libco 是微信后台开发和使用的协程库，同时也是极少数的直接将 C/C++ 协程运用到如此大规模的生产环境中的案例。

在《云风 coroutine 协程库源码分析》中，介绍了有栈协程的实现原理。相比云风的 coroutine，libco 在性能上号称可以调度千万级协程。从使用上来说，libco 不仅提供了一套类 pthread 的协程通信机制，同时可以零改造地将三方库的阻塞 IO 调用进行协程化。

本文将从源码角度着重分析 libco 的高效之道。

在正式阅读本文之前，如果对有栈协程的实现原理不是特别了解，建议提前阅读《云风 coroutine 协程库源码分析》。

同时，我也提供了 libco 注释版，用以辅助理解 libco 的源码

libco 和 coroutine 的基本差异

相比于云风的 coroutine 协程库, libco 整体更成熟，性能更高，使用上也更加方便。主要体现在以下几个方面：

协程上下文切换性能更好
协程在 IO 阻塞时可自动切换，包括 gethostname、mysqlclient 等。
协程可以嵌套创建，即一个协程内部可以再创建一个协程。
提供了超时管理，以及一套类 pthread 的接口，用于协程间通信。

关于 libco 的如何实现有栈协程的切换，co_resume、co_yield 是如何实现的。此部分内容已在云风 coroutine 协程库源码分析中进行了详细的剖析。各个协程库这里的实现大同小异，本文就不再重复讲述此部分内容了。

不过，libco 在协程的栈空间上有不一样的地方：

共享栈是可选的，如果想要使用共享栈模式，则需要用户自行创建栈空间，在 co_create 时传递给 libco。(参数 stCoRoutineAttr_t* attr)
支持协程使用独立的栈空间，不使用共享栈模式。(默认每个协程有 128k 的栈空间)
libco 默认是独立的栈空间，不使用共享栈。

除此之外，出于性能考虑，libco 不使用 ucontext 进行用户态上下文的切换，而是自行写了一套汇编来进行上下文切换。

另外，libco 利用 co_create 创建的协程, 需要自行调用 co_release 进行释放。这里和 coroutine 不太一样。

协程上下文切换性能更好

我们之前提到，云风的 coroutine 库使用 ucontext 来实现用户态的上下文切换，这也是实现协程的关键。

而 libco 基于性能优化的考虑，没有使用 ucontext，而是自行编写了一套汇编来处理上下文的切换, 具体代码在 coctx_swap.S。

libco 的上下文切换大体只保存和交换了两类东西：

寄存器：函数参数类寄存器、函数返回值、数据存储类寄存器等。
栈：rsp 栈顶指针

相比于 ucontext，缺少了浮点数上下文和 sigmask(信号屏蔽掩码)。具体可对比 glibc 的相关源码。

取消 sigmask 是因为 sigmask 会引发一次 syscall，在性能上会所损耗。
取消浮点数上下文，主要是在服务端编程几乎用不到浮点数计算。

此外，libco 的上下文切换只支持 x86，不支持其他架构的 cpu，这是因为在服务端也几乎都是 x86 架构的，不用太考虑 CPU 的通用性。

据知乎网友的实验证明：libco 的上下文切换效率大致是 ucontext 的 3.6 倍。

总结来说，libco 牺牲了通用性，把运营环境中用不到的寄存器拷贝去掉，对代码进行了极致优化，但是换取到了很高的性能。

协程在 IO 阻塞时可自动切换

我们希望的是，当协程中遇到阻塞 IO 的调用时，协程可以自行 yield 出去，等到调用结束，可以再 resume 回来，这些流程不用用户关心。

然而难点在于， 对于自己代码中的阻塞类调用尚且容易改造，可以把它改成非阻塞 IO，然后框架内部进行 yield 和 resume。但是大量三方库也存在着阻塞 IO 调用，如知名的 mysqlclient 就是阻塞 IO，对于此类的 IO 调用，我们无法直接改造，不便于和我们现有的协程框架进行配合。

然而，libco 的协程不仅可以做到 IO 阻塞协程的自动切换，甚至包括三方库的阻塞 IO 调用都可以零改造的自动切换。

这是因为，libco 巧妙运用了 Linux 的 hook 技术，同时配合了 epoll 事件循环，完美的完成了阻塞 IO 的协程化改造。

所谓系统函数 hook，简单来说，就是可以替换原有的系统函数，例如 read、write 等，将其替换为自己的逻辑。libco 目前所有关于 hook 系统函数的代码都在 co_hook_sys_call.cpp 中可以看到。

在分析具体代码之前，有个点需要先注意下：libco 的 hook 逻辑用于 client 行为的阻塞类 IO 调用。

client 行为指的是，本地主动 connect 一个远程的服务，使用的时候一般先往 socket 中 write 数据，然后再 read 回包这种形式。

read 函数的 hook 流程

我们以 read 函数为例，看下都做了什么：

ssize_t read(int fd, void *buf, size_t nbyte)
{
	struct pollfd pf = {0};
	pf.fd = fd;
	pf.events = (POLLIN | POLLERR | POLLHUP);

	int pollret = poll(&pf,1,timeout);

	ssize_t readret = g_sys_read_func(fd,(char*)buf ,nbyte );
	return readret;
}

上述代码对原有代码进行了简略，只保留了最核心的 hook 逻辑。

注意：这里 poll 函数实际上也是被 hook 过的函数，在这个函数中，最终会交由 co_poll_inner 函数处理。

co_poll_inner 函数主要有三个作用：

将 poll 的相关事件转换为 epoll 相关事件，并注册到当前线程的 epoll 中。
注册超时事件，到当前的 epoll 中
调用 co_yield_ct, 让出该协程。

可以看到，调用 poll 函数之后，相关事件注册到了 EventLoop 中后，该协程就 yield 走了。

那么，什么时候，协程会再 resume 回来呢？
答案是：当 epoll 相关事件触发或者超时触发时，会再次 resume 该协程，处理接下来的流程。

协程 resume 之后，会接着处理 poll 之后的逻辑，也就是调用了 g_sys_read_func。这个函数就是真实的 linux 的 read 函数。

libco 使用 dlsym 函数获取了系统函数, 如下：

1 2	typedef ssize_t (read_pfn_t)(int fildes, void buf, size_t nbyte); static read_pfn_t g_sys_read_func = (read_pfn_t)dlsym(RTLD_NEXT,"read");

这个逻辑就非常巧妙了：

从内部来看，本质上是个异步流程，在 EventLoop 中注册相关事件，当事件触发时就执行接下来的处理函数。
从外部来看，调用方使用的时候函数行为和普通的阻塞函数基本一样，无需关系底层的注册事件、yield 等过程。

这个就是 libco 的巧妙之处了，通过 hook 系统函数的方式，几乎无感知的改造了阻塞 IO 调用。

此外，libco 也 hook 了系统的 socket 函数。在 libco 实现的 socket 函数中，会将 fd 变成非阻塞的 (O_NONBLOCK)。

那么，为什么 libco 连 mysql_client 都可以一并协程化改造呢？

这是因为 mysql_client 里面的具体网络 IO 实现，也是用的 Linux 的那些系统函数 connect、read、write 这些函数。
所以，libco 只用 hook 十几个 socket 相关的 api，就可以将用到的三方库中的 IO 调用也一起协程化改造了。

read 的超时处理

libco 的 read 函数和普通的阻塞 IO 中的 read 函数，行为上稍微有一点不一样。

普通的 read 函数，如果一直没有消息可读，则会一直阻塞。
但是 libco 中的 read 函数，如果 1 秒钟之内 socket 依然不可读，则就认为 read 失败，返回 - 1。这也是 read 中注册超时事件的原因。

在 client 侧网络的 IO 调用里面，一般行为都是，write 请求，然后 read 回包。
所以一定是会引入一个超时判断，判断该次调用是否超时。
同时，还要保证要保证 read 的行为和语义，与原有的系统函数保持一致。毕竟 hook 的目标是 mysql_client 这种三方库。
所以这个超时只能做在 read 内部，把超时当成一次 read 失败处理。

这样即能保证 read 原有行为，也能保证 read 不会一直阻塞。

但这里有个问题：libco 把 read 的超时时间硬编码为 1s，那么所有被 hook 的阻塞 IO 的 read，一旦超过 1s，就会被认为失败。
但对于某些特殊场景，会存在一些耗时请求，server 端的处理时间确实有可能会超过 1s。
对于这种情况，libco 似乎也没有提供一个自定义超时时间的办法。

stCoEpoll_t 结构体分析

libco 的事件循环同时支持 epoll 和 kqueue，libco 会在每个线程维护一个 stCoEpoll_t 对象。
stCoEpoll_t 结构体中维护了事件循环需要的数据。

struct stCoEpoll_t
{
	int iEpollFd;
	co_epoll_res *result;

	struct stTimeout_t *pTimeout;
	struct stTimeoutItemLink_t *pstTimeoutList;

	struct stTimeoutItemLink_t *pstActiveList;
};

iEpollFd：epoll 或者 kqueue 的 fd
result: 当前已触发的事件，给 epoll 或 kevent 用。如果是 epoll 的话，则是 epoll_wait 的已触发事件
pTimeout：时间轮定时管理器。记录了所有的定时事件
pstTimeoutList：本轮超时的事件
pstActiveList: 本轮触发的事件。

此外，libco 使用了时间轮来做超时管理，关于时间轮的原理分析网上比较多，这块也不是 libco 最核心的东西，就不在本文讨论了。

协程可以嵌套创建

libco 的协程可以嵌套创建，协程内部可以创建一个新的协程。这里其实没有什么黑科技，只不过云风 coroutine 中不能实现协程嵌套创建，所以在这里单独讲下。
libco 使用了一个栈来维护协程调用过程。
我们模拟下这个调用栈的运行过程, 如下图所示：

图中绿色方块代表栈顶，同时也是当前正在运行的协程。

当在主协程中 co_resume 到 A 协程时，当前运行的协程变更为 A，同时协程 A 入栈。
A 协程中 co_resume 到 B 协程，当前运行的协程变更为 B，同时协程 B 入栈。
协程 B 中调用 co_yield_ct。协程 B 出栈，同时当前协程切换到协程 A。
协程 A 中调用 co_yield_ct。协程 B 出栈，同时当前协程切换到主协程。

libco 的协程调用栈维护 stCoRoutineEnv_t 结构体中，如下：

struct stCoRoutineEnv_t
{
	stCoRoutine_t *pCallStack[128];
	int iCallStackSize;
	stCoEpoll_t *pEpoll;
};

其中 pCallStack 即是协程的调用栈，从参数可以看出，libco 只能支持 128 层协程的嵌套调用，这个深度已经足够使用了。
iCallStackSize 代表当前的调用深度。

libco 的运营经验

libco 的负责人 leiffyli 在 purecpp 大会上分享了 libco 的一些运营经验，个人觉得里面的建议具体非常高的价值，这里直接引用过来。

协程栈大小有限，接入协程的服务谨慎使用栈空间；

libco 中默认每个协程的栈大小是 128k，虽然可以自定义每个协程栈的大小，但是其大小依然是有限资源。避免在栈上分配大内存对象 (如大数组等)。

池化使用，对系统中资源使用心中有数。随手创建与释放协程不是一个好的方式，有可能系统被过多的协程拖垮；

关于这点，libco 的示例 example_echosvr.cpp 就是一个池化使用的例子。

协程不适合运行 cpu 密集型任务。对于计算较重的服务，需要分离计算线程与网络线程，避免互相影响；

这是因为计算比较耗时的任务，会严重拖慢 EventLoop 的运行过程，导致事件响应和协程调度受到了严重影响。

过载保护。对于基于事件循环的协程调度框架，建议监控完成一次事件循环的时间，若此时间过长，会导致其它协程被延迟调度，需要与上层框架配合，减少新任务的调度；

总结

libco 巧妙的利用了 hook 技术，将协程的威力发挥的更加彻底，可以改良 C++ 的 RPC 框架异步化后的回调痛苦。整个库除了基本的协程函数，又加入类 pthread 的一些辅助功能，让协程的通信更加好用。

然而遗憾的是，libco 在开源方面做得并不是很好，后续 bug 维护和功能更新都不是很活跃。

但好消息是，据 leiffyli 的分享，目前有一些 libco 有一些实验中的特性，如事件回调、类 golang 的 channel 等，目前正在内部使用。相信后期也会同步到开源社区中。

编程沉思录

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