BRPC的精华都在bthread上啦（四）：尾声

关于bthread的源码剖析洋洋洒洒在知乎也已经发表了三篇文章，在公众号号中将文章重组拆解后也已经发表了五篇。其实这类源码剖析类的文章从来都不好写。首先因为代码的冗杂，在解读的时候没办法找到一个”线性“视角，可以一以贯之的解读下来。比如讲A知识点的时候就会涉及到B，但展开讲B，整篇文章就会缺少主线，不去讲B，会可能造成讲解A到时候有些含混不清。又或者有一些brpc源码之外的基础知识，不确定读者是否都有足够的知识背景，所以是否要扩展解读也要费思量。

凡此种种，如何清晰地划分每一篇文章的边界，确定好每部分知识点的详略，确实让笔者费了不少功夫。如今bthread源码的主要解读都已经完毕，后续可能会涉及到一些细节补充。但主体确实已经完结，当然这并不是brpc源码解读系列的完结，因为brpc中不仅有bthread，还有很多其他可以值得讲解的东西。

如果你认真读完了笔者前面的那些文章，不知道你会不会产生一些疑问。可能我写的东西你都能看懂，但对于bthread还是有些疑问。没关系，质疑是学习的最好帮手，要善于提问，用于提问。下面我试着站在大家的角度，来提出一些FAQ，从而帮你更好地观察bthread理解上的任督二脉！

1. bthread_make_fcontext()虽然传入了栈大小，但是却没有被用到？

context = bthread_make_fcontext(storage.bottom, storage.stacksize, entry);

bthread_make_fcontext()最终会调用汇编函数make_stack()，其中用到了第一个参数（栈底）,却没有用到栈大小。那么你是否有疑问，如果没有用到栈大小，那么是不是前面给bthread设置栈大小的属性参数就没有用呢？

非也非也。这里虽然汇编函数内确实没有用到栈的大小，但是storage.bottom其实已经是bthread可用的栈的最高地址了。回顾bottom的分配策略我们可知：

s->bottom = (char*)mem + memsize;

分配的栈大小确实是和bthread设置栈大小的属性参数有关的，然后这里返回的bottom是最高地址。也就是说时间在栈切换过去执行具体的协程任务的时候，由于栈是自高向低分配的，所以只要你使用的栈空间不超过大小就是OK的。在新局部变量分配的时候并没有进行边界检查，这在C语言里面亦是如是。当你使用的栈空间超过的时候，这里确实也会越界。

我曾经遇到过使用一个某个第三方库，会导致程序会core掉，归根结底是因为我设置的的栈大小是SMALL的，而这个库用到的栈空间比较多，改成NORMAL之后core解决。

2. 为什么要用汇编做任务切换，让worker（pthread）不停的从任务队列里取出任务去执行不就好了么？

看完前面的文章你可能会疑惑，Task已经封装到任务队列里了（rq，remote_rq)，直接遍历队列取出任务，执行其中的回调函数就OK啦。干嘛要用汇编做一套make_stack和jump_stack呢？

我可以理解你的想法，在没有协程概念之前，很多线程池的涉及都如你这般，包括work stealing也可以被普通的线程池采纳。但是这里你永远要记住bthread的协程属性。所谓协程就是可以被中断的，也就是说你的bthread回调函数可以执行一半就退出worker，然后让给其他的bthread任务，等后续再唤醒回来继续执行刚才的运行了一半的任务。

这里的中断与否，其实就是看你的回调函数中是否有涉及到IO。比如brpc的Channel操作。如果你在通过RPC访问其他的brpc服务或者HTTP服务或者Redis等，这些操作都会让你的bthread退出，解除对worker的占用。待到下游response返回之后，才继续找到一个闲置的worker来处理你运行了一半的任务。这个中细节其实也颇为复杂，后续我会开篇去讲Channel的CallMethod与bthread的关联。

3. bthread适合做什么与不适合做什么

通过bthread，我们可以很方便的实现一个并行的调度库，我在工作中确实有见到过基于bthread实现的并行调度库，比如实现一个DAG在线调度引擎。借助于强大的bthread，我们只需要对于bthread_start_background()调用和封装一下就能实现。最复杂的部分brpc已经帮我们做了。

但诚然如此，我们还是要知道，bthread主要还是在充分利用的网络IO时的计算资源，通过M:N的协程来实现CPU利用的最大化。如果你的程序不是IO密集型的，只是单纯的计算密集型的，你当然也可以通过bthread来做并行化（比如for循环顺序处理无10000个元素，可以做出并行化的），但你需要知道这种场景使用bthread并不会比那些老牌的并行计算库更有优势，比如OpenMP、TBB等。

bthread支持类似omp的并行计算的方法 · Issue #965 · apache/incubator-brpc

4. 其他问题

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