CGraph: 一个强大的C++图流程执行框架

RayRay
CGraph图流程执行框架C++跨平台无依赖并发执行Github开源项目

CGraph简介

CGraph是一个功能强大的C++图流程执行框架,由开发者ChunelFeng创建和维护。它具有以下主要特点:

  1. 无任何第三方依赖,使用纯C++11标准库编写
  2. 跨平台支持,兼容MacOS、Linux、Windows和Android系统
  3. 提供简单易用的API,可以快速构建复杂的任务依赖关系图
  4. 支持依赖节点顺序执行和非依赖节点并行执行
  5. 提供丰富的功能如条件判断、循环执行、参数传递等
  6. 高性能的调度引擎,可以高效执行复杂的任务图

CGraph的核心理念是通过简单的API让开发者能够轻松地描述复杂的任务依赖关系,并利用框架的调度能力高效地执行这些任务。它适用于各种需要处理复杂任务流程的场景,如并行计算、数据处理流水线、工作流引擎等。

主要功能

CGraph提供了丰富的功能来支持复杂任务图的构建和执行:

  1. 节点(GNode):任务的基本单元,用户通过继承GNode类并实现run()方法来定义具体的任务逻辑。

  2. 流水线(GPipeline):用于组织和执行整个任务图,提供注册节点、设置依赖关系、执行任务图等功能。

  3. 组(GGroup):可以包含多个节点,用于实现条件判断、循环执行等复杂逻辑。

  4. 参数(Param):支持在节点间传递各种类型的数据。

  5. 切面(GAspect):用于横向扩展节点或组的功能,如添加日志、统计耗时等。

  6. 适配器(GAdapter):对单个节点功能进行增强,如实现单例模式等。

  7. 事件(GEvent):用于优化执行逻辑,如实现异步等待等功能。

  8. 消息(Message):用于不同pipeline之间的数据传递。

  9. 条件(Condition):支持条件判断和分支执行。

  10. 循环执行:支持单节点循环、区域循环等。

  11. 异步执行:支持节点的异步执行。

  12. 超时机制:可以设置节点执行的超时时间。

  13. 性能分析:提供perf功能用于分析pipeline的性能。

CGraph Skeleton

使用示例

以下是一个简单的CGraph使用示例,展示了如何创建节点、设置依赖关系并执行任务图:

#include "CGraph.h" class MyNode1 : public CGraph::GNode { public: CStatus run() override { printf("[%s], Sleep for 1 second ...\n", this->getName().c_str()); CGRAPH_SLEEP_SECOND(1) return CStatus(); } }; class MyNode2 : public CGraph::GNode { public: CStatus run() override { printf("[%s], Sleep for 2 second ...\n", this->getName().c_str()); CGRAPH_SLEEP_SECOND(2) return CStatus(); } }; int main() { // 创建流水线 GPipelinePtr pipeline = GPipelineFactory::create(); GElementPtr a, b, c, d = nullptr; // 注册节点和依赖关系 pipeline->registerGElement<MyNode1>(&a, {}, "nodeA"); pipeline->registerGElement<MyNode2>(&b, {a}, "nodeB"); pipeline->registerGElement<MyNode1>(&c, {a}, "nodeC"); pipeline->registerGElement<MyNode2>(&d, {b, c}, "nodeD"); // 执行任务图 pipeline->process(); GPipelineFactory::remove(pipeline); return 0; }

这个示例创建了4个节点A、B、C、D,其中B和C依赖于A,D依赖于B和C。执行时,A首先执行,然后B和C并行执行,最后执行D。

CGraph Demo

性能优势

CGraph在设计和实现上非常注重性能,采用了多项优化措施:

  1. 高效的调度算法:能够最大化利用系统资源,提高并行度。

  2. 线程池优化:实现了任务盗取、线程数量自动调节等机制。

  3. 最小化锁竞争:精心设计的数据结构和算法,减少线程间的竞争。

  4. 内存管理优化:减少内存分配和拷贝操作。

  5. 编译期优化:大量使用模板和内联函数,提高运行时性能。

通过这些优化,CGraph在多种场景下都能展现出优秀的性能。据作者测试,在某些场景下CGraph的性能甚至超过了知名的taskflow库。

应用场景

CGraph适用于多种应用场景,包括但不限于:

  1. 并行计算:利用多核CPU进行高效的并行计算。

  2. 数据处理流水线:构建复杂的数据处理流程,如图像处理、自然语言处理等。

  3. 工作流引擎:实现灵活的工作流程管理系统。

  4. 任务调度系统:管理和调度复杂的任务依赖关系。

  5. 机器学习流程:构建机器学习模型的训练和推理流程。

  6. 游戏AI:实现复杂的游戏AI决策逻辑。

  7. 分布式系统:作为分布式系统的本地调度引擎。

社区与生态

CGraph拥有活跃的开源社区,获得了广泛的认可:

  1. 在GitHub上有1700多个star和300多个fork。

  2. 被收录在awesome-cpp列表中,这是C++项目的权威推荐列表。

  3. 被HelloGithub和GitHub中文排行榜等知名平台推荐。

  4. 有多个基于CGraph的衍生项目,如GraphANNS(基于图的近似最近邻搜索)。

  5. 提供详细的文档、教程和示例,方便用户学习和使用。

  6. 定期更新和维护,持续改进功能和性能。

未来展望

CGraph项目仍在持续发展中,未来计划包括:

  1. 进一步优化性能,特别是在大规模任务图方面。

  2. 增强分布式计算能力,支持跨网络的任务调度。

  3. 提供更多领域特定的功能模块,如机器学习、图像处理等。

  4. 改进文档和工具,提升用户体验。

  5. 扩大社区影响力,吸引更多贡献者参与项目开发。

  6. 探索与其他开源项目的集成和协作机会。

总之,CGraph作为一个功能强大、性能优异、易于使用的C++图流程执行框架,为开发者提供了构建复杂任务流程的有力工具。无论是在学术研究还是工业应用中,CGraph都有着广阔的应用前景。欢迎更多开发者加入CGraph社区,共同推动项目的发展和应用。

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