开源代码走读，听起来是不是有点高大上？别急，咱们用大白话说说。这篇博客以unimrcp的recorder实现为例，深入分析了MRCP信令处理流程。简单概括，就是服务器端的任务处理和入队出队机制。底层基于poll机制监听文件描述符，入队时会给task打上标记。

那么问题来了，这种异步架构在处理高并发请求时，会不会出现任务堆积或者处理不及时的情况呢？答案是，设计良好的任务调度和优先级机制可以有效避免这类问题。比如，引入负载均衡和动态调整任务队列长度，可以确保系统在高负载下依然稳定运行。

再进一步思考，这种异步模型在其他领域的应用如何？比如在物联网设备管理、实时数据处理等方面，是否也能发挥类似的优势？答案是肯定的。异步架构的灵活性使得它在各种需要高效处理并发任务的场景中都大有可为。所以，下次看到类似的代码走读，不妨多想想它背后的机制和潜在的应用，你会发现更多有趣的玩法！

该博客以unimrcp的recorder实现为例进行分析

1. server端

1.1 信令处理

MRCP信令处理流程(以RECORDER-REQUEST信令处理流程为例)，由于unimrcp本身是一个基于task的异步架构信令处理模型。他对请求的处理从宏观上可以分为两部分：task入队和task出队。出队后是实际的请求处理流程。因此函数调用栈也分为如下两部分：
(1) task入队
底层基于poll机制实现文件描述符的监听。在任务入队时会添加对应type和sub_type以对task进行标记。

apt_task_run->
apt_poller_task_run(此处实现event_loop)->
mrcp_server_poller_signal_process(task->signal_handler)->
mrcp_server_message_handler->
mrcp_