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：
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：
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：
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。