[摘要]几个月前我曾大致分析过 C# 2.0 中 iterator block 机制的实现原理，《C# 2.0 中Iterators的改进与实现原理浅析》，文中简要介绍了 C# 2.0 是如何在不修改 CLR 的前提下由编译器，通过有限状态机来实现 iterator block 中 yield 关键字。 ...
几个月前我曾大致分析过 C# 2.0 中 iterator block 机制的实现原理，《C# 2.0 中Iterators的改进与实现原理浅析》，文中简要介绍了 C# 2.0 是如何在不修改 CLR 的前提下由编译器，通过有限状态机来实现 iterator block 中 yield 关键字。
实际上，这一机制的最终目的是提供一个代码协同执行的支持机制。
以下内容为程序代码:
using System.Collections.Generic;
public class Tokens : IEnumerable<string>
{
public IEnumerator<string> GetEnumerator()
{
for(int i = 0; i<elements.Length; i++)
yield elements[i];
}
...
}
foreach (string item in new Tokens())
{
Console.WriteLine(item);
}
在这段代码执行过程中，foreach 的循环体和 GetEnumerator 函数体实际上是在同一个线程中交替执行的。这是一种介于线程和顺序执行之间的协同执行模式，之所以称之为协同（Coroutine），是因为同时执行的多个代码块之间的调度是由逻辑隐式协同完成的。顺序执行无所谓并行性，而线程往往是由系统调度程序强制性抢先切换，相对来说Win3.x 中的独占式多任务倒是与协同模型比较类似。
就协同执行而言，从功能上可以分为行为、控制两部分，控制又可进一步细分为控制逻辑和控制状态。行为对应着如何处理目标对象，如上述代码中：行为就是将目标对象打印到控制台；控制则是如何遍历这个 elements 数组，可进一步细分为控制逻辑（顺序遍历）和控制状态（当前遍历到哪个元素）。下面将按照这个逻辑介绍不同语言中如何实现和模拟这些逻辑。
Spark Gray 在其 blog 上有一个系列文章介绍了协同执行的一些概念。
Iterators in Ruby (Part - 1)
Warming up to using Iterators (Part 2)
文章第 1, 2 部分以 Ruby 语言（语法类似 Python）介绍了 Iterator 机制是如何简化遍历操作的代码。实际上中心思想就是将行为与控制分离，由语言层面的支持来降低控制代码的薄记工作。
以下内容为程序代码:
def textfiles(dir)
Dir.chdir(dir)
Dir["*"].each do entry
yield dir+"\"+entry if /^.*.txt$/ =~ entry
if FileTest.directory?(entry)
textfiles(entry){ file yield dir+"\"+file}
end
end
Dir.chdir(".."[img]/images/wink.gif[/img]
end
textfiles(“c:\”){ file
puts file
}
例如上面这段 Ruby 的递归目录处理代码中，就采用了与 C# 2.0 中完全类似的语法实现协同执行支持。
对 C# 1.0 和 C++ 这类不支持协同执行的语言，协同执行过程中的状态迁移或者说执行绪的调度工作，需要由库和使用者自行实现，例如 STL 中的迭代器 (iterator) 自身必须保存了与遍历容器相关的位置信息。例如在 STL 中实现协同执行：
以下内容为程序代码:
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <iostream>
// The function object multiplies an element by a Factor
template <class Type>
class MultValue
{
private:
Type Factor; // The value to multiply by
public:
// Constructor initializes the value to multiply by
MultValue ( const Type& _Val [img]/images/wink.gif[/img] : Factor ( _Val [img]/images/wink.gif[/img] {
}
// The function call for the element to be multiplied
void operator ( [img]/images/wink.gif[/img] ( Type& elem [img]/images/wink.gif[/img] const
{
elem *= Factor;
}
};
int main( [img]/images/wink.gif[/img]
{
using namespace std;
vector <int> v1;
//...
// Using for_each to multiply each element by a Factor
for_each ( v1.begin ( [img]/images/wink.gif[/img] , v1.end ( [img]/images/wink.gif[/img] , MultValue<int> ( -2 [img]/images/wink.gif[/img] [img]/images/wink.gif[/img];
}
虽然 STL 较为成功的通过迭代器、算法和谓词，将此协同执行逻辑中的行为和控制分离，谓词表现行为(MultValue<int>、迭代器(v1.being(), v1.end())表现控制状态、算法表现控制逻辑(for_each)，但仍然存在编写复杂，使用麻烦，并且语义不连冠的问题。
一个缓解的方法是将谓词的定义与控制部分合并到一起，就是类似 boost::Lambda 的实现思路：
以下内容为程序代码:
for_each(v.begin(), v.end(), _1 = 1);
for_each(vp.begin(), vp.end(), cout << *_1 << ' ');
通过神奇的模板和宏，可以一定程度降低编写独立谓词来定义行为的复杂度。但控制部分的状态和逻辑还是需要单独实现。
而 C# 1.0 中就干脆没有自带支持，必须通过《C# 2.0 中Iterators的改进与实现原理浅析》一文中所举例子那样笨拙的方式完成。
以下内容为程序代码:
public class Tokens : IEnumerable
{
public string[] elements;
Tokens(string source, char[] delimiters)
{
// Parse the string into tokens:
elements = source.Split(delimiters);
}
public IEnumerator GetEnumerator()
{
return new TokenEnumerator(this);
}
// Inner class implements IEnumerator interface:
private class TokenEnumerator : IEnumerator
{
private int position = -1;
private Tokens t;
public TokenEnumerator(Tokens t)
{
this.t = t;
}
// Declare the MoveNext method required by IEnumerator:
public bool MoveNext()
{
if (position < t.elements.Length - 1)
{
position++;
return true;
}
else
{
return false;
}
}
// Declare the Reset method required by IEnumerator:
public void Reset()
{
position = -1;
}
// Declare the Current property required by IEnumerator:
public object Current
{
get // get_Current函数
{
return t.elements[position];
}
}
}
...
}
这种笨拙的 IEnumerable 接口实现方法，实际上是将 STL 中提供控制状态的 iterator 完全自行实现，而且控制逻辑还限定于编写 IEnumerable 接口实现时的定义。就算可以通过策略 (Strategy) 模式提供一定程度的定制，但其代码逻辑过于分散，要理解一个简单调用必须查看四五处分散的代码。
好在牛人总是不缺的，呵呵。
Ajai Shankar 在 MSDN 上一篇非常出色的文章，COROUTINES Implementing Coroutines for .NET by Wrapping the Unmanaged Fiber API，里面通过 Win32 API 的纤程 (Fiber) 支持和 CLR 几个底层 API 的支持，完整的实现了一套可用的协同执行支持机制。
Spark Gray 的第 4 篇文章中就详细讨论了这种实现方式的利弊：
SICP, Fiber api and ITERATORS !(Part 4)
纤程 Fiber 是 Win32 子系统为了移植 Unix 下伪线程环境下的程序方便，而提供的一套轻量级并行执行机制，由程序代码自行控制调度流程。
其使用方法很简单，在某个线程中调用 ConvertThreadToFiber(Ex) 初始化纤程支持，然后调用 CreateFiber(Ex) 建立多个不同纤程，对新建的纤程和转换时当前线程缺省纤程，都可以通过 SwitchToFiber 显式进行调度。
以下内容为程序代码:
static int array[3] = { 0, 1, 2 };
static int cur = 0;
VOID CALLBACK FiberProc(PVOID lpParameter)
{
for(int i=0; i<sizeof(array)/sizeof(array[0]); i++)
{
cur = array[i];
SwitchToFiber(lpParameter);
}
}
LPVOID fiberMain = ConvertThreadToFiber(NULL);
LPVOID fiberFor = CreateFiber(0, FiberProc, fiberMain);
while(cur >= 0)
{
std::cout << cur << std::endl;
SwitchToFiber(fiberFor);
}
DeleteFiber(fiberFor);
上述伪代码是纤程使用的一个大概流程，可以看出实际上纤程跟上面 Ruby 和 C# 2.0 中的协同执行所需功能是非常符合的。而在实现上，纤程实际上是通过在同一线程堆栈中构造出不同的区域(ConvertThreadToFiber/CreateFiber)，在 SwitchToFiber 函数中切换到指定区域，以此区域(纤程)的代码和寄存器等环境执行，有点类似于 C 代码库中 longjmp 的概念。Netscape 提供的状态线程库 State Threads library 就是通过 longjmp 等机制模拟的类似功能。
而在 .NET 1.0/1.1 中要使用纤程，则还需要考虑对每个纤程的 Managed 环境构造，以及切换调度时的状态管理等等。有兴趣的朋友可以仔细阅读上述两篇精彩文章。
以下内容为程序代码:
class CorIter : Fiber {
protected override void Run() {
object[] array = new object[] {1, 2, 3, 4};
for(int ndx = 0; true; ++ndx)
Yield(arr[ndx]);
}
}
Coroutine next = new CorIter();
Object o = next();
可以看到这个代码已经非常类似 C# 2.0 中的语法了，只是要受到一些细节上的限制。
而 C# 2.0 中，大概是为了保障移植性，使用了将控制逻辑编译成状态机的方式实现，并由状态机自动管理控制状态。其原理我在《C# 2.0 中Iterators的改进与实现原理浅析》一文中已经大概分析过了，有兴趣的朋友可以进一步阅读 Spark Gray 的第 5 篇文章中的详细分析。
Implementation of Iterators in C# 2.0 (Part 5)
以及 Matt Pietrek 的关于 Iterator 状态机的分析文章
Fun with Iterators and state machines
而为了将行为与控制更紧密地绑定到一起，C# 2.0 也提供了类似 C++ 中 boost::lambda 机制的匿名方法支持。简要的分析可以参考我以前的一篇文章《CLR 中匿名函数的实现原理浅析》，或者Spark Gray 的第 6 篇文章。
Implementation of Closures (Anonymous Methods) in C# 2.0 (Part 6)
……