Dlang 并行化

dlang,并行 · 浏览次数 : 85

小编点评

Data Race数据竞争是一个很常见的问题。例子：void worker(shared int* i) { foreach (t; 0 .. 200000) { *i = *i + 1; }}void main() { shared int i = 0; foreach (id; 0 .. 10) { spawn(&worker, &i); } thread_joinAll(); writeln(\"after i to \", i);}期望输出 2000000，但是实际输出可能远小于此。所以我们需要考虑同步：void worker(shared int* i) { foreach (t; 0 .. 200000) { synchronized { *i = *i + 1; } }}解释：synchronized 会隐式地创建一个锁，保证只有一个线程会持有这个锁，并且执行这些操作。有些时候，synchronized 会使得因为等待锁的额外开销使得程序变慢。但有些时候，我们可以通过更好的方法避免等待的开销，例如使用原子操作。 **同步类**我们可以使用 synchronized 修饰一个类。这相当于在每一个代码块里面嵌套一个 **synchronized**：**synchronized class Cls { void func() { // ... }}上面的等价于：class Cls { void func() { synchronized (this) { // ... } }}同步初始化我们考虑这份代码：static this() { writeln(\"executing static this()\");}void worker() {}void main() { spawn(&worker); thread_joinAll();}最终会输出两次 **executing static this**。如果我们修改为 shared static this() { ... }，那么最终会输出一次。 **原子操作**需要用到 core.atomic 库。有方法：shared(int) *value;bool is_mutated = cas(value, currentValue, newValue);如果返回 true，那么值会改变，否则没有。原子操作一般来说快于 synchronized。同时，原子操作也可以作用于结构体上，这里不作为讲解。更多操作可以参考标准库：core.sync.barriercore.sync.conditioncore.sync.configcore.sync.exceptioncore.sync.mutexcore.sync.rwmutexcore.sync.semaphore。归纳总结以上内容，生成内容时需要带简单的排版

正文

Dlang 并行化

好难受，dlang 生态太差，没办法，学了半天才明白。

我尽量以精炼的语言解释。

采用定义，例子（代码），解释的步骤讲解。

所以你可能看到很多代码，一点解释……

我会省略一些 import，让代码短一些

Dlang 并行化

`parallelism` 并行

感觉好废物，这一小部分了解即可。

这部分只需要会 parallel 和 map & amap 其实就差不多了。

介绍比较实用的几种方法。

`parallel` 迭代

foreach (i; parallel(range, work_uint_size = 100)) {
    // do something here
}

其中 work_unit_size 表示最多同时运行的数量。

例子：

import std.stdio, std.parallelism;
import core.thread;

struct Producer {
    void produce() {
        Thread.sleep(1.seconds);

        writeln("Process +1");
    }
};

void main() {
    auto prods = new Producer[](10);

    foreach (prod; parallel(prods)) {
        prod.produce();
    }
}

Task

创建任务：

auto theTask = task!anOperation(arguments);
// or
auto theTask = task(&someFunction, parameters...)

运行任务：theTask.executeInNewThread()

查看是否完成：if (theTask.done) { ... }

获取结果：auto result = theTask.yeildForce()

asyncBuf

感觉没啥用。

并行保存多个需要长时间制作的元素。还需要保证使用的长时间的……

例子：

struct Producer {
    int i, total;

    bool empty() const {
        return total <= i;
    }

    int front() const {
        return i;
    }

    void popFront() {
        writefln("Producing product ID: %d", i);
        Thread.sleep(1.seconds / 2);
        ++i;
    }
};

void main() {
    auto prods = Producer(0, 10);
    foreach (prod; taskPool.asyncBuf(prods, 3)) {
        writef("Got product id: %d\n", prod);
        Thread.sleep(1.seconds);
        writeln("Used product...");
    }
}

map & amap

先看例子：

int increase(int x) {
    Thread.sleep(500.msecs);
    return x + 3;
}

void main() {
    int[] nums;
    foreach (i; 0 .. 10) {
        nums ~= i;
    }

    // auto results = taskPool.map!increase(nums);
    auto results = taskPool.amap!increase(nums);
    foreach (result; results) {
        writeln(result);
    }
}

可以类比 python 中的 map。

两者的区别：

map 可以指定同时运行的数量，而 amap 是有多少运行多少。
map 会一定程度上按顺序执行，而 amap 并不是顺序执行，它依靠 RandomAccessRange，也就是随机顺序执行。

消息并发

我不知道怎么翻译，反正就是 Message Passing Concurrency。

核心方法： spawn （唤起）

我们可以形象的认为，spawn 方法可以唤起一个新的工人（线程）来为我们工作。

并且这个工人与主线程是分开的（先看代码后面解释）：

import std.stdio;
import std.concurrency;
import core.thread;
void worker() {
    foreach (i; 0 .. 5) {
        Thread.sleep(500.msecs);
        writeln(i, " (worker) in ", thisTid);

    }

}
void main() {
    Tid myWorkerTid = spawn(&worker);
    foreach (i; 0 .. 5) {
        Thread.sleep(300.msecs);
        writeln(i, " (main) in ", thisTid);

    }

    writeln("main is done!");
}

最终输出：

0 (main) in Tid(7f0eb19bc0b0)
0 (worker) in Tid(7f0eb19bc000)
1 (main) in Tid(7f0eb19bc0b0)
2 (main) in Tid(7f0eb19bc0b0)
1 (worker) in Tid(7f0eb19bc000)
3 (main) in Tid(7f0eb19bc0b0)
2 (worker) in Tid(7f0eb19bc000)
4 (main) in Tid(7f0eb19bc0b0)
main is done!
3 (worker) in Tid(7f0eb19bc000)
4 (worker) in Tid(7f0eb19bc000)

实际输出可能略有差异。

解释：

spawn(&worker) 唤起了一个新的线程运行 worker 函数，并返回了新的线程的 id 是一个结构体 Tid。
thisTid 类似于一个宏，用于获取当前所在线程的 id。

发送消息

先看代码后解释：

void worker() {
    int value = 0;
    while (value >= 0) {
        value = receiveOnly!int();
        double result = cast(double)value / 7;
        ownerTid.send(result);
    }
}

void main() {
    Tid myWorker = spawn(&worker);

    foreach (val; 0 .. 10) {
        myWorker.send(val);
        double result = receiveOnly!double();
        writefln("Send %s got %s", val, result);
    }

    myWorker.send(-1); // terminate worker process
}

最终输出：

Send 0 got 0
Send 1 got 0.142857
Send 2 got 0.285714
Send 3 got 0.428571
Send 4 got 0.571429
Send 5 got 0.714286
Send 6 got 0.857143
Send 7 got 1
Send 8 got 1.14286
Send 9 got 1.28571

解释：

ownerTid 类似于一个宏，用于取得唤醒自己的线程的 Tid，从而发送消息。
Tid.send(...) 可以向 Tid 代表的那个线程发送一条消息。
- 如果同时要发送多个东西，在发送的地方是 Tid.send(a, b, c, ...)。
- 在接受的地方要变化为 receiveOnly!(typeof(a), typeof(b), typeof(c), ...)，最终得到的是一个 tuple，可以通过下标访问。
receiveOnly!type() 表示只接受类型为 type 的消息。
最后 myWorker.send(-1) 是根据代码逻辑结束的，并不属于通法。

如果我们需要更灵活的接受方法怎么办？

void workerFunc() {
    bool isDone = false;
    while (!isDone) {
        void intHandler(int message) {
            writeln("handling int message: ", message);

            if (message == -1) {
                writeln("exiting");
                isDone = true;
            }
        }

        void stringHandler(string message) {
            writeln("handling string message: ", message);
        }
        
        receive(&intHandler, &stringHandler);
    }    
}

我们可以指定多种 Handler 以处理不同的数据类型。利用 receive 注册到处理类型消息的函数中。

更优雅的方式

处理更多的类型：

struct Exit {}

void worker() {
    bool done = false;

    while (!done) {
        receive(
            (int message) {
                writeln("int message ", message);
            },

            (string message) {
                writeln("string message", message);
            },

            (Exit message) {
                writeln("Exit message");
                done = true;
            },

            (Variant message) {
                writeln("Unexpected message: ", message);
            }
        );
    }
}

void main() {
    Tid myWorker = spawn(&worker);

    myWorker.send(10);
    myWorker.send("hello");
    myWorker.send(10.1);
    myWorker.send(Exit());
}

主要是使用了匿名函数……

解释：

利用 std.variant.Variant 以接收任何类型的数据。但是需要保证，处理所有类型数据的方法应该放在最后面，不然会导致全部被判断成 Variant。

超时接受

我们可以定一个超时时间，超过这个时间就直接返回。

先看代码：

struct Exit {}

void worker() {
    bool done = false;

    while (!done) {
        bool received = receiveTimeout(600.msecs,
            (Exit message) {
                writeln("Exit message");
                done = true;
            },

            (Variant message) {
                writeln("Some message: ", message);
            }
        );
        if (!received) {
            writeln("no message yet...");
        }
    }
}

void main() {
    Tid myWorker = spawn(&worker);

    myWorker.send(10);
    myWorker.send("hello");
    Thread.sleep(1.seconds);
    myWorker.send(10.1);
    myWorker.send(Exit());
}

最终输出：

Some message: 10
Some message: hello
no message yet...
Some message: 10.1
Exit message

解释：

receiveTimeout 只比 recieve 多了一个参数，用于指定超时时间。
返回一个 bool 变量，如果为 false 则没有接收到任何消息。

等待所有线程结束：thread_joinAll()。

一般来说放在需要放的地方……即可。

数据共享

终于讲到这里了。

我们先考虑一个程序：

import std.stdio;
import std.concurrency;
import core.thread;

int variable;

void printInfo(string message) {
    writefln("%s: %s (@%s)", message, variable, &variable);
}

void worker() {
    variable = 42;
    printInfo("Before the worker is terminated");
}

void main() {
    spawn(&worker);
    thread_joinAll();
    printInfo("After the worker is terminated");
}

其输出是这样的：

Before the worker is terminated: 42 (@7F308C88C530)
After the worker is terminated: 0 (@7F308C98D730)

可以发现，同样的变量在不同的线程里面地址是不一样的，也就是说数据是独立的，所以要有共享。

此时我们只需要修改：

shared int variable;

即可。

实际上写为 shared(int) variable; 会更标准，但是好麻烦……

当然，不得不说，有了消息传递，那么数据共享就是备用的方案了。

Data Race

数据竞争是一个很常见的问题。

例子：

void worker(shared int* i) {
    foreach (t; 0 .. 200000) {
        *i = *i + 1;
    }
}

void main() {
    shared int i = 0;

    foreach (id; 0 .. 10) {
        spawn(&worker, &i);
    }

    thread_joinAll();
    writeln("after i to ", i);
}

期望输出 2000000，但是实际输出可能远小于此。

所以我们要考虑同步：

void worker(shared int* i) {
    foreach (t; 0 .. 200000) {
        synchronized {
            *i = *i + 1;
        }
    }
}

解释：

synchronized 会隐式地创建一个锁，保证只有一个线程会持有这个锁，并且执行这些操作。
有些时候，synchronized 会使得因为等待锁的额外开销使得程序变慢。但有些时候，我们可以通过更好的方法避免等待的开销，例如使用原子操作。
synchronized 创建的锁只会对于这一个代码块生效，不会影响到其他的代码块。

共用锁

void increase(shared int* i) {
    foreach (t; 0 .. 200000) {
        synchronized {
            *i = *i + 1;
        }
    }
}

void decrese(shared int* i) {
    foreach (t; 0 .. 200000) {
        synchronized {
            *i = *i - 1;
        }
    }
}

void main() {
    shared int i = 0;

    foreach (id; 0 .. 10) {
        if (id & 1) spawn(&increase, &i);
        else spawn(&decrese, &i);
    }

    thread_joinAll();
    writeln("after i to ", i);
}

期望输出 0 但是实际输出……不知道。所以我们需要共用锁：

synchronized (lock_object) {
    // ...
}

修改后的代码：

class Lock {}
shared Lock lock = new Lock();

void increase(shared int* i) {
    foreach (t; 0 .. 200000) {
        synchronized (lock) {
            *i = *i + 1;
        }
    }
}

void decrese(shared int* i) {
    foreach (t; 0 .. 200000) {
        synchronized (lock) {
            *i = *i - 1;
        }
    }
}

现在就可以得到正确的答案了。

同步类

我们可以使用 synchronized 修饰一个类。这相当于在每一个代码块里面嵌套一个 synchronzied：

synchronized class Cls {
    void func() {
        // ...
    }
}

上面的等价于：

class Cls {
    void func() {
        synchronized (this) {
            // ...
        }
    }
}

同步初始化

我们考虑这份代码：

static this() {
    writeln("executing static this()");
}

void worker() {
}
void main() {
    spawn(&worker);
    thread_joinAll();
}

最终会输出两次 executing static this()。

如果我们修改为 shared static this() { ... }，那么最终只会输出一次。

原子操作

需要用到 core.atomic 库。

有代码：

atomic!"+="(var, x);
atomic!"-="(var, x);
// ... like *= /= ^= ...

这些都是原子操作。

有方法：

shared(int) *value;
bool is_mutated = cas(value, currentValue, newValue);

如果返回 true，那么值会改变，否则没有。

原子操作一般来说快于 synchronized。

同时，原子操作也可以作用于结构体上，这里不作为讲解。

更多操作可以参考标准库：

core.sync.barrier

core.sync.condition

core.sync.config

core.sync.exception

core.sync.mutex

core.sync.rwmutex

core.sync.semaphore

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`parallelism` 并行

`parallel` 迭代

Task

asyncBuf

map & amap

消息并发

发送消息

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