C++ 中频事件队列的设计与构建
C++ 中频事件队列的设计与实现
一、概述
本文所示事件队列设计目标为：解决同一股票代码事件严格有序与多核并行处理的问题。
1.2 频率分级
定义：
- 低频（<100K EPS）：传统线程池即可满足，如后台报表系统
- 中频（2M EPS）：本事件队列设计目标，适用多数量化策略
- 高频（5M EPS）：需专项优化，适用高频做市商系统
- 超高频（>10M EPS）：需SPSC专用队列，适用极致延迟交易
二、核心
2.1 结构图
2.2 Strand：顺序性与并行性
2.2.1 Strand 定位
在量化交易中，同一股票代码的交易指令必须严格有序处理，否则会导致交易逻辑错误。传统解决方案存在的问题：
Strand 特性：
- 顺序保证（Sequential Consistency）：同一Strand内事件严格FIFO
- 并行处理（Parallel Processing）：不同Strand可并行执行
- 资源隔离（Resource Isolation）：每个Strand独立队列，减少竞争
- 动态扩展（Dynamic Scaling）：Strand数量可根据股票数量动态调整
2.2.2 防止伪共享
class strand final {
// 每个成员64字节对齐，确保独占缓存行
alignas(64) StrandLinkedListNode node_; // 64字节
alignas(64) moodycamel::ConcurrentQueue<Handler> handers_; // 64字节
alignas(64) uint32_t id_ = 0; // 64字节
alignas(64) std::atomic<int> size_ = 0; // 64字节
alignas(64) std::atomic<int64_t> executing_ = 0; // 64字节
alignas(64) context& executor_; // 64字节
};伪共享（False Sharing）问题：
- 现代CPU缓存行通常为64字节
- 不同核心修改同一缓存行的不同部分会触发缓存一致性协议
- 导致性能下降30-50%
- alignas(64)确保每个核心独占缓存行
2.3 调度链表（schedules_）
2.3.1 传统链表
schedules_ 采用C++98/03风格的手动管理链表，而非现代STL容器，主要考虑：
2.3.2 调度算法
三、性能瓶颈
3.1 std::function 性能分析
3.1.1 std::function 内存开销
3.1.2 为什么使用 std::function 而非函数指针
尽管 std::function 有性能开销，但选择它有以下理由：
- 灵活性：支持任意可调用对象（函数、lambda、成员函数等）
- 类型安全：编译时类型检查
- 内存管理：自动管理捕获的变量生命周期
- 与现代C++生态兼容：与STL算法、异步操作、Lambda 函数等良好集成
对于性能敏感场景：
// 优化方案：使用函数指针+上下文参数
typedef void (*EventHandler)(void* context, EventData* data);
struct Event {
EventHandler handler;
void* context;
EventData* data;
// 使用内存池避免动态分配
static memory_pool<Event> pool;
void execute() {
handler(context, data);
}
};3.2 无锁队列 vs 环形缓冲区
3.3 批量处理
int context::strand::run_once() noexcept
{
static constexpr size_t BATCH_SIZE = 32; // 经验优化值
// 批量出队：减少锁竞争和函数调用
size_t n = handers_.try_dequeue_bulk(hs, BATCH_SIZE);
if (n) {
// 批量执行：分摊开销，提升缓存命中率
for (size_t i = 0; i < n; i++) {
hs[i](); // 执行事件处理
}
// 关键优化：正确判断队列是否变空
size_t r = size_.fetch_sub(n);
events += n;
if (r == n) { // 如果减之前的值等于n，说明减之后为0
executor_.schedule(&node_, false);
}
}
}四、性能测试
4.1 测试环境
基于提供的测试数据，硬件配置如下：
4.2 测试结果
4.2.1 各Strand完成时间分布
4.2.2 EPS性能指标
4.2.3 性能波动
波动点：
- 初始阶段（0-1秒）：高EPS（3.1M-3.7M），CPU睿频+缓存预热
- 稳定阶段（1-13秒）：稳定EPS（2.0M-2.3M），事件队列进入稳态
- 收尾阶段（13-14秒）：EPS分化，部分strand完成早
- Strand 2/3最后冲刺：EPS突增到5.2M+，其他strand已完成
波动原因：
- CPU频率调节：Intel Turbo Boost动态调整频率
- 缓存预热效应：初始阶段L1/L2/L3缓存未命中率高
- 内存带宽竞争：多核心共享内存控制器带宽
- 操作系统调度：线程切换、中断处理等开销
- 负载不均衡：不同strand处理速度有差异
4.3 连续性测试
五、适用场景
5.1 适用场景
5.2 性能限制
六、代码
6.1 LinkedList.h in C++ 99 实现
#ifndef LINKEDLIST_H
#define LINKEDLIST_H
#include <assert.h>
#include <atomic>
// 前向声明LinkedList模板类
template<typename T>
class LinkedList;
// 链表节点模板结构体
template<typename T>
struct LinkedListNode
{
public:
// 所有成员64字节对齐，防止伪共享
alignas(64) std::atomic<LinkedListNode<T>*> Previous; // 前驱节点指针，原子操作保证线程安全
alignas(64) std::atomic<LinkedListNode<T>*> Next; // 后继节点指针，原子操作保证线程安全
alignas(64) T Value; // 节点存储的值，模板类型T
alignas(64) std::atomic<LinkedList<T>*> LinkedList_; // 所属链表指针，用于快速查找链表
};
// 链表模板类
template<typename T>
class LinkedList
{
private:
// 链表头节点指针，原子操作保证线程安全
alignas(64) std::atomic<LinkedListNode<T>*> m_first;
// 链表尾节点指针，原子操作保证线程安全
alignas(64) std::atomic<LinkedListNode<T>*> m_last;
// 链表节点数量，原子操作保证线程安全
alignas(64) std::atomic<int> m_count;
public:
// 构造函数：初始化空链表
LinkedList()
{
this->m_count = 0; // 节点计数初始化为0
this->m_first = NULL; // 头节点指针初始化为空
this->m_last = NULL; // 尾节点指针初始化为空
}
// 获取链表头节点
LinkedListNode<T>* First();
// 获取链表尾节点
LinkedListNode<T>* Last();
// 获取链表节点数量
int Count();
// 在链表头部添加节点
bool AddFirst(LinkedListNode<T>* value);
// 在链表尾部添加节点
bool AddLast(LinkedListNode<T>* value);
// 在指定节点后添加新节点
bool AddAfter(LinkedListNode<T>* node, LinkedListNode<T>* value);
// 在指定节点前添加新节点
bool AddBefore(LinkedListNode<T>* node, LinkedListNode<T>* value);
// 移除链表头节点
bool RemoveFirst();
// 移除链表尾节点
bool RemoveLast();
// 移除指定节点
bool Remove(LinkedListNode<T>* node);
// 查找包含指定值的节点
LinkedListNode<T>* Find(T value);
// 清空链表所有节点
void Clear();
};
#endif
// 实现：获取链表头节点
template<typename T>
inline LinkedListNode<T>* LinkedList<T>::First()
{
return this->m_first; // 直接返回头节点指针
}
// 实现：获取链表尾节点
template<typename T>
inline LinkedListNode<T>* LinkedList<T>::Last()
{
return this->m_last; // 直接返回尾节点指针
}
// 实现：获取链表节点数量
template<typename T>
inline int LinkedList<T>::Count()
{
return this->m_count; // 直接返回节点计数
}
// 实现：在链表头部添加节点
template<typename T>
inline bool LinkedList<T>::AddFirst(LinkedListNode<T>* value)
{
if (value == NULL) // 参数检查：节点指针不能为空
{
return false;
}
// 初始化新节点属性
value->LinkedList_ = NULL; // 清空所属链表指针
value->Next = NULL; // 清空后继指针
value->Previous = NULL; // 清空前驱指针
if (this->m_last == NULL) // 如果链表为空（尾节点为空）
{
this->m_last = value; // 尾节点指向新节点
this->m_first = value; // 头节点指向新节点
this->m_count = 0; // 重置计数（下面会正确增加）
}
else // 如果链表非空
{
LinkedListNode<T>* current = this->m_first; // 获取当前头节点
value->Next = current; // 新节点的后继指向原头节点
current->Previous = value; // 原头节点的前驱指向新节点
this->m_first = value; // 更新头节点为新节点
}
this->m_count++; // 节点计数增加
value->LinkedList_ = this; // 设置节点的所属链表为当前链表
return true; // 返回操作成功
}
// 实现：在链表尾部添加节点
template<typename T>
inline bool LinkedList<T>::AddLast(LinkedListNode<T>* node)
{
if (node == NULL) // 参数检查：节点指针不能为空
{
return false;
}
// 初始化新节点属性
node->LinkedList_ = NULL; // 清空所属链表指针
node->Next = NULL; // 清空后继指针
node->Previous = NULL; // 清空前驱指针
if (this->m_last == NULL) // 如果链表为空
{
this->m_first = node; // 头节点指向新节点
this->m_last = node; // 尾节点指向新节点
this->m_count = 0; // 重置计数
this->m_count++; // 节点计数增加
node->LinkedList_ = this; // 设置节点的所属链表
return true; // 返回操作成功
}
else // 如果链表非空
{
return this->AddAfter(this->m_last, node); // 在尾节点后添加新节点
}
}
// 实现：在指定节点后添加新节点
template<typename T>
inline bool LinkedList<T>::AddAfter(LinkedListNode<T>* node, LinkedListNode<T>* value)
{
if (node == NULL || value == NULL) // 参数检查：两个节点都不能为空
{
return false;
}
// 初始化新节点属性
value->LinkedList_ = NULL; // 清空所属链表指针
value->Next = NULL; // 清空后继指针
value->Previous = NULL; // 清空前驱指针
LinkedListNode<T>* current = node->Next; // 获取原节点的后继节点
node->Next = value; // 原节点的后继指向新节点
if (current != NULL) // 如果原节点有后继节点
{
current->Previous = value; // 原后继节点的前驱指向新节点
}
value->Previous = node; // 新节点的前驱指向原节点
value->Next = current; // 新节点的后继指向原后继节点
if (node == this->m_last) // 如果原节点是尾节点
{
this->m_last = value; // 更新尾节点为新节点
}
this->m_count++; // 节点计数增加
value->LinkedList_ = this; // 设置节点的所属链表
return true; // 返回操作成功
}
// 实现：在指定节点前添加新节点
template<typename T>
inline bool LinkedList<T>::AddBefore(LinkedListNode<T>* node, LinkedListNode<T>* value)
{
if (node == NULL || value == NULL) // 参数检查：两个节点都不能为空
{
return false;
}
// 初始化新节点属性
value->LinkedList_ = NULL; // 清空所属链表指针
value->Next = NULL; // 清空后继指针
value->Previous = NULL; // 清空前驱指针
LinkedListNode<T>* current = node->Previous; // 获取原节点的前驱节点
if (current == NULL) // 如果原节点没有前驱（即原节点是头节点）
{
return this->AddFirst(value); // 在链表头部添加新节点
}
current->Next = value; // 原前驱节点的后继指向新节点
node->Previous = value; // 原节点的前驱指向新节点
value->Next = node; // 新节点的后继指向原节点
value->Previous = current; // 新节点的前驱指向原前驱节点
if (node == this->m_first) // 如果原节点是头节点
{
this->m_first = value; // 更新头节点为新节点
}
this->m_count++; // 节点计数增加
value->LinkedList_ = this; // 设置节点的所属链表
return true; // 返回操作成功
}
// 实现：移除链表头节点
template<typename T>
inline bool LinkedList<T>::RemoveFirst()
{
LinkedListNode<T>* first = this->m_first; // 获取当前头节点
if (first == NULL) // 如果链表为空
{
return false; // 返回操作失败
}
LinkedListNode<T>* current = first->Next; // 获取头节点的后继节点
// 清空原头节点的属性
first->Previous = NULL; // 清空前驱指针
first->LinkedList_ = NULL; // 清空所属链表指针
first->Next = NULL; // 清空后继指针
if (current != NULL) // 如果存在后继节点
{
current->Previous = NULL; // 后继节点的前驱清空
}
this->m_count--; // 节点计数减少
if (this->m_count <= 0) // 如果节点数小于等于0
{
this->m_count = 0; // 重置计数为0
this->m_first = NULL; // 头节点置空
this->m_last = NULL; // 尾节点置空
current = NULL; // 当前节点置空
}
this->m_first = current; // 更新头节点为原后继节点
return true; // 返回操作成功
}
// 实现：移除链表尾节点
template<typename T>
inline bool LinkedList<T>::RemoveLast()
{
LinkedListNode<T>* last = this->m_last; // 获取当前尾节点
if (last == NULL) // 如果链表为空
{
return false; // 返回操作失败
}
LinkedListNode<T>* current = last->Previous; // 获取尾节点的前驱节点
// 清空原尾节点的属性
last->Previous = NULL; // 清空前驱指针
last->LinkedList_ = NULL; // 清空所属链表指针
last->Next = NULL; // 清空后继指针
if (current != NULL) // 如果存在前驱节点
{
current->Next = NULL; // 前驱节点的后继清空
}
this->m_count--; // 节点计数减少
if (this->m_count <= 0) // 如果节点数小于等于0
{
this->m_count = 0; // 重置计数为0
this->m_first = NULL; // 头节点置空
this->m_last = NULL; // 尾节点置空
current = NULL; // 当前节点置空
}
this->m_last = current; // 更新尾节点为原前驱节点
return true; // 返回操作成功
}
// 实现：移除指定节点
template<typename T>
inline bool LinkedList<T>::Remove(LinkedListNode<T>* node)
{
if (node == NULL) // 参数检查：节点指针不能为空
{
return false;
}
if (node == this->m_first) // 如果是头节点
{
return this->RemoveFirst(); // 调用移除头节点方法
}
if (node == this->m_last) // 如果是尾节点
{
return this->RemoveLast(); // 调用移除尾节点方法
}
// 获取目标节点的前驱和后继节点
LinkedListNode<T>* previous = node->Previous;
LinkedListNode<T>* next = node->Next;
// 将前驱节点的后继指向后继节点
previous->Next = next;
// 将后继节点的前驱指向前驱节点
next->Previous = previous;
this->m_count--; // 节点计数减少
if (this->m_count <= 0) // 如果节点数小于等于0
{
this->m_count = 0; // 重置计数为0
this->m_first = NULL; // 头节点置空
this->m_last = NULL; // 尾节点置空
}
// 清空被移除节点的属性
node->Next = NULL; // 清空后继指针
node->Previous = NULL; // 清空前驱指针
node->LinkedList_ = NULL; // 清空所属链表指针
return true; // 返回操作成功
}
// 实现：查找包含指定值的节点
template<typename T>
inline LinkedListNode<T>* LinkedList<T>::Find(T value)
{
LinkedListNode<T>* i = this->m_first; // 从头节点开始遍历
while (i != NULL) // 遍历链表直到结束
{
if (i->Value == value) // 如果找到匹配的值
{
return i; // 返回该节点指针
}
i = i->Next; // 移动到下一个节点
}
return NULL; // 未找到，返回空指针
}
// 实现：清空链表所有节点
template<typename T>
inline void LinkedList<T>::Clear()
{
LinkedListNode<T>* i = this->m_first; // 从头节点开始遍历
while (i != NULL) // 遍历链表所有节点
{
LinkedListNode<T>* j = i->Next; // 保存下一个节点的指针
// 清空当前节点的所有属性
i->LinkedList_ = NULL; // 清空所属链表指针
i->Next = NULL; // 清空后继指针
i->Previous = NULL; // 清空前驱指针
i = j; // 移动到下一个节点
}
// 重置链表属性
this->m_first = NULL; // 头节点置空
this->m_count = 0; // 节点计数重置为0
this->m_last = NULL; // 尾节点置空
}6.2 主事件队列实现
#include <chtrader/stdafx.h>
#include <iostream>
#include <chrono>
#include <atomic>
#include <iomanip>
#include <vector>
#include "LinkedList.h"
#include "3rd/queue/concurrentqueue.h"
// 自旋锁类：使用CAS（Compare-And-Swap）操作实现无阻塞同步
class SpinLock final {
public:
/// @brief 加锁操作：使用CAS自旋直到成功获取锁
void lock() noexcept
{
for (;;) // 自旋循环，直到成功获取锁
{
int expected = FALSE; // 期望状态：锁未被占用（FALSE）
// CAS原子操作：如果lk_的当前值等于expected，则设置为TRUE
// memory_order_acquire：获取操作，确保后续读写不会重排到前面
if (lk_.compare_exchange_strong(expected, TRUE, std::memory_order_acquire))
{
break; // 成功获取锁，退出循环
}
}
}
/// @brief 解锁操作：释放锁资源
void unlock()
{
int expected = TRUE; // 期望状态：锁已被占用（TRUE）
// CAS原子操作：如果lk_的当前值等于expected，则设置为FALSE
// memory_order_release：释放操作，确保前面的读写不会重排到后面
bool ok = lk_.compare_exchange_strong(expected, FALSE, std::memory_order_release);
if (!ok) // 解锁失败，说明锁状态异常
{
throw std::runtime_error("failed to acquire the atomic lock.");
}
}
private:
alignas(64) std::atomic<int> lk_ = FALSE; // 原子锁变量，64字节对齐防止伪共享
};
// 上下文类：管理所有strand和调度
class context final {
typedef SpinLock SynchronizedObject; // 同步对象类型别名（自旋锁）
typedef std::lock_guard<SynchronizedObject> SynchronizedObjectScope; // RAII锁保护作用域
typedef LinkedListNode<void*> StrandLinkedListNode; // 链表节点类型，存储void*指针
typedef LinkedList<void*> StrandLinkedList; // 链表类型，存储void*指针
public:
typedef std::function<void()> Handler; // 事件处理函数类型，使用std::function包装
// Strand类：代表一个处理流水线，每个strand对应一个股票代码
class strand final {
friend class context; // 声明context为友元类，允许访问私有成员
public:
// 构造函数：初始化strand
strand(context& executor, uint32_t id) noexcept
: id_(id) // 初始化strand ID
, size_(0) // 初始化事件数量为0
, executing_(0) // 初始化执行状态为未执行
, executor_(executor) // 初始化执行器引用
{
// 初始化链表节点
memset(&node_, 0, sizeof(node_)); // 清零节点内存
node_.Value = this; // 节点值指向当前strand对象
executor.add(id_, this); // 向执行器注册当前strand
}
// 析构函数：清理资源
~strand() noexcept
{
executor_.remove(id_, this); // 从执行器中注销当前strand
}
public:
// 获取执行器引用
context& get_executor() noexcept { return executor_; }
// 提交事件到当前strand
bool post(Handler&& event) noexcept;
private:
// 执行一次事件处理
int run_once() noexcept;
// 成员变量，全部64字节对齐防止伪共享
alignas(64) StrandLinkedListNode node_; // 调度链表节点
alignas(64) moodycamel::ConcurrentQueue<Handler> handers_; // 无锁事件队列
alignas(64) uint32_t id_ = 0; // strand标识符
alignas(64) std::atomic<int> size_ = 0; // 队列中事件数量（原子操作）
alignas(64) std::atomic<int64_t> executing_ = 0; // 当前执行线程ID（原子操作）
alignas(64) context& executor_; // 执行器引用
};
// 公共接口：向指定strand提交事件
bool post(uint32_t id, Handler&& event) noexcept;
// 执行一次调度处理
int run_once() noexcept;
// 停止执行器
void stop() noexcept;
// 运行执行器（主循环）
void run() noexcept;
private:
// 私有方法：添加strand到管理表
void add(uint32_t id, strand* strand) noexcept;
// 私有方法：从管理表移除strand
void remove(uint32_t id, strand* strand) noexcept;
// 私有方法：调度strand（添加到调度链表或从链表中移除）
void schedule(StrandLinkedListNode* node, bool apply_or_cancel) noexcept;
private:
// 类型定义
typedef chtrader::unordered_map<uint32_t, strand*> StrandTable;
// 成员变量，全部64字节对齐防止伪共享
alignas(64) SynchronizedObject lockobj_; // 保护共享数据的自旋锁
alignas(64) bool stopped_ = false; // 停止标志
alignas(64) StrandTable strands_; // strand管理表（ID到strand指针的映射）
alignas(64) StrandLinkedList schedules_; // 调度链表（管理待处理的strand）
};
// 实现：向指定strand提交事件
inline bool context::post(uint32_t id, Handler&& event) noexcept
{
strand* q = NULL; // 目标strand指针
// 在锁保护下查找目标strand
{
SynchronizedObjectScope scope(lockobj_); // RAII锁保护，自动加锁解锁
auto tail = strands_.find(id); // 在strand管理表中查找指定ID
auto endl = strands_.end(); // 获取结束迭代器
if (tail != endl) // 如果找到目标strand
{
q = tail->second; // 获取strand指针
}
else // 未找到目标strand
{
return false; // 返回失败
}
}
// 提交事件到目标strand
return q->post(std::move(event)); // 使用move语义转移事件所有权
}
// 实现：执行一次调度处理
inline int context::run_once() noexcept
{
strand* q = NULL; // 待处理的strand指针
// 在锁保护下从调度链表中获取一个待处理的strand
{
SynchronizedObjectScope scope(lockobj_); // RAII锁保护
if (stopped_) // 如果执行器已停止
{
return 0; // 直接返回
}
auto node = schedules_.First(); // 获取调度链表第一个节点
if (node) // 如果链表非空
{
q = static_cast<strand*>(node->Value); // 获取节点对应的strand指针
schedules_.Remove(node); // 从链表中移除该节点
schedules_.AddLast(node); // 添加到链表尾部（实现轮转调度）
}
else // 如果链表为空
{
return 0; // 无事可做，返回0
}
}
// 执行strand的事件处理，返回处理的事件数
return q ? q->run_once() : 0;
}
// 实现：运行执行器主循环
inline void context::run() noexcept
{
// 循环执行，直到停止标志被设置
while (!stopped_)
{
run_once(); // 执行一次调度处理
}
}
// 实现：添加strand到管理表
inline void context::add(uint32_t id, strand* strand) noexcept
{
SynchronizedObjectScope scope(lockobj_); // RAII锁保护
strands_[id] = strand; // 添加到管理表
}
// 实现：从管理表移除strand
inline void context::remove(uint32_t id, strand* strand) noexcept
{
SynchronizedObjectScope scope(lockobj_); // RAII锁保护
auto tail = strands_.find(id); // 查找指定ID的strand
auto endl = strands_.end(); // 获取结束迭代器
// 如果找到且指针匹配，则从管理表中移除
if (tail != endl && tail->second == strand)
{
strands_.erase(tail);
}
}
// 实现：停止执行器
inline void context::stop() noexcept
{
stopped_ = true; // 设置停止标志
}
// 实现：调度strand（添加到调度链表或移除）
inline void context::schedule(StrandLinkedListNode* node, bool apply_or_cancel) noexcept
{
SynchronizedObjectScope scope(lockobj_); // RAII锁保护链表操作
if (apply_or_cancel) // 如果为true，添加到调度链表
{
if (!node->LinkedList_)
{
schedules_.AddLast(node); // 添加到链表尾部
}
}
else // 如果为false，从调度链表移除
{
if (node->LinkedList_)
{
schedules_.Remove(node); // 从链表中移除
}
}
}
// 实现：strand提交事件
inline bool context::strand::post(Handler&& event) noexcept
{
// 将事件添加到无锁队列
handers_.enqueue(event);
// 如果之前队列为空（size_从0变为1），需要调度
// fetch_add返回增加之前的值，所以==0表示从空变为非空
if (size_.fetch_add(1) == 0)
{
executor_.schedule(&node_, true); // 添加到调度链表
}
return true; // 总是返回成功
}
// 实现：strand执行一次事件处理
inline int context::strand::run_once() noexcept
{
// 尝试获取执行权：将executing_从0设置为当前线程ID
int64_t location = 0; // 期望值：未执行状态（0）
// CAS操作：如果executing_当前值为0，则设置为当前线程ID
if (!executing_.compare_exchange_strong(location, chtrader::GetCurrentThreadId()))
{
return 0; // 其他线程正在执行，直接返回0
}
// 批量处理大小，经验优化值（基于事件处理时间320-350ns）：
// 低延迟模式 = 16 * 4 // 最坏延迟约22.4μs，适合超低延迟场景
// 平衡模式 = 16 * 8 // 最坏延迟约44.8μs，当前使用配置
// 高循环模式 = 16 * 16 // 最坏延迟约89.6μs，适合事件堆积场景
// 大批量模式 = 32 * 4 // 最坏延迟约44.8μs，适合计算密集型
// 高吞吐模式 = 32 * 8 // 最坏延迟约89.6μs，适合高吞吐场景
static constexpr size_t BATCH_SIZE = 16;
int events = 0; // 本次处理的事件计数
Handler hs[BATCH_SIZE]; // 事件缓冲区，栈上分配避免堆分配
// 批量处理循环
for (size_t c = 0; c < 8; c++)
{
// 尝试批量出队，最多BATCH_SIZE个事件
size_t n = handers_.try_dequeue_bulk(hs, BATCH_SIZE);
if (n) // 如果成功出队事件（n>0）
{
// 批量执行事件处理函数
for (size_t i = 0; i < n; i++)
{
Handler& h = hs[i];
h(); // 执行事件处理函数
}
// 正确更新事件计数并判断队列是否变空
size_t r = size_.fetch_sub(n); // 原子减少事件计数，返回减少之前的值
events += n; // 累加本次处理的事件数
// 如果减少之前的值等于n，说明减少之后队列变空
if (r == n)
{
executor_.schedule(&node_, false); // 从调度链表移除
}
}
else // 队列为空，退出循环
{
break;
}
}
// 释放执行权：将executing_设置为0
executing_.exchange(0);
return events; // 返回本次处理的事件数
}
// 统计数据结构，用于性能监控和连续性检查
struct StrandStats {
uint32_t strand_id = 0; // strand标识符
// 原子计数器，无需锁保护
std::atomic<int64_t> total_processed{ 0 }; // 总处理事件数
std::atomic<int64_t> continuity_errors{ 0 }; // 连续性错误数
std::atomic<int64_t> last_sequence{ -1 }; // 上一个序列号（-1表示无）
std::atomic<int64_t> events_this_second{ 0 }; // 当前秒处理的事件数
// 时间戳，用于性能统计
std::chrono::steady_clock::time_point last_report_time = std::chrono::steady_clock::now();
// 性能统计结构
struct Performance {
int64_t min_eps = 0; // 最小每秒事件数
int64_t max_eps = 0; // 最大每秒事件数
int64_t avg_eps = 0; // 平均每秒事件数
int64_t total_seconds = 0; // 统计的总秒数
} performance;
};
// 全局统计收集器类
class StatisticsCollector {
private:
std::vector<std::unique_ptr<StrandStats>> stats_; // 统计数据集合，使用unique_ptr管理
std::atomic<bool> stop_collector_{ false }; // 停止收集标志（原子操作）
std::thread collector_thread_; // 收集线程
std::mutex output_mutex_; // 输出保护锁，避免多线程输出混乱
public:
// 构造函数：初始化统计器
StatisticsCollector(size_t num_strands) {
// 为每个strand创建统计对象
for (size_t i = 0; i < num_strands; ++i) {
auto stat = std::make_unique<StrandStats>(); // 创建统计对象
stat->strand_id = static_cast<uint32_t>(i); // 设置strand ID
stat->last_report_time = std::chrono::steady_clock::now(); // 设置初始时间
stats_.push_back(std::move(stat)); // 添加到集合，转移所有权
}
// 启动统计收集线程
collector_thread_ = std::thread([this]() {
collect_statistics(); // 收集统计信息
});
}
// 析构函数：清理资源
~StatisticsCollector() {
stop_collector_ = true; // 设置停止标志
if (collector_thread_.joinable()) {
collector_thread_.join(); // 等待收集线程结束
}
print_final_statistics(); // 打印最终统计结果
}
// 更新统计信息
void update(uint32_t strand_id, int64_t sequence) {
if (strand_id >= stats_.size()) return; // 参数检查：确保strand_id有效
auto& stat = *stats_[strand_id]; // 获取统计对象引用
// 检查事件连续性
int64_t last_seq = stat.last_sequence.load(std::memory_order_relaxed);
if (last_seq != -1 && last_seq + 1 != sequence) {
// 序列号不连续，记录错误
stat.continuity_errors.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);
}
stat.last_sequence.store(sequence, std::memory_order_relaxed); // 更新最后序列号
// 更新处理计数
stat.total_processed.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);
stat.events_this_second.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);
}
private:
// 收集统计信息（每秒执行一次）
void collect_statistics() {
using namespace std::chrono;
// 收集循环，直到收到停止信号
while (!stop_collector_) {
std::this_thread::sleep_for(seconds(1)); // 每秒收集一次
auto now = steady_clock::now(); // 当前时间
std::lock_guard<std::mutex> lock(output_mutex_); // 加锁保护输出
// 输出统计头
std::cout << "\n=== 每秒性能统计 ===" << std::endl;
// 遍历所有strand的统计
for (auto& stat_ptr : stats_) {
if (!stat_ptr) continue; // 跳过空指针
auto& stat = *stat_ptr; // 统计对象引用
auto& perf = stat.performance; // 性能统计引用
// 获取本秒事件数并重置计数器
int64_t events_this_second = stat.events_this_second.exchange(0);
int64_t total_seconds = ++perf.total_seconds; // 增加统计秒数
// 计算每秒事件数
double eps = static_cast<double>(events_this_second);
// 更新性能统计
if (perf.total_seconds == 1) { // 第一次统计
perf.min_eps = perf.max_eps = static_cast<int64_t>(eps);
perf.avg_eps = static_cast<int64_t>(eps);
} else { // 后续统计
perf.min_eps = std::min(perf.min_eps, static_cast<int64_t>(eps));
perf.max_eps = std::max(perf.max_eps, static_cast<int64_t>(eps));
// 计算移动平均值
perf.avg_eps = ((perf.avg_eps * (total_seconds - 1)) + static_cast<int64_t>(eps)) / total_seconds;
}
// 输出当前秒的统计信息
std::cout << "Strand " << stat.strand_id << ": "
<< "本秒处理: " << events_this_second << " 事件, "
<< "EPS: " << std::fixed << std::setprecision(2) << eps
<< ", 累计: " << stat.total_processed.load()
<< ", 连续性错误: " << stat.continuity_errors.load()
<< std::endl;
}
}
}
// 打印最终统计结果
void print_final_statistics() {
std::lock_guard<std::mutex> lock(output_mutex_); // 加锁保护输出
std::cout << "\n=== 最终统计结果 ===" << std::endl;
int64_t total_events = 0; // 总事件数
int64_t total_errors = 0; // 总错误数
// 遍历所有strand的统计
for (auto& stat_ptr : stats_) {
if (!stat_ptr) continue; // 跳过空指针
auto& stat = *stat_ptr; // 统计对象引用
const auto& perf = stat.performance; // 性能统计常量引用
// 累加统计
total_events += stat.total_processed.load();
total_errors += stat.continuity_errors.load();
// 输出单个strand的统计
std::cout << "\nStrand " << stat.strand_id << " 统计:" << std::endl;
std::cout << " 总处理事件数: " << stat.total_processed.load() << std::endl;
std::cout << " 连续性错误数: " << stat.continuity_errors.load() << std::endl;
std::cout << " 性能统计:" << std::endl;
std::cout << " 最小EPS: " << perf.min_eps << std::endl;
std::cout << " 最大EPS: " << perf.max_eps << std::endl;
std::cout << " 平均EPS: " << perf.avg_eps << std::endl;
// 根据连续性错误数输出结果
if (stat.continuity_errors.load() > 0) {
std::cout << " ⚠️ 检测到连续性错误！" << std::endl;
}
else {
std::cout << " ✅ 连续性测试通过！" << std::endl;
}
}
// 输出全局统计
std::cout << "\n=== 全局统计 ===" << std::endl;
std::cout << "总处理事件数: " << total_events << std::endl;
std::cout << "总连续性错误: " << total_errors << std::endl;
// 计算平均每秒事件数
if (!stats_.empty() && stats_[0]->performance.total_seconds > 0) {
std::cout << "平均每秒事件数: " << (total_events / stats_[0]->performance.total_seconds) << std::endl;
}
}
};
// 主测试函数
int main(int argc, const char* argv[])
{
// 测试参数配置
static constexpr int NUM_STRANDS = 4; // strand数量
static constexpr int EVENTS_PER_STRAND = 40000000; // 每个strand处理的事件数
static constexpr int64_t EVENTS_MAX_NUM = NUM_STRANDS * EVENTS_PER_STRAND; // 总事件数
context ctx; // 创建上下文实例
StatisticsCollector stats_collector(NUM_STRANDS); // 创建统计收集器
// 使用原子标志控制测试运行
std::atomic<bool>* test_running = new std::atomic<bool>{ true };
std::atomic<int64_t>* strands_completed = new std::atomic<int64_t>{ 0 };
// 为每个strand创建并启动线程
for (int i = 0; i < NUM_STRANDS; i++)
{
std::thread(
[&ctx, i, &stats_collector, &test_running, strands_completed]() noexcept
{
context::strand s(ctx, i); // 创建strand
// 为每个strand创建独立的序列号
std::atomic<int64_t> seq{ 0 };
// 记录开始时间
auto start_time = std::chrono::steady_clock::now();
// 提交事件
for (int n = 0; n < EVENTS_PER_STRAND; n++)
{
// 捕获start_time到lambda中
auto start_time_copy = start_time;
s.post(
[i, n, &stats_collector, &seq, start_time_copy, test_running, strands_completed]() noexcept
{
// 更新统计
stats_collector.update(i, n);
// 检查连续性
int64_t expected = seq.fetch_add(1);
if (expected != n) {
// 连续性错误已经在StatisticsCollector中统计
}
// 输出进度（每10万事件输出一次）
if (n % 100000 == 0 && n > 0) {
auto current_time = std::chrono::steady_clock::now();
auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(
current_time - start_time_copy).count();
double eps = (n * 1000.0) / duration;
std::cout << "Strand " << i << ": 已处理 " << n
<< " 个事件, 当前EPS: " << std::fixed << std::setprecision(2) << eps << std::endl;
}
// 如果是最后一个事件
if (n == EVENTS_PER_STRAND - 1) {
auto end_time = std::chrono::steady_clock::now();
auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(
end_time - start_time_copy).count();
std::cout << "\nStrand " << i << " 完成！" << std::endl;
std::cout << " 总时间: " << duration << "ms" << std::endl;
std::cout << " 平均每秒: " << (EVENTS_PER_STRAND * 1000.0 / duration) << " 事件" << std::endl;
}
// 增加完成计数器
int64_t completed = ++(*strands_completed);
if (completed == EVENTS_MAX_NUM) {
// 所有strand都完成，可以停止测试
*test_running = false;
}
});
}
// 运行context
ctx.run();
}).detach(); // 分离线程，不等待线程结束
}
// 主线程输出信息
std::cout << "测试开始，处理 " << EVENTS_PER_STRAND << " 事件每个strand..." << std::endl;
std::cout << "按Enter键提前结束测试，或等待测试完成..." << std::endl;
// 简单的控制台输入检测线程
std::thread input_thread([test_running]() {
std::cin.get(); // 等待用户输入
*test_running = false; // 设置停止标志
});
input_thread.detach(); // 分离输入线程
// 主循环等待测试完成
while (*test_running) {
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
}
// 停止context
ctx.stop();
// 等待一会让统计器完成最后输出
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));
std::cout << "\n测试完成！" << std::endl;
// 清理动态分配的内存
delete test_running;
delete strands_completed;
return 0;
}七、总结与评估
7.1 队列特点
顺序性与并行性：
- 同一股票代码事件严格顺序处理
- 不同股票代码事件完全并行处理
- 满足金融交易的核心顺序性要求
偏向于高性能：
- 64字节缓存行对齐，彻底消除伪共享
- 批量处理优化（32事件/批），大幅减少开销
- 无锁队列+自旋锁的混合锁策略
7.2 性能评估
基于测试数据（i7-12700 2100MHz, 64GB DDR4/4400 MT/s）的性能表现：
| 性能指标 | 测试结果 | 性能评级 | 评估说明 |
|---|---|---|---|
| 单Strand峰值EPS | 3.7M+ | 优秀 | 超过预期设计目标 |
| 单Strand平均EPS | 2.0M-2.3M | 良好 | 稳定在设计目标区间 |
| 队列总吞吐量 | 10.4M EPS | 优秀 | 满足多数交易所需求 |
| 连续性错误 | 0 | 完美 | 完全满足金融交易要求 |
| 延迟水平 | ≈ 350ns | 良好 | 适合中频交易 |
详细测试数据及配置信息：
=== 每秒性能统计 ===
Strand 0: 本秒处理: 3756469 事件, EPS: 3756469.00, 累计: 31084864, 连续性错误: 0
Strand 1: 本秒处理: 3765946 事件, EPS: 3765946.00, 累计: 31154114, 连续性错误: 0
Strand 2: 本秒处理: 3164927 事件, EPS: 3164927.00, 累计: 26184956, 连续性错误: 0
Strand 3: 本秒处理: 3123222 事件, EPS: 3123222.00, 累计: 25662011, 连续性错误: 0
Strand 2: 已处理 26200000 个事件, 当前EPS: 2182423.99
Strand 0: 已处理 31100000 个事件, 当前EPS: 2590587.26
Strand 1: 已处理 31200000 个事件, 当前EPS: 2597402.60
Strand 3: 已处理 25700000 个事件, 当前EPS: 2139527.14
Strand 0: 已处理 31200000 个事件, 当前EPS: 2593085.11
Strand 2: 已处理 26300000 个事件, 当前EPS: 2185111.33
Strand 1: 已处理 31300000 个事件, 当前EPS: 2600099.68
Strand 3: 已处理 25800000 个事件, 当前EPS: 2141789.81
Strand 0: 已处理 31300000 个事件, 当前EPS: 2596002.32
Strand 1: 已处理 31400000 个事件, 当前EPS: 2603000.91
Strand 2: 已处理 26400000 个事件, 当前EPS: 2187241.09
Strand 3: 已处理 25900000 个事件, 当前EPS: 2144394.77
Strand 0: 已处理 31400000 个事件, 当前EPS: 2598692.38
Strand 1: 已处理 31500000 个事件, 当前EPS: 2605459.06
Strand 2: 已处理 26500000 个事件, 当前EPS: 2189901.66
Strand 0: 已处理 31500000 个事件, 当前EPS: 2601156.07
Strand 3: 已处理 26000000 个事件, 当前EPS: 2146985.96
Strand 1: 已处理 31600000 个事件, 当前EPS: 2608121.49
Strand 2: 已处理 26600000 个事件, 当前EPS: 2192367.92
Strand 0: 已处理 31600000 个事件, 当前EPS: 2603823.34
Strand 3: 已处理 26100000 个事件, 当前EPS: 2149563.50
Strand 1: 已处理 31700000 个事件, 当前EPS: 2610557.52
Strand 0: 已处理 31700000 个事件, 当前EPS: 2606264.90
Strand 2: 已处理 26700000 个事件, 当前EPS: 2194821.21
Strand 1: 已处理 31800000 个事件, 当前EPS: 2613197.47
Strand 3: 已处理 26200000 个事件, 当前EPS: 2152127.48
Strand 0: 已处理 31800000 个事件, 当前EPS: 2608909.67
Strand 2: 已处理 26800000 个事件, 当前EPS: 2197441.78
Strand 1: 已处理 31900000 个事件, 当前EPS: 2615397.23
Strand 3: 已处理 26300000 个事件, 当前EPS: 2154678.03
Strand 0: 已处理 31900000 个事件, 当前EPS: 2611543.18
Strand 1: 已处理 32000000 个事件, 当前EPS: 2617372.81
Strand 2: 已处理 26900000 个事件, 当前EPS: 2200049.07
Strand 3: 已处理 26400000 个事件, 当前EPS: 2157391.52
Strand 0: 已处理 32000000 个事件, 当前EPS: 2614165.51
Strand 1: 已处理 32100000 个事件, 当前EPS: 2619980.41
Strand 2: 已处理 27000000 个事件, 当前EPS: 2202463.50
Strand 0: 已处理 32100000 个事件, 当前EPS: 2616776.72
Strand 3: 已处理 26500000 个事件, 当前EPS: 2159915.23
Strand 1: 已处理 32200000 个事件, 当前EPS: 2622363.38
Strand 2: 已处理 27100000 个事件, 当前EPS: 2205044.75
Strand 0: 已处理 32200000 个事件, 当前EPS: 2619163.82
Strand 3: 已处理 26600000 个事件, 当前EPS: 2162425.82
Strand 1: 已处理 32300000 个事件, 当前EPS: 2624949.21
Strand 0: 已处理 32300000 个事件, 当前EPS: 2621753.25
Strand 2: 已处理 27200000 个事件, 当前EPS: 2207613.02
Strand 1: 已处理 32400000 个事件, 当前EPS: 2627950.36
Strand 3: 已处理 26700000 个事件, 当前EPS: 2164923.38
Strand 0: 已处理 32400000 个事件, 当前EPS: 2623694.23
Strand 2: 已处理 27300000 个事件, 当前EPS: 2209810.59
Strand 1: 已处理 32500000 个事件, 当前EPS: 2630301.07
Strand 3: 已处理 26800000 个事件, 当前EPS: 2167408.01
Strand 0: 已处理 32500000 个事件, 当前EPS: 2626050.42
Strand 1: 已处理 32600000 个事件, 当前EPS: 2632854.14
Strand 2: 已处理 27400000 个事件, 当前EPS: 2212175.04
Strand 3: 已处理 26900000 个事件, 当前EPS: 2169879.81
Strand 0: 已处理 32600000 个事件, 当前EPS: 2628608.29
Strand 1: 已处理 32700000 个事件, 当前EPS: 2635184.14
Strand 2: 已处理 27500000 个事件, 当前EPS: 2214527.30
Strand 0: 已处理 32700000 个事件, 当前EPS: 2630943.76
Strand 3: 已处理 27000000 个事件, 当前EPS: 2172338.88
Strand 1: 已处理 32800000 个事件, 当前EPS: 2637716.12
Strand 2: 已处理 27600000 个事件, 当前EPS: 2217045.55
Strand 0: 已处理 32800000 个事件, 当前EPS: 2633480.53
Strand 1: 已处理 32900000 个事件, 当前EPS: 2640025.68
Strand 3: 已处理 27100000 个事件, 当前EPS: 2174785.33
Strand 2: 已处理 27700000 个事件, 当前EPS: 2219373.45
Strand 0: 已处理 32900000 个事件, 当前EPS: 2635795.55
Strand 1: 已处理 33000000 个事件, 当前EPS: 2642536.84
Strand 3: 已处理 27200000 个事件, 当前EPS: 2177044.98
Strand 0: 已处理 33000000 个事件, 当前EPS: 2638311.48
Strand 2: 已处理 27800000 个事件, 当前EPS: 2221689.44
Strand 1: 已处理 33100000 个事件, 当前EPS: 2644826.21
Strand 3: 已处理 27300000 个事件, 当前EPS: 2179466.71
Strand 0: 已处理 33100000 个事件, 当前EPS: 2640606.30
Strand 1: 已处理 33200000 个事件, 当前EPS: 2647105.72
Strand 2: 已处理 27900000 个事件, 当前EPS: 2224170.92
Strand 3: 已处理 27400000 个事件, 当前EPS: 2181876.09
Strand 0: 已处理 33200000 个事件, 当前EPS: 2643101.66
Strand 1: 已处理 33300000 个事件, 当前EPS: 2649375.45
Strand 2: 已处理 28000000 个事件, 当前EPS: 2226463.10
Strand 0: 已处理 33300000 个事件, 当前EPS: 2645376.55
Strand 3: 已处理 27500000 个事件, 当前EPS: 2184273.23
Strand 1: 已处理 33400000 个事件, 当前EPS: 2651845.97
Strand 2: 已处理 28100000 个事件, 当前EPS: 2228743.65
Strand 0: 已处理 33400000 个事件, 当前EPS: 2647641.70
Strand 1: 已处理 33500000 个事件, 当前EPS: 2654096.02
Strand 3: 已处理 27600000 个事件, 当前EPS: 2186658.22
Strand 2: 已处理 28200000 个事件, 当前EPS: 2231365.72
Strand 0: 已处理 33500000 个事件, 当前EPS: 2650106.80
Strand 1: 已处理 33600000 个事件, 当前EPS: 2655916.53
Strand 3: 已处理 27700000 个事件, 当前EPS: 2188858.16
Strand 0: 已处理 33600000 个事件, 当前EPS: 2652980.66
Strand 2: 已处理 28300000 个事件, 当前EPS: 2233799.04
Strand 1: 已处理 33700000 个事件, 当前EPS: 2658147.97
Strand 3: 已处理 27800000 个事件, 当前EPS: 2191046.66
Strand 0: 已处理 33700000 个事件, 当前EPS: 2655215.88
Strand 2: 已处理 28400000 个事件, 当前EPS: 2236220.47
Strand 1: 已处理 33800000 个事件, 当前EPS: 2660369.93
Strand 0: 已处理 33800000 个事件, 当前EPS: 2657441.62
Strand 3: 已处理 27900000 个事件, 当前EPS: 2193396.23
Strand 1: 已处理 33900000 个事件, 当前EPS: 2662582.47
Strand 2: 已处理 28500000 个事件, 当前EPS: 2238454.29
Strand 0: 已处理 33900000 个事件, 当前EPS: 2659032.08
Strand 3: 已处理 28000000 个事件, 当前EPS: 2195906.20
Strand 1: 已处理 34000000 个事件, 当前EPS: 2665412.35
Strand 2: 已处理 28600000 个事件, 当前EPS: 2240325.87
Strand 0: 已处理 34000000 个事件, 当前EPS: 2661448.14
Strand 3: 已处理 28100000 个事件, 当前EPS: 2198576.01
Strand 1: 已处理 34100000 个事件, 当前EPS: 2667605.41
Strand 2: 已处理 28700000 个事件, 当前EPS: 2242713.14
Strand 0: 已处理 34100000 个事件, 当前EPS: 2663854.39
Strand 1: 已处理 34200000 个事件, 当前EPS: 2669997.66
Strand 3: 已处理 28200000 个事件, 当前EPS: 2200717.96
Strand 0: 已处理 34200000 个事件, 当前EPS: 2666043.03
Strand 2: 已处理 28800000 个事件, 当前EPS: 2244913.87
Strand 1: 已处理 34300000 个事件, 当前EPS: 2672172.02
Strand 3: 已处理 28300000 个事件, 当前EPS: 2203020.40
Strand 0: 已处理 34300000 个事件, 当前EPS: 2668430.06
Strand 2: 已处理 28900000 个事件, 当前EPS: 2247103.65
Strand 1: 已处理 34400000 个事件, 当前EPS: 2674545.17
Strand 3: 已处理 28400000 个事件, 当前EPS: 2205311.38
Strand 0: 已处理 34400000 个事件, 当前EPS: 2670600.11
Strand 1: 已处理 34500000 个事件, 当前EPS: 2676701.06
Strand 2: 已处理 29000000 个事件, 当前EPS: 2249457.03
Strand 0: 已处理 34500000 个事件, 当前EPS: 2672968.16
Strand 3: 已处理 28500000 个事件, 当前EPS: 2207591.01
Strand 1: 已处理 34600000 个事件, 当前EPS: 2679055.36
Strand 2: 已处理 29100000 个事件, 当前EPS: 2251624.88
Strand 0: 已处理 34600000 个事件, 当前EPS: 2675119.84
Strand 1: 已处理 34700000 个事件, 当前EPS: 2681400.20
Strand 3: 已处理 28600000 个事件, 当前EPS: 2209859.37
Strand 2: 已处理 29200000 个事件, 当前EPS: 2253782.03
Strand 0: 已处理 34700000 个事件, 当前EPS: 2677469.14
Strand 1: 已处理 34800000 个事件, 当前EPS: 2683735.64
Strand 3: 已处理 28700000 个事件, 当前EPS: 2211775.59
Strand 2: 已处理 29300000 个事件, 当前EPS: 2256275.99
Strand 0: 已处理 34800000 个事件, 当前EPS: 2679602.68
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=== 每秒性能统计 ===
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Strand
测试完成！
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=== 全局统计 ===
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[1] + Done "/usr/bin/gdb" --interpreter=mi --tty=${DbgTerm} 0<"/tmp/Microsoft-MIEngine-In-posunkj2.iw5" 1>"/tmp/Microsoft-MIEngine-Out-0hgcp2ss.hci"
root@test02:~/project/new/chtrader/app/csvcppcodegenerator# cat ^C
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