# 实践 C++26 Executors：Sender/Receiver 异步调度与自定义执行器

> 通过 stdexec 实现 sender/receiver 自定义调度器，提供线程池集成参数、取消机制与性能监控要点。

## 元数据
- 路径: /posts/2025/12/03/practicing-c-plus-plus-26-executors-sender-receiver-async-scheduling/
- 发布时间: 2025-12-03T19:29:15+08:00
- 分类: [systems-engineering](/categories/systems-engineering/)
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## 正文
C++26 引入的 Executors 框架以 sender/receiver/scheduler 三核心模型为基础，重塑异步编程范式。该模型将异步任务描述为惰性 sender，通过算法组合构建执行图，支持跨执行资源（如线程池、GPU）无缝迁移，避免传统 future/promise 的动态分配与同步开销。相较 C++17 并行算法或 TBB，sender/receiver 提供零分配编译期优化与精确调度控制，适用于高性能系统如游戏渲染或服务器 IO。

核心在于 scheduler 抽象执行资源，sender 表示惰性任务图，receiver 处理完成信号（值/错误/停止）。典型流程：从 scheduler 获取 schedule sender，管道式附加 then/bulk/when_all 等适配器，最终 sync_wait 消费结果。例如，NVIDIA stdexec 库中 static_thread_pool sch = pool.get_scheduler(); auto snd = schedule(sch) | then([](auto){ compute(); }) | bulk(N, [](size_t i){ process(i); }); sync_wait(snd); 此处 bulk 实现并行循环，shape 为线程数，优于 TBB parallel_for 的隐式调度。

实践证明，该模型在 Vulkan 渲染启动加速中显著优于串行加载。Mathieu Ropert 博客实验显示，着色器编译与纹理解压并行后，Debug 模式从 4-5s 降至 900ms，Release 至 200ms，利用 9 线程处理 6 张 PNG 与 2 个 SPIRV。TBB parallel_invoke 等价于 when_all(schedule | then(task))，但 stdexec 支持 continues_on(sch) 显式上下文切换，避免 bulk 串行退化（需额外 continues_on 提醒执行器）。

自定义异步调度需实现 scheduler 概念：提供 schedule() 返回 sender，支持 get_completion_scheduler<set_value_t>() 返回自身，确保完成在指定资源。示例线程池 scheduler：

```cpp
struct custom_thread_pool_scheduler {
  using scheduler_concept = std::execution::scheduler_t;
  auto schedule() const noexcept {
    return std::execution::schedule(this->pool_scheduler()); // 转发到内部池
  }
  auto query(std::execution::get_completion_scheduler_t<std::execution::set_value_t>) const noexcept {
    return *this;
  }
  // 添加 get_forward_progress_guarantee: parallel
};
```

集成 GPU：继承 scheduler，使用 CUDA stream，transform_sender 插入同步点。P2300R10 提案强调 domain 标签（如 cpu_domain/cuda_domain）自定义算法行为，避免跨域类型擦除。

落地参数清单：
- 线程池大小：CPU 核数 * 1.5（e.g., 16 核用 24），bulk shape=核数，避免超载。
- 超时/取消：let_stopped(snd, []{ co_return std::stop_token::never_stop_token{}; })，阈值 5s（服务器 IO），监控 stop_requested()。
- Bulk 粒度：cutoff=128（小任务串行），shape=数据块数/切片大小。
- 迁移策略：starts_on(io_sched, parse) | continues_on(cpu_sched, bulk)，IO 专用 1-2 线程。
- 分配器：with_allocator(pinned_allocator)，GPU 需固定内存。

监控要点：
- 指标：完成延迟（sync_wait 时间）、代理数（forward_progress_guarantee::parallel 验证）、资源峰值（CPU 利用率>80%、内存<峰值 1.5x）。
- 工具：Optick 集成 tbb::task_scheduler_observer 等价 sender 探针，日志 get_completion_scheduler 追踪域。
- 回滚：若编译超时（MSVC +5s），fallback TBB；异常捕获 let_error 统一处理。

风险：概念陡峭（环境查询、domain 嵌套），需 C++23+；模板实例化增编译时（模块缓解）。生产验证：Meta rsys 视频服务亿级 QPS，NVIDIA HPC 库证明零分配融合。

资料来源：Mathieu Ropert 博客（https://mropert.github.io/2025/11/21/trying_out_stdexec/）“TBB 与 stdexec 对比加速 Vulkan 启动”；P2300R10 提案（https://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2024/p2300r10.html）定义模型与算法。

（正文 1028 字）

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