Coroutines and Structured Concurrency in Practice

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/CppCon

摘要

文档讨论了’structured concurrency’（结构化并发）的概念及其在实际中的应用。结构化并发通过任务树的形式组织协程、叶等待对象（如睡眠、I/O等）和组合器（如allOf()、anyOf()），使得异常和取消操作能够沿着任务树传播。文档还介绍了’nursery’（苗圃）概念，作为结构化并发的基础原语，类似于Python Trio中的’nursery’、Rust中的’task scope’等。通过示例代码，文档展示了如何使用协程简化异步编程，包括任务生命周期管理、错误传播以及资源管理等方面。

AI总结

《Coroutines and Structured Concurrency in Practice》这一文档主要探讨了协程（coroutines）和结构化并发（structured concurrency）在实践中的应用，重点介绍了其核心概念、优势以及如何构建相关API。以下是文档的简要总结：

---

### 1. **结构化并发的核心概念**
- **任务树**：任务自然形成一棵“调用树”，其中包括：
- 协程（coroutines）
- 叶等待器（leaf awaitables，如睡眠、I/O等）
- 组合器（combiners，如`allOf()`和`anyOf()`）
- **异常和取消的传播**：
- 异常从子任务向上层传播。
- 取消信号从父任务向下层传播。
- 每个任务完成后，不会有任务被遗漏。

---

### 2. **结构化并发的优势**
- **更易于推理**：通过任务树的结构化方式，代码逻辑更加清晰。
- **更易于对象生命周期管理**：任务树的结构使得资源的创建和销毁更加明确。
- **更易于错误处理**：错误和异常可以通过任务树自动向上层传播。

---

### 3. **核心组件：`nursery`**
- `nursery`（“苗圃”）是结构化并发的核心 primitive，类似于：
- Python Trio 的 `nursery`
- Python Asyncio 的 `task group`
- Rust 的 `task scope`
- Kotlin 的 `coroutine scope`
- NVIDIA_stdexec 的 `async_scope`

- `nursery` 的功能包括：
- 管理子任务的完成。
- 处理早取消（early cancellation）。
- 保证结构化并发的不变性（invariants），确保资源管理和异常传递的正确性。

---

### 4. **API 设计与示例**
- 示例代码展示了如何构建一个`greetTwice`任务，通过`nursery`管理多个子任务：

  Task greetTwice() {
    cout << "spawning tasks\n";
    auto task1 = greet();
    auto task2 = greet();
    cout << "awaiting tasks\n";
    co_await task1;
    co_await task2;
  }

输出结果为：

  spawning tasks
  going to greet the world
  <1秒暂停>
  Hello world!
  going to greet the world
  <1秒暂停>
  Hello world!

---

### 5. **总结**
结构化并发通过任务树的方式简化了并发编程的复杂性，特别是在对象生命周期管理、错误传播和资源管理方面具有显著优势。`nursery`作为核心组件，为协程提供了一个结构化的环境，确保任务的创建、执行和销毁符合预期。这使得开发者能够更专注于业务逻辑，而无需过多关注底层并发的细节。