鸿蒙NEXT Function Flow Runtime Kit：解锁高效并发编程的利器
告别线程管理的繁琐，拥抱基于任务的并发编程新范式
什么是FFRT？
Function Flow Runtime Kit（FFRT）是鸿蒙NEXT推出的一种创新并发编程框架，旨在简化并发编程和任务调度的复杂性。与传统线程编程模型不同，FFRT采用基于任务的调度方式，让开发者只需关注任务及其依赖关系，而无需处理底层的线程和计算资源。
在传统的多线程编程中，我们常常需要面对线程创建、同步、资源竞争等复杂问题。FFRT通过引入任务编程模型，将开发者从这些繁琐细节中解放出来，让并发编程变得更加直观和高效。
FFRT的核心优势
FFRT相较于传统线程编程模型，具有明显的技术优势：
| 特性维度 | 线程编程模型 | FFRT任务编程模型 |
|---|---|---|
| 并行度挖掘 | 程序员手动创建多线程并分配任务 | 静态分解应用为任务，运行时自动调度 |
| 线程管理 | 程序员负责创建线程，可能造成线程滥用 | FFRT运行时管理工作线程池 |
| 负载均衡 | 静态任务映射可能导致负载不均 | 动态调度就绪任务到空闲线程 |
| 调度开销 | 内核态调度，开销较大 | 用户态协程调度，开销更小 |
| 依赖表达 | 执行时通过同步操作实现 | 创建时显式表达依赖关系 |
FFRT采用基于协程的任务执行方式，可以提高任务并行度、提升线程利用率并充分利用多核平台的计算资源。这种设计保证了系统对所有资源的集约化管理，最终解决系统线程资源滥用问题，打造极致用户体验。
FFRT的核心概念解析
要熟练使用FFRT，首先需要理解其核心概念：
任务：任务是FFRT中的基本执行单元，是一种面向开发者的编程线索和面向运行时的执行对象，通常包含一组指令序列及其操作的数据上下文环境。
任务依赖：任务之间的依赖关系，决定了某个任务是否需要等待其他任务完成才能开始执行。通过任务依赖，开发者可以定义复杂的任务执行顺序。
QoS：服务质量等级，用于指示任务的优先级和资源分配。FFRT允许根据任务的重要性设置不同的QoS级别，确保关键任务优先执行。
Worker：执行任务的工作线程。每个Worker可以执行多个任务，由调度器负责管理和分配任务，开发者无需直接管理线程。
FFRT的三大编程特性
FFRT编程模型允许开发者通过任务及其依赖关系描述的方式进行应用开发，其主要特性包括Task-Based、Queue-Enabled和Graph-Driven。
1. Task-Based特性
在Function Flow编程模型中，开发者以任务方式来组织应用程序表达，运行时以任务粒度执行调度。
任务具有以下关键特征：
任务之间可以直接指定依赖关系，也可以使用通过数据对象表达依赖关系。
任务可支持嵌套，即任务在执行过程中可生成新的任务下发给运行时，形成父子任务关系。
多任务支持互同步操作，例如等待，锁，条件变量等。
注意：任务颗粒度影响应用执行性能，颗粒度过小增加调度开销，颗粒度过大降低并行度。FFRT编程模型中任务的目标颗粒度最小为100us量级，开发者应注意合理控制任务颗粒度。
2. Queue-Enabled特性
Queue-Enabled特性允许开发者利用任务队列来约束任务的执行顺序和并发度。任务队列包括串行队列和并发队列，两者具有不同的使用场景：
串行队列确保任务按照提交的顺序依次执行，适用于保持特定执行顺序的任务流。
并发队列允许多个任务同时执行，提高并发性能，适用于并行计算和高效利用多核处理器。
并发队列也可以通过约束某个任务单元的整体并发度，确保系统资源得以合理分配，避免因过度并发导致的性能瓶颈或系统不稳定。
3. Graph-Driven特性
Graph-Driven特性允许开发者通过构建任务依赖图，来管理任务之间的依赖关系，实现复杂任务流的高效调度。
FFRT支持两种方式构建任务依赖图：
任务依赖：通过直接描述任务之间依赖关系生成任务依赖图。
数据依赖：任务之间通过数据的生产者和消费者关系来表达依赖。
开发者可以根据各自业务的特点选择合适的任务依赖图构建方式，从而简化业务模型并降低开发难度。
FFRT的并发范式
为了应对实际业务中不同的任务执行需求，FFRT支持三种不同的并发范式：
串行队列（Serial Queue）
串行队列并发范式确保任务按照添加的顺序逐一执行，适用于：
顺序执行：需要按特定顺序执行的任务。
数据安全：避免多个线程同时访问共享资源。
任务协调：确保前一个任务完成后再开始下一个任务。
并发队列（Concurrent Queue）
并发队列并发范式允许多个任务同时执行，适用于：
提高并发度：充分利用多核处理器的计算能力。
资源高效利用：将任务分配到可用的CPU核心上。
灵活调度：允许任务按照不同的优先级和QoS进行调度。
图依赖并发（Task Graph）
图依赖并发范式通过使用有向图来表示任务及其依赖关系，适用于：
复杂任务依赖关系：清晰管理和调度存在复杂依赖关系的任务。
动态任务调度：根据运行时条件动态决定任务执行顺序。
并行任务执行：让多个不相互依赖的任务并行执行。
FFRT的高级特性
从API version 20开始，FFRT引入了更多高级特性：
任务伙伴（Job Partner）
任务伙伴功能解决了多线程协作场景中的特殊需求：
多线程协作：部分功能需要在特定环境运行，其他功能可以在任何环境运行。
动态并发调度：通过动态调整worker数量来提升性能，降低调度开销。
纤程支持
FFRT从版本20开始支持纤程，这是一种轻量级的用户态线程，用于在用户空间内实现高效的任务调度和上下文切换。
主要接口包括：
ffrt_fiber_init()：纤程初始化函数。ffrt_fiber_switch()：纤程切换函数。
纤程的使用进一步降低了上下文切换的开销，提高了任务执行效率。
实践建议
在使用FFRT进行开发时，以下几点建议可以帮助您获得更好的性能：
合理规划任务粒度：目标颗粒度最小为100us量级，避免过小或过大的任务。
明确任务依赖关系：充分利用FFRT的依赖表达机制，避免不必要的同步操作。
选择合适的并发范式：根据任务特性选择串行队列、并发队列或图依赖并发。
利用QoS机制：根据任务重要性设置合适的服务质量等级。
总结
Function Flow Runtime Kit是鸿蒙NEXT中一项强大的并发编程工具，它通过基于任务的编程模型、灵活的任务调度机制和高效的依赖管理，极大地简化了并发编程的复杂性。无论是简单的顺序任务还是复杂的并行计算，FFRT都能提供高效、简洁的解决方案。
随着鸿蒙生态的不断发展，掌握FFRT将成为鸿蒙开发者提升应用性能的重要技能。希望本篇博客能帮助您初步了解FFRT的核心概念和特性，为您的鸿蒙开发生涯开启新的可能。
本文主要基于鸿蒙官方文档编写，具体实现细节可能随版本更新而变化，建议开发者关注官方文档获取最新信息。