微信终端自研 C++协程框架的设计与实现
作者：peterfan，腾讯 WXG 客户端开发工程师
背景
基于跨平台考虑，微信终端很多基础组件使用 C++ 编写，随着业务越来越复杂，传统异步编程模型已经无法满足业务需要。Modern C++ 虽然一直在改进，但一直没有统一编程模型，为了提升开发效率，改善代码质量，我们自研了一套 C++ 协程框架 owl，用于为所有基础组件提供统一的编程模型。
owl 协程框架目前主要应用于 C++ 跨平台微信客户端内核（Alita），Alita 的业务逻辑部分全部用协程实现，相比传统异步编程模型，至少减少了 50% 代码量。Alita 目前已经应用于儿童手表微信、Linux 车机微信、Android 车机微信等多个业务，其中 Linux 车机微信的所有 UI 逻辑也全部用协程实现。
为什么要造轮子？
那么问题来了，既然 C++20 已经支持了协程，业界也有不少开源方案（如 libco、libgo 等），为什么不直接使用？
原因：
owl 基础库需要支持尽量多的操作系统和架构，操作系统包括：Android、iOS、macOS、Windows、Linux、
RTOS；架构包括：x86、x86_64、arm、arm64、loongarch64，目前并没有任何一个方案能直接支持。owl 协程自 2019 年初就推出了，而当时 C++20 还未成熟，实际上到目前为止 C++20 普及程度依然不高，公司内部和外部合作伙伴的编译器版本普遍较低，导致目前 owl 最多只能用到 C++14 的特性
业界已有方案有不少缺点：
大多为后台开发设计，不适用终端开发场景
基本只支持 Linux 系统和 x86/x86_64 架构
封装层次较低，大多是玩具或 API 级别，并没有达到框架级别
在 C++ 终端开发没有看到大规模应用案例
Show me the code
那么协程比传统异步编程到底好在哪里？下面我们结合代码来展示一下协程的优势，同时也回顾一下异步编程模型的演化过程：
假设有一个异步方法 AsyncAddOne，用于将一个 int 值加 1，为了简单起见，这里直接开一个线程 sleep 100ms 后再回调新的值：
void AsyncAddOne(int value, std::function callback) {
std::thread t([value, callback = std::move(callback)] {
std::this_thread::sleep_for(100ms);
callback(value + 1);
});
t.detach();
} 要调用 AsyncAddOne 将一个 int 值加 3，有三种主流写法：
1、Callback
传统回调方式，代码写起来是这样：
AsyncAddOne(100, [] (int result) {
AsyncAddOne(result, [] (int result) {
AsyncAddOne(result, [] (int result) {
printf("result %d\n", result);
});
});
});回调有一些众所周知的痛点，如回调地狱、信任问题、错误处理困难、生命周期管理困难等，在此不再赘述。
2、Promise
Promise 解决了 Callback 的痛点，使用 owl::promise 库的代码写起来是这样：
// 将回调风格的 AsyncAddOne 转成 Promise 风格
owl::promise AsyncAddOnePromise(int value) {
return owl::make_promise([=] (auto d) {
AsyncAddOne(value, [=] (int result) {
d.resolve(result);
});
});
}
// Promise 方式
AsyncAddOnePromise(100)
.then([] (int result) {
return AsyncAddOnePromise(result);
})
.then([] (int result) {
return AsyncAddOnePromise(result);
})
.then([] (int result) {
printf("result %d\n", result);
});很显然，由于消除了回调地狱，代码漂亮多了。实际上 owl::promise 解决了 Callback 的所有痛点，通过使用模版元编程和类型擦除技术，甚至连语法都接近 JavaScript Promise。
但实践发现，Promise 只适合线性异步逻辑，复杂一点的异步逻辑用 Promise 写起来也很乱（如循环调用某个异步接口），因此我们废弃了 owl::promise，最终将方案转向了协程。
3、Coroutine
使用 owl 协程写起来是这样：
// 将回调风格的 AsyncAddOne 转成 Promise 风格
// 注：
// owl::promise 擦除了类型，owl::promise2 是类型安全版本
// owl 协程需要配合 owl::promise2 使用
owl::promise2 AsyncAddOnePromise2(int value) {
return owl::make_promise2([=] (auto d) {
AsyncAddOne(value, [=] (int result) {
d.resolve(result);
});
});
}
// Coroutine 方式
// 使用 co_launch 启动一个协程
// 在协程中即可使用 co_await 将异步调用转成同步方式
owl::co_launch([] {
auto value = 100;
for (auto i = 0; i < 3; i++) {
value = co_await AsyncAddOnePromise2(value);
}
printf("result %d\n", value);
}); 使用协程可以用同步方式写异步代码，大大减轻了异步编程的心智负担。co_await 语法糖让 owl 协程写起来跟很多语言内置的协程并无差别。
回调转协程
要在实际业务中使用协程，必须通过某种方式让回调代码转换为协程支持的形式。通过上面的例子可以看出，回调风格接口要支持在协程中同步调用非常简单，只需短短几行代码将回调接口先转成 Promise 接口，在协程中即可直接通过 co_await 调用：
// 回调接口
void AsyncAddOne(int value, std::function callback);
// Promise 接口
owl::promise2 AsyncAddOnePromise2(int value);
// 协程中调用
auto value = co_await AsyncAddOnePromise2(100); 实际项目中通常会省略掉上述中间步骤，直接一步到位：
// 在协程中可以像调用普通函数一样调用此函数
int AsyncAddOneCoroutine(int value) {
return co_await owl::make_promise2([=] (auto d) {
AsyncAddOne(value, [=] (int result) {
d.resolve(result);
});
});
} 后台开发使用协程，通常会 hook socket 相关的 I/O API，而终端开发很少需要在协程中使用底层 I/O 能力，通常已经封装好了高层次的异步 I/O 接口，因此 owl 协程并没有 hook I/O API，而是提供一种方便的将回调转协程的方式。
一个完整的例子
上述代码片段很难体现出协程的实际用法，这个例子使用协程实现了一个 tcp-echo-server，只有 40 多行代码：
int main(int argc, char* argv[]) {
// 使用 co_thread_scope() 创建一个协程作用域，并启动一个线程作为协程调度器
co_thread_scope() {
owl::tcp_server server;
int error = server.listen(3090);
if (error < 0) {
zerror("tcp server listen failed!");
return;
}
zinfo("tcp server listen OK, local %_", server.local_address());
while (true) {
auto client = server.accept();
if (!client) {
zerror("tcp server accept failed!");
break;
}
zinfo("accept OK, local %_, peer %_", client->local_address(), client->peer_address());
// 当有新 client 连接时，使用 co_launch 启动一个协程专门处理
owl::co_launch([client] {
char buf[1024] = { 0 };
while (true) {
auto num_recv = client->recv_some(buf, sizeof(buf), 0);
if (num_recv <= 0) {
break;
}
buf[num_recv] = '\0';
zinfo("[fd=%_] RECV %_ bytes: %_", client->fd(), num_recv, buf);
if (strcmp(buf, "exit") == 0) {
break;
}
auto num_send = client->send(buf, num_recv, 0);
if (num_send < 0) {
break;
}
zinfo("[fd=%_] SENT %_ bytes back", client->fd(), num_send);
}
});
}
};
return 0;
}框架分层
为了便于扩展和复用，owl 协程采用分层设计，开发者可以直接使用最上层的 API，也可以基于 Context API 或 Core API 搭建自己的协程框架。
协程设计
协程栈
协程按有无调用栈分为两类：
有栈协程（stackful）：每个协程都有自己的调用栈，类似于线程的调用栈
无栈协程（stackless）：协程没有调用栈，协程的状态通过状态机或闭包来实现
很显然，无栈协程比有栈协程占用更少的内存，但无栈协程通常需要手动管理状态，如果自研协程采用无栈方式会非常难用。因此语言级别的协程通常使用无栈协程，将复杂的状态管理交给编译器处理；自研方案通常使用有栈协程，owl 也不例外是有栈协程。
有栈协程按栈的管理方式又可以分为两类：
独立栈：每个协程都有独立的调用栈
共享栈：每个协程都有独立的状态栈，一个线程中的多个协程共享一个调用栈。由于这些协程中同时只会有一个协程处于活跃状态，当前活跃的协程可以临时使用调用栈。当此协程被挂起时，将调用栈中的状态保存到自身的状态栈；当协程恢复运行时，将状态栈再拷贝到调用栈。实践中通常设置较大的调用栈和较小的状态栈，来达到节省内存的目的。
共享栈本质上是一种时间换空间的做法，但共享栈有一个比较明显的缺点，看代码：
owl::co_launch("co1", [] {
char buf[1024] = { 0 };
auto job = owl::co_launch("co2", [&buf] {
// oops!!!
buf[0] = 'a';
});
job->join();
});上面的代码在共享栈模式下会出问题，协程 co1 在栈上分配的 buf，在协程 co2 访问的时候已经失效了。要规避共享栈的这个缺点，可能需要对协程的使用做一些限制或检查，无疑会加重使用者的负担。
对于终端开发，由于同时运行的协程数量并不多，性能问题并不明显，为了使用上的便捷性，owl 协程使用独立栈。
选择独立栈之后，协程栈应该如何分配又是另外的问题，有如下几种方案：
Split Stacks：简单来说是一个支持自动增长的非连续栈，由于只有 gcc 支持且有兼容性问题，实践中比较少用
malloc/mmap：直接使用 malloc 或 mmap 分配内存，业界主流方案
Thread Stack：在线程中预先分配一大段栈内存作为协程栈，业界比较少用
后两种方案通常还会采用内存池来优化性能，采用
mprotect来进行栈保护
owl 协程同时使用了后两种方案，那么什么场景下会使用到 Thread Stack 方案呢？因为 Android JNI 和部分 RTOS 系统调用 会检查 sp 寄存器是否在线程栈空间内，如果不在则认为栈被破坏，程序会直接挂掉。独立栈协程在执行时 sp 寄存器会被修改为指向协程栈，而通过 malloc/mmap 分配的协程栈空间不属于任何线程栈，一定无法通过 sp 检查。为了解决这个问题，我们在 Android 和部分 RTOS 上默认使用 Thread Stack。
协程调度
协程按控制传递机制分为两类：
对称协程（Symmetric Coroutine）：和线程类似，协程之间是对等关系，多个协程之间可以任意跳转
非对称协程（Asymmetric Coroutine）：协程之间存在调用和被调用关系，如协程 A 调用/恢复协程 B，协程 B 挂起/返回时只能回到协程 A
非对称协程与函数调用类似，比较容易理解，主流编程语言对协程的支持大都是非对称协程。从实现的角度，非对称协程的实现也比较简单，实际上我们很容易用非对称协程实现对称协程。owl 协程使用非对称协程。
上图展示了非对称协程调用和函数调用的相似性，详细的时序如下：
调用者调用
co_create()创建协程，这一步会分配一个单独的协程栈，并为func设置好执行环境调用者调用
co_resume()启动协程，func函数开始运行协程运行到
co_yield()，协程挂起自己并返回到调用者调用者调用
co_resume()恢复协程，协程从co_yield()后续代码继续执行协程执行完毕，返回到调用者
如上图所示，有意思的是，如果一个协程没用调用 co_yield()，这个协程的调用流程其实跟函数一模一样，因此我们经常会说：函数就是协程的一种特例。
单线程调度器
协程和线程很像，不同的是线程多是抢占式调度，而协程多是协作式调度。多个线程之间共享资源时通常需要锁和信号量等同步原语，而协程可以不需要。
通过上面的示例可以看出，使用 co_create() 创建协程后，可以通过不断调用 co_resume() 来驱动协程的运行，而协程函数可以随时调用 co_yield() 来挂起自己并将控制权转移给调用者。
很显然，当协程数量较多时，通过手工调用 co_resume() 来驱动协程不太现实，因此需要实现协程调度器。
协程调度器分为两类：
1:N 调度（单线程调度）：使用 1 个线程调度 N 个协程，由于多个协程都在同一个线程中运行，因此协程之间访问共享资源无需加锁
M:N 调度（多线程调度）：使用 M 个线程调度 N 个协程，由于多个协程可能不在同一个线程运行，甚至同一个协程每次调度都有可能运行在不同线程，因此协程之间访问共享资源需要加锁，且协程中使用 TLS（Thread Local Storage） 会有问题
单线程调度通常使用 RunLoop 之类的消息循环来作为调度器，虽然调度性能低于多线程调度，但单线程调度器可以免加锁的特性，能极大降低编码复杂度，因此 owl 协程使用单线程调度。
使用 RunLoop 作为调度器的原理其实很简单，将所有 co_resume() 调用都 Post 到 RunLoop 中执行即可。原理如图所示，要想象一个协程是如何在 RunLoop 中执行的，大概可以认为是：协程函数中的代码被 co_yield() 分隔成多个部分，每一部分代码都被 Post 到 RunLoop 中执行。
使用 RunLoop 作为调度器除了协程不用加锁，还有一些额外的好处：
协程中的代码可以和
RunLoop中的传统异步代码和谐共处若使用 UI 框架的
RunLoop作为调度器，从协程中可以直接访问 UI
为了方便扩展，owl 协程将调度器抽象成一个单独的接口类，开发者可以很容易实现自己的调度器，或和项目已有的 RunLoop 机制结合：
class executor {
public:
virtual ~executor() {}
virtual uint64_t post(std::function closure) = 0;
virtual uint64_t post_delayed(unsigned delay, std::function closure) = 0;
virtual void cancel(uint64_t id) {}
}; 在 Linux 车机微信客户端，我们通过实现自定义调度器让协程运行在 UI 框架的消息循环中，得以方便地在协程中访问 UI。
协程间通信
通过使用单线程调度器，多个协程之间访问共享资源不再需要多线程的锁机制了。
那么用协程写代码是否就完全不需要加锁呢？看代码：
static int value = 0;
for (auto i = 0; i < 4; ++i) {
owl::co_launch([] {
value++;
owl::co_delay(1000);
value--;
printf("value %d\n", value);
});
}假设协程中要先将 value++，做完一些事情，再将 value--，我们期望最终 4 个协程的输出都是 0。但由于 owl::co_delay(1000) 这一行导致了协程调度，最终输出结果必然不符合预期。
一些协程库为了解决这种问题，提供了和多线程锁类似的协程锁机制。好不容易避免了线程锁，又要引入协程锁，难道没有更好的办法了吗？
实际上目前主流的并发模型除了共享内存模型，还有 Actor 模型与 CSP（Communicating Sequential Processes）模型，对比如下：
Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating. 不要通过共享内存来通信，而应该通过通信来共享内存
相信这句 Go 语言的哲学大家已经不陌生了，如何理解这句话？本质上看，多个线程或协程之间同步信息最终都是通过共享内存来进行的，因为无论是用哪种通信模型，最终都是从内存中获取数据，因此这句话我们可以理解为 尽量使用消息来通信，而不要直接共享内存。
Actor 模型和 CSP 模型采用的都是消息机制，区别在于 Actor 模型里协程与消息队列（mailbox）是绑定关系；而 CSP 模型里协程与消息队列（channel）是独立的。从耦合性的角度，CSP 模型比 Actor 模型更松耦合，因此 owl 协程使用 channel 作为协程间通信机制。
由于我们在实际业务开发中并没有遇到一定需要协程锁的场景，因此 owl 协程暂没有提供协程锁机制。
结构化并发
想象这样一个场景：我们写一个 UI 界面，在这个界面会启动若干协程通过网络去拉取和更新数据，当用户退出 UI 时，为了不泄露资源，我们希望协程以及协程发起的异步操作都能取消。当然，我们可以通过手动保存每一个协程的句柄，在 UI 退出时通知每一个协程退出，并等待所有协程都结束后再退出 UI。然而，手动进行上述操作非常繁琐，而且很难保证正确性。
不止是使用协程才会遇到上述问题，把协程换成线程，问题依然存在。传统并发主要有两类问题：
生命周期问题：如何保证协程引用的资源不被突然释放？
协程取消问题：1）如何打断正在挂起的协程？2）结束协程时，如何同时结束协程中创建的子协程？3）如何等待所有子协程都结束后再结束父协程？
这里的主要矛盾在于：协程是独立的，但业务是结构化的。
为了解决这个问题，owl 协程引入了结构化并发：
结构化并发的概念是：
作用域中的并发操作，必须在作用域退出前结束
作用域可以嵌套
作用域是一个抽象概念，有明确生命周期的实体都是作用域，如：
一个代码块
一个对象
一个 UI 页面
如上图所示，代码由上而下执行，在进入外部 scope 后，从 scope 中启动了两个协程，并进入了内部 scope，当执行流最终从外部 scope 出来时，结构化并发机制必须保证这两个协程已经结束。同样的，若内部 scope 中启动了协程，执行流从内部 scope 出来时，也必须保证其中的协程全部结束。
结构化并发在 owl 协程的实现其实并不复杂，本质上是一个树形结构：
核心理念是：
协程也是一个作用域
协程有父子关系
父协程取消，子协程也自动取消
父协程结束前，必须等待子协程结束
光说概念有点抽象，最后来看一个 owl 协程结构化并发的例子：
class SimpleActivity {
public:
SimpleActivity() {
// 为 scope_ 设置调度器，后续通过 scope_ 启动的协程
// 默认使用 UI 的消息循环作为调度器
scope_.set_exec(GetUiExecutor());
}
~SimpleActivity() {
// UI 销毁的时候取消所有子协程
scope_.cancel();
// scope_ 析构时会等待所有子协程结束
}
void OnButtonClicked() {
// 在 UI 事件中通过 scope_ 启动协程
scope_.co_launch([=] {
// 启动子协程下载图片
auto p1 = owl::co_async([] { return DownloadImage(...); });
auto p2 = owl::co_async([] { return DownloadImage(...); });
// 等待图片下载完毕
auto image1 = co_await p1;
auto image2 = co_await p2;
// 合并图片
auto new_image = co_await AsyncCombineImage(image1, image2);
// 更新图片，由于协程运行在消息循环中，可以直接访问 UI
image_->SetImage(new_image);
});
// 可以通过 scope_ 启动任意多个协程
scope_.co_launch([=] {
...
});
}
private:
owl::co_scope scope_;
ImageLabel* image_;
};性能测试
说明：
上下文切换：使用 Context API 进行上下文切换的性能，耗时在
20~30ns级别协程切换：使用单线程调度器进行协程切换的性能，耗时在
0.5~3us级别线程切换：pthread 线程切换的性能，耗时在
2~8us级别
owl 协程受限于单线程调度器性能，切换速度和上下文切换比并不算快，但在终端使用也足够了。
总结
总的来说，自 owl 协程在实际项目中应用以来，开发效率和代码质量都有很大提升。owl 协程虽然已经得到广泛应用，但还存在很多不完善的地方，未来会继续迭代打磨。owl 现阶段在腾讯内部开源，待框架更完善且 API 稳定后，再进行对外开源。
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