你好,我是卢誉声。
在上一讲中,我们讨论了C++23带来的变化。由于C++23已经是冻结特性,所以我们讨论得非常具体。C++23作为“更好的C++20”,其本质是针对C++20进行改进和修补,所以涵盖的内容比较有限。
但是,作为继C++20之后的又一重大标准变更,C++26及其后续演进将会给我们带来诸多重量级特性。为了更好地理解C++标准的演进思路、掌握C++标准演进的底层逻辑,并一窥未来的变化,这一讲中,我们把视角转向C++26及其后续演进。
不过,由于C++26还处在提案阶段。所以,我们只能预测一下那些“大概率会进入C++26”的特性,也许其中一些特性会被推迟或发生改变,但并不影响我们分析C++标准演进的底层逻辑和未来。
好,就让我们从静态反射开始今天的内容。
静态反射
静态反射(static reflection),很有可能是C++26中即将引入的最为重量级的特性。但凡是了解何为反射机制,同时熟悉C++的人,看到这个特性时,估计会虎躯一震——什么?C++要支持反射?
但是我们需要冷静一下,这个特性的定语很重要,这个反射是“静态的”(static)。
对于反射的概念,还是很容易理解的,就是编程语言提供一套机制,帮助开发者在代码中获取类型的相关信息,比如类型名称、大小、类的成员、函数参数信息等等。它允许开发者在代码中,根据反射信息执行相应的操作,这让语言变得更加“动态”——也就是根据反射信息来确定代码如何执行。
其实早在C++98标准,在引入dynamic_cast和RTTI时,C++就允许开发者获取有限的运行时类型信息。但是,这些运行时类型信息非常贫乏,除了支持类型转换以外,并没有什么其他用处。而且,即便是这些有限的功能,也特别耗费C++的运行时资源,与C++自身的设计理念有些偏差。
不过,C++新提出的静态反射则大不相同。这个特性秉持了现代C++一以贯之的理念,在编译时获取并确定所有信息。所以说,这个静态反射也就和C++11之后引入的type_traits一样,可以在编译时获取所有的信息。并在编译时,通过模板和constexpr等方式完成相关计算。
静态反射标准的特性尚处于讨论阶段,不过已经有相关的TS(Technical specifications,即技术规范)。因此,我们来了解一下,在TS中是如何使用静态反射的?
首先,C++会提供一个新的关键字——reflexpr,用于获取一个符号的“元数据”。我们可以结合后面这个例子来理解。
#include <cstdint>
#include <experimental/reflect>
int main() {
int32_t num = 0;
using NumMeta = reflexpr(num);
return 0;
}
你不用尝试运行这个例子——目前暂时还没有编译器支持它。我们关注点就在代码第7行,通过reflexpr获取了num的元数据。
我们需要知道,reflexpr返回的元数据并不是一个变量,而是一个类型,所以要用using或者typedef来为其定义一个别名,这样才能在后面使用。
那么获取到的类型别名要如何使用呢?我们继续看代码。
#include <string>
#include <iostream>
#include <experimental/reflect>
int main() {
using Type1 = reflexpr(std::string);
using Type2 = reflexpr(std::u8string);
std::cout << std::experimental::reflect::get_name_v<Type2> << std::endl;
static_assert(Type1 == "basic_string");
std::cout << std::experimental::reflect::reflects_same_v<Type1, Type2> << std::endl;
return 0;
}
获取到类型别名后,我们就可以使用C++提供的reflect工具函数,静态地获取关于类型别名的一切信息,比如代码第9行通过get_name_v获取了Type2的类型名称,第12行通过reflects_same_v判断两个类型是否相同。
由于静态反射的类型信息都存储在类型中,因此,reflect的工具都可以实现成工具类型或constexpr函数。所以,我们也可以在static_assert和模板参数中,配合C++ Concepts特性,通过模板实现针对不同类型细节执行不同的操作逻辑。
事实上,正是因为静态反射需要基于constexpr、static_assert和concept实现。因此,直到C++26之后,静态反射才可能成为备选的提案。
基于这些基础设施,C++的编译时计算会变得前所未有的强大。
此外,静态反射的TS还提供了面向反射元数据类型的一系列concept,这样我们就可以通过定义模板函数,完成更多的反射元数据的计算与判断。
可以说,如果C++26及其后续演进真的实现了静态反射TS,C++的编译器“动态”特性就基本完美了。
异步任务框架
从C++11开始,现代C++一直在试图扩展、完善并发任务管理,从基础的thread支持,到future、promise、async、并行算法,到C++20的协程,都在逐步完善C++标准库的并发任务支持。
C++11提供的thread解决了基于线程的并发任务的基础设置,通过atomic解决了细粒度的原子操作问题,通过mutex和信号量解决了线程同步问题,通过promise、future和async解决了并发任务的创建与基本调度问题。
但直到C++20为止,我们依然需要关注很多并发任务执行的细节问题,无法通过标准库解决并发任务的高层调度问题。比如后面这些问题。
- 如何控制同时执行的并发任务数量。
- 如何解决任务的错误重试机制。
- 如何处理多个异步任务之间的串行、并行甚至条件调度。
- 如何更方便地在两个并发任务中发送接收消息等等。
C++ Executors的目标就是解决这些问题,我们这就来说说executors中的概念与提供的能力。
第一个概念就是executor。
executor本质是一个concept,表示可以被execute和schedule等调度函数调用的类型,它可以是一个函数、仿函数,也可以是一个Lambda函数。
对于其他调度函数,它们通过调用executor来提交并发任务。假如说,我们需要通过线程池来执行任务,那么可以创建一个线程池对象,并从线程池对象中获取一个executor。
#include <string>
#include <iostream>
#include <execution>
int main() {
using namespace std::execution;
std::static_thread_pool pool(4);
executor auto poolExecutor = pool.executor();
execute(poolExecutor, [] { std::cout << "这是一个在线程池中执行的任务"; });
return 0;
}
在代码第8行,定义了一个大小为4的线程池。接着,通过executor成员函数获取了一个可以在线程池中执行并发任务的executor。然后,调用execute函数,execute会调用poolExecutor将这个Lamba函数提交到线程池中执行。
这种情况下,executor帮我们屏蔽了提交并发任务的所有细节,为其他的任务调度函数提供通用的调度接口。当然executor只是一个抽象,所以底层实现并不一定是线程——我们同样可以将coroutine包装成executor,因此executor是一个通用的并发任务接口。
第二个重要的概念是sender/receiver。
虽然标准定义了通用的executor。但是,用于调用executor执行任务的execute函数,它的返回类型为void。因此,我们无法通过链式调用的形式将多个并发任务串联在一起执行,就更不用说完成一些更高级的并发任务连接了。
为此,标准提出了sender和receiver。sender是一个创建之后不会自动执行的调度任务,需要等到在它后面连接一个receiver之后,才会开始执行。当sender执行完成后,就会调用receiver约定的接口将数据传递给receiver,并开始执行receiver,标准中将receiver连接到sender后的函数就是connect,伪代码如下所示。
#include <string>
#include <iostream>
#include <execution>
int main() {
sender auto snd = create_sender();
receiver auto rec = create_receiver();
std::execution::connect(snd, src);
return 0;
}
那我们要如何实现链式调用呢?这时就需要引入通用异步算法这个概念了。
所谓通用异步算法,就是一个接收用户自定义任务作为sender的函数,该函数会调用connect将该sender与算法内部的一个receiver连接,然后包装成一个新的sender返回给调用方,这样调用方就可以将这个sender传给下一个通用算法或者connect其他的计算任务,最终形成链式调用。标准库中future/promise的then就是通过这种方式实现的。
最后一个重要的概念是scheduler。
我们可能经常会碰到一种情况,就是有多个并发任务,使用相同的sender。如果直接链接sender对象和多个任务。很有可能会产生竞争问题。
为此,C++标准提出了scheduler。它主要通过schedule函数返回,该函数会返回一个新的sender作为内部sender的工厂,这样即使将同一个scheduler连接到多个receiver,也不会引发数据竞争问题。
网络库
接下来,我为你介绍一个“有些可能”推出的标准网络库——networking。我为什么说“有些可能”呢?这是因为标准网络库已经在标准中,被推迟了无数次
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