sizeof(epoll_event) * stCoEpoll_t::_EPOLL_SIZE ); for(;;)
{
int ret = epoll_wait( ctx->iEpollFd,result,stCoEpoll_t::_EPOLL_SIZE, );
// 超时时间1ms,而不是一直等待,方便做send timeout 处理
....
// resume 收到数据fd所在coroutine
}
总体上,让accept、read、write 等操作网络IO操作,用同步方式来写但实际以NIO方式执行,不阻塞线程,减少代码量同时逻辑更清晰。
其他语言
Java: 以前公司rpc有通过JavaFlow实现,但没有正式用,貌似有性能和其他一些问题;虚机语言线程上下文较为复杂,不像c那么简单切换栈。
C#: IEnumerator不怎么完善版本后,4.5 使用语法糖 await 编译器技巧实现类似效果。
Erlang: 原生进程模型就是coroutine,相比上面实现就是玩具;多线程、跨线程任务迁移、私有堆和栈、线程相关内存分配器、消息箱、公平调度等。Erlang 进程栈因为解释执行,栈空间不是由CPU自动管理,不需要连续的,可以动态扩展,没上限可递归到OOM。
Golang:goroutine Erlang的低配版,够用也实用;可惜没有分布式支持,但关键golang执行性能比Erlang高至少一个数量级。
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