实现

这是一个基于 ucontext 的轻量级协程库，实现了 用户态上下文切换，支持 非抢占式协程调度。核心包括 协程管理（Routine） 和 调度器（Schedule），采用 FIFO 调度策略，协程通过 resume() 切换到运行态，yield() 挂起并交回调度器。

  • 利用 swapcontext() 进行 寄存器和栈的上下文切换，避免线程切换的内核态开销。
  • 支持 动态栈管理，通过 栈快照（memcpy 保存栈数据） 实现挂起与恢复。
  • 适用于 高并发 IO 场景，可扩展为 epoll 事件驱动 结合 异步 IO。

后续优化方向：

  • 多线程支持（work-stealing）
  • 使用 boost::context 提升可移植性
  • 优化调度算法

亮点

  • 纯用户态调度，低开销，高效执行
    • swapcontext() 仅涉及 寄存器和栈切换，比 std::thread 的调度更轻量。
  • 使用非抢占式调度，确保任务可控
  • 采用栈快照（memcpy 备份数据）
    • 在 yield() 时存储当前执行状态，resume() 时恢复。
    • 避免 setjmp/longjmp 传统方法的局限性，提高灵活性和可维护性。
  • 比线程池更轻量
    • 避免大量线程带来的上下文切换和同步开销。

难点与解决方案

1. yield() 需要保存协程的执行状态，否则恢复时会丢失现场

挑战：栈是动态增长的，如何正确地保存 & 恢复执行环境？

解决方案：

  • 使用 memcpy 备份协程栈
    • 在 yield() 时，计算栈使用空间，并将数据拷贝到堆中，防止被覆盖。
  • 动态分配存储空间
    • 如果 yield() 时的栈大小变大，重新分配存储，确保数据完整性。
  • 在 resume() 时恢复栈数据
    • 然后调用 swapcontext() 切回协程。

2. ucontext API 兼容性问题

问题：未来的 Linux 可能移除 ucontext，如何保持代码的可移植性？

解决方案：

  • 切换到 Boost.Context
  • 使用 Linux swapcontext() 替代方案，如 fibers 或 libco。

3. 协程调度优化

问题：目前是单线程 FIFO 调度，如果协程数量过多，可能出现某些协程长期得不到执行的问题。

优化方案：

  • 使用时间片调度
    • 让 yield() 也能由调度器主动调用，防止某些任务长期占用 CPU。
  • 基于优先级的调度
    • 例如高优先级的协程可以优先执行（可结合任务权重机制）。
  • 多线程 Work-Stealing
    • 不同线程管理自己的协程池，当某个线程空闲时，可以从别的线程窃取任务，提升 CPU 资源利用率。

4. 如何让多个线程安全地调度协程？

问题：目前是单线程，但很多高并发场景需要多个线程并行执行协程。

解决方案：

  • 多线程调度器（Work-Stealing）
    • 每个线程有自己的 Schedule，但可以从别的线程偷取任务。
  • 使用 std::mutex + std::queue 共享任务队列
    • 当某个线程空闲时，可以从公共队列取任务。
  • 无锁队列优化（如 MPSC Queue）
    • 减少锁的开销，提高并发度。

总结

本协程库基于 ucontext，采用 非抢占式调度，支持 栈快照，适用于高并发 IO 场景。未来可以扩展多线程 work-stealing 以及更优的调度策略，提高整体性能。