作者：vivo 互联网服务器团队- Ye Feng

本文介绍了协程的协现分析概念，并讨论了 Tars Cpp 协程的程实实现原理和源码分析。

一、协现分析前言

Tars 是程实 Linux 基金会的开源项目（https://github.com/TarsCloud ），它是协现分析基于名字服务使用 Tars 协议的高性能 RPC 开发框架，配套一体化的程实运营管理平台，并通过伸缩调度，协现分析实现运维半托管服务。程实Tars 集可扩展协议编解码、协现分析高性能 RPC 通信框架、程实名字路由与发现、协现分析发布监控、程实日志统计、协现分析配置管理等于一体，程实通过它可以快速用微服务的协现分析方式构建自己的稳定可靠的分布式应用，并实现完整有效的服务治理。

Tars 目前支持 C++,Java,PHP,Nodejs,Go 语言，其中 TarsCpp 3.x 全面启用对协程的支持，服务框架全面融合协程。本文基于TarsCpp-v3.0.0版本，讨论了协程在TarsCpp服务框架的实现。亿华云

二、协程的介绍

2.1 什么是协程

协程的概念最早出现在Melvin Conway在1963年的论文（"Design of a separable transition-diagram compiler"），协程认为是“可以暂停和恢复执行”的函数。

协程可以看成一种特殊的函数，相比于函数，协程最大的特点就是支持挂起（yield）和恢复（resume）的能力。如上图所示：函数不能主动中断执行流；而协程支持主动挂起，中断执行流，并在一定时机恢复执行。

协程的作用：

降低并发编码的复杂度，尤其是异步编程（callback hell）。

协程在用户态中实现调度，避免了陷入内核，上下文切换开销小。

2.2 进程、线程和协程

我们可以简单的认为协程是用户态的线程。协程和线程主要异同：

相同点：都可以实现上下文切换（保存和恢复执行流）

不同点：线程的网站模板上下文切换在内核实现，切换的时机由内核调度器控制。协程的上下文切换在用户态实现，切换的时机由调用方自身控制。

进程、线程和协程的比较：

2.3 协程的分类

按控制传递（Control-transfer）机制分为：对称（Symmetric）协程和非对称（Asymmetric）协程。

对称协程：协程之间相互独立，调度权（CPU）可以在任意协程之间转移。协程只有一种控制传递操作（yield）。对称协程一般需要调度器支持，通过调度算法选择下一个目标协程。

非对称协程：协程之间存在调用关系，协程让出的调度权只能返回给调用者。协程有两种控制操作：恢复（resume）和挂起（yield）。

下图演示了对称协程的调度权转移流程，协程只有一个操作yield，表示让出CPU，返回给调度器。

下图演示了非对称协程的调度权转移流程。协程可以有两个操作，即resume和yield。resume表示转移CPU给被调用者，yield表示被调用者返回CPU给调用者。

根据协程是否有独立的源码下载栈空间，协程分为有栈协程（stackful）和无栈协程（stackless）两种。

有栈协程：每个协程有独立的栈空间，保存独立的上下文（执行栈、寄存器等），协程的唤醒和挂起就是拷贝和切换上下文。优点：协程调度可以嵌套，在内存中的任意位置、任意时刻进行。局限：协程数目增大，内存开销增大。

无栈协程：单个线程内所有协程都共享同一个栈空间（共享栈），协程的切换就是简单的函数调用和返回，无栈协程通常是基于状态机或闭包来实现。优点：减小内存开销。局限：协程调度产生的局部变量都在共享栈上, 一旦新的协程运行后共享栈中的数据就会被覆盖, 先前协程的局部变量也就不再有效, 进而无法实现参数传递、嵌套调用等高ji协程交互。

Golang 中的 goroutine、Lua 中的协程都是有栈协程；ES6的 await/async、Python 的 Generator、C++20 中的 cooroutine 都是无栈协程。

三、Tars 协程实现

实现协程的核心有两点：

实现用户态的上下文切换。

实现协程的调度。

Tars 协程的由下面几个类实现：

TC_CoroutineInfo 协程信息类：实现协程的上下文切换。每个协程对应一个 TC_CoroutineInfo 对象，上下文切换基于boost.context实现。

 TC_CoroutineScheduler 协程调度器类：实现了协程的管理和调度。

TC_Coroutine 协程类：继承于线程类(TC_Thread)，方便业务快速使用协程。

Tars 协程有几个特点：

有栈协程。每个协程都分配了独立的栈空间。

对称协程。协程之间相互独立，由调度器负责调度。

基于 epoll 实现协程调度，和网络IO无缝结合。

3.1 用户态上下文切换的实现方式

协程可以看成一种特殊的函数，和普通函数不同，协程函数有挂起(yield)和恢复(resume)的能力，即可以中断自己的执行流，并且在合适的时候恢复执行流，这也称为上下文切换的能力。

协程执行的过程，依赖两个关键要素：协程栈和寄存器，协程的上下文环境其实就是寄存器和栈的状态。实现上下文切换的核心就是实现保存并恢复当前执行环境的寄存器状态的能力。

实现用户态上下文切换一般有以下方式：

3.2  基于boost.context实现上下文切换

Tars 协程是基于 boost.context 实现，boost.context 提供了两个接口（make_fcontext, jump_fcontext）实现协程的上下文切换。

代码1：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 /** * @biref 执行环境上下文 */ typedef void*   fcontext_t; /** * @biref 事件参数包装 */ struct transfer_t { fcontext_t     fctx; // 来源的执行上下文。来源的上下文指的是从什么位置跳转过来的 void*      data; // 接口传入的自定义的指针 }; /** * @biref 初始化执行环境上下文 * @param sp 栈空间地址 * @param size 栈空间的大小 * @param fn 入口函数 * @return 返回初始化完成后的执行环境上下文 */ extern "C" fcontext_t make_fcontext(void * stack, std::size_t stack_size, void (* fn)( transfer_t)); /** * @biref 跳转到目标上下文 * @param to 目标上下文 * @param vp 目标上下文的附加参数，会设置为transfer_t里的data成员 * @return 跳转来源 */ extern "C" transfer_t jump_fcontext(fcontext_t const to, void * vp);

（1）make_fcontext 创建协程

接受三个参数，stack 是为协程分配的栈底，stack_size 是栈的大小，fn 是协程的入口函数

返回初始化完成后的执行环境上下文

（2）jump_fcontext 切换协程

接受两个参数，目标上下文地址和参数指针

返回一个上下文，指向当前上下文从哪个上下文跳转过来

make_fcontext 和 jump_fcontext 通过汇编代码实现，具体的汇编代码可以参考：

https://github.com/TarsCloud/TarsCpp/blob/v3.0.0/util/src/asm/jump_x86_64_sysv_elf_gas.S

https://github.com/TarsCloud/TarsCpp/blob/v3.0.0/util/src/asm/make_x86_64_sysv_elf_gas.S

boost context 是通过 fcontext_t结构体来保存协程状态。相对于其它汇编实现的协程库，boost的context和stack是一起的，栈底指针就是context，切换context就是切换stack。

3.3  Tars协程信息类

TC_CoroutineInfo  协程信息类，包装了 boost.context 提供的接口，表示一个 TARS 协程。

其中，TC_CoroutineInfo::registerFunc 定义了协程的创建。

代码2：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 void TC_CoroutineInfo::registerFunc(const std::function<void ()>& callback) { _callback           = callback; _init_func.coroFunc = TC_CoroutineInfo::corotineProc; _init_func.args     = this; fcontext_t ctx      = make_fcontext(_stack_ctx.sp, _stack_ctx.size, TC_CoroutineInfo::corotineEntry); // 创建协程 transfer_t tf       = jump_fcontext(ctx, this); // context 切换 //实际的ctx this->setCtx(tf.fctx); } void TC_CoroutineInfo::corotineEntry(transfer_t tf) { TC_CoroutineInfo * coro = static_cast< TC_CoroutineInfo * >(tf.data); // this auto    func  = coro->_init_func.coroFunc; void*   args = coro->_init_func.args; transfer_t t = jump_fcontext(tf.fctx, NULL); //拿到自己的协程堆栈, 当前协程结束以后, 好跳转到main coro->_scheduler->setMainCtx(t.fctx); //再跳转到具体函数 func(args, t); }

TC_CoroutineInfo::switchCoro 定义了协程切换。

代码3：

1 2 3 4 5 6 7 8 void TC_CoroutineScheduler::switchCoro(TC_CoroutineInfo *to) { //跳转到to协程 _currentCoro = to; transfer_t t = jump_fcontext(to->getCtx(), NULL); //并保存协程堆栈 to->setCtx(t.fctx); }

四、 Tars 协程调度器

基于 boost.context 的 TC_CoroutineInfo 类实现了协程的上下文切换，协程的管理和调度，则是由 TC_CoroutineScheduler 协程调度器类来负责，分管理和调度两个方面来说明 TC_CoroutineScheduler 调度类。

协程管理：目的是需要合理的数据结构来组织协程（TC_CoroutineInfo），方便调度的实现。

协程调度：目的是控制协程的启动、休眠和唤醒，实现了 yield, sleep 等功能，本质就是实现协程的状态机，完成协程的状态切换。Tars 协程分为 5 个状态：FREE, ACTIVE, AVAIL, INACTIVE, TIMEOUT

代码4： 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 /** * 协程的状态信息 */ enum CORO_STATUS { CORO_FREE       = 0, CORO_ACTIVE     = 1, CORO_AVAIL      = 2, CORO_INACTIVE   = 3, CORO_TIMEOUT    = 4  };

4.1 Tars 协程的管理

TC_CoroutineScheduler 主要通过以下方法管理协程：

TC_CoroutineScheduler::create() 创建 TC_CoroutineScheduler 对象

TC_CoroutineScheduler::init() 初始化，分配协程栈内存

TC_CoroutineScheduler::run() 启动调度

TC_CoroutineScheduler::terminate() 停止调度

TC_CoroutineScheduler::destroy() 资源销毁，释放协程栈内存

我们可以通过 TC_CoroutineScheduler::init() 看到数据结构的初始化过程。

代码5：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 void TC_CoroutineScheduler::init() { ... .... createCoroutineInfo(_poolSize); // _all_coro = new TC_CoroutineInfo*[_poolSize+1]; TC_CoroutineInfo::CoroutineHeadInit(&_active); TC_CoroutineInfo::CoroutineHeadInit(&_avail); TC_CoroutineInfo::CoroutineHeadInit(&_inactive); TC_CoroutineInfo::CoroutineHeadInit(&_timeout); TC_CoroutineInfo::CoroutineHeadInit(&_free); int iSucc = 0; for(size_t i = 0; i < _currentSize; ++i) { //iId=0不使用, 给mainCoro使用!!!! uint32_t iId = generateId(); stack_context s_ctx = stack_traits::allocate(_stackSize); // 分配协程栈内存 TC_CoroutineInfo *coro = new TC_CoroutineInfo(this, iId, s_ctx); _all_coro[iId] = coro; TC_CoroutineInfo::CoroutineAddTail(coro, &_free); ++iSucc; } _currentSize = iSucc; _mainCoro.setUid(0); _mainCoro.setStatus(TC_CoroutineInfo::CORO_FREE); _currentCoro = &_mainCoro; }

通过下面的 TC_CoroutineScheduler 调度类数据结构图，可以更清楚的看到协程的组织方式：

Tars调度类数据结构

使用协程之前，需要在协程数组（_all_coro），创建指定数量的协程对象，并为每个协程分配协程栈内存。

通过链表的方式管理协程，每个状态都有一个链表。协程状态切换，对应协程在不同状态链表的转移。

4.2 Tars 协程的调度

Tars 调度是基于epoll实现，在 epoll 循环里检查是否有需要执行的协程, 有则执行之, 没有则等待在epoll对象上, 直到有唤醒或者超时。使用 epoll 实现的好处是可以和网络IO无缝粘合, 当有数据发送/接收时, 唤醒epoll对象, 从而完成协程的切换。

Tars 协程调度的核心逻辑是：TC_CoroutineScheduler::run()

代码6：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 void TC_CoroutineScheduler::run() { ... ... while(!_epoller->isTerminate()) { if(_activeCoroQueue.empty() && TC_CoroutineInfo::CoroutineHeadEmpty(&_avail) && TC_CoroutineInfo::CoroutineHeadEmpty(&_active)) { _epoller->done(1000); // epoll_wait(..., 1000ms) 先处理epoll的网络事件 } //唤醒需要激活的协程 wakeup(); //唤醒sleep的协程 wakeupbytimeout(); //唤醒yield的协程 wakeupbyself(); int iLoop = 100; //执行active协程, 每次执行100个, 避免占满cpu while(iLoop > 0 && !TC_CoroutineInfo::CoroutineHeadEmpty(&_active)) { TC_CoroutineInfo *coro = _active._next; switchCoro(coro); --iLoop; } //执行available协程, 每次执行1个 if(!TC_CoroutineInfo::CoroutineHeadEmpty(&_avail)) { TC_CoroutineInfo *coro = _avail._next; switchCoro(coro); } } ... ... }

下图可以更清楚得看到协程调度和状态转移的过程。

TC_CoroutineScheduler 提供了下面四种方法实现协程的调度： 

（1） TC_CoroutineScheduler::go(): 启动协程。

（2）TC_CoroutineScheduler::yield(): 当前协程放弃继续执行。并提供了两种方式，支持不同的唤醒策略。

yield(true): 会自动唤醒(等到下次协程调度, 都会再激活当前线程)

yield(false): 不再自动唤醒, 除非自己调度该协程(比如put到调度器中) 

（3）TC_CoroutineScheduler::sleep(): 当前协程休眠iSleepTime时间(单位:毫秒)，然后会被唤醒继续执行。

（4）TC_CoroutineScheduler::put(): 放入需要唤醒的协程, 将协程放入到调度器中, 马上会被调度器调度。

五、总结

本文介绍了协程的概念，并讨论了 Tars Cpp 协程的实现原理和源码分析。

TarsCpp 3.x全面启用对协程的支持，本文的源码分析是基于TarsCpp-v3.0.0版本

https://github.com/TarsCloud/TarsCpp/tree/release/3.0