1. C++20协程简介
1.1 函数原型的解读
C++20 引入了一个新的关键字 co_await
、co_yield
和 co_return
,以及三种新的函数类型,我们称之为"协程函数"(Coroutine Functions):generator
、task
和 lazy
。
template<typename T> generator<T> range(T first, T last) { while (first != last) { co_yield first++; } }
以上面的代码为例,当调用 range(0, 5)
时,该函数并不会立即执行,而是返回一个类型为 generator<int>
的对象。在迭代该对象时,函数才会逐步执行。这种机制使得代码的读写更加直观和清晰。
关键词解释
co_await
:这个关键词被用于挂起当前协程,并等待另一个操作完成。“挂起”(suspend)这个术语在协程中指的是保存当前协程的状态,然后将控制权交给调用者(或者调度器)。"等待"指的是当前协程在此位置的执行需要一个操作的完成。co_yield
:这个关键词将一个值返回给协程的调用者,并挂起当前协程。如果我们把协程想象成一个可以多次返回的函数,那么co_yield
就类似于return
,但它允许我们在返回后,再从它挂起的地方继续执行。co_return
:与return
在普通函数中的作用相似,co_return
用于从协程中返回值。但不同的是,co_return
还表示了协程的结束。
在口语交流中,我们通常会说,“In C++20, we use co_await
to suspend a coroutine and wait for an operation to complete."(在C++20中,我们使用co_await
来挂起一个协程,并等待某个操作完成)。
这里,“suspend”(挂起)这个词在英文中,指的是暂停或中止某件事的进行,这与它在协程中的含义相吻合。
按照美式英语的语法规则,“use…to…” 结构被用来表达“使用…去做…”的含义。在这个句式中,“use” 是主动词,“to” 是不定式的标记,而 “co_await” 和 “suspend a coroutine and wait for an operation to complete” 是宾语,前者是直接宾语,后者是不定式作为宾语。
相关书籍的观点
在 Bjarne Stroustrup 的《The C++ Programming Language》中,他认为协程有助于提升代码的可读性和性能,因为它们减少了在异步编程中常见的回调地狱问题,并通过更有效的利用系统资源来提高性能。
下表总结了C++20协程中几个关键词的主要功能:
关键词 | 功能 |
co_await | 挂起当前协程,并等待另一个操作完成 |
co_yield | 将一个值返回给协程的调用者,并挂起当前协程 |
co_return | 从协程中返回值,表示协程的结束 |
1.2 典型应用场景
C++20协程被设计为具有非常广泛的应用范围,包括但不限于:异步编程、生成器、并发与并行编程。
1. Asynchronous Programming(异步编程)
C++20协程在异步编程中的应用非常广泛,它使得编写异步代码变得更加直观和简洁。你可以使用 co_await
来等待异步操作的完成,而不需要使用回调函数或者Promise/Future模式。
task<> asynchronous_code() { // 启动一个异步操作 auto result = co_await async_operation(); // 在异步操作完成之后,接着运行下面的代码 do_something_with(result); }
在这个例子中,async_operation()
是一个异步操作,它可能会耗时很长。通过 co_await
,我们可以将控制权返回给调用者,然后在异步操作完成之后,再恢复执行协程。
2. Generators(生成器)
C++20协程也可以用来创建生成器,这些生成器可以在每次请求时生成新的值。这就意味着,我们可以创建一个在请求新值时才计算它们的无限序列。
generator<int> integers(int start = 0) { int i = start; while (true) { co_yield i++; } }
这个生成器会生成一个从 start
开始的整数序列,它会在每次请求时返回下一个整数。
在口语交流中,我们通常会说,“With coroutines, we can create a generator that computes the values on demand." (使用协程,我们可以创建一个根据需求计算值的生成器。)
3. Concurrency and Parallel Programming(并发与并行编程)
C++20协程也能很好地处理并发和并行编程。通过协程,我们可以在不阻塞线程的情况下等待操作完成。这在处理I/O操作或者网络请求时尤其有用。
task<> download_files(const std::vector<url>& urls) { // 创建一个保存所有任务的容器 std::vector<task<file>> tasks; for (const auto& url : urls) { // 启动一个异步下载任务,并将其添加到任务容器中 tasks.push_back(download_file(url)); } // 等待所有文件下载完成 for (auto& task : tasks) { auto file = co_await task; process_file(file); } }
在这个例子中,我们启动了多个异步下载任务,然后等待它们全部完成。通过 co_await
,我们可以在等待文件下载的同时,执行其他的操作。这样,我们就可以同时处理多个文件,而不是一个接一个地下载。
2. 深入理解C++20协程
2.1 协程的工作机制
C++20中的协程(Coroutine)本质上是一种特殊的函数,可以进行暂停和恢复(suspend and resume)。这使得我们能够在不改变函数结构的情况下,编写出非阻塞的代码。这是通过一种叫做栈展开(Stack Unwinding)的技术来实现的。
让我们以一个简单的协程示例开始:
std::future<int> get_answer_to_life() { co_return 42; }
上面的函数get_answer_to_life()
是一个协程,它返回一个std::future<int>
。关键字co_return
表明这个函数是一个协程,当这个协程被调用时,它会立即返回一个std::future<int>
,同时挂起当前协程的执行。
你可能会问,怎么恢复一个被挂起的协程呢?这就是我们要讨论的核心问题。在C++20中,协程的恢复是由std::future
对象的消费者来触发的。一旦消费者请求std::future
对象的值,协程就会被恢复,然后继续执行,直到遇到下一个co_yield
或co_return
。
在我们的示例中,当消费者请求get_answer_to_life()
的返回值时,协程就会恢复,并返回42。
此外,协程在暂停时可以释放资源,恢复时再重新获取。这就使得我们能够有效地管理系统资源,避免长时间持有资源,提高系统的并发能力。
再来一个稍复杂的例子来看看协程如何在实践中应用:
generator<int> sequence(int start, int end) { for(int i = start; i <= end; i++) { co_yield i; } }
在这个示例中,我们定义了一个名为sequence()
的协程。这个协程接受两个整数参数,返回一个从start
到end
的整数序列。
在协程内部,我们使用了一个循环,每次迭代都会使用co_yield
关键字来产生一个整数。每次调用co_yield
时,协程都会暂停,并返回当前迭代的整数。然后,当消费者请求下一个整数时,协程会恢复,继续迭代,直到产生所有的整数。
以上两个例子中,我们已经看到了C++20协程的基本工作原理,即协程通过挂起和恢复,能够使得我们的代码变得更加简洁,逻辑更清晰。下一节,我们将讨论在使用协程时需要注意的一些关键点。
2.2 需要注意的关键点
在深入研究和使用C++20协程的过程中,有几个关键的点需要我们注意:
- 协程类型的选择 (Coroutine Types):在C++20中,协程的返回类型决定了其暂停(suspend)和恢复(resume)的行为。例如,
std::future<T>
类型的协程在co_return
语句后立即暂停并返回一个std::future
对象,当请求该对象的值时,协程恢复执行。另一方面,generator<T>
类型的协程在每次co_yield
语句后暂停,然后返回一个可迭代的对象,每次迭代时,协程都会恢复执行。 - 协程的生命周期管理 (Coroutine Lifecycle Management):协程的生命周期与其返回对象的生命周期绑定。这意味着如果返回对象被销毁,那么与之关联的协程也将被销毁。因此,当我们编写协程时,必须确保返回对象的生命周期能覆盖协程的全部执行过程。
- 协程与异常处理 (Coroutines and Exception Handling):协程可以使用
try/catch
块来处理可能发生的异常。但需要注意的是,如果一个协程在暂停状态下抛出了异常,那么这个异常将在协程恢复执行时被传递给协程的调用者。例如,如果一个返回std::future<T>
的协程在暂停状态下抛出异常,那么当请求std::future
对象的值时,将抛出此异常。
在掌握了这些关键点之后,我们就能更有效地利用C++20协程来编写异步代码了。下一章,我们将讨论为什么要选择C++20协程,以及它相比于传统编程模式的优势。
3. C++20协程的优势 (The Advantages of C++20 Coroutines)
C++20的协程(Coroutines) 是一种用于处理异步操作和非阻塞 I/O 的强大工具。在很多情况下,它可以帮助我们简化代码并提高程序的效率。
3.1 选择C++20协程的理由 (Reasons to Choose C++20 Coroutines)
3.1.1 协程简化异步编程 (Coroutines Simplify Asynchronous Programming)
使用传统的异步编程模型,我们需要用到回调函数(Callbacks),这会使代码变得难以理解和维护。协程的引入使得异步代码可以用同步的方式来书写和理解,极大地提升了代码的可读性和可维护性。
例如,假设我们有以下的异步代码:
getDataAsync([](Data data) { processDataAsync(data, [](Result result) { useResult(result); }); });
使用协程,我们可以把上面的代码简化为:
auto data = co_await getDataAsync(); auto result = co_await processDataAsync(data); useResult(result);
这个例子清楚地展示了协程的简洁性,我们可以直接以线性的方式阅读和编写代码,而无需担心复杂的回调函数结构。
3.1.2 协程提高程序效率 (Coroutines Improve Program Efficiency)
协程可以将程序中的异步任务分割成多个小的执行单元,当任务处于等待状态时,协程可以将执行权交给其他的任务。这种上下文切换(Context Switching)要比传统的线程上下文切换更为轻量级,因此可以提高程序的运行效率。
如 Bjarne Stroustrup 在他的著作 “The C++ Programming Language” 中所言:“协程为程序提供了一种更细粒度的并发执行机制,而这正是提升效率所需的。”
3.1.3 协程与现有代码的兼容性 (Coroutines Compatibility with Existing Code)
C++20 的协程设计得足够灵活,以便于和现有的代码库进行集成。在大部分情况下,你可以在不修改原有代码的情况下引入协程。
C++标准库中的许多组件,如std::future,都已经可以与协程进行交互。这使得在现有的C++项目中引入协程变得更为容易。
3.2 对比传统编程模式的优势 (Advantages over Traditional Programming Patterns)
C++20的协程不仅提供了一种全新的编程模型,而且还在很多方面超越了传统的编程模式。下面我们将详细介绍其中的一些优点。
3.2.1 协程与传统线程模型的对比 (Comparison with Traditional Thread Model)
协程(Coroutines) 和传统的线程(Thread) 有着本质的区别。传统的线程是由操作系统进行调度的,而协程是由程序员在用户态进行调度的。这种差异带来了以下几点优势:
- 上下文切换开销小:传统线程的上下文切换(Context Switching) 需要涉及到内核态和用户态的切换,而协程的上下文切换只发生在用户态,因此开销更小。
- 更细粒度的控制:在传统线程模型中,线程的调度策略是由操作系统决定的,而在协程模型中,程序员可以直接控制协程的调度,从而实现更细粒度的控制。
- 更好的资源利用:传统的线程如果阻塞在某个操作上,那么整个线程都无法进行,而协程可以在等待异步操作的过程中将CPU让给其他协程使用,从而实现更好的资源利用。
下面是一个使用协程进行异步操作的简单示例:
std::task<> async_operation() { std::cout << "Start operation\n"; co_await std::suspend_always{}; std::cout << "Resume operation\n"; } int main() { auto operation = async_operation(); std::cout << "Do other things\n"; operation.resume(); return 0; }
在这个例子中,async_operation
函数是一个协程,它在等待异步操作完成的过程中,主函数main
可以继续执行其他的操作。
3.2.2 协程与回调编程的对比 (Comparison with Callback Programming)
回调编程(Callback Programming)是另一种常见的异步编程模型,但它也存在一些问题,如回调地狱(Callback Hell)和控制流的复杂性。协程可以有效地解决这些问题。
例如,假设我们需要在获取数据后进行数据处理,然后使用处理的结果。在回调编程模型中,我们可能需要写出如下的代码:
getDataAsync([](Data data) { processDataAsync(data, [](Result result) { useResult(result); }); });
在这个例子中,回调函数的嵌套使得代码的逻辑难以理解。而使用协程,我们可以用更直观的方式来书写代码:
std::task<> process_data() { Data data = co_await getDataAsync(); Result result = co_await processDataAsync(data); useResult(result); }
在协程版本的代码中,逻辑更为清晰,也更容易理解。这是因为协程允许我们在异步编程中使用同步的编程风格,从而避免了回调地狱和控制流的复杂性。
以上就是C++20协程相比于传统编程模式的主要优势。在接下来的章节中,我们将进一步探讨如何在Qt中使用协程,以及在泛型编程中应用协程。
4. 在Qt中运用C++20协程
4.1 如何在Qt6中引入协程
在C++20中,协程(Coroutines)已成为语言的标准特性。而Qt6作为一款跨平台的应用程序开发框架,在C++20的协程中也有了相应的实现。首先,让我们看看如何在Qt6中引入C++20的协程。
4.1.1 协程的引入
在C++20中,你可以使用co_await
、co_yield
以及co_return
三个关键词来创建协程。
以下是一个简单的Qt6程序,使用了co_await
:
#include <QtConcurrent/QtConcurrent> #include <QtWidgets/QApplication> #include <QtWidgets/QPushButton> QFuture<int> doSomeWork() { co_return co_await QtConcurrent::run([]{ // 这里进行一些耗时操作 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); return 42; // 返回结果 }); } int main(int argc, char *argv[]) { QApplication app(argc, argv); QPushButton button("Start"); QObject::connect(&button, &QPushButton::clicked, [&]{ doSomeWork().then([&](int result){ button.setText(QString::number(result)); }); }); button.show(); return app.exec(); }
在这个例子中,我们使用co_await
在Qt6应用中异步地运行了一些耗时操作。doSomeWork
函数是一个返回QFuture<int>
的协程,它通过co_return
返回一个表达式的结果。这个表达式通过co_await
等待一个在新线程上运行的任务。
这是一种常见的用法:使用co_await
将耗时操作在后台线程上执行,主线程可以在等待结果时继续处理事件。
你可能会问:“In English, how can we describe this code snippet during oral communication?”(用英语口语交流中,我们该怎么描述这段代码?)。一个可能的表述方式是:
“We have a function doSomeWork
which is defined as a coroutine. It uses co_return
to return the result of an expression that is awaited using co_await
. This allows the Qt6 application to run the time-consuming operation asynchronously.”(我们有一个名为doSomeWork
的函数,它被定义为一个协程。这个函数使用co_return
来返回一个用co_await
等待的表达式的结果。这使得Qt6应用能够异步地执行这个耗时操作。)
4.1.2 Qt6中协程的使用
在Qt6中,我们可以结合使用C++20的协程和Qt6的
一些特性,如信号与槽(Signals and Slots)机制、Qt Concurrent库等。上面的例子就是一个很好的证明。
Qt6的信号与槽机制可以与协程很好地配合使用。在上面的例子中,我们使用了一个QPushButton
的clicked
信号与一个协程的槽进行连接。这样,当按钮被点击时,协程就会开始执行。
根据Bjarne Stroustrup在《The C++ Programming Language》中的描述,协程是一种更高级的抽象,它可以让我们在不阻塞主线程的情况下,编写出看起来像同步代码的异步代码。这就是我们在Qt6中使用C++20协程的原因。
下面是一个使用Qt6的QFuture
和协程的示例,它显示了如何使用协程来简化异步操作:
QFuture<int> asyncFunction() { co_return co_await QtConcurrent::run([]{ std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); return 42; }); } int main(int argc, char *argv[]) { QApplication app(argc, argv); asyncFunction().then([](int result) { qDebug() << "The result is" << result; }); return app.exec(); }
在这个示例中,我们定义了一个名为asyncFunction
的协程,它使用co_return
和co_await
执行并等待一个在新线程上运行的任务。然后,在主线程中,我们通过.then
回调来处理这个协程的结果。这是一个很典型的用法:使用协程来简化异步操作的处理。
你可能会问:“In English, how can we describe this code snippet during oral communication?”(用英语口语交流中,我们该怎么描述这段代码?)。一个可能的表述方式是:
“We define a coroutine asyncFunction
, which performs and waits for a task that runs on a new thread, using co_return
and co_await
. In the main thread, we use a .then
callback to handle the result of this coroutine. This is a typical use case: using coroutines to simplify the handling of asynchronous operations.”(我们定义了一个名为asyncFunction
的协程,它使用co_return
和co_await
执行并等待一个在新线程上运行的任务。然后,在主线程中,我们通过.then
回调来处理这个协程的结果。这是一个很典型的用法:使用协程来简化异步操作的处理。)
操作 | Qt Concurrency | C++20 协程 |
异步运行代码 | QtConcurrent::run() | co_await |
结果处理 | QFuture::then() | co_return |
以上表格对比了Qt Concurrency库和C++20协程在异步代码执行和结果处理上的不同。使用协程,我们可以编写出看起来更像同步代码的异步代码,
从而使得代码更易读,更易理解。
4.2 Qt Quick中的协程实践案例
Qt Quick是Qt框架中的一个模块,主要用于创建动态的、跨平台的用户界面。在Qt Quick中,我们同样可以使用C++20的协程进行异步操作。
4.2.1 加载大量数据
考虑一个典型的场景:在Qt Quick的ListView中加载大量数据。如果直接在主线程中加载,可能会阻塞UI,造成不良的用户体验。我们可以使用协程在后台线程中加载数据,并在数据加载完毕后更新UI。以下是一个简单的例子:
#include <QGuiApplication> #include <QQmlApplicationEngine> #include <QQmlContext> #include <QtConcurrent/QtConcurrent> QFuture<QList<Data>> loadLargeData() { co_return co_await QtConcurrent::run([]{ QList<Data> dataList; // 这里加载大量数据... return dataList; }); } int main(int argc, char *argv[]) { QCoreApplication::setAttribute(Qt::AA_EnableHighDpiScaling); QGuiApplication app(argc, argv); loadLargeData().then([&](QList<Data> dataList){ QQmlApplicationEngine engine; const QUrl url(QStringLiteral("qrc:/main.qml")); engine.rootContext()->setContextProperty("dataList", QVariant::fromValue(dataList)); engine.load(url); }); return app.exec(); }
在上述代码中,我们创建了一个名为loadLargeData
的协程,它在后台线程中加载大量数据,并通过co_return
返回这些数据。在主线程中,我们使用.then
回调在数据加载完成后,将这些数据通过上下文属性传递给QML,并加载主界面。
你可能会问:“In English, how can we describe this code snippet during oral communication?”(用英语口语交流中,我们该怎么描述这段代码?)。一个可能的表述方式是:
“We create a coroutine named loadLargeData
which loads a large amount of data in a background thread and returns these data using co_return
. In the main thread, after the data is loaded, we pass these data to QML as context properties and load the main interface.”(我们创建了一个名为loadLargeData
的协程,它在后台线程中加载大量数据,并通过co_return
返回这些数据。在主线程中,当数据加载完成后,我们将这些数据作为上下文属性传递给QML,并加载主界面。)
4.2.2 异步处理用户输入
在某些情况下,我们需要在用户输入之后进行一些耗时操作,例如查询数据库或者进行网络请求。在这种情况下,我们同样可以使用协程在后台进行这些操作,不阻塞UI线程。以下是一个例子:
QFuture<QString> handleUserInput(QString input) { co_return co_await QtConcurrent::run([input]{ QString result; // 这里进行一些耗时操作,例如查询数据库或者进行网络请求... return result; }); } void onUserInput(QString input) { handleUserInput(input).then([this](QString result){ // 在这里处理结果,例如更新UI... }); }
在上述代码中,我们创建了一个名为handleUserInput
的协程,它在后台线程中处理用户输入,并通过co_return
返回处理结果。在主线程中,我们在用户输入后调用这个协程,并使用.then
回调在操作完成后处理结果。
你可能会问:“In English, how can we describe this code snippet during oral communication?”(用英语口语交流中,我们该怎么描述这段代码?)。一个可能的表述方式是:
“We create a coroutine named handleUserInput
which processes user input in a background thread and returns the result using co_return
. In the main thread, after the user inputs, we call this coroutine and use a .then
callback to handle the result after the operation is complete.”(我们创建了一个名为handleUserInput
的协程,它在后台线程中处理用户输入,并通过co_return
返回处理结果。在主线程中,当用户输入后,我们调用这个协程,并在操作完成后使用.then
回调来处理结果。)
5.1 利用FFmpeg与协程进行音视频处理 (Leveraging FFmpeg and Coroutines for Audio/Video Processing)
5.1.1 FFmpeg与协程的结合 (The Union of FFmpeg and Coroutines)
FFmpeg是一个非常强大的开源库,主要用于处理多媒体数据(multimedia data handling),包括音频和视频。C++20的协程(coroutines)为我们提供了一种全新的编程范式,允许异步操作的代码看起来像是同步执行,这对于编写处理音频和视频的高效代码非常有帮助。
例如,假设我们正在编写一个需要读取音频数据,对数据进行处理,然后写入新数据的程序。传统的方式可能需要在读取、处理和写入过程中插入各种回调函数(callbacks)。但是,利用C++20协程,我们可以使得这些操作看起来像是顺序执行的,从而使代码更容易理解和维护。
auto process_audio_data(co::generator<Packet> packets) -> co::generator<Packet> { for (co_await auto& packet : packets) { // 对音频数据进行处理 // Process the audio data packet = process_packet(packet); co_yield packet; } }
在上述代码片段中,我们定义了一个协程函数process_audio_data
,它接受一个packets
生成器(此处假设Packet
是表示音频数据包的类)。这个函数每次从生成器中异步获取一个音频包,处理它,然后生成一个新的音频包。使用co_yield
关键字,我们将新的音频包传递给调用此协程的代码。
另外,注意到co_await
关键字允许我们在音频包还未就绪时将控制权返回给调用者,从而避免阻塞。这样就可以同时处理多个音频包,从而提高处理效率。
5.1.2 FFmpeg函数与协程应用的对比 (Comparing FFmpeg Functions with Coroutine Applications)
以下表格汇总了常见的FFmpeg函数与其相应在协程中的应用实例:
FFmpeg函数(Function) | 协程应用(Coroutine Application) |
av_read_frame |
co_await read_frame |
avcodec_send_packet |
co_await send_packet |
avcodec_receive_frame |
co_await receive_frame |
5.1.3 实践案例:使用协程进行音视频处理 (Practical Case: Using Coroutines for Audio/Video Processing)
假设我们想要利用FFmpeg库来实现音视频处理,代码可能如下:
co::generator<Packet> read_packets(AVFormatContext* format_context) { while (true) { AVPacket packet; int ret = av_read_frame(format_context, &packet); if (ret < 0) { break; } co_yield Packet{packet}; } }
在这个例子中,我们定义了一个协程函数read_packets
,用于读取音频/视频包。使用co_yield
关键字,我们可以每次生成一个音频/视频包,然后将控制权返回给调用者。这样,我们可以轻松地在调用者中使用for
循环来处理每个音频/视频包。这使得代码的结构更清晰,更容易理解。
以上就是FFmpeg与协程在音视频处理中的应用案例,我们可以看到协程可以大大简化音视频处理的编程模型,使得代码更容易理解和维护。
5.2 应用案例与效果分析 (Application Case and Performance Analysis)
5.2.1 实例分析:高效视频转码 (Case Study: Efficient Video Transcoding)
让我们通过一个音频转码(audio transcoding)的实例来看一下如何使用FFmpeg和协程来提升处理性能。
以下是一个使用协程进行视频转码的例子,它的流程如下:读取数据包,解码数据包,处理解码后的帧,编码帧,然后写入数据包。
co::task<void> transcode_video(AVFormatContext* input_context, AVFormatContext* output_context) { auto packets = read_packets(input_context); auto frames = decode_packets(packets); auto processed_frames = process_frames(frames); auto encoded_packets = encode_frames(processed_frames); co_await write_packets(output_context, encoded_packets); }
在这个例子中,每个步骤都是异步进行的,这意味着在等待I/O操作完成时,CPU可以处理其他的任务。由于大部分音视频处理都是I/O密集型的,所以这种方式可以大大提高处理效率。
5.2.2 效果分析:协程带来的性能提升 (Performance Analysis: The Efficiency Boost from Coroutines)
由于协程的使用,我们可以看到在等待I/O操作(例如,读取或写入数据包)时,CPU可以继续执行其他任务。这样,我们可以最大限度地利用CPU资源,从而提高整体的处理效率。这种方式特别适合处理音视频数据,因为这种数据通常都是I/O密集型的。
此外,由于协程使得异步操作看起来像是同步执行的,所以代码结构更清晰,更容易理解和维护。这也有助于提高开发效率和代码质量。
6. 协程在泛型编程中的应用
6.1 泛型编程与协程的交汇点
泛型编程(Generic Programming)与协程(Coroutine)在C++中可以相互补充,并产生出强大的编程模式。泛型编程主要用于编写可复用的代码,而协程则用于实现并发和非阻塞操作。泛型编程和协程的结合可以大大提高代码的效率和可读性。
让我们看一个简单的例子:
template<typename T> task<T> async_op(T t) { co_return co_await slow_op(t); }
这是一个泛型函数(generic function),也是一个协程(coroutine)。slow_op(t)
是一个可能非常耗时的操作。在这个函数中,co_await
操作使得函数的执行可以在等待slow_op(t)
完成时被挂起,释放出CPU的控制权,从而可以处理其他任务。
在英语中,你可以描述这个函数的工作方式如下(用中文来解释):
“The function async_op
takes an argument of a generic type T
, and then it performs a slow operation on it. It uses the co_await
keyword to suspend its execution while the slow operation is running, allowing the CPU to execute other tasks.”(“函数async_op
接收一个通用类型T
的参数,然后对其执行一个缓慢的操作。它使用co_await
关键字在慢操作运行期间挂起其执行,允许CPU执行其他任务。”)
从英语语法的角度,这句话的结构非常清晰。它首先设定主题是async_op
函数,然后描述这个函数的行为和特性。在描述这个函数的行为时,使用了"takes…and then"(接收…然后)的句型来描述这个函数的执行顺序,然后用"It uses…to suspend…while…"的句型来描述函数中协程的特性和工作方式。
继续深入探讨,我们可以从《C++ Primer》中找到关于泛型编程和协程的更深入的观点。例如,书中在讲述泛型编程时提到,“泛型编程主要利用模板来实现,可以使得代码更加通用、可复用。”而在讲述协程时,它强调了“协程可以提高程序的并发性,并使得代码更简洁,更易于理解。”这两点都可以在上面的例子中找到体现。
最后,让我们用一个表格来总结一下协程在泛型编程中的几个关键用法:
| 用法 | 描述 |
示例 |
|—|—|—|
|泛型协程函数|泛型函数可以与协程关键字结合使用,实现代码的高效复用。|task<T> async_op(T t)
|
|co_await
挂起操作|在等待一些长时间操作的时候,co_await
可以挂起函数,使得CPU可以执行其他任务。|co_return co_await slow_op(t);
|
|异步操作|泛型编程与协程结合,可以在无需阻塞主线程的情况下执行一些慢速操作。|async_op(some_long_operation)
|
希望这一章节的内容可以帮助你理解泛型编程与协程的交汇点,以及如何利用它们提高代码的效率和可读性。
6.2 用协程优化泛型编程
在C++中,协程可以帮助我们优化泛型编程,提高代码效率,增强代码可读性。尤其是在处理需要等待或者异步操作的情况时,协程的优势更为明显。接下来我们将详细介绍这种优化方法。
首先,让我们先看一段代码:
template<typename T> task<vector<T>> gather(vector<task<T>> tasks) { vector<T> results; for (auto& task : tasks) { results.push_back(co_await task); } co_return results; }
在这个泛型函数中,我们将一个包含多个任务(每个任务返回类型为T)的向量作为参数,通过协程并发地执行这些任务,并收集其结果。
在英语中,你可以这样描述这个函数的行为(用中文来解释):
“The function gather
takes a vector of tasks as its argument. It then runs these tasks concurrently using coroutines, collects their results, and returns a vector of these results.”(“函数gather
将一个任务向量作为其参数。然后它使用协程并发运行这些任务,收集它们的结果,并返回这些结果的向量。”)
在语法上,这句话的结构与我们之前讨论的类似。我们首先设定主题,然后用"It then…using…and…"的句型描述函数的行为。
这个例子展示了协程在泛型编程中的应用,通过协程,我们可以更简洁地处理并发任务,并收集它们的结果。这不仅可以提高代码的效率,也使得代码更易于理解和维护。
从《Effective Modern C++》一书中,Scott Meyers也提到,“C++协程使得并发编程变得更加简洁,可以在不牺牲性能的同时,大大提高代码的可读性和可维护性。” 这恰好证实了我们上述的观点。
让我们用表格形式总结一下:
用法 | 描述 | 示例 |
并发执行任务 | 在等待一些长时间操作的时候,可以使用协程并发执行这些任务,提高代码效率。 | co_await task; |
结果收集 | 使用协程可以方便地收集并发任务的结果,并返回。 | results.push_back(co_await task); |
以上就是如何利用协程来优化泛型编程的一些具体方法,通过这些方法,我们可以提高代码的效率,同时也可以使代码更易于阅读和维护。
7. C++协程的高级特性
7.1 完整版协程的特性
C++20协程确实是一个基本的底层框架,它主要提供了三个关键的关键词:co_yield
, co_return
, 和 co_await
。然而,有一些更高级的协程特性并没有被C++20包含在内,这主要是因为这些特性依赖于具体的运行时库或者是一些更复杂的概念。下面,我们将介绍一些完整版协程的主要特性。
首先,我们需要了解完整版协程的一些基本特性:
- **协程的嵌套:**完整版协程可以嵌套在其他协程内部,而不仅仅是在函数中。这意味着,你可以在一个协程中启动另一个协程,然后等待其完成,这对于创建复杂的并发模式非常有用。
- **协程的并发执行:**在完整版协程中,协程可以在同一时间并发执行,而不是仅仅在调用点暂停和恢复。这可以帮助你更好地管理和控制程序的并发性。
- **协程的异常处理:**完整版协程支持异常处理,这意味着你可以在协程中使用
try
/catch
块来捕获和处理异常。
现在让我们通过一个示例来看一看这些特性如何在实际代码中应用:
generator<int> Fibonacci() { int a = 0, b = 1; while (true) { co_yield b; auto next = a + b; a = b; b = next; } }
这是一个无限的Fibonacci数列生成器。它是一个协程,并使用了co_yield
关键字。每当调用co_yield
,它都会产生一个新的Fibonacci数,然后暂停执行,等待下一次的恢复。
这个例子演示了协程嵌套和并发执行的概念。你可以在另一个协程中使用这个生成器,并且在不同的协程中独立地驱动它。
另外,完整版协程通常包含更强大的库支持,例如Python的asyncio
或者C#的Task
库。这些库提供了强大的并发和异步IO功能,让你可以编写出非常强大的异步程序。
然而,C++20的协程并不包含这些高级特性,它仅仅提供了最基本的协程构建块。为了使用这些高级特性,你可能需要依赖于第三方库,例如Boost.Coroutine。
在接下来的章节中,我们将详细讨论这些高级特性,以及如何在C++中实现它们。
7.2 C++20协程的局限性及扩展
C++20的协程提供了基础的协程设施,允许程序员在C++中构建并发和异步操作。然而,作为一种底层的机制,C++20的协程在某些方面存在局限性。接下来,我们会详细讨论这些局限性以及可能的解决方案。
- **缺乏嵌套协程支持:**在C++20中,协程主要是由函数驱动的。你无法直接在一个协程内部启动另一个协程,并等待其完成。然而,通过使用第三方库,如Boost.Coroutine,可以实现协程的嵌套。
- **并发执行的限制:**C++20的协程在同一时间只能在调用点执行,并在此暂停和恢复。它们无法实现在同一时间运行多个协程。但这个问题可以通过使用线程或者异步任务(如std::async)来解决。
- **缺乏异常处理机制:**C++20的协程没有内置的异常处理机制。当协程内部发生异常时,异常通常会在协程之外的函数中捕获并处理。而在更高级的协程系统中,通常会提供内置的异常处理机制。
- **库支持不足:**C++20的协程没有与之配套的库,例如用于并发、异步IO等的库。但是,你可以使用第三方库,例如Boost.Asio或者libuv,来增强C++协程的功能。
虽然C++20的协程在某些方面有局限性,但请记住,这只是协程在C++中的初次尝试,它已经为我们提供了一个基础的异步和并发编程模型。未来的C++版本将会在这个基础上继续发展和增强协程的功能。
在下一章中,我们将讨论如何使用第三方库来扩展C++20协程的功能,使其具有与完整版协程相同的能力。
8. 扩展C++20协程功能
8.1 使用第三方库
要扩展C++20协程的功能,我们需要依赖于一些提供了高级协程特性的第三方库。例如,Boost.Coroutine和Boost.Asio是两个常用的、能够帮助我们实现更复杂协程模式的库。
- **Boost.Coroutine:**这个库提供了完整的协程支持,包括嵌套协程和异常处理等特性。通过使用Boost.Coroutine,我们可以在C++中创建复杂的协程模式,例如管道和协程之间的互操作。
- **Boost.Asio:**这是一个非常强大的异步IO库,可以和协程配合使用。使用Boost.Asio,我们可以轻松地在协程中执行异步IO操作,而无需手动管理回调或者状态机。
在以下的示例中,我们将展示如何使用这两个库来创建一个简单的异步HTTP服务器:
boost::asio::io_service io_service; boost::asio::spawn(io_service, [&](boost::asio::yield_context yield) { tcp::acceptor acceptor(io_service, tcp::endpoint(tcp::v4(), 80)); for(;;) { tcp::socket socket(io_service); acceptor.async_accept(socket, yield); boost::asio::spawn(io_service, [socket](boost::asio::yield_context yield) { boost::system::error_code ec; for(;;) { char data[128]; size_t n = socket.async_read_some(boost::asio::buffer(data), yield[ec]); if(ec == boost::asio::error::eof) break; else if(ec) throw boost::system::system_error(ec); boost::asio::async_write(socket, boost::asio::buffer(data, n), yield[ec]); if(ec) throw boost::system::system_error(ec); } }); } }); io_service.run();
这个示例展示了如何使用Boost.Asio和Boost.Coroutine创建一个异步HTTP服务器。在这个例子中,服务器在80端口监听新的连接。当一个新的连接到达时,它会启动一个新的协程来处理这个连接。每个协程会读取输入,然后将输入回显回去。
这个示例是高级协程用法的一个良好的展示,它展示了如何使用协程来简化复杂的异步操作。虽然这个代码在C++20的协程中可能难以实现,但是通过使用第三方库,我们可以轻松地创建这样的程序。
这就是协程的强大之处。它们可以帮助我们简化复杂的异步代码,使代码更易于理解和维护。
8.2 嵌套协程和异常处理
在C++20的协程中,嵌套协程和异常处理都是有些困难的。然而,有一些第三方库,如Boost.Coroutine,提供了更完整的协程支持,包括嵌套协程和异常处理。下面我们将具体讨论这些特性以及如何在C++中实现它们。
- **嵌套协程:**在C++20中,协程不能直接在其他协程中启动。然而,使用Boost.Coroutine库,你可以轻松地实现这个特性。以下是一个使用Boost.Coroutine实现嵌套协程的示例:
boost::asio::io_service io_service; boost::asio::spawn(io_service, [&](boost::asio::yield_context yield) { boost::asio::spawn(io_service, nested_coroutine); }); void nested_coroutine(boost::asio::yield_context yield) { // Perform some asynchronous operations }
在这个示例中,nested_coroutine
是在另一个协程中启动的。这样,你就可以在一个协程中等待另一个协程的完成,从而实现更复杂的并发模式。
- **异常处理:**C++20的协程没有内置的异常处理机制。但是,使用Boost.Coroutine,你可以在协程中使用
try
/catch
块来捕获和处理异常。以下是一个使用Boost.Coroutine处理异常的示例:
boost::asio::spawn(io_service, [&](boost::asio::yield_context yield) { try { // Perform some asynchronous operations } catch (const std::exception& e) { // Handle the exception } });
在这个示例中,如果协程中的异步操作抛出一个异常,该异常将被catch
块捕获,并可以进行适当的处理。
总的来说,通过使用第三方库,你可以实现更复杂的协程模式,并更好地处理协程中的异常。在下一章中,我们将讨论如何使用这些技术来编写更复杂的并发和异步程序。
9. 编写高级并发和异步程序
9.1 异步流水线设计
在并发编程中,异步流水线是一种常见的设计模式,用于处理那些可以被分解为多个独立步骤的任务。每个步骤可能会在不同的协程或线程中执行,这样可以并行处理多个任务或任务的多个步骤。下面我们来看一个简单的示例:
boost::asio::io_service io_service; boost::asio::spawn(io_service, [&](boost::asio::yield_context yield) { for(;;) { Task task = fetch_task(yield); // Step 1: Fetch a task Data data = process_task(task, yield); // Step 2: Process the task store_data(data, yield); // Step 3: Store the result } }); io_service.run();
在这个例子中,每个任务包括三个步骤:获取任务、处理任务和存储结果。每个步骤都在协程中异步执行,这意味着在等待一个步骤完成的同时,其他协程可以执行其他任务。
这个模式非常强大,因为它可以让你充分利用多核CPU,并在IO-bound或网络-bound任务中提高性能。然而,这种模式也有它的复杂性,特别是在错误处理和同步多个协程之间的操作时。
9.2 错误处理和同步
错误处理和同步是并发编程中的两个主要挑战。错误处理是指如何处理在一个协程中发生的错误。同步则是指如何协调多个协程以完成一些需要协作的任务。
对于错误处理,你可以使用try/catch块来捕获和处理协程中发生的异常。例如:
boost::asio::spawn(io_service, [&](boost::asio::yield_context yield) { try { // Perform some asynchronous operations } catch (const std::exception& e) { // Handle the exception } });
对于同步,你可以使用条件变量、信号量或者其他同步原语来实现。例如,你可以使用boost::asio::async_wait
函数来等待一个异步操作的完成:
boost::asio::steady_timer timer(io_service); timer.expires_from_now(std::chrono::seconds(5)); boost::asio::spawn(io_service, [&](boost::asio::yield_context yield) { timer.async_wait(yield); // The following code will be executed after the timer has expired }); io_service.run();
在这个例子中,协程会在定时器到期后继续执行。这可以用于实现各种各样的同步模式,如阻塞等待、超时等待等。