iOS GCD

Unlimitedz2025-03-31 11:55

GCD

任务+队列

主队列： 任务在主线程执行，主队列是一个串行队列，它主要处理 UI 相关任务，也可以处理其他类型任务，但为了性能考虑，尽量让主队列执行 UI 相关或少量不耗时间和资源的操作。

系统全局并发队列：全局并发队列，存在 5 个不同的 QoS 级别，可以使用默认优先级，也可以单独指定

并行队列： 先进先出，多个任务可以并行执行

串行队列 ： 先进先出，同一时间只能执行一个任务

基本操作：

sync 同步

任务一经提交就会阻塞当前线程（当前线程可以理解为下方代码示例中执行 sync 方法所在的线程 thread0），并请求队列立即安排其执行，执行任务的线程 thread1 默认等于 thread0，即同步任务直接在当前线程运行，任务完成后恢复线程原任务。

async 异步

任务提交后不会阻塞当前线程，会由队列安排另一个线程执行。

1. 同步（Synchronous）

​ • 定义：同步意味着任务是按顺序执行的，一个任务完成后，才会开始下一个任务。在执行过程中，程序会阻塞，等待当前任务完成之后才能继续执行下一步。

​ • 特征：

​ • 阻塞：程序在执行某个任务时，会等待该任务完成，然后才会继续执行其他任务。

​ • 执行顺序：任务按照书写的顺序依次执行。

​ • 简单直观：容易理解，执行顺序清晰，但当任务较慢时会浪费时间，因为程序需要等待任务完成。

​ • 示例：

假设你需要从数据库中获取数据，读取数据的过程是同步的：

复制代码 
func fetchData() {
    let data = loadDataFromDatabase()  // 阻塞直到数据加载完成
    processData(data)  // 数据加载完成后才会执行
}

这意味着，如果 loadDataFromDatabase() 操作需要很长时间（比如网络请求、文件读取等），那么程序在此期间会被阻塞，不能执行其他任务。

2. 异步（Asynchronous）

​ • 定义：异步意味着任务的执行不阻塞主线程。任务在后台执行时，程序可以继续执行其他操作，直到任务完成时，通知程序来处理结果。

​ • 特征：

​ • 非阻塞：程序不会等待当前任务完成，允许其他操作继续执行。

​ • 回调：当异步任务完成时，通常会通过回调函数（比如闭包、代理等）来通知主程序，处理结果。

​ • 并发：多个任务可以并行执行，从而提高效率，避免长时间的阻塞。

​ • 示例：

假设你需要从数据库中获取数据，但希望不阻塞主线程，使用异步方法来加载数据：

复制代码 
func fetchData() {
    loadDataFromDatabaseAsync { data in  // 异步加载数据，回调处理
        processData(data)  // 数据加载完成后执行回调
    }
}

在这个例子中，loadDataFromDatabaseAsync 会在后台加载数据，主线程不受阻塞，其他操作可以继续进行。当数据加载完成时，回调函数会被调用，随后执行 processData(data)。

同步和异步的区别总结

特性 同步 (Synchronous) 异步 (Asynchronous)
执行方式 按顺序执行，任务完成后再执行下一个 任务在后台执行，程序可以继续执行其他操作
程序等待 程序会等待任务完成，任务执行时会阻塞 程序不等待任务完成，可以继续执行其他任务
阻塞与非阻塞 阻塞，当前任务未完成无法继续执行其他任务 非阻塞，任务在后台执行，主线程不受阻塞
适用场景 适合任务简单、快速，或必须按顺序执行的场景 适合任务需要较长时间、可以并发处理的场景

举个例子：下载文件

假设你需要从互联网上下载一个文件：

​ 1. 同步下载：如果你使用同步方式下载文件，程序会等待文件下载完成后，才会继续执行后续的操作。在文件下载的过程中，程序会被"卡住"，无法做其他事情，直到下载完成。

​ 2. 异步下载：如果你使用异步方式下载文件，程序会立即开始下载并跳转到下一步操作，文件下载则在后台进行。下载完成后，程序会通过回调或通知来处理下载结果，这样你可以在下载文件的同时执行其他任务。

优缺点对比

​ • 同步：

​ • 优点：简单、直观，适合任务简单且必须顺序执行的场景。

​ • 缺点：如果一个任务耗时较长，会阻塞整个程序，导致性能瓶颈。

​ • 异步：

​ • 优点：不会阻塞主线程，适合长时间运行的任务，可以提高程序效率和响应性。

​ • 缺点：实现较为复杂，通常需要回调、闭包、Promise、异步/并发框架等机制来处理。

实际应用

​ • 同步：适合计算密集型操作或那些不需要等待的任务（如简单的计算）。

​ • 异步：适合网络请求、文件 I/O、数据库查询等耗时操作，这样可以避免程序界面卡顿或响应迟缓。

理解同步与异步的差异有助于提高程序的效率，尤其是在面对网络请求或处理大规模数据时。

创建队列：

提供了两种队列，系统队列（全局并发队列），自定义队列

对于自定义队列，默认是串行的

  • 串行队列同一时间只会使用同一线程、运行同一任务，并严格按照任务顺序执行。

  • 并行队列同一时间可以使用多个线程、运行多个任务，执行顺序不分先后。

  • 同步任务会阻塞当前线程，并在当前线程执行。

  • 异步任务不会阻塞当前线程，并在与当前线程不同的线程执行。

  • 如何避免死锁：不要在串行或主队列中嵌套执行同步任务。

栏栅任务

栅栏任务的主要特性是可以对队列中的任务进行阻隔，执行栅栏任务时，它会先等待队列中已有的任务全部执行完成，然后它再执行，在它之后加入的任务也必须等栅栏任务执行完后才能执行。

这个特性更适合并行队列，而且对栅栏任务使用同步或异步方法效果都相同。

  • 创建方式，先创建 WorkItem，标记为：barrier，再添加至队列中：
swift 复制代码 
let queue = DispatchQueue(label: "queueName", attributes: .concurrent)
let task = DispatchWorkItem(flags: .barrier) {
    // do something
}
queue.async(execute: task)
queue.sync(execute: task) // 与 async 效果一样

迭代任务

并行队列利用多个线程执行任务，可以提高程序执行的效率。而迭代任务可以更高效地利用多核性能，它可以利用 CPU 当前所有可用线程进行计算（任务小也可能只用一个线程）。如果一个任务可以分解为多个相似但独立的子任务，那么迭代任务是提高性能最适合的选择。

使用 concurrentPerform 方法执行迭代任务，迭代任务的后续任务需要等待它执行完成才会继续。本方法类似于 Objc 中的 dispatch_apply 方法，创建方式如下：

复制代码 
DispatchQueue.concurrentPerform(iterations: 10) {(index) -> Void in // 10 为迭代次数，可修改。
    // do something
}

迭代任务可以单独执行，也可以放在指定的队列中：

swift 复制代码 
let queue = DispatchQueue.global() // 全局并发队列
queue.async {
    DispatchQueue.concurrentPerform(iterations: 100) {(index) -> Void in
        // do something
    }
    //可以转至主线程执行其他任务
    DispatchQueue.main.async {
        // do something
    }
}

延迟加入队列

swift 复制代码 
class AsyncAfter {

    typealias ExchangableTask = (_ newDelayTime: TimeInterval?,
        _ anotherTask:@escaping (() -> ())
        ) -> Void

    /// 延迟执行一个任务，并支持在实际执行前替换为新的任务，并设定新的延迟时间。
    ///
    /// - Parameters:
    ///   - time: 延迟时间
    ///   - yourTask: 要执行的任务
    /// - Returns: 可替换原任务的闭包
    static func delay(_ time: TimeInterval, yourTask: @escaping ()->()) -> ExchangableTask {
        var exchangingTask: (() -> ())? // 备用替代任务
        var newDelayTime: TimeInterval? // 新的延迟时间

        let finalClosure = { () -> Void in
            if exchangingTask == nil {
                DispatchQueue.main.async(execute: yourTask)
            } else {
                if newDelayTime == nil {
                    DispatchQueue.main.async {
                        print("任务已更改，现在是：\(Date())")
                        exchangingTask!()
                    }
                }
                print("原任务取消了，现在是：\(Date())")
            }
        }

        dispatch_later(time) { finalClosure() }

        let exchangableTask: ExchangableTask =
        { delayTime, anotherTask in
            exchangingTask = anotherTask
            newDelayTime = delayTime

            if delayTime != nil {
                self.dispatch_later(delayTime!) {
                    anotherTask()
                    print("任务已更改，现在是：\(Date())")
                }
            }
        }

        return exchangableTask
    }
}

delay 方法接收两个参数，并返回一个闭包：

  • TimeInterval：延迟时间
  • @escaping () -> (): 要延迟执行的任务
  • 返回：可替换原任务的闭包，我们去了一个别名：ExchangableTask

ExchangableTask 类型定义的闭包，接收一个新的延迟时间，和一个新的任务。

如果不执行返回的闭包，则在delay 方法内部，通过 dispatch_later 方法会继续执行原任务。

如果执行了返回的 ExchangableTask 闭包，则会选择执行新的任务。

线程安全和线程同步

读写操作

swift 复制代码 
let queue = DispatchQueue(label: "com.example.queue", attributes: .concurrent)
var array = [Int]()

// 写操作
queue.async(flags: .barrier) {
    array.append(1)
    array.append(2)
}

// 读操作
queue.async {
    print(array)
}

什么时候用串行队列？什么时候用并发队列 + 栅栏？

​ • 用串行队列：

​ • 当你的任务量不大，或对性能要求不高时。

​ • 任务的顺序性更重要，所有操作按严格顺序执行。

​ • 用并发队列 + 栅栏：

​ • 当你的任务中有大量的读操作，并且需要同时保证写操作的安全性时。

​ • 适用于性能要求较高的场景，例如数据库、多线程缓存读写操作。

所以，串行队列的实现虽然简单，但并发队列 + 栅栏在性能和灵活性上更有优势，特别是在读多写少的场景下。

多线程典型场景

  • 一个页面有三个网络请求，需要在三个网络请求都返回的时候刷新页面

    使用dispatch group

  • 实现一个线程安全的Array的读和写

    swift 复制代码 
    import Foundation

class ThreadSafeArray<T> {
    private var array: [T] = []
    private let queue = DispatchQueue(label: "com.example.ThreadSafeArray", attributes: .concurrent)
    
    // 写操作：追加元素
    func append(_ item: T) {
        queue.async(flags: .barrier) {
            self.array.append(item)
        }
    }
    
    // 写操作：移除元素
    func remove(at index: Int) {
        queue.async(flags: .barrier) {
            guard index < self.array.count else { return }
            self.array.remove(at: index)
        }
    }
    
    // 读操作：通过索引访问
    func get(at index: Int) -> T? {
        var result: T?
        queue.sync {
            guard index < self.array.count else { return }
            result = self.array[index]
        }
        return result
    }
    
    // 读操作：获取数组的所有内容
    func getAll() -> [T] {
        var result: [T] = []
        queue.sync {
            result = self.array
        }
        return result
    }
    
    // 读操作：获取数组的大小
    var count: Int {
        var result = 0
        queue.sync {
            result = self.array.count
        }
        return result
    }
}

    代码的线程安全性

    ​ • 写操作：

    ​ • 使用 async(flags: .barrier) 保证写操作互斥。

    ​ • 当有一个写操作在执行时，队列会阻止其他读和写操作，确保数据一致性。

    ​ • 读操作：

    ​ • 通过 queue.sync 保证读操作线程安全。

    ​ • 即使多个读操作同时进行，也不会干扰，因为并发队列允许多个 sync 操作并行。

    代码执行逻辑示例

    1. 写操作的独占性

    假设同时有以下两个任务：

    ​ • array.append(1)

    ​ • array.remove(at: 0)

    因为写操作使用了 .barrier，它们不会同时执行，队列会保证第一个写操作完成后再执行下一个写操作。

    2. 读写互斥

    假设同时有以下任务：

    ​ • 读取元素 array.getAll()

    ​ • 添加新元素 array.append(1)

    在这种情况下：

    ​ 1. 读操作通过 sync 提交到队列中，可以立即并发执行。

    ​ 2. 写操作通过 barrier 提交时，会等待所有正在进行的读操作完成后再执行。

    3. 并发读

    假设同时有以下任务：

    ​ • array.getAll()

    ​ • array.get(at: 0)

    因为读操作是通过 sync 提交到并发队列中，它们可以并行执行，不会互相阻塞。

同步（Synchronous）和异步（Asynchronous）是编程中两种不同的执行方式，主要区别在于任务的执行顺序和程序的等待行为。

信号量

DispatchSemaphore，通常称作信号量，顾名思义，它可以通过计数来标识一个信号，这个信号怎么用呢，取决于任务的性质。通常用于对同一个资源访问的任务数进行限制。

例如，控制同一时间写文件的任务数量、控制端口访问数量、控制下载任务数量等。

信号量的使用非常的简单：

  • 首先创建一个初始数量的信号对象
  • 使用 wait 方法让信号量减 1，再安排任务。如果此时信号量仍大于或等于 0，则任务可执行，如果信号量小于 0，则任务需要等待其他地方释放信号。
  • 任务完成后，使用 signal 方法增加一个信号量。
  • 等待信号有两种方式：永久等待、可超时的等待。

基础源码解析

队列和线程之间的关系

一个重要概念是overcommit，overcommit的队列在队列创建时会新建一个线程，非overcommit队列创建队列则未必创建线程。另外width=1意味着是串行队列，只有一个线程可用，width=0xffe则意味着并行队列，线程则是从线程池获取，可用线程数是64个。

可以看到全局队列是非overcommit的（flat保留字只能传0，如果默认优先级则是com.apple.root.default-qos，但是width=0xffe是并行队列）；主队列是overcommit的com.apple.root.default-qos.overcommit，不过它是串行队列，width=1，并且运行的这个线程只能是主线程；自定义串行队列是overcommit的，默认优先级则是 com.apple.root.default-qos.overcommit，并行队列则是非overcommit的。

串行并行的判断

首先通过width判定是串行队列还是并发队列，如果是并发队列则调用_dispatch_sync_invoke_and_complete，串行队列则调用_dispatch_barrier_sync_f

死锁的判断
复制代码 
_dispatch_lock_is_locked_by(dispatch_lock lock_value, dispatch_tid tid)
{
	// equivalent to _dispatch_lock_owner(lock_value) == tid
	return ((lock_value ^ tid) & DLOCK_OWNER_MASK) == 0;
}

通过判断队列的状态和线程的状态，把这两个进行异或操作，如果状态相同的话，就返回yes，产生死锁。

如何执行调度
复制代码 
DISPATCH_NOINLINE
static void
_dispatch_sync_invoke_and_complete_recurse(dispatch_queue_class_t dq,
		void *ctxt, dispatch_function_t func, uintptr_t dc_flags
		DISPATCH_TRACE_ARG(void *dc))
{
	_dispatch_sync_function_invoke_inline(dq, ctxt, func);
	_dispatch_trace_item_complete(dc);
	_dispatch_sync_complete_recurse(dq._dq, NULL, dc_flags);
}

// 看一下 _dispatch_sync_function_invoke_inline

DISPATCH_ALWAYS_INLINE
static inline void
_dispatch_sync_function_invoke_inline(dispatch_queue_class_t dq, void *ctxt,
		dispatch_function_t func)
{
	dispatch_thread_frame_s dtf;
	_dispatch_thread_frame_push(&dtf, dq);
	_dispatch_client_callout(ctxt, func);
	_dispatch_perfmon_workitem_inc();
	_dispatch_thread_frame_pop(&dtf);
}

// 看一下 _dispatch_client_callout

void
_dispatch_client_callout(void *ctxt, dispatch_function_t f)
{
	@try {
		return f(ctxt);
	}
	@catch (...) {
		objc_terminate();
	}
}
典型流程示例

假设通过 dispatch_sync(queue, ^{ ... }) 提交任务：

  1. 任务入队 ：
    • 如果队列空闲，直接调用 _dispatch_sync_invoke_and_complete_recurse。
  2. 执行任务 ：
    • _dispatch_sync_function_invoke_inline 调用用户代码。
    • 线程帧压栈，记录当前队列。
  3. 异常处理 ：
    • 用户代码若抛出异常，进程终止。
  4. 清理资源 ：
    • 线程帧弹栈，递归更新队列状态，唤醒其他任务。
异步操作：
复制代码 
static void
_dispatch_root_queue_poke_slow(dispatch_queue_global_t dq, int n, int floor)
{
    int remaining = n;
    int r = ENOSYS;
    
    _dispatch_root_queues_init();
    _dispatch_debug_root_queue(dq, __func__);
    _dispatch_trace_runtime_event(worker_request, dq, (uint64_t)n);
    #if !DISPATCH_USE_INTERNAL_WORKQUEUE
    #if DISPATCH_USE_PTHREAD_ROOT_QUEUES
    if (dx_type(dq) == DISPATCH_QUEUE_GLOBAL_ROOT_TYPE)
    #endif
    {
    	_dispatch_root_queue_debug("requesting new worker thread for global "
    			"queue: %p", dq);
    	r = _pthread_workqueue_addthreads(remaining,
    			_dispatch_priority_to_pp_prefer_fallback(dq->dq_priority));
    	(void)dispatch_assume_zero(r);
    	return;
    }
    #endif // !DISPATCH_USE_INTERNAL_WORKQUEUE
    #if DISPATCH_USE_PTHREAD_POOL
    dispatch_pthread_root_queue_context_t pqc = dq->do_ctxt;
    if (likely(pqc->dpq_thread_mediator.do_vtable)) {
    	while (dispatch_semaphore_signal(&pqc->dpq_thread_mediator)) {
    		_dispatch_root_queue_debug("signaled sleeping worker for "
    				"global queue: %p", dq);
    		if (!--remaining) {
    			return;
    		}
    	}
    }
    
    bool overcommit = dq->dq_priority & DISPATCH_PRIORITY_FLAG_OVERCOMMIT;
    if (overcommit) {
        // 串行队列
    	os_atomic_add2o(dq, dgq_pending, remaining, relaxed);
    } else {
    	if (!os_atomic_cmpxchg2o(dq, dgq_pending, 0, remaining, relaxed)) {
    		_dispatch_root_queue_debug("worker thread request still pending for "
    				"global queue: %p", dq);
    		return;
    	}
    }
    
    // floor 为 0，remaining 是根据队列任务的情况处理的
    int can_request, t_count;
    // 获取线程池的大小
    t_count = os_atomic_load2o(dq, dgq_thread_pool_size, ordered);
    do {
        // 计算可以请求的数量
        can_request = t_count < floor ? 0 : t_count - floor;
        if (remaining > can_request) {
    	    _dispatch_root_queue_debug("pthread pool reducing request from %d to %d",
    	    		remaining, can_request);
    	    os_atomic_sub2o(dq, dgq_pending, remaining - can_request, relaxed);
    	    remaining = can_request;
        }
        if (remaining == 0) {
            // 线程池满了，就会报出异常的情况
            _dispatch_root_queue_debug("pthread pool is full for root queue: "
    				"%p", dq);
                return;
    	}
    } while (!os_atomic_cmpxchgvw2o(dq, dgq_thread_pool_size, t_count,
    		t_count - remaining, &t_count, acquire));
    
    pthread_attr_t *attr = &pqc->dpq_thread_attr;
    pthread_t tid, *pthr = &tid;
    #if DISPATCH_USE_MGR_THREAD && DISPATCH_USE_PTHREAD_ROOT_QUEUES
    if (unlikely(dq == &_dispatch_mgr_root_queue)) {
    	pthr = _dispatch_mgr_root_queue_init();
    }
    #endif
    do {
    	_dispatch_retain(dq); 
    	// 开辟线程
    	while ((r = pthread_create(pthr, attr, _dispatch_worker_thread, dq))) {
    		if (r != EAGAIN) {
    			(void)dispatch_assume_zero(r);
    		}
    		_dispatch_temporary_resource_shortage();
    	}
    } while (--remaining);
    #else
    (void)floor;
    #endif // DISPATCH_USE_PTHREAD_POOL
}

这段代码是 GCD（Grand Central Dispatch）中用于管理全局队列（Global Queue）线程池 的核心函数 _dispatch_root_queue_poke_slow，其主要职责是根据任务需求动态创建或唤醒线程。以下是对代码的分层解析：

一、函数背景与核心目标
  • 调用场景 ：当全局队列（dispatch_queue_global_t）中有新任务提交，但当前线程池中没有足够空闲线程处理任务时，触发此函数。
  • 核心目标：通过创建新线程或唤醒休眠线程，确保任务能够被及时执行。
  • 关键参数 ：
    • dq：目标全局队列（可能是并发队列或特定优先级的队列）。
    • n：需要唤醒或创建的线程数量。
    • floor：线程池的最小保留线程数（避免过度销毁）。
二、代码逻辑分层解析
1. 初始化与调试（Initialization & Debugging）
c 复制代码 
_dispatch_root_queues_init();       // 确保全局根队列初始化
_dispatch_debug_root_queue(dq, __func__);  // 调试日志
_dispatch_trace_runtime_event(worker_request, dq, (uint64_t)n); // 性能追踪
  • 作用：确保根队列已初始化，记录调试信息和性能事件。
2. 内核级 Workqueue 处理（XNU Kernel Workqueue）
c 复制代码 
#if DISPATCH_USE_PTHREAD_ROOT_QUEUES
r = _pthread_workqueue_addthreads(remaining, _dispatch_priority_to_pp_prefer_fallback(dq->dq_priority));
  • 条件 ：当使用 pthread 工作队列（如 macOS 或 iOS 的默认配置）。
  • 行为 ：直接通过 _pthread_workqueue_addthreads 向 XNU 内核请求线程。
  • 机制 ：
    • 内核根据优先级（dq_priority 转换为 pthread_priority_t）动态调度线程。
    • 内核管理的线程生命周期更高效，避免用户态频繁创建/销毁。
3. 用户态线程池管理（User-Level Thread Pool）

当不使用内核 Workqueue 时（如某些定制化配置），进入用户态线程池管理逻辑：

3.1 唤醒休眠线程
c 复制代码 
while (dispatch_semaphore_signal(&pqc->dpq_thread_mediator)) {
    if (!--remaining) return;
}
  • 目的 ：尝试通过信号量唤醒线程池中休眠的线程。
  • 信号量机制 ：休眠线程通过 dispatch_semaphore_wait 挂起，信号量 signal 会唤醒一个线程。
  • 优化：避免创建新线程的开销，优先复用休眠线程。
3.2 处理 Overcommit（超发线程）
c 复制代码 
if (overcommit) {
    os_atomic_add2o(dq, dgq_pending, remaining, relaxed);
} else {
    os_atomic_cmpxchg2o(dq, dgq_pending, 0, remaining, relaxed);
}
  • Overcommit 标志：表示队列允许超出发起线程数限制（如串行队列的特殊处理）。
  • 原子操作 ：
    • os_atomic_add2o：直接增加挂起的线程请求数。
    • os_atomic_cmpxchg2o：通过 CAS（Compare-and-Swap）确保线程请求数正确。
3.3 动态调整线程请求数
c 复制代码 
do {
    can_request = t_count < floor ? 0 : t_count - floor;
    if (remaining > can_request) {
        remaining = can_request;
    }
} while (!os_atomic_cmpxchgvw2o(dq, dgq_thread_pool_size, t_count, t_count - remaining, &t_count, acquire));
  • 目标 ：根据当前线程池大小（dgq_thread_pool_size）和 floor 值，计算实际可创建的线程数。
  • 策略 ：
    • 若当前线程数 t_count 小于 floor，不允许创建新线程。
    • 否则，可创建 t_count - floor 个线程。
  • 原子操作 ：通过 os_atomic_cmpxchgvw2o 更新线程池大小，避免竞态条件。
3.4 创建新线程
c 复制代码 
while ((r = pthread_create(pthr, attr, _dispatch_worker_thread, dq))) {
    if (r != EAGAIN) (void)dispatch_assume_zero(r);
    _dispatch_temporary_resource_shortage();
}
  • 入口函数 ：_dispatch_worker_thread 是线程的入口，负责从队列中获取并执行任务。
  • 错误处理 ：
    • 若 pthread_create 返回 EAGAIN（资源不足），调用 _dispatch_temporary_resource_shortage 等待后重试。
    • 其他错误直接触发断言（dispatch_assume_zero）。

到了这里可以清楚的看到对于全局队列使用_pthread_workqueue_addthreads开辟线程，对于其他队列使用pthread_create开辟新的线程。

三、代码流程图
plaintext 复制代码 
开始
│
├─ 初始化根队列 & 记录调试信息
│
├─ 如果使用内核 Workqueue:
│   ├─ 调用 _pthread_workqueue_addthreads 请求内核创建线程
│   └─ 返回
│
├─ 否则（用户态线程池）:
│   ├─ 尝试通过信号量唤醒休眠线程
│   ├─ 处理 Overcommit 标志
│   ├─ 动态调整线程请求数（基于线程池大小和 floor）
│   ├─ 循环创建新线程（处理 EAGAIN 错误）
│   └─ 更新线程池状态
│
└─ 结束
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