Entt项目中的信号触发问题分析与修复方案
2025-05-21 18:50:53作者:俞予舒Fleming
问题背景
在Entt这个现代C++实体组件系统(ECS)库中,开发人员发现了一个关于信号触发的潜在问题。当使用基于迭代器的批量插入操作时,信号未能按预期正确触发。这个问题特别出现在以下使用场景中:
const auto view = r.view<const A>(entt::exclude<B>);
r.insert<B>(view.begin(), view.end());
问题分析
问题的根源在于insert方法的实现方式。原始实现中,信号触发是通过重新遍历传入的迭代器范围来完成的。然而,当这个迭代器来自一个视图(view)时,视图会在每次迭代时重新评估其包含条件。
具体来说,当组件B被插入到实体后,这些实体就不再满足视图的排除条件exclude<B>。因此,在第二次遍历时,这些实体将被视图过滤掉,导致信号无法正确触发。
技术细节
原始实现的核心代码如下:
template<typename It, typename... Args>
void insert(It first, It last, Args &&...args) {
underlying_type::insert(first, last, std::forward<Args>(args)...);
if(auto ® = owner_or_assert(); !construction.empty()) {
for(; first != last; ++first) {
construction.publish(reg, *first);
}
}
}
这里的关键问题在于:
- 第一次调用
underlying_type::insert实际完成了组件插入 - 第二次循环尝试触发信号时,由于视图条件已改变,迭代器可能跳过已修改的实体
解决方案
经过讨论,提出了一个更可靠的解决方案。新方案不再依赖传入的迭代器进行信号触发,而是通过比较插入前后的存储大小来确定哪些实体是新添加的:
template<typename It, typename... Args>
void insert(It first, It last, Args &&... args) {
const auto sz = underlying_type::size();
underlying_type::insert(first, last, std::forward<Args>(args)...);
if (auto ® = owner_or_assert(); !construction.empty()) {
for (auto count = underlying_type::size(); count != sz; --count) {
construction.publish(reg, underlying_type::operator[](count - 1));
}
}
}
这个改进方案有以下优点:
- 不依赖于外部迭代器的有效性
- 直接操作底层存储,确保不会遗漏任何新插入的实体
- 通过大小比较精确确定新增实体的范围
- 从后向前遍历,保持与插入顺序一致的信号触发顺序
对ECS架构的影响
这个问题及其解决方案揭示了ECS设计中几个重要考量点:
- 操作原子性:组件操作可能影响视图的过滤条件
- 信号可靠性:确保所有状态变更都能正确触发相关事件
- 迭代器稳定性:在修改操作后,迭代器的行为可能发生变化
最佳实践建议
基于此问题的经验,建议在使用Entt时:
- 对于批量操作后的信号触发,优先考虑基于存储状态的实现而非外部迭代器
- 注意视图条件的动态性,特别是在修改操作中
- 对于关键信号处理,考虑添加额外的验证逻辑确保完整性
这个修复方案已被合并到主分支,确保了Entt在批量插入操作时信号触发的可靠性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.15 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
255
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
644
255