1. 当前单线程协程调度器概述
首先，我们来看一下当前的单线程协程调度器的关键实现。以下是核心数据结构和线程局部存储的定义。
1.1 调度器结构
typedef struct _nty_schedule {
uint64_t birth;
ucontext_t ctx;
void *stack;
size_t stack_size;
int spawned_coroutines;
// 调度相关队列
nty_coroutine_queue ready; // 就绪队列
nty_coroutine_queue defer; // 延迟队列
nty_coroutine_link busy; // 忙碌链表
nty_coroutine_rbtree_sleep sleeping; // 睡眠红黑树
nty_coroutine_rbtree_wait waiting; // 等待红黑树
// epoll相关
int poller_fd;
struct epoll_event eventlist[NTY_CO_MAX_EVENTS];
} nty_schedule;
1.2 线程局部存储
pthread_key_t global_sched_key;
static pthread_once_t sched_key_once = PTHREAD_ONCE_INIT;
当前的调度器基于单线程实现，所有协程都在一个线程中调度和执行。这种设计在单核或低并发场景下表现良好，但在多核处理器上无法充分利用多核资源。
2. 多核协程调度器设计
为了充分利用多核处理器的性能，需将协程调度器扩展为支持多线程，每个线程独立管理一部分协程，并通过工作窃取和负载均衡机制实现高效的多核调度。
2.1 多线程多核方案
设计一个多线程调度器，每个线程拥有自己的调度器实例，负责管理一部分协程。通过工作窃取机制，当某个线程的就绪队列为空时，可以从其他线程窃取协程以执行。
多线程调度器结构
typedef struct _nty_thread_schedule {
int thread_count; // 线程数量
pthread_t *thread_ids; // 线程ID数组
nty_schedule **thread_schedules; // 每个线程的调度器
// 任务窃取相关
pthread_mutex_t steal_lock;
nty_coroutine_queue *steal_queues; // 可窃取任务队列
// 负载均衡相关
pthread_mutex_t balance_lock;
uint32_t *thread_loads; // 每个线程的负载情况
} nty_thread_schedule;
2.2 关键调度算法
工作窃取算法
当某个线程没有可执行的协程时，可以尝试从其他线程的就绪队列中窃取协程，以提高资源利用率。
void work_stealing(nty_thread_schedule *ts) {
// 当前线程无任务时
if (TAILQ_EMPTY(¤t_schedule->ready)) {
pthread_mutex_lock(&ts->steal_lock);
// 从其他线程窃取任务
for (int i = 0; i < ts->thread_count; i++) {
if (i == current_thread_id) continue;
nty_coroutine *stolen = steal_task(ts->steal_queues[i]);
if (stolen) {
TAILQ_INSERT_TAIL(¤t_schedule->ready, stolen, ready_next);
break;
}
}
pthread_mutex_unlock(&ts->steal_lock);
}
}
负载均衡
通过监控各线程的负载情况，动态调整各线程间的协程分配，避免某些线程过载而其他线程空闲。
void balance_load(nty_thread_schedule *ts) {
pthread_mutex_lock(&ts->balance_lock);
// 计算平均负载
uint32_t total_load = 0;
for (int i = 0; i < ts->thread_count; i++) {
total_load += ts->thread_loads[i];
}
uint32_t avg_load = total_load / ts->thread_count;
// 迁移任务实现负载均衡
for (int i = 0; i < ts->thread_count; i++) {
if (ts->thread_loads[i] > avg_load * 1.2) { // 超过平均负载20%
migrate_tasks(ts, i);
}
}
pthread_mutex_unlock(&ts->balance_lock);
}
2.3 关键优化点
- 无锁队列：采用无锁队列以减少锁竞争，提高任务窃取和调度的效率。
- 协程亲和性：尽量将相关协程调度到同一线程或核心，提升缓存命中率，减少上下文切换开销。
- 共享内存：在多进程方案中，使用共享内存而非管道实现进程间通信，提升通信效率。
- 自适应负载均衡阈值：根据系统负载动态调整负载均衡的触发阈值，避免频繁的负载均衡操作。
- 协程优先级支持：为协程分配优先级，优先调度高优先级的协程，提高关键任务的响应速度。
3. 多核协程调度器详细实现
下面将详细介绍多核协程调度器的实现，包括数据结构、调度线程函数、协程执行、工作窃取、负载均衡及其他优化。
3.1 数据结构定义
协程结构
typedef struct _nty_coroutine {
uint64_t birth;
ucontext_t ctx;
void *stack;
size_t stack_size;
int priority;
// 其他成员...
} nty_coroutine;
就绪队列结构
typedef struct _nty_coroutine_queue {
nty_coroutine **coroutines;
size_t head;
size_t tail;
size_t capacity;
pthread_mutex_t lock;
} nty_coroutine_queue;
多线程调度器结构
typedef struct _nty_thread_schedule {
int thread_count;
pthread_t *thread_ids;
nty_schedule **thread_schedules;
// 任务窃取相关
pthread_mutex_t steal_lock;
nty_coroutine_queue *steal_queues;
// 负载均衡相关
pthread_mutex_t balance_lock;
uint32_t *thread_loads;
} nty_thread_schedule;
全局调度器
nty_thread_schedule *global_thread_schedule;
3.2 调度线程运行函数
每个调度线程运行一个循环，负责从自己的就绪队列中获取并执行协程，若无可执行协程，则尝试进行工作窃取，并定期进行负载均衡。
void* schedule_thread_func(void *arg) {
nty_thread_schedule *ts = (nty_thread_schedule*)arg;
int thread_id = get_thread_id(); // 实现获取当前线程ID的方法
nty_schedule *sched = ts->thread_schedules[thread_id];
while (1) {
// 获取下一个协程
nty_coroutine *co = dequeue_ready(&sched->ready);
if (co) {
ts->thread_loads[thread_id]++;
execute_coroutine(co); // 执行协程的上下文切换
ts->thread_loads[thread_id]--;
} else {
// 如果没有可执行的协程，尝试工作窃取
work_stealing(ts);
}
// 定期进行负载均衡
balance_load(ts);
// 处理其他调度事件，如协程睡眠、等待等
handle_scheduling_events(sched);
}
return NULL;
}
3.3 协程执行函数
执行协程涉及保存当前上下文，切换到协程的上下文，并在协程完成后恢复调度器的上下文。
void execute_coroutine(nty_coroutine *co) {
nty_schedule *sched = get_current_schedule(); // 获取当前调度器
if (swapcontext(&sched->ctx, &co->ctx) == -1) {
perror("swapcontext failed");
exit(EXIT_FAILURE);
}
}
3.4 获取当前线程ID的方法
为了支持工作窃取和负载统计，需要能够获取当前线程的唯一标识。
int get_thread_id() {
// 使用线程局部存储存储线程ID
static __thread int thread_id = -1;
if (thread_id == -1) {
pthread_mutex_lock(&global_thread_schedule->steal_lock);
for (int i = 0; i < global_thread_schedule->thread_count; i++) {
if (pthread_equal(pthread_self(), global_thread_schedule->thread_ids[i])) {
thread_id = i;
break;
}
}
pthread_mutex_unlock(&global_thread_schedule->steal_lock);
}
return thread_id;
}
3.5 协程创建与调度
创建协程并将其分配到负载最小的线程，以平衡各线程的负载。
nty_coroutine* nty_coroutine_create(void (*func)(void *), void *arg) {
nty_coroutine *co = malloc(sizeof(nty_coroutine));
// 初始化协程上下文、栈等
getcontext(&co->ctx);
co->stack = malloc(STACK_SIZE);
co->stack_size = STACK_SIZE;
co->ctx.uc_stack.ss_sp = co->stack;
co->ctx.uc_stack.ss_size = STACK_SIZE;
co->ctx.uc_link = &global_thread_schedule->thread_schedules[0]->ctx; // 切回主调度器上下文
makecontext(&co->ctx, (void (*)(void))func, 1, arg);
// 将协程分配到负载最小的线程
nty_thread_schedule *ts = global_thread_schedule;
int target_thread = find_least_loaded_thread(ts);
enqueue_ready(&ts->thread_schedules[target_thread]->ready, co);
ts->thread_loads[target_thread]++;
return co;
}
查找负载最小的线程
int find_least_loaded_thread(nty_thread_schedule *ts) {
uint32_t min_load = UINT32_MAX;
int target_thread = 0;
for (int i = 0; i < ts->thread_count; i++) {
if (ts->thread_loads[i] < min_load) {
min_load = ts->thread_loads[i];
target_thread = i;
}
}
return target_thread;
}
3.6 工作窃取算法
当当前线程没有可执行的协程时，从其他线程的就绪队列中窃取一个协程。
void work_stealing(nty_thread_schedule *ts) {
int current_thread_id = get_thread_id();
for (int i = 0; i < ts->thread_count; i++) {
if (i == current_thread_id) continue;
nty_coroutine *stolen = dequeue_ready(ts->steal_queues[i]);
if (stolen) {
enqueue_ready(&ts->thread_schedules[current_thread_id]->ready, stolen);
ts->thread_loads[current_thread_id]++;
break;
}
}
}
3.7 负载均衡
通过监控各线程的负载情况，动态调整协程的分配，确保各线程负载均衡。
负载均衡实现
void balance_load(nty_thread_schedule *ts) {
pthread_mutex_lock(&ts->balance_lock);
uint32_t total_load = 0;
for (int i = 0; i < ts->thread_count; i++) {
total_load += ts->thread_loads[i];
}
uint32_t avg_load = (ts->thread_count > 0) ? (total_load / ts->thread_count) : 0;
for (int i = 0; i < ts->thread_count; i++) {
if (ts->thread_loads[i] > avg_load * 1.2) { // 超过平均负载20%
migrate_tasks(ts, i, avg_load);
}
}
pthread_mutex_unlock(&ts->balance_lock);
}
迁移任务的实现
从负载较高的线程迁移部分协程到负载较低的线程。
void migrate_tasks(nty_thread_schedule *ts, int source_thread, uint32_t avg_load) {
nty_schedule *source_sched = ts->thread_schedules[source_thread];
while (ts->thread_loads[source_thread] > avg_load * 1.2) {
nty_coroutine *co = dequeue_ready(&source_sched->ready);
if (!co) break;
int target_thread = find_least_loaded_thread(ts);
enqueue_ready(&ts->thread_schedules[target_thread]->ready, co);
ts->thread_loads[source_thread]--;
ts->thread_loads[target_thread]++;
}
}
3.8 其他优化
3.8.1 无锁队列实现
为了进一步减少锁竞争，可以实现无锁队列。例如，使用原子操作实现双端队列（Deque），支持高效的任务窃取。
typedef struct _nty_lockfree_queue {
atomic_uint head;
atomic_uint tail;
nty_coroutine **buffer;
size_t size;
} nty_lockfree_queue;
// 初始化无锁队列
nty_lockfree_queue* lockfree_queue_create(size_t size) {
nty_lockfree_queue *q = malloc(sizeof(nty_lockfree_queue));
atomic_init(&q->head, 0);
atomic_init(&q->tail, 0);
q->buffer = calloc(size, sizeof(nty_coroutine*));
q->size = size;
return q;
}
// 入队
bool lockfree_enqueue(nty_lockfree_queue *q, nty_coroutine *co) {
unsigned int tail = atomic_load(&q->tail);
unsigned int next_tail = (tail + 1) % q->size;
if (next_tail == atomic_load(&q->head)) {
return false; // 队列满
}
q->buffer[tail] = co;
atomic_store(&q->tail, next_tail);
return true;
}
// 出队
nty_coroutine* lockfree_dequeue(nty_lockfree_queue *q) {
unsigned int head = atomic_load(&q->head);
if (head == atomic_load(&q->tail)) {
return NULL; // 队列空
}
nty_coroutine *co = q->buffer[head];
atomic_store(&q->head, (head + 1) % q->size);
return co;
}
3.8.2 协程亲和性
通过实现协程亲和性，将相关协程尽量调度到同一线程，以提高缓存命中率和减少上下文切换开销。
void set_coroutine_affinity(nty_coroutine *co, int thread_id) {
co->affinity = thread_id;
}
nty_coroutine* select_coroutine_with_affinity(nty_thread_schedule *ts) {
int current_thread_id = get_thread_id();
// 优先选择具有当前线程亲和性的协程
nty_schedule *sched = ts->thread_schedules[current_thread_id];
for (int i = sched->ready.head; i != sched->ready.tail; i = (i + 1) % sched->ready.capacity) {
if (sched->ready.coroutines[i]->affinity == current_thread_id) {
return dequeue_ready(&sched->ready);
}
}
return NULL;
}
3.8.3 协程优先级支持
通过为协程分配优先级，可以优先调度高优先级的协程，提高关键任务的响应速度。
typedef struct _nty_coroutine {
// 其他成员
int priority;
} nty_coroutine;
// 修改就绪队列为优先队列
void enqueue_ready(nty_coroutine_queue *queue, nty_coroutine *co) {
pthread_mutex_lock(&queue->lock);
// 简单插入排序，根据优先级插入
size_t i = queue->tail;
while (i > queue->head && queue->coroutines[i - 1]->priority < co->priority) {
queue->coroutines[i] = queue->coroutines[i - 1];
i--;
}
queue->coroutines[i] = co;
queue->tail = (queue->tail + 1) % queue->capacity;
pthread_mutex_unlock(&queue->lock);
}
nty_coroutine* dequeue_ready(nty_coroutine_queue *queue) {
pthread_mutex_lock(&queue->lock);
if (queue->head == queue->tail) {
pthread_mutex_unlock(&queue->lock);
return NULL; // 队列空
}
nty_coroutine *co = queue->coroutines[queue->head];
queue->head = (queue->head + 1) % queue->capacity;
pthread_mutex_unlock(&queue->lock);
return co;
}
3.8.4 协程复用与池化
通过实现协程池，复用已完成的协程结构，减少协程创建和销毁的开销。
typedef struct _nty_coroutine_pool {
nty_coroutine **pool;
size_t size;
size_t capacity;
pthread_mutex_t lock;
} nty_coroutine_pool;
// 创建协程池
nty_coroutine_pool* coroutine_pool_create(size_t capacity) {
nty_coroutine_pool *pool = malloc(sizeof(nty_coroutine_pool));
pool->pool = malloc(sizeof(nty_coroutine*) * capacity);
pool->size = 0;
pool->capacity = capacity;
pthread_mutex_init(&pool->lock, NULL);
return pool;
}
// 获取协程
nty_coroutine* coroutine_pool_get(nty_coroutine_pool *pool) {
pthread_mutex_lock(&pool->lock);
nty_coroutine *co = NULL;
if (pool->size > 0) {
co = pool->pool[--pool->size];
}
pthread_mutex_unlock(&pool->lock);
return co;
}
// 归还协程
void coroutine_pool_put(nty_coroutine_pool *pool, nty_coroutine *co) {
pthread_mutex_lock(&pool->lock);
if (pool->size < pool->capacity) {
pool->pool[pool->size++] = co;
} else {
free(co->stack);
free(co);
}
pthread_mutex_unlock(&pool->lock);
}
4. 完整的多核协程调度器示例
以下是一个简化的、多线程多核支持的协程调度器的完整示例，结合了上述各个部分。
#include <pthread.h>
#include <ucontext.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <stdint.h>
#include <stdbool.h>
#include <stdatomic.h>
#include <string.h>
// 定义常量
#define STACK_SIZE (1024 * 1024)
#define NTY_CO_MAX_EVENTS 1024
// 协程结构
typedef struct _nty_coroutine {
uint64_t birth;
ucontext_t ctx;
void *stack;
size_t stack_size;
int priority;
int affinity; // 协程亲和性
} nty_coroutine;
// 就绪队列结构
typedef struct _nty_coroutine_queue {
nty_coroutine **coroutines;
size_t head;
size_t tail;
size_t capacity;
pthread_mutex_t lock;
} nty_coroutine_queue;
// 调度器结构
typedef struct _nty_schedule {
uint64_t birth;
ucontext_t ctx;
void *stack;
size_t stack_size;
int spawned_coroutines;
// 调度相关队列
nty_coroutine_queue ready;
// 其他队列...
} nty_schedule;
// 多线程调度器结构
typedef struct _nty_thread_schedule {
int thread_count;
pthread_t *thread_ids;
nty_schedule **thread_schedules;
// 任务窃取相关
pthread_mutex_t steal_lock;
nty_coroutine_queue *steal_queues;
// 负载均衡相关
pthread_mutex_t balance_lock;
uint32_t *thread_loads;
} nty_thread_schedule;
// 全局线程调度器
nty_thread_schedule *global_thread_schedule;
// 协程队列操作函数
nty_coroutine_queue* queue_create(size_t capacity) {
nty_coroutine_queue *queue = malloc(sizeof(nty_coroutine_queue));
queue->coroutines = malloc(sizeof(nty_coroutine*) * capacity);
queue->head = 0;
queue->tail = 0;
queue->capacity = capacity;
pthread_mutex_init(&queue->lock, NULL);
return queue;
}
bool enqueue_ready(nty_coroutine_queue *queue, nty_coroutine *co) {
pthread_mutex_lock(&queue->lock);
if ((queue->tail + 1) % queue->capacity == queue->head) {
pthread_mutex_unlock(&queue->lock);
return false; // 队列满
}
// 插入协程，根据优先级排序（高优先级在前）
size_t i = queue->tail;
while (i > queue->head && queue->coroutines[i - 1]->priority < co->priority) {
queue->coroutines[i] = queue->coroutines[i - 1];
i--;
}
queue->coroutines[i] = co;
queue->tail = (queue->tail + 1) % queue->capacity;
pthread_mutex_unlock(&queue->lock);
return true;
}
nty_coroutine* dequeue_ready(nty_coroutine_queue *queue) {
pthread_mutex_lock(&queue->lock);
if (queue->head == queue->tail) {
pthread_mutex_unlock(&queue->lock);
return NULL; // 队列空
}
nty_coroutine *co = queue->coroutines[queue->head];
queue->head = (queue->head + 1) % queue->capacity;
pthread_mutex_unlock(&queue->lock);
return co;
}
// 获取当前线程ID
int get_thread_id() {
// 使用线程局部存储存储线程ID
static __thread int thread_id = -1;
if (thread_id == -1) {
pthread_mutex_lock(&global_thread_schedule->steal_lock);
for (int i = 0; i < global_thread_schedule->thread_count; i++) {
if (pthread_equal(pthread_self(), global_thread_schedule->thread_ids[i])) {
thread_id = i;
break;
}
}
pthread_mutex_unlock(&global_thread_schedule->steal_lock);
}
return thread_id;
}
// 执行协程
void execute_coroutine(nty_coroutine *co) {
nty_schedule *sched = global_thread_schedule->thread_schedules[get_thread_id()];
if (swapcontext(&sched->ctx, &co->ctx) == -1) {
perror("swapcontext failed");
exit(EXIT_FAILURE);
}
}
// 工作窃取实现
void work_stealing(nty_thread_schedule *ts) {
int current_thread_id = get_thread_id();
for (int i = 0; i < ts->thread_count; i++) {
if (i == current_thread_id) continue;
nty_coroutine *stolen = dequeue_ready(ts->steal_queues[i]);
if (stolen) {
enqueue_ready(&ts->thread_schedules[current_thread_id]->ready, stolen);
ts->thread_loads[current_thread_id]++;
break;
}
}
}
// 负载均衡实现
void migrate_tasks(nty_thread_schedule *ts, int source_thread, uint32_t avg_load) {
nty_schedule *source_sched = ts->thread_schedules[source_thread];
while (ts->thread_loads[source_thread] > avg_load * 1.2) {
nty_coroutine *co = dequeue_ready(&source_sched->ready);
if (!co) break;
int target_thread = find_least_loaded_thread(ts);
enqueue_ready(&ts->thread_schedules[target_thread]->ready, co);
ts->thread_loads[source_thread]--;
ts->thread_loads[target_thread]++;
}
}
void balance_load(nty_thread_schedule *ts) {
pthread_mutex_lock(&ts->balance_lock);
uint32_t total_load = 0;
for (int i = 0; i < ts->thread_count; i++) {
total_load += ts->thread_loads[i];
}
uint32_t avg_load = (ts->thread_count > 0) ? (total_load / ts->thread_count) : 0;
for (int i = 0; i < ts->thread_count; i++) {
if (ts->thread_loads[i] > avg_load * 1.2) { // 超过平均负载20%
migrate_tasks(ts, i, avg_load);
}
}
pthread_mutex_unlock(&ts->balance_lock);
}
// 迁移任务
void migrate_tasks(nty_thread_schedule *ts, int source_thread, uint32_t avg_load) {
nty_schedule *source_sched = ts->thread_schedules[source_thread];
while (ts->thread_loads[source_thread] > avg_load * 1.2) {
nty_coroutine *co = dequeue_ready(&source_sched->ready);
if (!co) break;
int target_thread = find_least_loaded_thread(ts);
enqueue_ready(&ts->thread_schedules[target_thread]->ready, co);
ts->thread_loads[source_thread]--;
ts->thread_loads[target_thread]++;
}
}
// 查找负载最小的线程
int find_least_loaded_thread(nty_thread_schedule *ts) {
uint32_t min_load = UINT32_MAX;
int target_thread = 0;
for (int i = 0; i < ts->thread_count; i++) {
if (ts->thread_loads[i] < min_load) {
min_load = ts->thread_loads[i];
target_thread = i;
}
}
return target_thread;
}
// 调度线程函数
void* schedule_thread_func(void *arg) {
nty_thread_schedule *ts = (nty_thread_schedule*)arg;
int thread_id = get_thread_id();
nty_schedule *sched = ts->thread_schedules[thread_id];
while (1) {
// 获取下一个协程
nty_coroutine *co = dequeue_ready(&sched->ready);
if (co) {
ts->thread_loads[thread_id]++;
execute_coroutine(co); // 执行协程的上下文切换
ts->thread_loads[thread_id]--;
} else {
// 如果没有可执行的协程，尝试工作窃取
work_stealing(ts);
}
// 定期进行负载均衡
balance_load(ts);
// 处理其他调度事件，如协程睡眠、等待等
// handle_scheduling_events(sched);
}
return NULL;
}
// 创建多线程调度器
nty_thread_schedule* nty_thread_schedule_create(int thread_count) {
nty_thread_schedule *ts = calloc(1, sizeof(nty_thread_schedule));
ts->thread_count = thread_count;
ts->thread_ids = calloc(thread_count, sizeof(pthread_t));
ts->thread_schedules = calloc(thread_count, sizeof(nty_schedule*));
ts->steal_queues = calloc(thread_count, sizeof(nty_coroutine_queue*));
ts->thread_loads = calloc(thread_count, sizeof(uint32_t));
pthread_mutex_init(&ts->steal_lock, NULL);
pthread_mutex_init(&ts->balance_lock, NULL);
// 初始化每个线程的调度器和队列
for (int i = 0; i < thread_count; i++) {
ts->thread_schedules[i] = malloc(sizeof(nty_schedule));
// 初始化调度器的其他成员...
ts->steal_queues[i] = queue_create(1024);
pthread_create(&ts->thread_ids[i], NULL, schedule_thread_func, ts);
}
return ts;
}
// 创建协程
nty_coroutine* nty_coroutine_create(void (*func)(void *), void *arg) {
nty_coroutine *co = malloc(sizeof(nty_coroutine));
// 初始化协程上下文、栈等
getcontext(&co->ctx);
co->stack = malloc(STACK_SIZE);
co->stack_size = STACK_SIZE;
co->ctx.uc_stack.ss_sp = co->stack;
co->ctx.uc_stack.ss_size = STACK_SIZE;
co->ctx.uc_link = &global_thread_schedule->thread_schedules[0]->ctx; // 切回主调度器上下文
makecontext(&co->ctx, (void (*)(void))func, 1, arg);
co->priority = 0; // 默认优先级
co->affinity = -1; // 默认无亲和性
// 将协程分配到负载最小的线程
nty_thread_schedule *ts = global_thread_schedule;
int target_thread = find_least_loaded_thread(ts);
enqueue_ready(&ts->thread_schedules[target_thread]->ready, co);
ts->thread_loads[target_thread]++;
return co;
}
// 示例协程函数
void example_coroutine_func(void *arg) {
printf("协程开始执行: %s\n", (char*)arg);
// 执行协程任务...
// 切回调度器上下文
// 这里假设协程任务完成后自动返回
}
// 主函数示例
int main() {
// 创建多线程调度器
global_thread_schedule = nty_thread_schedule_create(4); // 例如4个线程
// 创建示例协程
nty_coroutine_create(example_coroutine_func, "协程1");
nty_coroutine_create(example_coroutine_func, "协程2");
nty_coroutine_create(example_coroutine_func, "协程3");
nty_coroutine_create(example_coroutine_func, "协程4");
// 主线程参与调度
while (1) {
// 主线程也可以作为调度线程的一部分
// 或者单独管理主协程
}
return 0;
}
4. 解释与说明
上述代码展示了一个简化的多线程多核协程调度器的实现，包括以下关键部分：
- 数据结构定义：定义了协程、就绪队列、调度器以及多线程调度器的结构。
- 队列操作函数：实现了基于互斥锁的优先级就绪队列的入队和出队操作。
- 获取当前线程ID：通过线程局部存储获取当前线程在调度器中的唯一标识。
- 协程执行：使用
swapcontext进行上下文切换，实现协程的执行。 - 工作窃取：当当前线程没有可执行协程时，从其他线程的就绪队列中窃取协程。
- 负载均衡：监控各线程的负载情况，动态调整协程的分配，确保负载均衡。
- 调度线程函数：每个调度线程运行一个循环，负责获取和执行协程，进行工作窃取和负载均衡。
- 协程创建与分配：创建协程并分配到负载最小的线程，以平衡各线程的负载。
- 示例协程函数与主函数：展示了如何创建协程并启动调度器。
5. 优化与测试建议
在实现了多核协程调度器的基本架构后，以下步骤将帮助确保其性能和稳定性：
- 性能测试：编写基准测试，评估多核调度器在不同负载下的性能表现，特别是任务窃取和负载均衡的效率。
- 压力测试：模拟高并发场景，确保调度器在极端情况下的稳定性和无死锁性。
- 调试和监控：添加调试日志和监控工具，实时跟踪协程的创建、调度、执行和销毁过程，帮助识别和解决潜在问题。
- 优化内存管理：确保协程的内存分配和释放高效，避免内存泄漏和碎片化。
- 集成与兼容性：将多核调度器集成到现有的协程库中，确保与现有功能和接口的兼容性。
- 协程池与复用：实现协程池，复用协程结构，减少协程创建和销毁的开销。
- 无锁数据结构：进一步优化队列，实现无锁队列以减少锁竞争，提高任务窃取和调度的效率。
- 协程优先级与亲和性：完善协程优先级和亲和性机制，确保高优先级协程和具有亲和性的协程得到优先调度。
6. 总结
通过上述设计和实现，您可以构建一个高效的多核协程调度器，充分利用多核处理器的性能优势。关键在于合理设计调度器的架构、优化任务窃取和负载均衡算法、确保线程安全和高效的并发处理。随着调度器的不断优化和完善，它将能够支持大规模、高并发的协程应用场景。
参考：
0voice · GitHub
github-NtyCo
协程调度器的设计与实现：状态管理与高效调度的技术细节-优快云
C 语言的协程探秘-优快云
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