有了 MessagePumpDefault 之后，我们就可以开始着手实现最核心的 MessageLoop 了。

不过在此之前，我们还首先需要实现一个辅助设施：PendingTask。

PendingTask

一个 PendingTask instance 表示一个等待被执行的 task，并且这个 task 可能是一个 delayed task。

因此 PendingTask 需要能够表示时序上的顺序，这个可以利用 Instant 类型的一个时间戳，结合一个 long 类型的 sequence-number。因为有可能两个 delayed tasks 的时间戳相同，此时就必须要用 seq-num 来区分先后顺序。

另外，PendingTask 为了能够表示 task 语义，他必须可以被执行。这可以通过内部存储一个 Runnable 或者 Callable 成员做到。

我们的实现选择 Runnable，因为

• 我们当前的实现不考虑返回值，因为实现返回值和我们的主题没有直接关系。
  CSP 的并发模型上如果要考虑使用某个任务的返回值，一般会使用类似于 PostTaskAndReplyWithResult() 来组合两个函数；或者更一般的，使用 continuation 来 lifting restrictions
• 懒得处理异常

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class PendingTask {
    private static AtomicLong s_seqNumGenerator = new AtomicLong(0);

    private final long _seqNum;
    private final Instant _endTime;

    private Runnable _task;

    PendingTask(Runnable task, Instant endTime) {
        _seqNum = s_seqNumGenerator.getAndIncrement();
        _endTime = endTime;

        _task = task;
    }

    void run() {
        _task.run();
    }

    Instant endTime() {
        return _endTime;
    }

    long seqNum() {
        return _seqNum;
    }
}

我们使用了 AtomicLong 来存储当前的 sequence-number，因为我们不知道某个 PendingTask 会在哪个线程上被创建。

MessagePump

对于我们的 ActiveThread 来说，核心仍然是持续不断运行的 message-loop；但是在实现 message-loop 前，我们需要首先来实现它的“引擎”：MessagePump。

大体上，message-loop 要维持运转，就要能够源源不断地从某个地方获取消息/事件，而获取消息/事件的这个行为，就是由 message-pump 来完成，正如他的名字一样。

这里可能会产生一个疑问，为什么要单独抽出一个 message-pump，而不是直接把这部分实现做到 message-loop 里呢？

原因是：一个复杂的系统可能会有多个消息/事件来源，每个来源会有专门的获取、分发的方式。

例如：

• 界面消息可能是从系统的 GUI 消息系统中获得。一个典型的例子是 Win32 GUI 程序所使用的 GetMessage()
• 网络活动事件通常从 native 系统提供的 I/O multiplexor 中获得。例子包括 POSIX 标准的 select(2), poll(2)；Linux 独有的 epoll；以及 Windows 提供的真-异步I/O机制 IO Completion Port。

注：GUI 系统中多使用 messages（消息）作为术语；而网络 I/O 等倾向于使用 events（事件）作为使用术语。因为此系列文章不涉及网络 I/O，因此以后均采用_消息_作为我们的使用术语。

注1：对于 Android 系统，他的 GUI 事件实质上是通过 epoll 监听关联到 device 抽象的 pipe fd 来完成的；Linux 的各类 X-Window 实现大多也是类似做法。

所以为了解耦具体的消息来源，同时让我们的实现看上去更加有逼格，我们采取分离实现 message-pump 和 message-loop。

前面说到可能有多种 pump，所以这里我们的 MessagePump 应该是一个 interface，规定了一个 message-pump 应该具有哪些基本的行为：

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import java.time.Instant;

interface MessagePump {
    interface Delegate {
        boolean doWork();
        boolean doDelayedWork();
        Instant nextDelayedWorkExpiration();
    }

    void run(Delegate delegate);

    // Quit the pump.
    // This method can only be called on the thread that called run().
    void quit();

    // Thread-safe
    void wakeup();
}

同时我们定义了一个 Delegate interface，message-loop 需要实现这个 interface，以便让 message-pump 可以通过这个 interface 来按照自己的实现来操作 message-loop。

什么都不做的 MessagePumpDefault

我们的 ActiveThread 运行的纯 Java 环境，不需要像 Android 那样能够获取设备输入消息（Frankly，你想做还做不了呢，我哪来的设备信息获取啊），有点类似 worker HandlerThread.

立一个 Flag

HandlerThread 是 Android runtime 提供的一种线程基础设施；和 Java Thread 相比，HandlerThread 最大的优点是自带消息循环（message-loop），这使得用户可以很方便地基于 HandlerThread 实现 CSP (Communicating Sequential Process) 模型，极大降低多线程编程的复杂度。

Algorithms

Shuffling

class MessageLoop

Version: r70_3538
File: base/message_loop/message_loop.{h, cc}

A MessageLoop is used to process events for a particular thread, i.e. the core infrastructure for implementing Communicating Sequential Process (CSP) model.

There is at most one MessageLoop instance on a thread.

MessageLoop is a farily complex class, it driveds from multiple base classes:

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class BASE_EXPORT MessageLoop : public MessagePump::Delegate,
                                public RunLoop::Delegate,
                                public MessageLoopCurrent {
    // omitted...
};

MessageLoop Type

A MessageLoop has a particular type, differred by the set of asynchronous events it is capable of handling.

在 cmder 里如果不指定运行的 terminal 则会默认使用 windows cmd，而这在使用 git-bash 或者 wsl 时会经常遇到问题：

1. 性能底下导致交互出现显著延迟（这个发生在使用 tig 等重型 bash 命令或者使用 wsl中）
2. 容易因为环境属性问题导致乱码，比如 cmder 里直接运行 git-bash 的 tig 会发现提交历史的分割线都乱码了

首先简单介绍一下 EBO（Empty Base Class Optimization）。

因为 C++ 规定，任何一个 instance 在内存中必须要有唯一的地址，因此一个空的 class/struct 会在编译时被偷偷插入一个外人看不到的 char mem;，于是这个空类的每一个 instance 都可以有一个唯一的地址了。

但是如果将这个空类作为某个类的成员时，这个隐藏的成员会被计入内存布局之中，考虑到 memory padding，有时候会导致类对象体积膨涨一倍。

例如考虑：

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class E {};

class A1 {
    E e;
    int i;
};

assert(sizeof(E) == 1);
assert(sizeof(A1) == 8);

我们会发现每一个 A1 的 instance 都占了 8-byte，比起 4-byte 足足翻了一倍。

占用内存无端变大导致 cache 问题啥的就不讲了，这方面的内容任何讲 computer architecture 的书应该都会有。