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C++培训
C++协程与网络编程

协程

  协程,即协作式程序,其思想是,一系列互相依赖的协程间依次使用CPU,每次只有一个协程工作,而其他协程处于休眠状态。协程可以在运行期间的某个点上暂停执行,并在恢复运行时从暂停的点上继续执行。 协程已经被证明是一种非常有用的程序组件,不仅被python、lua、ruby等脚本语言广泛采用,而且被新一代面向多核的编程语言如golang rust-lang等采用作为并发的基本单位。 协程可以被认为是一种用户空间线程,与传统的线程相比,有2个主要的优点:

  与线程不同,协程是自己主动让出CPU,并交付他期望的下一个协程运行,而不是在任何时候都有可能被系统调度打断。因此协程的使用更加清晰易懂,并且多数情况下不需要锁机制。

  与线程相比,协程的切换由程序控制,发生在用户空间而非内核空间,因此切换的代价非常小。

  网络编程模型

  首先来简单回顾一下一些常用的网络编程模型。网络编程模型可以大体的分为同步模型和异步模型两类。

  同步模型:

  同步模型使用阻塞IO模式,在阻塞IO模式下调用read等IO函数时会阻塞线程直到IO完成或失败。

  同步模型的典型代表是thread per connection模型,每当阻塞在主线程上的accept调用返回时则创建一个新的线程去服务于新的socket的读/写。这种模型的优点是程序简洁,编写简单;缺点是可伸缩性收到线程数的限制,当连接越来越多时,线程也越来越多,频繁的线程切换会严重拖累性能。

  异步模型:

  异步模型一般使用非阻塞IO模式,并配合epoll/select/poll等多路复用机制。在非阻塞模式下调用read,如果没有数据可读则立即返回并通知用户没有可读(EAGAIN/EWOULDBLOCK),而非阻塞当前线程。异步模型可以使一个线程同时服务于多个IO对象。

  异步模型的典型代表是reactor模型。在reactor模型中,我们将所有要处理的IO事件注册到一个中心的IO多路复用器中(一般为epoll/select/poll),同时主线程阻塞在多路复用器上。一旦有IO事件到来或者就绪,多路复用器返回并将对应的IO事件分发到对应的处理器(即回调函数)中,最后处理器调用read/write函数来进行IO操作。

  异步模型的特点是性能和可伸缩性比同步模型要好很多,但是其结构复杂,不易于编写和维护。在异步模型中,IO之前的代码(IO任务的提交者)和IO之后的处理代码(回调函数)是割裂开来的。

  协程与网络编程

  协程为克服同步模型和异步模型的缺点,并结合他们的优点提供了可能: 现在假设我们有3个协程A,B,C分别要进行数次IO操作。这3个协程运行在同一个调度器或者说线程的上下文中,并依次使用CPU。调度器在其内部维护了一个多路复用器(epoll/select/poll)。

  协程A首先运行,当它执行到一个IO操作,但该IO操作并没有立即就绪时,A将该IO事件注册到调度器中,并主动放弃CPU。这时调度器将B切换到CPU上开始执行,同样,当它碰到一个IO操作的时候将IO事件注册到调度器中,并主动放弃CPU。调度器将C切换到cpu上开始执行。当所有协程都被“阻塞”后,调度器检查注册的IO事件是否发生或就绪。假设此时协程B注册的IO时间已经就绪,调度器将恢复B的执行,B将从上次放弃CPU的地方接着向下运行。A和C同理。

  这样,对于每一个协程来说,是同步的模型;但是对于整个应用程序来说,却是异步的模型。

  好了,原理说完了,我们来看一个实际的例子,echo server。

  echo server

  在这个例子中,我们将使用orchid库来编写一个echo server。orchid库是一个构建于boost基础上的 协程/网络IO 库。

  echo server首先必须要处理连接事件,我们创建一个协程来专门处理连接事件:

  typedef boost::shared_ptr<orchid::socket> socket_ptr;

  //处理ACCEPT事件的协程 void handle_accept(orchid::coroutine_handle co) {

  try {

  orchid::acceptor acceptor(co -> get_scheduler().get_io_service());//构建一个acceptor

  acceptor.bind_and_listen("5678",true);

  for(;;) {

  socket_ptr sock(new orchid::socket(co -> get_scheduler().get_io_service()));

  acceptor.accept(*sock,co);

  //在调度器上创建一个协程来服务新的socket。第一个参数是要创建的协程的main函数,第二个参数是要创建的协程的栈的大小。

  co -> get_scheduler().spawn(boost::bind(handle_io,_1,sock),orchid::minimum_stack_size());

  }

  } catch(boost::system::system_error& e) {

  cerr<<e.code()<<" "<<e.what()<<endl;

  }

  }

  在orchid中,协程的main函数必须满足函数签名void(orchid::coroutine_handle),如handle_accept所示,其中参数co是协程句柄,代表了当前函数所位于的协程。

    在上面的代码中,我们创建了一个acceptor,并让它监听5678端口,然后在"阻塞"等待连接到来,当连接事件到来时,创建一个新的协程来服务新的socket。处理套接字IO的协程如下:

  //处理SOCKET IO事件的协程 void handle_io(orchid::coroutine_handle co,socket_ptr sock) {

  orchid::tcp_ostream out(*sock,co);

  orchid::tcp_istream in(*sock,co);

  for(std::string str;std::getline(in, str) && out;) {

  out<<str<<endl;

  }

  }

  IO处理协程首先在传入的套接字上创建了一个输入流和一个输出流,分别代表了TCP的输入和输出。然后不断地从输入流中读取一行,并输出到输出流当中。当socket上的TCP连接断开时,输入流和输出流的eof标志为会被置位,因此循环结束,协程退出。

  orchid可以使用户以流的形式来操作套接字。输入流和输出流分别提供了std::istream和std::ostream的接口;输入流和输出流是带缓冲的,如果用户需要无缓冲的读写socket或者自建缓冲,可以直接调用orchid::socket的read和write函数。但是需要注意这两个函数会抛出boost::system_error异常来表示错误。

  细心的读者可能已经发现,handle_io的函数签名并不满足void(orchid::coroutine_handle),回到handle_accept中,可以发现,实际上我们使用了boost.bind对handle _ io函数进行了适配,使之符合函数签名的要求。

  最后是main函数:

  int main() {

  orchid::scheduler sche;

  sche.spawn(handle_accept,orchid::coroutine::minimum_stack_size());//创建协程

  sche.run();

  }

  在上面这个echo server的例子中,我们采用了一种 coroutine per connection 的编程模型,与传统的 thread per connection 模型一样的简洁清晰,但是整个程序实际上运行在同一线程当中。

  由于协程的切换开销远远小于线程,因此我们可以轻易的同时启动上千协程来同时服务上千连接,这是 thread per connection的模型很难做到的;在性能方面,整个底层的IO系统实际上是使用boost.asio这种高性能的异步io库实现的。而且与IO所费的时间相比,协程切换的开销基本可以忽略。

  因此通过协程,我们可以在保持同步IO模型简洁性的同时,获得近似于异步IO模型的高性能。