Fiber（纤程 / 用户态线程）本质上是：

用户空间（user-space）的轻量级线程。

它比 OS thread 更轻、更快、更适合高并发调度。

例如：

“Fast stackful fibers with a NUMA-aware work-stealing scheduler”

Agent 使用 ClickHouse silk

是

现代高性能 AI Runtime / Agent Runtime

方向了。

---

1. Fiber 是什么

传统线程：

OS Thread

由操作系统调度：

kernel scheduler

---

Fiber：

User-space scheduled execution context

由程序自己调度。

---

核心特点：

特性	Thread	Fiber
调度者	OS	用户态 runtime
切换成本	高	极低
栈	MB级	KB级
创建成本	高	很低
上下文切换	syscall	user-space
并发数量	千级	十万级

---

2. Fiber 的核心思想

线程：

OS 抢占式调度

Fiber：

协作式调度（cooperative）

即：

主动 yield

例如：

fiber_yield();

runtime 才会切换。

---

3. Fiber vs Coroutine

最容易混淆的。

---

Coroutine

是：

语言级 suspend/resume 机制

例如：

• C++20 coroutine
• Python asyncio coroutine
• Rust async

本身：

不是 scheduler

---

Fiber

是：

完整执行上下文

包括：

• stack
• registers
• execution context

可以：

任意函数深度 suspend

因此：

stackful

---

4. Stackful vs Stackless

---

asyncio / Rust async

属于：

stackless coroutine

只能：

在 await 点 suspend

---

Fiber

属于：

stackful coroutine

可以：

任意深度 yield

例如：

foo()
  -> bar()
      -> baz()
          -> yield

整个调用栈都会保存。

---

5. 为什么 Fiber 很快

因为：

不进入内核

线程切换：

save registers
kernel mode
scheduler
TLB/cache disruption

Fiber：

save few registers
switch stack pointer
continue

通常：

几十 ns ~ 数百 ns

---

6. Fiber 的运行模型

---

M:N 调度

经典：

M fibers
mapped onto
N threads

例如：

100000 fibers
running on
16 worker threads

---

7. Fiber Scheduler

核心：

runtime scheduler

负责：

• ready queue
• sleeping queue
• IO wait
• work stealing
• NUMA affinity

---

8. Fiber + IO

Fiber 最大价值：

同步写法
异步性能

例如：

auto data = socket.read();

看起来阻塞。

实际上：

fiber suspend
thread 去执行别的 fiber

---

9. Fiber 与 io_uring

现代 Linux 及相关任务黄金组合：

Fiber + io_uring

流程：

fiber 发起 IO
    ↓
io_uring async submit
    ↓
fiber suspend
    ↓
worker 执行别的 fiber
    ↓
IO completion
    ↓
fiber resume

这是：

现代高性能 runtime 核心

---

10. 为什么数据库喜欢 Fiber

例如：

• ClickHouse
• ScyllaDB
• Meta folly
• Tencent libco

因为：

高 IO + 高并发

Fiber 非常适合。

---

11. ClickHouse Silk

即silk非常先进。

它的方向：

高性能 stackful fibers
+ work stealing
+ NUMA aware
+ low latency

---

为什么适合 Agent

Agent runtime 本质：

大量微任务

例如：

• tool call
• HTTP
• DB
• websocket
• streaming
• memory retrieval

特点：

IO-bound
task graph
high concurrency

Fiber 非常适合。

---

12. Fiber 在 Agent Runtime 中的意义

未来 AI infra 正在从：

thread pool

转向：

fiber runtime

因为：

---

Agent 任务极碎片化

例如：

Planner
 ↓
Searcher
 ↓
Retriever
 ↓
Coder
 ↓
Executor

每个：

短生命周期
大量等待 IO

---

Thread 太重。

Fiber 非常合适。

---

13. Fiber vs asyncio

特性	asyncio	Fiber
语言	Python	多为 C++
类型	stackless	stackful
await required	是	否
调度	event loop	scheduler
性能	高	极高
调试	容易	较难
系统级 runtime	一般	很强

---

14. Fiber vs Goroutine

Go goroutine：

本质也是 fiber runtime

Go runtime：

GMP scheduler

就是：

fiber scheduler

---

15. Fiber vs Tokio

Rust Tokio：

stackless async runtime

不是 fiber。

---

Rust fiber 类：

• may
• glommio
• monoio

但 Rust 主流：

async/await

---

16. Fiber 在现代 AI Runtime 的趋势

越来越重要：

---

推理系统

• vLLM scheduler
• async batching
• token streaming

---

Agent

• OpenHands
• OpenManus
• OpenClaw
• browser agent

---

数据系统

• ClickHouse
• Velox
• DuckDB async

---

Robotics

研究：

• ROS2
• VLA
• 实时 pipeline

未来也会：

fiberized runtime

因为：

sensor IO extremely concurrent

---

17. Fiber 最大难点

---

(1) Debug

stack trace 难。

---

(2) Blocking syscall

如果 fiber 所在线程：

被 syscall 阻塞

整个 worker 卡住。

所以需要：

non-blocking IO

---

(3) TLS

thread-local storage 问题。

---

(4) NUMA

跨 NUMA：

cache miss 非常严重

因此：

NUMA-aware scheduler

非常关键。

---

18. 现代高性能 Fiber Runtime 代表

---

C++

• Boost.Fiber
• Folly Fibers
• libaco
• Silk

---

Go

• goroutine

---

Rust

• tokio（stackless）
• monoio
• glommio

---

19. 最佳理解路径

---

第一阶段

先彻底理解：

asyncio

↓

event loop

↓

cooperative scheduling

---

第二阶段

再看：

fiber runtime

↓

work stealing

↓

NUMA scheduling

---

第三阶段

最后：

io_uring

↓

high-performance agent runtime

---

20. AI趋势

现代 AI infra 正在逐渐演化成：

Distributed Operating System

而：

Fiber Runtime

正在成为：

AI OS 的核心调度层

这也是：

• ClickHouse Silk
• Tokio
• Go runtime
• Seastar
• Ray
• vLLM scheduler

这些系统越来越重要的原因。