如何评价call_in_stack这个库？
好的，关于 `call_in_stack` 这个库，我来跟你聊聊我的看法，尽量说得细致点，希望让你觉得这更像是一个有经验的开发者在分享心得。
首先，得承认，`call_in_stack` 这个名字初听起来有点技术性，甚至可能让人联想到那些晦涩的调试工具。但实际上，它解决的是一个相当普遍且痛点明确的问题：如何在异步操作中清晰地追踪和理解代码的调用流程。
你肯定遇到过这样的情况：在复杂的异步系统中，比如使用 `async/await` 的代码，或者在事件驱动的框架里，一个请求进来，经过层层回调、中间件、服务调用，最后才返回结果。当出现问题，或者想优化性能时，想知道“这个结果是怎么一步步走到这里的？是谁触发了它？”这时候，普通的日志记录，如果信息不够丰富，很容易淹没在海量输出中，或者根本抓不住关键的上下文。
`call_in_stack` 的核心价值就在于此。它提供了一种结构化的、可追溯的方式来记录和管理“调用链”。你可以把它想象成一个智能的日志记录器，但它不只是简单地打印字符串，而是把每次函数调用、方法执行都当作一个“事件”，并记录下它发生的上下文信息。
它的主要优点和亮点，我个人觉得体现在几个方面：
1. 细粒度的调用追踪： 这是它的核心能力。它能捕捉到每次进入一个被它“包装”过的函数或方法，以及离开时的信息。这包括函数名、文件名、行号，甚至还能关联传递的参数（当然，这部分要小心，避免记录敏感信息）和返回值。通过这些信息，你可以非常精确地定位到问题的发生点。
2. 上下文的传递与聚合： 异步编程一个很大的挑战是上下文的丢失。比如，你发起了一个网络请求，在回调里执行了一些操作。如果这个请求和主线程的操作没有关联，就很难知道这个回调是属于哪个请求的。`call_in_stack` 可以通过某种机制（通常是利用协程的上下文或手动传递）将“调用链”的信息在异步任务之间传递下去。这样，即使在很深的异步层级，你也能知道自己是从哪个初始调用链下来的。
3. 易于集成和使用： 虽然名字听起来有点复杂，但一旦理解了它的原理，用起来并不会特别困难。通常是需要你对需要追踪的代码进行一些“装饰”或“包装”，让库能够介入到函数的调用过程。对于一些常见的框架，可能已经有现成的集成方案。
4. 强大的调试和监控能力：
调试时： 想象一下，你有一条详细的调用栈记录，清晰地展示了错误发生前的每一个步骤，这比在IDE里一步步断点调试要高效得多，尤其是在分布式系统或者难以复现的场景下。
监控时： 结合现有的日志系统或专门的分布式追踪系统（如Jaeger, Zipkin），`call_in_stack` 的输出可以转化为非常有价值的性能指标或错误根源分析数据。你可以看到哪些调用路径最长，哪些函数被频繁调用，哪些地方最容易出错。
当然，任何库都不是银弹，`call_in_stack` 也有一些需要注意的地方和潜在的考量：
1. 性能开销： 任何形式的追踪和记录都会带来一定的性能开销。在非常高并发或者对性能要求极致的场景下，需要仔细评估其影响。通常来说，它会增加函数调用的层数（至少多一次包装），并需要进行日志写入或存储。不过，现代的追踪库通常会做得比较轻量。
2. 侵入性： 在某些情况下，为了让库能够追踪，你可能需要修改一部分原有代码，比如给函数加上装饰器。这取决于库的设计和你希望追踪的粒度。如果你的项目代码已经非常稳定，并且不愿意进行太多修改，这可能是一个需要权衡的点。
3. 数据量： 如果追踪得过于细致，或者在不加过滤的情况下记录所有调用，产生的日志数据量会非常庞大，存储和分析的成本也会随之增加。因此，通常需要结合采样（sampling）或者只追踪特定类型的调用。
4. 学习曲线： 对于不熟悉异步编程或者分布式追踪概念的开发者来说，理解 `call_in_stack` 的工作原理和如何有效地使用它，可能需要一些时间来学习和适应。特别是当涉及到跨进程、跨服务的追踪时，会更复杂。
具体到它在不同场景的应用，我个人会这样看：
后端服务： 这是它最常见的应用场景。无论是微服务之间的RPC调用，还是单体服务内部复杂的业务逻辑处理，都能极大地帮助排查问题和理解流程。
Web框架： 在像Flask、Django、Node.js的Express这样的框架中，处理请求就是一个典型的多层调用过程。集成`call_in_stack`可以让你轻松看到一个HTTP请求的生命周期。
任务队列： Celery、RQ等任务队列里的任务执行，也常常需要追踪。
总结一下我的看法：
`call_in_stack` (或者类似原理的库/工具) 是现代软件开发中，尤其是在异步和分布式系统中，一个非常强大且实用的工具。它解决了开发者在理解复杂调用流程、定位问题根源时的痛点。它的核心价值在于提供了清晰、可追溯的调用上下文。
虽然使用它需要考虑性能开销和一定的侵入性，但这些在解决棘手的调试和监控问题时，通常是值得付出的代价。关键在于合理地使用它，比如结合日志过滤、采样策略，以及选择性地追踪关键路径。
如果你的项目涉及到复杂的异步逻辑或者分布式架构，并且你经常为了理清一个问题的来龙去脉而“抓耳挠腮”，那么了解和尝试 `call_in_stack` 这样的库，绝对是一个明智的选择。它能让你在面对混乱的代码调用时，多一份从容和自信。
首先，得承认，`call_in_stack` 这个名字初听起来有点技术性，甚至可能让人联想到那些晦涩的调试工具。但实际上，它解决的是一个相当普遍且痛点明确的问题：如何在异步操作中清晰地追踪和理解代码的调用流程。
你肯定遇到过这样的情况：在复杂的异步系统中，比如使用 `async/await` 的代码，或者在事件驱动的框架里，一个请求进来，经过层层回调、中间件、服务调用，最后才返回结果。当出现问题，或者想优化性能时，想知道“这个结果是怎么一步步走到这里的？是谁触发了它？”这时候，普通的日志记录，如果信息不够丰富，很容易淹没在海量输出中，或者根本抓不住关键的上下文。
`call_in_stack` 的核心价值就在于此。它提供了一种结构化的、可追溯的方式来记录和管理“调用链”。你可以把它想象成一个智能的日志记录器，但它不只是简单地打印字符串，而是把每次函数调用、方法执行都当作一个“事件”，并记录下它发生的上下文信息。
它的主要优点和亮点，我个人觉得体现在几个方面：
1. 细粒度的调用追踪： 这是它的核心能力。它能捕捉到每次进入一个被它“包装”过的函数或方法，以及离开时的信息。这包括函数名、文件名、行号，甚至还能关联传递的参数（当然，这部分要小心，避免记录敏感信息）和返回值。通过这些信息，你可以非常精确地定位到问题的发生点。
2. 上下文的传递与聚合： 异步编程一个很大的挑战是上下文的丢失。比如，你发起了一个网络请求，在回调里执行了一些操作。如果这个请求和主线程的操作没有关联，就很难知道这个回调是属于哪个请求的。`call_in_stack` 可以通过某种机制（通常是利用协程的上下文或手动传递）将“调用链”的信息在异步任务之间传递下去。这样，即使在很深的异步层级，你也能知道自己是从哪个初始调用链下来的。
3. 易于集成和使用： 虽然名字听起来有点复杂，但一旦理解了它的原理，用起来并不会特别困难。通常是需要你对需要追踪的代码进行一些“装饰”或“包装”，让库能够介入到函数的调用过程。对于一些常见的框架，可能已经有现成的集成方案。
4. 强大的调试和监控能力：
调试时： 想象一下，你有一条详细的调用栈记录，清晰地展示了错误发生前的每一个步骤，这比在IDE里一步步断点调试要高效得多，尤其是在分布式系统或者难以复现的场景下。
监控时： 结合现有的日志系统或专门的分布式追踪系统（如Jaeger, Zipkin），`call_in_stack` 的输出可以转化为非常有价值的性能指标或错误根源分析数据。你可以看到哪些调用路径最长，哪些函数被频繁调用，哪些地方最容易出错。
当然，任何库都不是银弹，`call_in_stack` 也有一些需要注意的地方和潜在的考量：
1. 性能开销： 任何形式的追踪和记录都会带来一定的性能开销。在非常高并发或者对性能要求极致的场景下，需要仔细评估其影响。通常来说，它会增加函数调用的层数（至少多一次包装），并需要进行日志写入或存储。不过，现代的追踪库通常会做得比较轻量。
2. 侵入性： 在某些情况下，为了让库能够追踪，你可能需要修改一部分原有代码，比如给函数加上装饰器。这取决于库的设计和你希望追踪的粒度。如果你的项目代码已经非常稳定，并且不愿意进行太多修改，这可能是一个需要权衡的点。
3. 数据量： 如果追踪得过于细致，或者在不加过滤的情况下记录所有调用，产生的日志数据量会非常庞大，存储和分析的成本也会随之增加。因此，通常需要结合采样（sampling）或者只追踪特定类型的调用。
4. 学习曲线： 对于不熟悉异步编程或者分布式追踪概念的开发者来说，理解 `call_in_stack` 的工作原理和如何有效地使用它，可能需要一些时间来学习和适应。特别是当涉及到跨进程、跨服务的追踪时，会更复杂。
具体到它在不同场景的应用，我个人会这样看：
后端服务： 这是它最常见的应用场景。无论是微服务之间的RPC调用，还是单体服务内部复杂的业务逻辑处理，都能极大地帮助排查问题和理解流程。
Web框架： 在像Flask、Django、Node.js的Express这样的框架中，处理请求就是一个典型的多层调用过程。集成`call_in_stack`可以让你轻松看到一个HTTP请求的生命周期。
任务队列： Celery、RQ等任务队列里的任务执行，也常常需要追踪。
总结一下我的看法：
`call_in_stack` (或者类似原理的库/工具) 是现代软件开发中，尤其是在异步和分布式系统中，一个非常强大且实用的工具。它解决了开发者在理解复杂调用流程、定位问题根源时的痛点。它的核心价值在于提供了清晰、可追溯的调用上下文。
虽然使用它需要考虑性能开销和一定的侵入性，但这些在解决棘手的调试和监控问题时，通常是值得付出的代价。关键在于合理地使用它，比如结合日志过滤、采样策略，以及选择性地追踪关键路径。
如果你的项目涉及到复杂的异步逻辑或者分布式架构，并且你经常为了理清一个问题的来龙去脉而“抓耳挠腮”，那么了解和尝试 `call_in_stack` 这样的库，绝对是一个明智的选择。它能让你在面对混乱的代码调用时，多一份从容和自信。
网友意见
我是作者（yuanzhubi） 我来简单说几句开发时的一些体验。
0. call_in_stack就是让一个函数用任何一块内存作为栈来执行的库，纯头文件的。可以让协程创建的时候少分配些栈，执行函数的时候再按需使用。支持C++03（使用右值需要配置头文件里或者编译的时候定义一个红。）。
1. 我工作的开发场景是C++ 03。所以右值的支持放到最近才支持，也没有使用变长模版参数这样的特性。
2. call_in_stack最早的名字是call_with_stack, 结果发现arm linux内核中有一个类似的同名函数（功能也类似，但是只固定支持一个void*参数，用起来颇似线程创建。。），所以把with换成了in。
3. X64和x86 gcc不支持naked属性，我却需要写很多内嵌汇编，那么编译器进入一个函数到底会不会默认push ebp呢？解决这个问题我好费神，因为x64上不同优化等级这个问题答案也不同。
4. 多用编译期常量比较操作，少用偏特化。实际要考虑的组合千变万化，于是我尽量把ＡＢＩ上的组合变化放在了内嵌汇编部分，这个部分已经没有了类型信息，我就痛痛快快的做常量比较 if else了，O0优化也会帮你干掉那些不需要的语句。
5. 苹果MAC操作系统是21世纪才使用x86和x64的，x86的ABI和linux有点点轻微的差异，主要在long double和函数调用堆栈对齐上。
6. GCC内嵌汇编上的支持好勉强，我定义寄存器变量却总是收到未初始化就使用的警告；我已经在内嵌汇编中ret了，却总是警告我没有给返回值。。吐槽点满满的，洒满一身。为了避免给使用者在-Wall的时候产生很多警告，我也用了很多黑科技手段去避免警告还不让性能有任何指令级的损失。
7.尽量避免C++模版编译结果体积膨胀：类型聚合（type union）（自己的C++小工具系列5） - 知乎专栏 类型聚合是个好方法，让我实现了用内嵌汇编去返回C++引用还不引起任何编译器警告。有兴趣的同学可以去瞅瞅源码。
8. 接下来的计划是支持lambda。因为好多人建议不仅仅是需要支持call_in_stack for function, 而是要让一大块代码都能整体在一个新的stack执行。考虑到lambda的ABI是没有公开的，打算做个wrapper去实现。
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