任务指标

这一部分是本卷的重点，讲任务主线。代码全在 src/task.rs 里：3 673 行中三分之二是文档注释，真正的算法只有 instrument_poll 和 State::on_wake 两个函数，加起来 170 行。难的不是代码，而是这几个时间戳到底在量什么：哪段等待算「空闲」、哪段算「排队」，和 tokio 自己的调度对不对得上。

1. Instrumented 与 instrument_poll：instrument 时记下的东西；Instrumented 的四个字段；instrument_poll 逐段走一遍：首次 poll 延迟从 instrument() 被调用算起，一次 poll 取三次 Instant::now()、做十来次 SeqCst 原子操作；Stream 只给默认的 Instrumented<T, TaskMonitor> 实现。
2. 包装 waker：空闲与排队怎么算：State 实现 ArcWake，on_wake 用 compare_exchange(0, now) 只记第一次唤醒；四个实验：两次唤醒、poll 里唤醒自己、yield_now、嵌套的 Instrumented，各自的时间落进哪一列。
3. TaskMetrics 与派生指标：RawMetrics 的原子计数器怎么变成 19 个字段；没有单独的 poll 总数；在途数；最大空闲的两个原子变量；derived_metrics! 宏和 10 个派生指标，均值除以 0 得 0、两个比率除以 0 得 NaN；两个阈值。
4. TaskMonitorCore 与 FutureMonitor：0.4.9 拆出不带 Arc 的 TaskMonitorCore，const fn 构造，可以放进 static；0.5.2 新增 FutureMonitor，一个 future 一份指标，排队时间要外层任务先打开 publish_scheduling_delay，借线程局部变量传进来。

flowchart TB
  inst["instrument：包一层"] --> poll["instrument_poll：三个时间戳"]
  poll --> waker["包装 waker：记唤醒时刻"]
  waker --> poll
  poll --> raw["RawMetrics：一组 AtomicU64"]
  raw --> tm["TaskMetrics：19 个字段"]
  tm --> derived["10 个派生指标"]
  inst --> core["TaskMonitorCore：可放进 static"]
  inst --> fm["FutureMonitor：一个 future 一份"]

第 1、2 章是全卷的地基：后面的运行时指标只是读 tokio 的计数器，而任务指标的每个字段，都可以对照这两章里的三个时间戳来理解它量的是哪一段。