Rust Async: async-task源码分析
- 2019 年 11 月 24 日
- 筆記
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async-std是rust异步生态中的基础运行时库之一,核心理念是合理的性能 + 用户友好的api体验。经过几个月密集的开发,前些天已经发布1.0稳定版本。因此是时候来一次深入的底层源码分析。async-std的核心是一个带工作窃取的多线程Executor,而其本身的实现又依赖于async-task这个关键库,因此本文主要对async-task的源码进行分析。
当Future提交给Executor执行时,Executor需要在堆上为这个Future分配空间,同时需要给它分配一些状态信息,比如Future是否可以执行(poll),是否在等待被唤醒,是否已经执行完成等等。我们一般把提交给Executor执行的Future和其连带的状态称为 task
。async-task这个库就是对task进行抽象封装,以便于Executor的实现,其有几个创新的特性:
- 整个task只需要一次内存分配;
- 完全隐藏了RawWaker,以避免实现Executor时处理unsafe代码的麻烦;
- 提供了
JoinHandle
,这样spawn函数对Future没有Output=()
的限制,极大方便用户使用;
使用方式
async-task只对外暴露了一个函数接口以及对应了两个返回值类型:
pub fn spawn<F, R, S, T>(future: F, schedule: S, tag: T) -> (Task<T>, JoinHandle<R, T>)where F: Future<Output = R> + Send + 'static, R: Send + 'static, S: Fn(Task<T>) + Send + Sync + 'static, T: Send + Sync + 'static,
其中,参数future表示要执行的Future,schedule是一个闭包,当task变为可执行状态时会调用这个函数以调度该task重新执行,tag是附带在该task上的额外上下文信息,比如task的名字,id等。返回值Task就是构造好的task对象,JoinHandle实现了Future,用于接收最终执行的结果。
值得注意的是spawn这个函数并不会做类似在后台进行计算的操作,而仅仅是分配内存,创建一个task出来,因此其实叫create_task反而更为恰当且好理解。
Task提供了如下几个方法:
// 对该task进行调度 pub fn schedule(self); // poll一次内部的Future,如果Future完成了,则会通知JoinHandle取结果。否则task进 // 入等待,直到被被下一次唤醒进行重新调度执行。 pub fn run(self); // 取消task的执行 pub fn cancel(&self); // 返回创建时传入的tag信息 pub fn tag(&self) -> &T;
JoinHandle实现了Future trait,同时也提供了如下几个方法:
// 取消task的执行 pub fn cancel(&self); // 返回创建时传入的tag信息 pub fn tag(&self) -> &T;
同时,Task和JoinHandle都实现了Send+Sync,所以他们可以出现在不同的线程,并通过tag方法可以同时持有 &T
,因此spawn函数对T有Sync的约束。
借助于async_task的抽象,下面的几十行代码就实现了一个共享全局任务队列的多线程Executor:
use std::future::Future; use std::thread; use crossbeam::channel::{unbounded, Sender}; use futures::executor; use once_cell::sync::Lazy; static QUEUE: Lazy<Sender<async_task::Task<()>>> = Lazy::new(|| { let (sender, receiver) = unbounded::<async_task::Task<()>>(); for _ in 0..4 { let recv = receiver.clone(); thread::spawn(|| { for task in recv { task.run(); } }); } sender }); fn spawn<F, R>(future: F) -> async_task::JoinHandle<R, ()> where F: Future<Output = R> + Send + 'static, R: Send + 'static, { let schedule = |task| QUEUE.send(task).unwrap(); let (task, handle) = async_task::spawn(future, schedule, ()); task.schedule(); handle } fn main() { let handles: Vec<_> = (0..10).map(|i| { spawn(async move { println!("Hello from task {}", i); }) }).collect(); // Wait for the tasks to finish. for handle in handles { executor::block_on(handle); } }
Task的结构图
通常rust里的并发数据结构会包含底层的实现,一般叫Inner或者RawXXX,包含大量裸指针等unsafe操作,然后再其基础上进行类型安全包装,提供上层语义。比如channel,上层暴露出 Sender
和 Receiver
,其行为不一样,但内部表示是完全一样的。async-task也类似,JoinHandle, Task以及调用Future::poll时传递的Waker类型内部都共享同一个RawTask结构。由于JoinHandle本身是一个Future,整个并发结构还有第四个角色-在JoinHandle上调用poll的task传递的Waker,为避免引起混淆就称它为Awaiter吧。整个的结构图大致如下:

整个task在堆上一次分配,内存布局按Header,Tag, Schedule,Future/Output排列。由于Future和Output不同时存在,因此他们共用同一块内存。
- JoinHandle:只有一个,不访问Future,可以访问Output,一旦销毁就不再生成;
- Task:主要访问Future,销毁后可以继续生成,不过同一时间最多只有一个,这样可以避免潜在的多个Task对Future进行并发访问的bug;
- Waker:可以存在多份,主要访问schedule数据,由于spawn函数的参数要求schedule必须是Send+Sync,因此多个waker并发调用是安全的。
- Header:本身包含三个部分,state是一个原子变量,包含引用计数,task的执行状态,awaiter锁等信息;awaiter保存的是JoinHandle所在的task执行时传递的Waker,用于当Output生成后通知JoinHandle来取;vtable是一个指向静态变量的虚表指针。
task中的状态
所有的并发操作都是通过Header中的state这个原子变量来进行同步协调的。主要有以下几种flag:
constSCHEDULED:usize=1<<0;
task已经调度准备下一次执行,这个flag可以和RUNGING同时存在。constRUNNING:usize=1<<1;
这个task正在执行中,这个flag可以和SCHEDULED同时存在。constCOMPLETED:usize=1<<2;
这个task的future已经执行完成。constCLOSED:usize=1<<3;
表示这个task要么被cancel掉了,要么output被JoinHandle取走了,是一个终结状态。constHANDLE:usize=1<<4;
表示JoinHandle存在。constAWAITER:usize=1<<5;
表示JoinHandle正在等待Output,用于快速判断Header里的awaiter不为None,避免获取锁的操作。constLOCKED:usize=1<<6;
读写Header里的awaiter时,需要设置这个字段,标识是否处于locked状态。constREFERENCE:usize=1<<7;
从第7bit开始到最高位当作引用计数用,代表Task和Waker的总数,主要JoinHandle在HANDLE的flag里跟踪。
JoinHandle的实现分析
JoinHandle::cancel
为避免并发问题,JoinHandle不接触Future数据,而由于取消task的执行需要析构Future数据,因此cancel操作通过重新schedule一次,把操作传递给Task执行。
impl<R, T> JoinHandle<R, T> { pub fn cancel(&self) { let ptr = self.raw_task.as_ptr(); let header = ptr as *const Header; unsafe { let mut state = (*header).state.load(Ordering::Acquire); loop { // 如果task已经结束或者closed,什么也不做。 if state & (COMPLETED | CLOSED) != 0 { break; } let new = if state & (SCHEDULED | RUNNING) == 0 { // 如果不处于scheduled或running状态,那么下面就需要调用schedule // 函数通知Task,因此要加上SCHEDULED 和增加引用计数 (state | SCHEDULED | CLOSED) + REFERENCE } else { // 否则要么task已经schedue过了,过段时间会重新执行,要么当前正在 // 运行,因此只需要设置closed状态,task执行完后会收到close状态并 // 进行处理。 state | CLOSED }; match (*header).state.compare_exchange_weak( state, new, Ordering::AcqRel, Ordering::Acquire, ) { Ok(_) => { // 重新schedule以便executor将Future销毁 if state & (SCHEDULED | RUNNING) == 0 { ((*header).vtable.schedule)(ptr); } // 如果有awaiter的话,通知相应的的task。 if state & AWAITER != 0 { (*header).notify(); } break; } Err(s) => state = s,// 失败重试 } } } } }
JoinHandle::drop
由于整个task的所有权是由JoinHandle,Task和Waker共享的,因此都需要手动实现drop。Output只会由JoinHandle访问,因此如果有的话也要一同销毁。
impl<R, T> Drop for JoinHandle<R, T> { fn drop(&mut self) { let ptr = self.raw_task.as_ptr(); let header = ptr as *const Header; let mut output = None; unsafe { // 由于很多时候JoinHandle不用,会在刚创建的时候直接drop掉,因此针对这种情 // 况作一个特殊化处理。这样一个原子操作就完成了。 if let Err(mut state) = (*header).state.compare_exchange_weak( SCHEDULED | HANDLE | REFERENCE, SCHEDULED | REFERENCE, Ordering::AcqRel, Ordering::Acquire, ) { loop { // 如果task完成了,但是还没有close掉,说明output还没有被取走,需 // 要在这里取出来进行析构。 if state & COMPLETED != 0 && state & CLOSED == 0 { // 标记为closed,这样就可以安全地读取output的数据。 match (*header).state.compare_exchange_weak( state, state | CLOSED, Ordering::AcqRel, Ordering::Acquire, ) { Ok(_) => { output = Some((((*header).vtable.get_output)(ptr) as *mut R) .read()); // 更新状态重新循环 state |= CLOSED; } Err(s) => state = s, } } else { // 进到这里说明task要么没完成,要么已经closed了。 let new = if state & (!(REFERENCE - 1) | CLOSED) == 0 { // Task和Waker都已经没了,并且没closed,根据进else的条 // 件可知task没完成,Future还在,重新schedule一次,让 // executor把Future析构掉。 SCHEDULED | CLOSED | REFERENCE } else { // 移除HANDLE flag state & !HANDLE }; match (*header).state.compare_exchange_weak( state, new, Ordering::AcqRel, Ordering::Acquire, ) { Ok(_) => { // 如果这是最后一个引用 if state & !(REFERENCE - 1) == 0 { if state & CLOSED == 0 { //并且没closed,根据进else的条件可知task没 // 完成,重新schedule一次,析构Future ((*header).vtable.schedule)(ptr); } else { // task已经完成了,output也已经在上面读出 // 来了,同时也是最后一个引用,需要把task自 // 身析构掉。 ((*header).vtable.destroy)(ptr); } } // 还有其他引用在,资源的释放由他们负责。 break; } Err(s) => state = s, } } } } } // 析构读取出来的output drop(output); } }
JoinHandle::poll
检查Output是否已经可以拿,没有的话注册cx.waker()等通知。
impl<R, T> Future for JoinHandle<R, T> { type Output = Option<R>; fn poll(self: Pin<&mut Self>, cx: &mut Context<'_>) -> Poll<Self::Output> { let ptr = self.raw_task.as_ptr(); let header = ptr as *const Header; unsafe { let mut state = (*header).state.load(Ordering::Acquire); loop { // task已经closed了,没output可拿。 if state & CLOSED != 0 { // 大部分可情况下,header里的awaiter就是cx.waker,也有例外,因 // 此一并进行通知。 (*header).notify_unless(cx.waker()); return Poll::Ready(None); } // 如果task还没完成 if state & COMPLETED == 0 { // 那么注册当前的cx.waker到Header::awaiter里,这样完成了可以收 // 到通知。 abort_on_panic(|| { (*header).swap_awaiter(Some(cx.waker().clone())); }); // 要是在上面注册前正好task完成了,那么就收不到通知了,因此注册后 // 需要重新读取下状态看看。 state = (*header).state.load(Ordering::Acquire); // task已经closed了,没output可拿,返回None。 if state & CLOSED != 0 { // 这里我分析下来是不需要再通知了,提了个pr等作者回应。 (*header).notify_unless(cx.waker()); return Poll::Ready(None); } // task还没完成,上面已经注册了waker,可以直接返回Pending。 if state & COMPLETED == 0 { return Poll::Pending; } } // 到这里说明task已经完成了。把它设置为closed状态,就可以拿output了。 match (*header).state.compare_exchange( state, state | CLOSED, Ordering::AcqRel, Ordering::Acquire, ) { Ok(_) => { // 设置closed成功,通知其他的awaiter。由于上面是原子的swap操 // 作,且一旦设置为closed,awaiter就不会再变更了,因此可以 // 用AWAITER这个flag进行快速判断。 if state & AWAITER != 0 { (*header).notify_unless(cx.waker()); } // 读取出Output并返回。 let output = ((*header).vtable.get_output)(ptr) as *mut R; return Poll::Ready(Some(output.read())); } Err(s) => state = s, } } } } }
Task的实现分析
Task::schedule
这个函数先通过Task内部保存的指针指向Header,并从Header的vtable字段中拿到schedule函数指针,这个函数最终调用的是用户调用spawn时传入的schedule闭包。因此本身很直接。
Task::run
这个函数先通过Task内部保存的指针指向Header,并从Header的vtable字段中拿到run函数指针,其指向RawTask::run,实现如下:
首先根据指针参数强转为RawTask,并根据Header的vtable拿到RawWakerVTable,构造好Waker和Context,为调用Future::poll做准备。
unsafe fn run(ptr: *const ()) { let raw = Self::from_ptr(ptr); let waker = ManuallyDrop::new(Waker::from_raw(RawWaker::new( ptr, &(*raw.header).vtable.raw_waker, ))); let cx = &mut Context::from_waker(&waker); //... }
然后获取当前的state,循环直到更新state的RUNING成功为止。
let mut state = (*raw.header).state.load(Ordering::Acquire); loop { // 如果task已经closed,那么Future可以直接析构掉,并返回。 if state & CLOSED != 0 { if state & AWAITER != 0 { (*raw.header).notify(); } Self::drop_future(ptr); // 扣掉当前task的引用计数,因为run函数的参数是self。 Self::decrement(ptr); return; } // 移除SCHEDULED状态,并标记RUNING match (*raw.header).state.compare_exchange_weak( state, (state & !SCHEDULED) | RUNNING, Ordering::AcqRel, Ordering::Acquire, ) { Ok(_) => { // 更新state到新的状态,后面的代码还要复用state。 state = (state & !SCHEDULED) | RUNNING; break; } Err(s) => state = s, } }
标记为RUNING状态后,就可以开始正式调用Future::poll了,不过在调用前设置Guard,以便poll函数panic时,可以调用Guard的drop函数保证状态一致。
let guard = Guard(raw); let poll = <F as Future>::poll(Pin::new_unchecked(&mut *raw.future), cx); mem::forget(guard); // 没panic,移除掉guard.drop的调用。 match poll { Poll::Ready(out) => { /// ... } Poll::Pending => { // ... } }
如果Future完成了,那么先把Future析构掉,腾出内存把output写进去。并循环尝试将RUNING状态去掉。
match poll { Poll::Ready(out) => { Self::drop_future(ptr); raw.output.write(out); let mut output = None; loop { // JoinHandle已经没了,那么output没人取,我们需要析构掉output,并设置为 // closed状态。 let new = if state & HANDLE == 0 { (state & !RUNNING & !SCHEDULED) | COMPLETED | CLOSED } else { (state & !RUNNING & !SCHEDULED) | COMPLETED }; match (*raw.header).state.compare_exchange_weak( state, new, Ordering::AcqRel, Ordering::Acquire, ) { Ok(_) => { // 如果handle没了,或者跑的时候closed了,那么需要把output再读取 // 出来析构掉。 if state & HANDLE == 0 || state & CLOSED != 0 { output = Some(raw.output.read()); } // 通知JoinHandle来取数据。 if state & AWAITER != 0 { (*raw.header).notify(); } Self::decrement(ptr); break; } Err(s) => state = s, } } drop(output); } Poll::Pending => { // ... }
如果没完成的话,循环尝试移除RUNING,同时在poll的时候其他线程不能调用shedule函数,而是设置SCHEDULED,所以需要检查这个flag,如果设置了,则需要代劳。
match poll { Poll::Ready(out) => { /// handle ready case ... } Poll::Pending => { loop { // poll的时候closed了,这里为啥要移除SCHEDULED状态,暂时不清楚,需要问问 // 作者。 let new = if state & CLOSED != 0 { state & !RUNNING & !SCHEDULED } else { state & !RUNNING }; match (*raw.header).state.compare_exchange_weak( state, new, Ordering::AcqRel, Ordering::Acquire, ) { Ok(state) => { if state & CLOSED != 0 { // 设置closed状态的那个线程是不能碰Future的,否则和当前线程 // 产生内存并发访问冲突。因此代劳析构操作。 Self::drop_future(ptr); Self::decrement(ptr); } else if state & SCHEDULED != 0 { // poll的时候其他线程想schedule这个task,但是不能调用,因此 // 当前线程代劳。chedule函数接收self,类似move语义,因此这里 // 不需要decrement。 Self::schedule(ptr); } else { Self::decrement(ptr); } break; } Err(s) => state = s, } } } }
在poll时如果发生panic,则Guard负责收拾残局。
fn drop(&mut self) { let raw = self.0; let ptr = raw.header as *const (); unsafe { let mut state = (*raw.header).state.load(Ordering::Acquire); loop { // poll的时候被其他线程closed了, if state & CLOSED != 0 { // 看代码state一旦处于CLOSED后,schedule不会再运行。这里为啥要移除 // SCHEDULED状态,暂时不清楚,需要问问作者。 (*raw.header).state.fetch_and(!SCHEDULED, Ordering::AcqRel); // 析构Future RawTask::<F, R, S, T>::drop_future(ptr); RawTask::<F, R, S, T>::decrement(ptr); break; } match (*raw.header).state.compare_exchange_weak( state, (state & !RUNNING & !SCHEDULED) | CLOSED, Ordering::AcqRel, Ordering::Acquire, ) { Ok(state) => { // 析构Future RawTask::<F, R, S, T>::drop_future(ptr); // 通知awaitertask已经close了. if state & AWAITER != 0 { (*raw.header).notify(); } RawTask::<F, R, S, T>::decrement(ptr); break; } Err(s) => state = s, } } } }
Waker相关函数的实现
wake函数
wake函数主要功能是设置SCHEDULE状态,并尝试调用schedule函数,有两个重要的细节需要注意:
- task正在执行时不能调用schedule函数;
- 当task已经被schedule过了时,也需要额外做一次原子操作,施加Release语义。
unsafe fn wake(ptr: *const ()) { let raw = Self::from_ptr(ptr); let mut state = (*raw.header).state.load(Ordering::Acquire); loop { if state & (COMPLETED | CLOSED) != 0 { // 如果task完成或者close了,直接drop掉自己,wake的参数是self语义 Self::decrement(ptr); break; } if state & SCHEDULED != 0 { // 这段代码极为关键,如果task已经schedule过了,则重新把读出来的state // 设置回去,虽然看起来好像是无用的,其实是为了施加Release同步语义, // 把当前线程的内存视图同步到其他线程去。即便是rust标准库,之前也因为 // 没处理好类似这个情况出过bug。 match (*raw.header).state.compare_exchange_weak( state, state, Ordering::AcqRel, Ordering::Acquire, ) { Ok(_) => { Self::decrement(ptr); break; } Err(s) => state = s, } } else { // task没schedule过,则设置状态。 match (*raw.header).state.compare_exchange_weak( state, state | SCHEDULED, Ordering::AcqRel, Ordering::Acquire, ) { Ok(_) => { // 如果task当前没有运行,那么可以调用schedule函数。 if state & (SCHEDULED | RUNNING) == 0 { // Schedule the task. let task = Task { raw_task: NonNull::new_unchecked(ptr as *mut ()), _marker: PhantomData, }; (*raw.schedule)(task); } else { // task正在运行,不需要调用schedule,等运行结束后对应的 // 线程会代劳。 Self::decrement(ptr); } break; } Err(s) => state = s, } } } }
wake_by_ref
这个函数的功能和wake类似,唯一的区别就是wake的参数是self,有move语义,wakebyref是&self。实现差异不大,就不做具体分析了。
clone_waker
waker的clone实现也比较简单,直接将Header里的state的引用计数加一即可。
unsafe fn clone_waker(ptr: *const ()) -> RawWaker { let raw = Self::from_ptr(ptr); let raw_waker = &(*raw.header).vtable.raw_waker; let state = (*raw.header).state.fetch_add(REFERENCE, Ordering::Relaxed); if state > isize::max_value() as usize { std::process::abort(); } RawWaker::new(ptr, raw_waker) }
总结
整个task的设计非常精细,api也非常直观,难怪一发布就直接上1.0版本。