用 std::shared_ptr 管理强依赖（如上游结果），std::weak_ptr 管理结构依赖（如前驱边），避免循环引用；拓扑排序需显式计算入度并正确初始化零入度队列；并发读写结果时优先用 std::shared_mutex 提升吞吐；任务执行应走线程池+std::packaged_task，避免频繁创建 std::thread。
怎么用 std::shared_ptr 和 std::weak_ptr 管理任务节点生命周期？
DAG 中节点之间互相引用（比如后继节点存前驱，前驱又存后继），裸指针或 std::unique_ptr 会直接导致循环引用、内存泄漏。必须用 std::shared_ptr 持有“强依赖”关系（如执行时需要访问的上游结果），用 std::weak_ptr 持有“结构依赖”关系（如拓扑排序所需的边）。
- 节点类里：用
std::vector<:weak_ptr>> predecessors</:weak_ptr>存前驱，避免增加引用计数 - 执行逻辑中：调用
lock()获取临时std::shared_ptr，检查是否为空再读取结果 - 错误现象：不加
weak_ptr，整个图构建完后所有节点引用计数 ≥2，析构不触发 - 示例：
struct TaskNode { std::vector<std::weak_ptr<TaskNode>> predecessors; std::function<void()> work; std::shared_ptr<std::any> result; };
拓扑排序失败但没报错？检查入度更新和零入度队列初始化
很多实现卡在“某几个任务永远不启动”，表面看是调度器卡住，实际是拓扑排序阶段漏清入度或重复入队。
- 初始化时：每个节点的入度必须显式计算，不能靠运行时动态推导；遍历所有边，对
edge.from → edge.to，执行indegree[edge.to]++ - 零入度队列：只把入度为 0 的节点 push 进去，且仅一次；不要在循环中反复扫描全部节点找入度 0 的
- 常见坑：边存储用
std::vector<:pair int>></:pair>但节点 ID 是指针或shared_ptr，比较失效导致入度没加对 - 兼容性注意：如果节点可动态增删，每次变更后必须重算入度，不能复用旧状态
并发执行时结果读取崩溃？std::shared_mutex 比 std::mutex 更合适
多个下游任务可能同时读同一个上游结果，而上游只写一次。用独占锁会严重串行化读操作。
- 写结果时（上游执行完）：用
std::shared_mutex::lock() - 读结果时（下游执行前）：用
std::shared_mutex::lock_shared() - 错误现象：只用
std::mutex，5 个下游全阻塞在同一个锁上，吞吐掉一半以上 - 性能影响：实测在 8 核机器上，读多写少场景下，
shared_mutex比普通 mutex 吞吐高 3–4 倍 - 注意：C++17 起才有
std::shared_mutex；低于 C++17 可用boost::shared_mutex，但需额外链接
为什么不能直接用 std::thread 拉起任务？优先走线程池 + std::packaged_task
DAG 节点数量可能远超系统线程数，频繁创建/销毁 std::thread 开销大，还容易触发 OS 线程数限制（尤其 Windows 默认 2000 左右）。
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- 必须用固定大小线程池，比如用
std::queue<:packaged_task>></:packaged_task>做任务队列 - 每个节点包装成
std::packaged_task，投递到池中；完成时通过std::future通知下游 - 容易踩的坑：
- 把 lambda 直接传给
std::thread，捕获了局部shared_ptr，线程还没跑完函数就返回，导致悬空 - 线程池没设最大并发数，突发大量叶子节点触发数百线程，调度反成瓶颈
- 把 lambda 直接传给
- 示例关键片段：
auto task = std::make_shared<std::packaged_task<void()>>([node]{ node->execute(); }); pool.enqueue([task]{ (*task)(); });
复杂点在于：节点执行时机受上游 completion signal、线程池空闲度、结果读取锁竞争三重影响，任何一环没对齐，就会出现“该跑没跑”或“跑完不通知”。别迷信自动拓扑——得亲手 trace 几个节点的 indegree 变化和 weak_ptr::lock() 返回值。
