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就在2021年7月6号，Executors提案又有了亿点点的更新。新的Paper, P2300R1(http:///JTC1/SC22/WG21/docs/papers/2021/p2300r1.html), 正式命名为std::execution, 相较于The Unified Executor for C++, P0443R14(http://www./jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2020/p0443r14), 更系统地阐述了Executors的设计思路；给出了在实现上的更多的说明；删除了Executor Concept，保留并确立了Sender/Receiver/Scheduler模型；给出了库里应有的初始算法集合，并对之前的算法设计有不小的改动；还有更多明确的语义如任务的多发射(multi-shot)和单发射(single-shot)，任务的惰性(lazy)与及时(eager)提交，等等。笔者业余时间实践的Excutors库也正好实践完成了P1879R3(http://www./jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2020/p1897r3.html)的内容，在std::execution发布的里程碑，借鄙文与大家简单聊聊Executors. 1. Why Executors?C++一直缺乏可用的并发编程的基础设施，而从C++11以来新引入的基础设施，还有boost，folly等第三方库的改进，都有或多或少的问题和一定的局限性。 1.1 std::async并不async让时间回到C++11标准的近代。C++11标准正式引入了统一的多线程设施，如<thread>, <atomic>, <mutex>和<conditional_variable>等low level的building blocks. 也引入了发起异步函数调用的接口std::async. 可std::async并不async. 我们借用cppreference上的示例来说明： std::async([]{ f(); }); /*a temp std::future<void> is constructed*//* blocked by the destructor of std::future<void> */std::async([]{ g(); });
以一般理性而言，执行函数g的任务可能在函数f执行的时候，发起调度。但是如上所列代码使用std::async的方式，发起执行函数g的任务调度，一定发生在执行函数f的任务返回之后。原因是： 第一行std::async创建了一个类型为std::future<void>的临时变量Temp； 临时变量Temp在开始执行第二行之前发生析构； std::future<void>的析构函数，会同步地等操作的返回，并阻塞当前线程。
std::async在初期还会为每一个发起的任务，创建一个新的执行线程。因此，std::async臭名昭著。这里既然提到了std::future，它同样也有不少的问题。
1.2 Future/Promise模型的演进Future/Promise(https://en./wiki/Futures_and_promises)模型是一个经典的并发编程模型，它提供给程序员完整的机制来控制程序的同步和异步。C++11中也引入了Future/Promise机制。本质上，Future是我们发起的操作，而Promise则是操作的回调。我们可以通过Future对象等待该操作和获取操作的结果，而Promise对象则负责写入返回值并通知我们。C++中典型的Future/Promise的实现如下图所示： 
如图所示，Future与Promise会有指向同一个共享的状态对象Shared State的共享指针(std::shared_ptr of Shared State)，当Promise对象接受到返回值或者错误之后，通过条件变量通知另一端等待的Future对象。Future对象则可以通过Shared State对象中的状态，来判断接收到回调之后是继续处理业务还是处理错误。由于C++标准中的Future/Promise并不能表达任务的前置与后置的依赖关系，该模型很难满足实际的生产环境。 时间来到的当代，也就是C++14至C++17的时代，有不少类库试图解决这些问题。例如给予Future/Promise表达前置后置依赖的能力(folly::future)，还有能够Fork与Join的能力(boost::future). 还有为Future/Promise模型的后置任务，绑定操作Executor等。Future/Promise则改进为如下的实现： 
任务的前置后置关系，我们可以通过在Shared State中新增Continuations对象来表达。如果需要表达Fork，Continuations对象则是一个容器，同时为了保证线程安全，需要为Continuations额外准备一个Mutex对象。为了表达Join，很多库也实现了WhenAll/WhenAny算法。再就是Continuations有时候也需要制定在哪个Execution Context上执行，很多库都抽象出了SemiFuture与ContinuableFuture等概念。还有SharedFuture可以在多个Execution Context上被等待。 以上这些优化，让C++中的Future/Promise模型逐步完善，逐渐有了与DAG相同的表达能力。 1.3 Future/Promise模型的缺点虽然Executors提案从12年就开始起草，但早期的Executor提案还并没有提出Sender/Recevier模型，并依然基于Future/Promsie模型来表达任务图的关系。例如，来自Google专注于并发的提案N3378(http://www./jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2012/n3378.pdf)和来自NVIDIA专注于并行的提案N4406(http://www./jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2015/n4406.pdf)，依旧使用Future/Promise，他们主要把关注点放在了任务调度的抽象上。 大家在逐步推进提案的进程，一统并发与并行的抽象时，发现Future/Promise模型并不能胜任表达任务图的工作。主要有以下几个原因： Future/Promise模型总是及时地，积极地提交任务，而没有惰性提交的特性； 任务图中并不是所有的节点都需要Sync Point，但Shared State都创建了同步对象(CondVar和Mutex)； Shared State总是类型擦除的； 只能用并发来实现并行。
首先，惰性提交可以保证我们创建完任务图之后再发起整个任务图的执行。这样可以带来两个好处，一个是创建任务图的过程中可以避免链接Continuations而使用锁，其次就是我们有机会分析依赖关系来应用更为复杂的调度算法。 问题2，3和4，笔者都归因于类型擦除。类型擦除的实现，使得我们把所有的问题都抛给了程序的运行时，而完全抛弃了C++强大的编译期能力。我们在使用Future/Promise的时候，已经表明了我们只关心Task的返回值: std::future<int> f = /* ..... */; std::future<int>表达了任意可以返回int类型的操作，因此它不得不丢掉任务图中的类型信息。如Continuation的函数对象类型，前置与后置任务的类型，任务图中的节点是否有同步点，Executor Context的类型等等。而泛滥的使用类型擦除的结果就是抽象不足。而抽象不足则往往会引起语法有效语义无效的实现(例如OOP中的空实现)，严重的性能问题还有表达能力的缺失。例如Continuations的类型擦除会丢失inline的优化机会，Shared State的类型擦除会导致问题2与问题4的发生。
1.4 亟需更为泛型的抽象市面上已有的一些基于TaskNode抽象的库，例如Unity的JobSystem和UE4的TaskGraph，还有C++ TaskFlow(https://github.com/taskflow/taskflow)，他们都是类型擦除的实现，除了它们支持了惰性提交之外，其他的问题也无法解决。 问题的答案已经很明朗了，那就是更多的泛型抽象。我们需要一个更为泛型的Executors抽象，来表达任务图，调度策略，并带上执行器的类型信息；使得编译器能够有足够的机会进行激进的优化，使得调度器能够聪明地选择最优的算法，使得执行器能调度到除CPU之外的硬件中执行。这就是下一节将要介绍的The Unified C++ Executors. 2. The Unified C++ ExecutorsThe Unified C++ Executors的首要任务，就是将Future/Promise改造得更为Generic. 于是就有了提案中的Sender/Receiver. 这一节主要介绍关于Sender/Receiver模型的一些概念，关于Properties的内容则放到以后的文章详细介绍。 2.1 Sender/Receiver是泛型的Future/Promise笔者在这里就不介绍Sender/Receiver的技术细节了，例如The Receiver Contract(http:///JTC1/SC22/WG21/docs/papers/2021/p2300r1.html#receiver-contract)和各种啰嗦的Concepts与接口设计等。笔者尽量以示例和图表来阐述Executors的设计思想。我们先来看一个例子: using namespace std::execution;sender auto s = just(1) | transfer(thread_pool_scheduler) | then([](int value){ return 2.0 * value; });
auto const result = std::this_thread::sync_wait(s);
s是一个Sender对象，它的类型可能形如:
then_sender<transfer_sender<just_sender<1>, thread_pool_scheduler_type>, lambda_type> 它的对象结构如下图： 
再给出一个用folly的Futures库表达的，不那么严谨的等价示例: auto f = folly::makeFuture<int>(1) .via(thread_pool_executor) .thenValue([](int value){ return 2.0 * value });auto const result = f.get();
很显然，f的类型是future<double>，其对象结构如下图： 
我们可以从对象结构中看到，sender对象在类型上保留了全部的类型信息: then算法的传递进入的lambda类型
transfer算法的sender类型 线程池的类型 just(1)返回的sender的类型
还有它们之间完整的链接关系！
相比之下，future对象结构则在类型上将这些信息完全丢弃了，只是作为运行期的数据保存于Shared State当中。 Sender是泛型的Future，Receiver是泛型的Promsie，但sender/receiver模型的表达能力远远高于Future/Promise模型，表达能力的分析我们稍后详细展开来谈。这里值得提及的是，Sender的对象结构，大家是否似曾相识？其实Sender的这种结构，是一个典型的表达式模板(expression template)。表达式模板常用于Linear Algebra Math Library和Lexer的设计与实现中，因为表达式模板天性就是惰性求值(Lazy Evaluation)的，非常适合这些应用场景。Expression Template的设计模式在这里应用到Sender/Receiver模型中，再适合不过了。 2.2 通过算法来组合Senders2.1节中的代码使用了链式的pipe operator. 如果我们用原始的算法来实现，就如下代码所示： using namespace std::execution;sender auto s = then( transfer( just(1), thread_pool_scheduler), [](int value){ return 2.0 * value; });
auto const result = this_thread::sync_wait(s);
其中just不以任何Sender对象作为输入，而返回一个新的Sender，它是Sender的工厂(Factories). 同样Scheduler也是工厂，因为scheduler.schedule()通常也会返回一个Sender对象。transfer和then则以Sender对象，或带有其他对象作为输入，并输出Sender. 这类的算法是Sender的适配器(Adaptor). 最后，std::this_thread::sync_wait则以Sender作为输入，而并不返回一个新的Sender，它是Sender对象的消费者(Consumer). 其中，消费者算法一般都不支持pipe operator，原因是担心对用户造成消费者算法还能继续有后继的误导。 Executors中的算法，一定属于这三类中的一个。当用户需要根据自己的业务情况，扩展自己的算法时，就需要确定算法属于那一类。并且还需要实现好算法对应的Sender和Receiver. 通常工厂还需要实现自己的Operation State对象，因为工厂创建出的Sender往往都是一切操作的起点。P2300R1中的[4.12](http:///JTC1/SC22/WG21/docs/papers/2021/p2300r1.html#design-sender-factories)，[4.13]与[4.14]，分别介绍了库中默认的三类算法的集合。 2.3 连接Sender与Receiver如果我们要发起Sender对象所代表的任务时，我们需要将Sender与Recevier对象连接在一起。std::execution::connect(sender, receiver)则会返回一个Concepts为operator_state的对象，并通过调用std::execution::start(operation_state)发起任务。例如，std::this_thread::sync_wait`的实现，可能如下代码所示： struct sync_wait_t{ template <sender S> auto operator() (S&& s) const{ using promise_t = get_promise_type_t<S>; // get promise type promise_t promise{}; // construct a promise _sync_primitive sync{}; // construct a synchronise primitive object sync_wait_receiver receiver{ promise, sync };
// start the operation execution::start(execution::connect(forward<S>(s), move(receiver)));
sync.wait(); // wait on this thread return promise.get_value(); // return value }};
代码中可以看到std::this_thread::sync_wait中调用连接Sender和Receiver，并发起返回的OperationState的代码。除此之外，还在当前线程上同步地等待发起操作的完成。 Sender的组合是一个创建任务图的过程，而连接Sender与Receiver则是遍历任务图的过程。整个过程是一个深度优先的遍历，直到遍历至工厂创建的Sender. 前面有提及过，工厂创建的Sender才会在与连接Receiver的时候，创建出可以发起的Operation State对象。那么，还是以文章一开始的代码为例，我们来模拟一下Connect的过程，如下图所示： 
上图展示了Sender表达式与sync_wait_receiver连接过程的每一个步骤，可以较为清晰的看到sync_wait_receiver最终与just_sender连接起来，并创建了Operation State对象。而且，中间的每个算法的Receiver对象，以Sender相反的顺序，保存在各个连接的层级当中。任务启动以后，Operation State就会以Receiver的关系作为顺序，驱动整个任务的执行进程。 2.4 Sender/Receiver模型与编译期优化泛型与惰性提交，给了编译器足够多的信息和机会进行优化。相较于Future/Promise模型，其中最大的优化就是Sender/Receiver可以抹除掉Shared State的运行期开销。我们把2.1节中用Sender/Receiver实现的代码的执行过程，用图表示： 
整个过程实际上只在std::this_thread::sync_wait那里创建了一次Shared State对象。不仅如此，如果大家阅读过libunifex还可以得知，该Shared State是一个栈上对象，并没有堆分配。除此之外，lambda对象也有内联优化的机会，而不会如同Future/Promise中使用std::function进行类型擦除后，而失去内联优化的机会。内联优化，也意味着对于并行算法，还有矢量化加速的优化机会。Future/Promise不仅没有内联优化的机会，而且每一次使用链接Futures的算法API，会实打实地创建一个Shared State，也就是一个Task，这也会给运行期带来不小的开销。实际上，Future/Promise并不适合性能要求很高的生产环境，比如游戏引擎任务框架等。 Sender/Receiver可以让编译器在编译期将这些负担丢除，提升性能的同时还了增强了表达能力。激进的优化导致的结果是，代码中的s并不是表达了一个任务链，而是一个Monad，真是有函数式那味儿了。Sender/Receiver模型的粒度比Future/Promise的粒度更细。 3. 未来的展望P2300R1的发布，意味着Executors的迭代稳定了下来，未来将不会出现类似P0443这样脑洞大开的重构，希望std::execution能够早日进入TS阶段。std::execution中仍有不少脑洞大开的想法，在提案中悬而未决。 3.1 Sender/Receiver 与 Awaitable/Coroutine笔者在学习[The Ongoing Saga of ISO-C++ Executors](https://www./watch?v=iYMfYdO0_OU)演讲的时候发现了[P1341R0](http://www./jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2018/p1341r0.pdf).它的核心观点是： Awaitable 可以是一个 Sender Coroutine 可以是一个 Receiver
在我们的合理封装下，协程也能够统一起来: auto const result = this_thread::sync_wait(s);auto const result = this_fiber::sync_wait(s); 3.2 异构计算标准委员会的大佬们，不遗余力地尝试使用泛型来设计Executors，还有一个原因是为了布局异构计算。Execution Context(http:///JTC1/SC22/WG21/docs/papers/2021/p2300r1.html#design-contexts)与Scheduler(http:///JTC1/SC22/WG21/docs/papers/2021/p2300r1.html#design-schedulers)等概念的抽象，可以让Executor不拘泥于只是CPU Thread. 它可以是一个常规的CPU Thread，可以是一个GPU，甚至是一个Remote System. 有且只有泛型，才能胜任这个工作，试问被Future中std::function类型擦出的函数对象，如何进行矢量化加速，如何优雅地调度到GPU上？泛型可以让代码的编译期上下文完整地保留到最后，也为未来创造了更多可能。 4. 引用参考P2300R1 - std::execution(http:///JTC1/SC22/WG21/docs/papers/2021/p2300r1.html#design-schedulers); P0443R14 - The Unified Executors Proposal for C++(http://www./jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2020/p0443r14); N3378 - A preliminary proposal for work executors(http://www./jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2012/n3378.pdf); N4406 - Parallel Algorithms Need Executors(http://www./jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2015/n4406.pdf); P1341R0 - UNIFING ASYNCHRONOUS APIs IN C++ STANDARD LIBRARY(http://www./jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2018/p1341r0.pdf); P1897R3 - Towards C++23 executors: A proposal for an initial set of algorithms(http://www./jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2020/p1897r3.html); P1054R0 - A Unified Futures Proposal for C++(http://www./jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2018/p1054r0.html); Facebook - Lib Unified Executor(https://github.com/facebookexperimental/libunifex); Youtube - The Ongoing Saga of ISO-C++ Executors(https://www./watch?v=iYMfYdO0_OU).
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