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深入解析C++26 Execution Domain：设计原理与实战应用

news 来源：原创 2025/5/24 21:26:20

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

// 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）：

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

// 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

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

// 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 */);