Unreal基础多线程及渲染多线程

基础多线程：

UE4中的多线程模型主要基于FRunnable和FRunnableThread两个核心概念。其中，FRunnable定义了一个可以在线程上运行的对象，而FRunnableThread则提供了一个平台无关的线程对象抽象，负责驱动FRunnable对象的初始化、执行和清理。

一、FRunnable的生命周期管理

初始化（Init）：当一个FRunnable实例被创建并准备执行时，首先需要调用其Init方法进行初始化。这个过程通常涉及资源的分配、状态的设置等，确保线程在执行前处于正确的状态。
运行（Run）：FRunnable的Run方法是线程执行的核心，它包含了线程需要完成的任务或计算。这个方法的设计旨在确保线程能够高效地完成其工作，同时避免阻塞其他线程。
停止（Stop）：如果需要提前终止线程的执行，可以调用Stop方法。这个方法允许线程安全地结束其操作，释放资源，并确保应用程序的稳定运行。
退出处理（Exit）：一旦FRunnable的Run方法执行完毕，无论是正常结束还是通过Stop方法强制终止，都会调用Exit方法进行清理工作，如释放内存、关闭打开的句柄等，保证资源的合理释放。

二、FRunnableThread的线程管理

线程创建（Create）：通过FRunnableThread的Create方法，可以创建一个新的线程并开始执行指定的FRunnable对象。这个过程包括分配线程堆栈、设置线程属性等，确保新线程能够正确地运行。
线程控制：UE4提供了一套丰富的线程控制机制，包括暂停（Suspend）、恢复（Resume）、杀死（Kill）等方法，允许开发者根据需要精确地控制线程的行为。这些方法为调试和错误恢复提供了极大的便利。
线程同步：为了确保线程间数据的一致性和避免竞争条件，UE4支持多种同步原语，如锁（Lock）、信号量（Semaphore）和原子操作（AtomicOperations）。这些工具帮助开发者构建高度并行且线程安全的应用。
线程局部存储（TLS）：UE4还支持线程局部存储，允许每个线程拥有其独立的数据副本。这对于提高多线程程序的性能和模块化非常有帮助，因为它减少了线程间的数据共享和竞争。

三、与C++标准库的互操作性

模型映射：尽管UE4采用了独特的FRunnable和FRunnableThread模型，但它们与C++标准库中的std::thread（基于Callable和Thread）是可以相互转换的。这种映射关系使得UE4的多线程功能既可以利用引擎特有的优化，又能保持与标准C++代码的良好兼容性。
功能实现：通过UE4提供的设施，开发者可以实现类似std::thread的功能，反之亦然。这意味着开发者可以根据自己的喜好和项目需求选择使用UE4的原生多线程接口或是标准库中的对应功能。
性能考量：在选择使用UE4的多线程模型还是C++标准库时，性能是一个重要因素。虽然UE4的模型在游戏开发中经过了特别优化，但标准库的通用性可能在非游戏应用中更具优势。因此，开发者需要根据具体场景做出恰当的选择。
代码移植性：为了确保代码具有良好的移植性和可维护性，开发者应当在编写多线程代码时考虑到两种模型的差异。理想情况下，代码应当足够模块化，以便能够在最少修改的情况下从一种模型迁移到另一种模型。

四、 AsyncTask系统

基于线程池：UE4中的AsyncTask系统是基于线程池的概念构建的，允许开发者轻松地执行后台异步任务，而不需要直接处理线程的创建和销毁。
FNonAbandonableTask：这是所有异步任务类的基类，通过继承这个类并实现DoWork()方法，可以定义异步任务的具体行为。
使用示例：文章提供了一个ExampleAsyncTask的代码示例，展示了如何创建和使用异步任务。这包括任务的启动、同步和异步执行以及如何确保任务完成。
线程池实现：FQueuedThreadPool是UE4中线程池的实现，维护了一组工作线程和任务队列。这种结构优化了线程的使用，减少了线程创建和销毁的开销。

五、 TaskGraph系统

从Tick函数谈起：TaskGraph系统紧密集成于UE4的主循环（Tick函数）中，允许在每帧更新时安排和执行任务。
任务与线程：系统中的任务（如渲染、物理计算等）可以自动分配到可用的线程上执行，提高了引擎的并行处理能力。
任务与事件：TaskGraph还支持基于事件的异步任务执行模式，这允许更复杂的依赖性和执行顺序管理。
技术细节：虽然文章没有深入讨论TaskGraph的内部机制，但它显然是一个高度复杂和强大的系统，旨在最大化UE4引擎的性能和响应性。

六、LockFreeList

容器设计初衷
- 问题解决：传统的TQueue存在一些问题，如内存分配效率低、不支持多生产者多消费者模式以及伪共享问题。这些问题在高并发场景下尤为明显，因此UE需要一种更高效的数据结构来支持其复杂的多线程需求。
- 性能优化：LockFreeList通过使用锁自由（lock-free）算法，避免了传统锁定机制带来的性能损耗，特别是在高并发的情况下。
核心组件
- 节点与回收池：LockFreeList定义了特定的节点结构，并实现了一个节点回收池。这种设计可以有效减少内存碎片和提高内存使用效率。
- 专用Allocator：为了进一步优化内存分配，LockFreeList使用了专用的内存分配器（Allocator），这有助于避免内存碎片，确保数据的连续存储，从而提高缓存命中率。
数据结构实现
- 基本容器类型：实现了栈和队列两种基本的容器类型，这些都是构建更复杂数据结构的基础。
- 扩展容器：基于栈和队列，LockFreeList还实现了FStallingTaskQueue等专为TaskGraph设计的容器，以及TClosableLockFreePointerListUnorderedSingleConsumer等更复杂的容器类型。
多线程知识应用
- CPU缓存利用：LockFreeList在设计时充分考虑了CPU缓存的行为，例如通过预分配特定大小的数据块来对齐CPU缓存行，从而减少缓存未命中的情况。
- 避免伪共享：通过在数据结构中添加适当的填充（padding），确保不同线程访问的数据不会位于同一缓存行上，从而避免伪共享问题。
原子操作与CAS
- Compare And Swap (CAS)：LockFreeList广泛使用了CAS操作来实现线程安全的数据处理。这种非阻塞式的编程技术允许在不使用锁的情况下安全地更新数据。
- ABA问题处理：通过引入计数器或其他状态信息，LockFreeList能够有效地识别并处理ABA问题，确保数据的一致性和完整性。
TLS的使用
- 线程局部存储 (TLS)：在某些情况下，LockFreeList利用TLS来存储线程独有的数据，这样可以在不增加额外同步开销的情况下保证线程安全。

Unreal多线程渲染：

UE的多线程渲染源码执行流程非常复杂且高度优化

1. 背景和目标

瓶颈问题: 在单线程渲染中，CPU很容易成为性能瓶颈，尤其是在处理重负载的场景（如包含大量人物、汽车和建筑的大型游戏场景）时。
并行性提升: 为了充分利用现代硬件（尤其是GPU）的性能，UE5设计了一种新的多线程渲染架构，旨在通过提升渲染过程的并行性来解决这一问题。

2. 多线程RHI命令的生成和翻译

命令生成: UE5中的RHI（Render Hardware Interface）命令生成过程是多线程的，这允许同时利用多个CPU核心来生成渲染命令，从而提高整体渲染效率。
命令翻译: 这些命令还需要被有效地翻译为GPU可以执行的指令，这一步骤同样在多线程环境中完成，以确保命令的快速和准确转化。

3. RHI资源的创建和更新

资源优化: 在UE5中，RHI资源的创建和更新也是多线程的，这样可以减少这些操作对主线程的影响，从而减轻主线程的负担，使其能够更快地响应其他任务。

4. RHI线程的引入

专用RHI线程: UE5引入了一个单独的RHI线程，专门用于执行RHI命令。这样做的目的是让渲染线程专注于渲染逻辑（例如裁剪和场景设置），而将实际的渲染命令执行交由RHI线程处理。
异步执行: 这种设计不仅提高了渲染效率，而且通过异步执行RHI命令，减少了对渲染线程的阻塞，使得渲染线程和RHI线程能够更加高效地协同工作。

5. RHI命令的记录与执行

命令记录: UE5使用FRHICommandList来记录RHI命令，这些命令最终会被发送到RHI线程进行执行。
异步操作: 这种异步操作模式允许渲染线程在一帧的中间阶段就开始向RHI线程发送命令，然后继续进行其他任务。这大大提高了渲染线程和RHI线程的并行工作效率。
顺序保证: 为了确保命令按照正确的顺序执行，UE5实现了一套机制，即在创建新的Task时将之前发送的Task作为前置条件，确保命令的有序执行。

6. 跨平台支持

框架通用性: 整个多线程RHI命令的生成和执行过程被设计为不直接依赖于特定的硬件，这意味着这套机制可以被各种平台使用，包括移动设备。
图形API支持: 不同的图形API（如OpenGL, Vulkan, D3D12, Metal等）都可以通过实现各自的RHICommandContext来支持这一框架，无论是立即上下文还是延迟上下文。