原文:http://www.blogcn.com/User8/flier_lu/index.html?id=3409568
几个月前我曾大致分析过 C# 2.0 中 iterator block 机制的实现原理,《C# 2.0 中Iterators的改进与实现原理浅析》,文中简要介绍了 C# 2.0 是如何在不修改 CLR 的前提下由编译器,通过有限状态机来实现 iterator block 中 yield 关键字。
实际上,这一机制的最终目的是提供一个代码协同执行的支持机制。
以下内容为程序代码:
using System.Collections.Generic;
public class Tokens : IEnumerable<string> { public IEnumerator<string> GetEnumerator() { for(int i = 0; i<elements.Length; i++) yield elements[i]; } ... }
foreach (string item in new Tokens()) { Console.WriteLine(item); }
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在这段代码执行过程中,foreach 的循环体和 GetEnumerator 函数体实际上是在同一个线程中交替执行的。这是一种介于线程和顺序执行之间的协同执行模式,之所以称之为协同(Coroutine),是因为同时执行的多个代码块之间的调度是由逻辑隐式协同完成的。顺序执行无所谓并行性,而线程往往是由系统调度程序强制性抢先切换,相对来说Win3.x 中的独占式多任务倒是与协同模型比较类似。
就协同执行而言,从功能上可以分为行为、控制两部分,控制又可进一步细分为控制逻辑和控制状态。行为对应着如何处理目标对象,如上述代码中:行为就是将目标对象打印到控制台;控制则是如何遍历这个 elements 数组,可进一步细分为控制逻辑(顺序遍历)和控制状态(当前遍历到哪个元素)。下面将按照这个逻辑介绍不同语言中如何实现和模拟这些逻辑。
Spark Gray 在其 blog 上有一个系列文章介绍了协同执行的一些概念。
Iterators in Ruby (Part - 1) Warming up to using Iterators (Part 2) 文章第 1, 2 部分以 Ruby 语言(语法类似 Python)介绍了 Iterator 机制是如何简化遍历操作的代码。实际上中心思想就是将行为与控制分离,由语言层面的支持来降低控制代码的薄记工作。
以下内容为程序代码:
def textfiles(dir) Dir.chdir(dir)
Dir["*"].each do |entry| yield dir+"\"+entry if /^.*.txt$/ =~ entry
if FileTest.directory?(entry) textfiles(entry){|file| yield dir+"\"+file} end end Dir.chdir(".."[img]/images/wink.gif[/img] end
textfiles(“c:\”){|file| puts file }
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例如上面这段 Ruby 的递归目录处理代码中,就采用了与 C# 2.0 中完全类似的语法实现协同执行支持。
对 C# 1.0 和 C++ 这类不支持协同执行的语言,协同执行过程中的状态迁移或者说执行绪的调度工作,需要由库和使用者自行实现,例如 STL 中的迭代器 (iterator) 自身必须保存了与遍历容器相关的位置信息。例如在 STL 中实现协同执行:
以下内容为程序代码:
#include <vector> #include <algorithm> #include <iostream>
// The function object multiplies an element by a Factor template <class Type> class MultValue { private: Type Factor; // The value to multiply by public: // Constructor initializes the value to multiply by MultValue ( const Type& _Val [img]/images/wink.gif[/img] : Factor ( _Val [img]/images/wink.gif[/img] { }
// The function call for the element to be multiplied void operator ( [img]/images/wink.gif[/img] ( Type& elem [img]/images/wink.gif[/img] const { elem *= Factor; } };
int main( [img]/images/wink.gif[/img] { using namespace std;
vector <int> v1;
//...
// Using for_each to multiply each element by a Factor for_each ( v1.begin ( [img]/images/wink.gif[/img] , v1.end ( [img]/images/wink.gif[/img] , MultValue<int> ( -2 [img]/images/wink.gif[/img] [img]/images/wink.gif[/img]; }
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虽然 STL 较为成功的通过迭代器、算法和谓词,将此协同执行逻辑中的行为和控制分离,谓词表现行为(MultValue<int>
、迭代器(v1.being(), v1.end())表现控制状态、算法表现控制逻辑(for_each),但仍然存在编写复杂,使用麻烦,并且语义不连冠的问题。
一个缓解的方法是将谓词的定义与控制部分合并到一起,就是类似 boost::Lambda 的实现思路:
以下内容为程序代码:
for_each(v.begin(), v.end(), _1 = 1);
for_each(vp.begin(), vp.end(), cout << *_1 << ' ');
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通过神奇的模板和宏,可以一定程度降低编写独立谓词来定义行为的复杂度。但控制部分的状态和逻辑还是需要单独实现。
而 C# 1.0 中就干脆没有自带支持,必须通过
《C# 2.0 中Iterators的改进与实现原理浅析》一文中所举例子那样笨拙的方式完成。
以下内容为程序代码:
public class Tokens : IEnumerable { public string[] elements;
Tokens(string source, char[] delimiters) { // Parse the string into tokens: elements = source.Split(delimiters); }
public IEnumerator GetEnumerator() { return new TokenEnumerator(this); }
// Inner class implements IEnumerator interface: private class TokenEnumerator : IEnumerator { private int position = -1; private Tokens t;
public TokenEnumerator(Tokens t) { this.t = t; }
// Declare the MoveNext method required by IEnumerator: public bool MoveNext() { if (position < t.elements.Length - 1) { position++; return true; } else { return false; } }
// Declare the Reset method required by IEnumerator: public void Reset() { position = -1; }
// Declare the Current property required by IEnumerator: public object Current { get // get_Current函数 { return t.elements[position]; } } } ... }
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这种笨拙的 IEnumerable 接口实现方法,实际上是将 STL 中提供控制状态的 iterator 完全自行实现,而且控制逻辑还限定于编写 IEnumerable 接口实现时的定义。就算可以通过策略 (Strategy) 模式提供一定程度的定制,但其代码逻辑过于分散,要理解一个简单调用必须查看四五处分散的代码。
好在牛人总是不缺的,呵呵。
Ajai Shankar 在 MSDN 上一篇非常出色的文章,
COROUTINES Implementing Coroutines for .NET by Wrapping the Unmanaged Fiber API,里面通过 Win32 API 的纤程 (Fiber) 支持和 CLR 几个底层 API 的支持,完整的实现了一套可用的协同执行支持机制。
Spark Gray 的第 4 篇文章中就详细讨论了这种实现方式的利弊:
SICP, Fiber api and ITERATORS !(Part 4) 纤程 Fiber 是 Win32 子系统为了移植 Unix 下伪线程环境下的程序方便,而提供的一套轻量级并行执行机制,由程序代码自行控制调度流程。
其使用方法很简单,在某个线程中调用 ConvertThreadToFiber(Ex) 初始化纤程支持,然后调用 CreateFiber(Ex) 建立多个不同纤程,对新建的纤程和转换时当前线程缺省纤程,都可以通过 SwitchToFiber 显式进行调度。
以下内容为程序代码:
static int array[3] = { 0, 1, 2 };
static int cur = 0;
VOID CALLBACK FiberProc(PVOID lpParameter) { for(int i=0; i<sizeof(array)/sizeof(array[0]); i++) { cur = array[i];
SwitchToFiber(lpParameter); } }
LPVOID fiberMain = ConvertThreadToFiber(NULL);
LPVOID fiberFor = CreateFiber(0, FiberProc, fiberMain);
while(cur >= 0) { std::cout << cur << std::endl;
SwitchToFiber(fiberFor); }
DeleteFiber(fiberFor);
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上述伪代码是纤程使用的一个大概流程,可以看出实际上纤程跟上面 Ruby 和 C# 2.0 中的协同执行所需功能是非常符合的。而在实现上,纤程实际上是通过在同一线程堆栈中构造出不同的区域(ConvertThreadToFiber/CreateFiber),在 SwitchToFiber 函数中切换到指定区域,以此区域(纤程)的代码和寄存器等环境执行,有点类似于 C 代码库中 longjmp 的概念。Netscape 提供的状态线程库
State Threads library 就是通过 longjmp 等机制模拟的类似功能。
而在 .NET 1.0/1.1 中要使用纤程,则还需要考虑对每个纤程的 Managed 环境构造,以及切换调度时的状态管理等等。有兴趣的朋友可以仔细阅读上述两篇精彩文章。
以下内容为程序代码:
class CorIter : Fiber { protected override void Run() { object[] array = new object[] {1, 2, 3, 4}; for(int ndx = 0; true; ++ndx) Yield(arr[ndx]); } }
Coroutine next = new CorIter(); Object o = next();
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可以看到这个代码已经非常类似 C# 2.0 中的语法了,只是要受到一些细节上的限制。
而 C# 2.0 中,大概是为了保障移植性,使用了将控制逻辑编译成状态机的方式实现,并由状态机自动管理控制状态。其原理我在
《C# 2.0 中Iterators的改进与实现原理浅析》一文中已经大概分析过了,有兴趣的朋友可以进一步阅读
Spark Gray 的第 5 篇文章中的详细分析。
Implementation of Iterators in C# 2.0 (Part 5) 以及
Matt Pietrek 的关于 Iterator 状态机的分析文章
Fun with Iterators and state machines 而为了将行为与控制更紧密地绑定到一起,C# 2.0 也提供了类似 C++ 中 boost::lambda 机制的匿名方法支持。简要的分析可以参考我以前的一篇文章
《CLR 中匿名函数的实现原理浅析》,或者
Spark Gray 的第 6 篇文章。
Implementation of Closures (Anonymous Methods) in C# 2.0 (Part 6)
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