在大语言模型（LLM）推理服务的构建中，请求处理链路通常涉及 HTTP 解析、Tokenizer 处理、后端推理集群调度以及结果回传等多个 IO 密集型环节。传统的同步阻塞模型会导致吞吐量受限于线程数，而基于回调（Callback）的异步模型则破坏了代码的线性逻辑，增加了维护成本。本文分析 C++20 引入的无栈协程特性，探讨其在实现高并发、低延迟推理网关中的工程实践。
一、 推理服务中的 IO 瓶颈与并发挑战
LLM 推理服务的典型特征是"计算与 IO 交替"。一个完整的推理请求生命周期包括：
接收客户端 HTTP/gRPC 请求。
预处理（Tokenization）。
通过 RPC 将 Tensor 分发至 GPU 集群。
等待 GPU 计算完成（GPU 耗时较长）。
后处理（Detokenization）并返回结果。
若采用同步阻塞模型，线程在等待 RPC 返回或 GPU 同步时处于挂起状态，操作系统线程上下文切换开销巨大，且无法支撑数千级别的并发连接。若采用 C++11 std::future 或基于 epoll 的回调函数，虽然解决了阻塞问题，但业务逻辑被割裂在多个回调函数中，导致代码逻辑碎片化（Callback Hell），异常处理极其困难。
二、 无栈协程的技术特性
C++20 标准引入的协程是"无栈"的。与由运行时环境维护独立栈空间的有栈协程（如 Go goroutine 或 boost::fiber）不同，C++20 协程的状态（局部变量、指令指针）保存在堆上的协程帧中。
其核心优势在于：
极低的挂起/恢复开销：无需保存和恢复整个线程栈，仅需切换指针。
调度器无关性：语言标准不内置调度器，开发者可将其集成至现有的 EventLoop（如 libevent, io_uring）中。
三、 基于 co_await 的异步 RPC 封装
在工程实践中，通过自定义 Awaitable 对象，可以将异步的 RPC 调用封装为同步调用的形式。以下示例展示了如何定义一个适配器，使 RPC 请求支持 co_await 操作。
cpp
#include <coroutine>
struct RpcAwaiter {
RpcContext* ctx_;
// 检查是否已完成（用于快速路径优化）
bool await_ready() { return ctx_->IsDone(); }
// 挂起时的逻辑：注册回调
void await_suspend(std::coroutine_handle<> h) {
// 当 RPC 完成时，恢复协程 h 的执行
ctx_->SetCallback([h]() mutable { h.resume(); });
ctx_->Start(); // 发起网络请求
}
// 恢复时的返回值
RpcResponse await_resume() { return ctx_->GetResponse(); }
};四、 业务逻辑的线性化重构
利用上述封装，推理网关的业务处理函数可以恢复为符合人类直觉的线性逻辑，同时在底层保持全异步非阻塞运行。
cpp
// 返回类型 Task 内部包含 promise_type 定义
Task HandleInferenceRequest(Request req) {
// 步骤 1: 预处理
auto tokens = Tokenize(req.text);
// 步骤 2: 异步等待推理结果（此处线程不阻塞，而是切出执行其他任务）
RpcResponse resp = co_await RpcAwaiter(cluster_client, tokens);
// 步骤 3: 恢复执行，处理结果
if (resp.status == 200) {
SendResponse(resp.result);
} else {
LogError(resp.error);
}
}当执行到 co_await 时，若 RPC 未完成，当前函数立即返回，线程控制权交还给事件循环去处理其他请求。一旦 RPC 响应到达，协程在断点处恢复执行。这种模式在维持高吞吐量的同时，显著降低了代码复杂度。
五、 结论
C++20 协程机制为高并发网络服务开发提供了新的范式。通过编译器生成的状体机代码，消除了传统异步编程中的回调嵌套问题。对于 IO 密集型的 AI 推理网关而言，采用协程模型能够有效提升 CPU 利用率，并使复杂的分布式调用逻辑保持清晰可维护。