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bthread(代码)是baidu-rpc使用的M:N线程库，是其稳定和高效的关键组件。能更好地利用多核cpu，能在pthread中运行，需要注意的是，bthread的work stealing机制会da让任务pthread发生切换，从而让thread_local变量不可信，通常在bthread_usleep或这join的时候就有可能发生…概览
bthread(代码)是baidu-rpc使用的M:N线程库，是其稳定和高效的关键组件。能更好地利用多核cpu，能在pthread中运行，需要注意的是，bthread的work stealing机制会da让任务pthread发生切换，从而让thread_local变量不可信，通常在bthread_usleep或这join的时候就有可能发生切换。
thread_local SomeObject obj;
...
SomeObject* p = obj;
p-bar();
bthread_usleep(1000);
p-bar();解决方案：
不使用线程级变量传递业务数据。这是一种槽糕的设计模式，依赖线程级数据的函数也难以单测。判断是否滥用：如果不使用线程级变量，业务逻辑是否还能正常运行？线程级变量应只用作优化手段，使用过程中不应直接或间接调用任何可能阻塞的bthread函数。比如使用线程级变量的tcmalloc就不会和bthread有任何冲突。如果一定要（在业务中）使用线程级变量，使用bthread_key_create和bthread_getspecific。另外，bthread没有优先级，如果需要线程优先级，还是需要使用pthread。全局视图
在进入代码实现介绍前，通过一张图了解bthread库的主要类/结构体，以及他们之间的关系。
TaskControl是单例模式的全局控制类。 TaskGroup由每一个Worker线程进行创建，和Worker线程一一对应。 TaskMeta是描述bthread任务的结构体，里面保存了bthread任务的各种信息，包括id，状态，任务函数和参数，栈空间等等。 ParkingLot则是通过futex实现的线程同步工具，用来唤醒(有任务提交时)和阻塞(无任务时)挂在上面的Worker线程(存在多个ParkingLot的目的是减少竞争)。 在关系上，TaskControl中创建了Worker线程，然后Worker线程在线程入口函数里面创建属于自己的TaskGroup。TaskGroup内有rq和remote_rq两个队列，里面保存的是外部提交需要执行的bthread任务id。
所以简单描述bthread库的运行过程就是：外部提交一个bthread任务到某个TaskGroup中的任务队列，然后通过ParkingLot唤醒休眠的Worker线程，Worker线程会从自己的TaskGroup中取出或者其他Worker线程的TaskGroup中“偷”出bthread任务进行执行。某种意义上来说，和线程池有些类似，但是bthread任务粒度更小，所以bthread库也被称为一种类协程库。
这种“偷”任务的实现称为work stealing机制。它保证了即使某一个Worker线程被阻塞，它内部任务队列的bthread任务也可以被其他Worker线程“偷取”执行成功。所以有时候在bthread任务中调用了bthread_join / bthread_usleep等函数把自己切出后，等到函数返回继续执行的时候会发现执行自己的线程已经变了，这时pthread local的数据已经失效，这是在使用的时候一个需要注意的点。
代码剖析
接下来开始介绍bthread库主体功能的代码实现，包括bthread库的初始化、bthread任务的提交、以及bthread任务的执行和较为核心的栈空间切换。 具体的，我们从一个bthread和pthread比较的demo开始。从功能、函数参数和调用形式上，两者非常相似，都是实现后台运行thread_func任务函数。但bthread额外拥有唯一标识自己的bthread id。
#include iostream#include "bthread.h"const char* bthread_flag = "bthread";
const char* pthread_flag = "pthread";void* thread_func(void* args) {std::cout "flag: " (char*)(args) ", pthread_id: " pthread_self() ", bthread_id: " bthread_self() std::endl;return nullptr;
}int main(int argc, char** argv) {bthread_t bth;pthread_t pth;if (bthread_start_background(bth, nullptr, thread_func, (void*)bthread_flag) != 0) {std::cout "fail to create bthread" std::endl;return -1;}if (pthread_create(pth, nullptr, thread_func, (void*)pthread_flag) != 0) {std::cout "fail to create pthread" std::endl;return -1;}bthread_join(bth, nullptr);pthread_join(pth, nullptr);return 0;
}
// $./output/bin/bthread_test
// flag: pthread, pthread_id: 140281875785472, bthread_id: 0
// flag: bthread, pthread_id: 140282267948800, bthread_id: 4294968064初始化
bthread_start_background是我们启动一个bthread任务常用的接口函数。 它会首先判断自己的调用是不是由某个Worker线程发起的。这在BRPC框架下是很常见的场景，因为RPC回调中的主体业务代码都是运行在Worker线程内的。它判断的依据是pthread local级别的TaskGroup指针变量tls_task_group是否为空。之前有提到TaskGroup和Worker线程一一对应，实现的方式就是在Worker线程创建好TaskGroup后，赋值给自己的线程变量tls_task_group。
所以如果tls_task_group不为空，这说明bthread库已经初始化过了，并且位于Worker线程中，直接调用TaskGroup的start_background函数提交bthread任务到它的任务队列；否则就需要尝试进行bthread库的初始化，然后从其中随机挑选一个TaskGroup同样调用它的start_background函数进行任务提交。前面的demo很明显走的是后者的逻辑，需要进行bthread库的初始化。
int bthread_start_background(bthread_t* __restrict tid,const bthread_attr_t* __restrict attr,void * (*fn)(void*),void* __restrict arg) __THROW {bthread::TaskGroup* g = bthread::tls_task_group;if (g) {// start from workerreturn g-start_backgroundfalse(tid, attr, fn, arg);}return bthread::start_from_non_worker(tid, attr, fn, arg);
}BASE_FORCE_INLINE int
start_from_non_worker(bthread_t* __restrict tid,const bthread_attr_t* __restrict attr,void * (*fn)(void*),void* __restrict arg) {TaskControl* c = get_or_new_task_control();if (NULL == c) {return ENOMEM;}...return c-choose_one_group()-start_backgroundtrue(tid, attr, fn, arg);
}get_or_new_task_control函数实现了全局单例类TaskControl的构造和初始化。它是通过double-checked locking pattern(DCLP)方式实现的单例模式，使用了memory fence保证了正确性(感兴趣的可以看这篇论文（https://www.aristeia.com/Papers/DDJ_Jul_Aug_2004_revised.pdf）和文章（https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8F%8C%E9%87%8D%E6%A3%80%E6%9F%A5%E9%94%81%E5%AE%9A%E6%A8%A1%E5%BC%8F#Microsoft_Visual_C++_%E4%B8%AD%E7%9A%84%E4%BD%BF%E7%94%A8），C++11后通常用std::call_once实现单例模式)。
inline TaskControl* get_or_new_task_control() {base::atomicTaskControl** p = (base::atomicTaskControl**)g_task_control;TaskControl* c = p-load(base::memory_order_consume);if (c != NULL) {return c;}BAIDU_SCOPED_LOCK(g_task_control_mutex);c = p-load(base::memory_order_consume);if (c != NULL) {return c;}c = new (std::nothrow) TaskControl;if (NULL == c) {return NULL;}int concurrency = FLAGS_bthread_min_concurrency 0 ?FLAGS_bthread_min_concurrency :FLAGS_bthread_concurrency;if (c-init(concurrency) != 0) {LOG(ERROR) "Fail to init g_task_control";delete c;return NULL;}p-store(c, base::memory_order_release);return c;
}TaskControl的init函数，首先检查了入参concurrency的正确性，然后创建了concurrency数量的Worker线程。 默认情况下会创建concurrency = FLAGS_bthread_concurrency = 8 + 1 = 9条线程。 BRPC框架下默认情况会设置concurrency为系统CPU核心数 + 1，也可以通过ServerOptions.num_threads配置Worker线程的数量。
int TaskControl::init(int concurrency) {if (_concurrency != 0) {LOG(ERROR) "Already initialized";return -1;}if (concurrency = 0) {LOG(ERROR) "Invalid concurrency=" concurrency;return -1;}_concurrency = concurrency;..._workers.resize(_concurrency); for (int i = 0; i _concurrency; ++i) {const int rc = pthread_create(_workers[i], NULL, worker_threadtrue, this);if (rc) {LOG(ERROR) "Fail to create _workers[" i "], " berror(rc);return -1;}}...while (_ngroup == 0) {usleep(100); // TODO: Elaborate}return 0
