1.1.0 new core design

[gxm11]

新的RGM核心调度规则

20230717 运行流程设计

1. engine包含多个scheduler，每个scheduler在独立的线程里运行。

2. scheduler在独立线程中执行，它初始化后就会进入主循环。在没有worker的情况下，scheduler不会退出。

• scheduler可以添加、删除worker，然后在主循环中调度这些worker。添加worker是即时的，但删除worker是异步的，worker在收到退出信号后，会自行退出。
• worker的退出不影响scheduler，则任务必须以广播的形式发送。这样任务不会被拦截，单个worker的存在与否不影响其他的worker是否执行任务。
• 与之前的设计不同，scheduler的数据结构里没有业务逻辑。只在添加了不同的worker后才会执行特定的业务逻辑。
• 由于scheduler没有业务逻辑，所以广播的任务scheduler一定会收到，不过在主循环启动后会迅速被丢弃。

3. scheduler的主循环分为以下步骤：

• 检查scheduler和worker的状态，移除已经结束的worker
• 检查任务队列queue，将queue中的任务发布给其他的worker
• 依次执行worker的业务逻辑

4. scheduler在多次检查自己的任务队列都为空时，就使用阻塞模式读取任务队列的内容，且等待至多1ms，以降低CPU消耗。

• 这是整个scheduler的主循环里唯一的等待。

5. scheduler对worker的调度有4种模式，区别在于worker是否在fiber中运行，以及是否定义run函数。简单地说，如果worker在fiber中运行，有独立的运行栈，则worker流程阻塞时，会切换到主要fiber；如果没有独立的运行栈，则阻塞worker的同时，会定期更新scheduler，并嵌套执行其他的worker。

分类	run_in_fiber	定义run函数	调度方式
1	Yes	Yes	给worker创建新的fiber，执行run函数。
2	Yes	No	给worker创建新的fiber，执行默认的run函数。此run函数会清空队列，在队列为空或获取数据失败时使用fiber_yield切回到主Fiber。
3	No	Yes	worker的run函数直接阻塞scheduler的运行。这仅适用于scheduler中只有1个worker的情况。
4	No	No	在主Fiber中，worker会执行默认的run函数。此函数会清空队列，在队列为空或获取数据失败时就会提前结束。

6. worker有自己的可执行任务列表，不在列表中的任务将不会分发给worker。worker有一个队列，其中的任务会从前到后依次执行，队列的实现是std::queue。

7. worker的运行流程如下，注意，如果worker在fiber中执行，下面的每个都是在切换到fiber后执行的。

• scheduler添加worker，创建基本的数据结构，随后的此操作都是将控制权交给worker执行的。
• 初始化owner类型的数据
• 执行数据的setup_owner函数，无需获取数据所有权，在这步函数执行完毕后，owner数据才可以被其他worker加载。
• 初始化local类型的数据
• 初始化group类型的数据
• 初始化share类型的数据
• 执行数据的setup函数，需要获取数据所有权
• 执行run函数或者清空队列，在合适的时机将执行权交给scheduler
• 进入结束状态后，会先解绑数据再退出
• 解绑share类型的数据
• 解绑group类型的数据
• 析构local类型的数据
• 析构owner类型的数据，需要获取数据所有权
• 清空队列中的任务，但是不锁定数据，也不执行run的内容（在此处解除其他worker的等待）
• 完全结束，将执行权交给scheduler，后者会在下次更新时删除此worker。

当worker获取的share或group数据的owner已经析构时，worker会进入退出状态。

8. worker执行任务时，如果定义了run函数，则需要在run函数调用过程中，主动广播任务或者阻塞执行任务。如果未定义run函数，则会读取任务队列的首项并执行，然后移除此项，直到任务队列为空，或者由于其他原因交出执行权。

• 在此worker执行任务，需要锁定数据，在锁定数据失败时阻塞worker的流程。
• 发送任务到别的worker，任务会异步执行。
• 发送任务到别的worker，并等待相应的任务结束，此时worker的流程阻塞。建议监控某个变量，如果变量从true变为false则认定任务结束。

9. worker流程阻塞时，会交出执行权。如果worker在fiber中运行，会切换回主要fiber，执行scheduler的主循环；如果worker不在fiber中运行，scheduler仍然可以执行单步更新，分配任务并执行其他的worker的流程。

• 这里不需要考虑两个worker互相等待对方的死锁问题，因为即使是多线程的模式，也无法解决这个死锁，这属于业务逻辑上的错误设计。
• scheduler可以嵌套调用worker，方法是在worker阻塞时，调用scheduler的update方法。
• 在必要的时候，worker也可以使用原子变量atomic_wait等待调度，这样会导致scheduler随着一起阻塞。

10. 任务有自己的run函数和成员变量。run函数的参数是worker中数据的引用或者常量引用，worker在执行run函数之前会尝试锁定任务所需的数据，如果失败则阻塞流程，交出执行权，等待下次恢复运行时再次尝试锁定数据。run函数执行完毕后，解锁刚刚锁定的数据。

• 任务必须是可复制的，每个任务都会广播给所有的scheduler。
• 在任务中执行任务，则无需锁定全部的数据，通过模板参数告知worker哪些数据要锁定。
• 专用于阻塞流程的任务，需要用std::function给出判断条件，比如捕获一个栈上的变量，每次worker运行到此处时检查判断条件是否返回false或者true，决定是否继续运行。

综上，需要实现以下类和函数：

1. engine
- broadcast_task<T_task>(const T_task& t)
- terminate()

2. scheduler
- create_worker<T_worker>()
- remove_worker(size_t worker_id)
- update()
- enqueue_task<T_task>(const T_task& t)
- dequeue_task()
- resume_worker()
- terminated()

3. worker
- lock_data<T_data ...>()
- unlock_data<T_data ...>()
- run_task<T_task>()
- yield()
- setup_owner()
- setup_data()
- bind_data()
- unbind_data()
- terminate()

4. task
- run(T1& t1, T2& t2, ...)

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开发中……newcore.zip