Apollo CyberRT为智能驾驶的中间件(middle ware)，提供了类似于ROS概念（并优于ROS平台）的机器人运行时环境。CyberRT在任务的调度上进行了优化的设计，提供了经典调度模式和编排调度模式，使得系统的诸多任务可以按照任务之间的逻辑拓扑结构来进行编排，从而在执行性能上得到很好的保证。同时CyberRT在通信上也做了很好的支持，在单机内部，多机之间的不同component都能够进行高效的通信。这里主要就任务调度方式来做一下说明，也是加以记录以备后面查阅，不正确的地方欢迎批评指正。
首先，在CyberRT实现里，Processor类对应着线程的封装，CRoutine类是对协程的封装，Component类对应着组件（任务）的封装，在Component类里，会创建协程来处理任务。
经典调度模式（ClassicContext）：在经典调度模式下，可以将任务进行分组，分组的目的主要是在基于NUMA架构的计算环境上，实现资源的隔离，在同一个组的任务会安排在同一个NUMA节点下运行，这样保证了同一组的任务之间的通信不会由于跨NUMA节点而带来更多的资源消耗和计算时长。而且每一个组下面维护一个多优先级的协程（CRoutine）队列，每一个优先级下面维护一个协程的数组。ClassicContext类对经典调度模式的上下文进行了建模，而且在CyberRT实现里，每一个Processor对应着一个ClassicContext，并且任务(component，以协程的方式实现）的优先级队列作为ClassicContext类成员的静态变量，在不同的线程里边实现共享。ClassicContext调度任务时，会从高优先级的任务里优先调度。在这里补充说明一下，CRoutine的同一个实例可以在不同的线程里调度，CRoutine类里有thread_local类型的相关变量，保证了同一个协程在不同的线程里有对应的相关变量的副本。
编排调度模式（ChoreographyContext）：在编排调度模式下，一个Processor对应着一个ChoreographyContext，并且封装了一个multimap类型的变量，key为协程的优先级，value为协程，保证了可以支持同等的优先级下的多个协程。而且这个变量不是静态变量，在多个线程（Processor）之间不共享，保证了执行的协程任务的CPU亲和性(不会在多个cpu之间调度同一个协程)，可以基于此通过配置文件来实现任务的编排（如定义某些任务在某些cpu上执行）。
更多的代码细节建议阅读官方开源的代码仓的关键部分，如apollo\cyber\scheduler，apollo\cyber\croutine，apollo\cyber\component等，上述的文字说明都可以在这几个目录的代码里找到实现。
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