内容简介:Python协程greenlet实现原理
greenlet 是 stackless Python 中剥离出来的一个项目,可以作为官方CPython的一个扩展来使用,从而支持 Python 协程。 gevent 正是基于greenlet实现。
协程实现原理
实现协程主要是在协程切换时,将协程当前的执行上下文保存到协程关联的context中。在c/c++这种native程序中实现协程,需要将栈内容和CPU各个寄存器的内容保存起来。在Python这种VM中则有些不同。例如,在以下基于greenlet协程的python程序中:
def foo(): bar() def bar(): a = 3 + 1 gr2.switch() def func(): pass gr1 = greenlet(foo) gr2 = greenlet(func) gr1.switch()
在bar中gr2.switch切换到gr2时,协程库需要保存gr1协程的执行上下文。这个上下文包括:
- Python VM的stack
- Python VM中解释执行的上下文
理解以上两点非常重要,至于为什么呢?想象一下如何去实现一个Python VM,去解释执行一段Python代码。其实这在任何基于VM的语言中,原理都是一样的(native程序可以把x86物理CPU也视作特殊的VM)。可以参考 Python解释器简介-深入主循环 。主要包含两方面内容:
- VM在执行代码时,其自身调用栈通常都是递归的
- VM在执行代码时,通常会创建相应的数据结构来表示代码执行块,例如通常会有个struct Frame来表示一个函数
在VM的实现中通常会有类似以下的代码:
struct Frame { unsigned char *codes; // 存放代码指令 size_t pc; // 当前执行的指令位置 int *stack; // stack-based的VM会有一个栈用于存放指令操作数 }; void op_call(frame) { switch (OP_CODE()) { case OP_CALL: child_frame = new_frame() op_call(child_frame) ... case OP_ADD: op_add(...) } }
对应到前面的Python例子代码,在某一时刻VM的call stack可能是这样的:
op_add op_call op_call
理解了以上内容后,就可以推测出greenlet本质上也是做了以上两件事。
greenlet实现原理
greenlet库中每一个协程称为一个greenlet。greenlet都有一个栈空间,如下图:
图中未表达出来的,greenlet的栈空间地址可能是重叠的。对于活跃的(当前正在运行)的greenlet,其栈内容必然在c程序栈顶。而不活跃的被切走的greenlet,其栈内容会被copy到新分配的堆内存中。greenlet的栈空间是动态的,其起始地址是固定的,但栈顶地址不固定。以下代码展示一个greenlet的栈空间如何确定:
579 if (!PyGreenlet_STARTED(target)) { // greenlet未启动,是一个需要新创建的greenlet 580 void* dummymarker; // 该局部变量的地址成为新的greenlet的栈底 581 ts_target = target; 582 err = g_initialstub(&dummymarker); // 创建该greenlet并运行
以上greenlet->stack_stop确定了栈底,而栈顶则是动态的,在切换到其他greenlet前,对当前greenlet进行上下文的保存时,获取当前的RSP(程序实际运行的栈顶地址):
410 static int GREENLET_NOINLINE(slp_save_state)(char* stackref) 411 { 412 /* must free all the C stack up to target_stop */ 413 char* target_stop = ts_target->stack_stop; 414 PyGreenlet* owner = ts_current; 415 assert(owner->stack_saved == 0); 416 if (owner->stack_start == NULL) 417 owner = owner->stack_prev; /* not saved if dying */ 418 else 419 owner->stack_start = stackref; // stack_start指向栈顶
stackref是通过汇编获取当前RSP寄存器的值:
__asm__ ("movl %%esp, %0" : "=g" (stackref));
保存栈内容到堆内存参看g_save的实现,没什么特别的。除了保存栈内容外,如上一节讲的,还需要保存VM执行函数所对应的Frame对象,这个在g_switchstack中体现:
460 PyThreadState* tstate = PyThreadState_GET(); // 获取当前线程的VM执行上下文 461 current->recursion_depth = tstate->recursion_depth; 462 current->top_frame = tstate->frame; // 保存当前正在执行的frame到当前正在执行的greenlet ... 473 slp_switch(); // 做栈切换 ... 487 PyThreadState* tstate = PyThreadState_GET(); 488 tstate->recursion_depth = target->recursion_depth; 489 tstate->frame = target->top_frame; // 切换回来
上面的代码展示VM frame的切换。接下来看下最复杂的部分,当切换到目标greenlet时,如何恢复目标greenlet的执行上下文,这里主要就是恢复目标greenlet的栈空间。假设有如下greenlet应用代码:
def test1(): gr2.switch() def test2(): print('test2') gr1 = greenlet(test1) gr2 = greenlet(test2) gr1.switch()
在gr1中切换到gr2时,也就是gr2.switch,会发生什么事情。
// g_switch 实现 574 if (PyGreenlet_ACTIVE(target)) { 575 ts_target = target; // 找到目标greenlet,也就是gr2 576 err = g_switchstack(); // 开始切换 // g_switchstack 实现 462 current->top_frame = tstate->frame; ... 473 err = slp_switch(); // slp_switch 实现,根据不同平台实现方式不同,原理相同 69 SLP_SAVE_STATE(stackref, stsizediff); // 这个很重要,强行将当前的栈指针ESP/EBP (32位OS)通过加上一个与目标greenlet栈地址的偏移,而回到了 // 目标greenlet的栈空间。可以在下文看到stsizediff的获取实现 70 __asm__ volatile ( 71 "addl %0, %%esp\n" 72 "addl %0, %%ebp\n" 73 : 74 : "r" (stsizediff) 75 ); 76 SLP_RESTORE_STATE(); // SLP_SAVE_STATE 实现 316 #define SLP_SAVE_STATE(stackref, stsizediff) \ 317 stackref += STACK_MAGIC; \ 318 if (slp_save_state((char*)stackref)) return -1; \ 319 if (!PyGreenlet_ACTIVE(ts_target)) return 1; \ // 获取目标greenlet的栈空间与当前栈地址的偏移,用于稍后设置当前栈地址回目标greenlet的栈地址 320 stsizediff = ts_target->stack_start - (char*)stackref // slp_save_state 没啥看的,前面也提过了,主要就是复制当前greenlet栈内容到堆内存 // SLP_RESTORE_STATE 也没什么看的,主要就是把greenlet堆内存复制回栈空间
以上,首先将ESP/EBP的值改回目标greenlet当初切换走时的ESP/EBP值,然后再把greenlet的栈空间内存(存放于堆内存中)全部复制回来,就实现了greenlet栈的回切。尤其注意的是,这个栈中是保存了各种函数的return地址的,所以当slp_switch返回时,就完全恢复到了目标greenlet当初被切走时栈上的内容,包括各种函数调用栈。而当前greenlet的栈,则停留在了类似以下的函数调用栈:
g_switchstack g_switch ...
参考
原文地址: http://codemacro.com/2018/01/17/greenlet/
written by Kevin Lynx posted at http://codemacro.com
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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