一、Domain设计目标与核心价值
Domain是C++26执行模型的策略载体,其核心解决两个问题:
- 执行策略泛化:将线程池、CUDA流等异构调度逻辑抽象为统一接口
- 策略组合安全:通过类型隔离避免不同执行域的策略污染
cpp
// Domain类型定义示例(P2300R10)
struct cpu_domain {
template <class Sender, class Env>
static auto transform_sender(Sender&& snd, Env&& env);
template <class Sender, class Receiver>
static void apply_sender(Sender&& snd, Receiver&& rcvr);
template <class Env>
static auto transform_env(Env&& env);
};
二、三大静态成员函数技术解析
1. transform_sender
:执行拓扑修改
- 作用:在Sender发射前插入定制逻辑(如日志、性能探针)
- 代码示例(添加耗时统计):
cpp
auto transformed = transform_sender(sender, env)
| then([](auto&&... args) {
auto start = high_resolution_clock::now();
// ... 业务逻辑
return args...;
});
2. apply_sender
:执行策略实现
- 关键差异:定义任务的实际派发方式
cpp
// CPU线程池实现
void apply_sender(Sender snd, Receiver rcvr) {
thread_pool.enqueue([=] {
auto result = sync_wait(snd);
set_value(rcvr, result);
});
}
// CUDA流实现
void apply_sender(Sender snd, Receiver rcvr) {
cudaLaunchHostFunc(stream, [](void* data) {
auto& [op, rcvr] = *static_cast<OpState*>(data);
set_value(rcvr, op.result());
}, &op_state);
}
3. transform_env
:执行环境控制
- 核心作用:动态修改接收器的运行时上下文
cpp
auto new_env = transform_env(env)
| with(get_delegation_scheduler, io_scheduler{})
| with(get_allocator, pinned_memory_allocator{});
get_delegation_scheduler
:当任务未显式指定调度器时,提供默认派发策略
三、传统Executor与Domain模型对比
特性 | Executor模型 | Domain模型 |
---|---|---|
多态机制 | 运行时虚函数 | 编译期模板特化 |
执行策略 | 全局单一策略 | 可组合嵌套策略 |
硬件扩展 | 需侵入式修改 | 独立Domain实现 |
性能开销 | 类型擦除成本 | 零额外开销 |
四、实战案例:构建GPU执行域
cpp
// 自定义CUDA Domain(参考NVIDIA/stdexec实现)
struct cuda_domain {
template <class Sender, class Env>
static auto transform_sender(Sender&& snd, Env&& env) {
// 自动插入CUDA流同步点
return on(cuda_stream_scheduler{}, std::forward<Sender>(snd));
}
template <class Sender, class Receiver>
static void apply_sender(Sender&& snd, Receiver&& rcvr) {
cudaStream_t stream = get_stream(env);
cudaLaunchHostFunc(stream, /* ... */);
}
template <class Env>
static auto transform_env(Env&& env) {
// 强制使用CUDA统一内存分配器
return make_env(env, with(get_allocator, cuda_allocator{}));
}
};
// 使用示例
auto gpu_task = schedule(cuda_scheduler)
| transfer(cuda_domain{})
| then(/* GPU核函数 */);
五、性能优化建议
- 避免跨Domain类型擦除 :优先使用
variant<domain1, domain2>
替代通用Sender - 环境属性缓存 :通过
transform_env
预计算高频访问属性 - Domain组合策略:将日志、监控等策略封装为独立Domain嵌套使用
最后
Domain机制标志着C++执行模型从运行时抽象 转向编译期策略组合,为异构计算提供了类型安全且高效的解决方案。
随着C++26标准的推进,该模型将成为高性能计算、分布式系统等领域的核心基础设施。
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