概述

我将分四步来带大家研究研究程序的并发计算。第一步是基本的串行程序,然后使用GCD把它并行计算化。 

原始程序

我们的程序只是简单地遍历~/Pictures然后生成缩略图。这个程序是个命令行程序,没有图形界面(尽管是使用Cocoa开发库的),主函数如下:

    int main(int argc, char **argv)
    {
        NSAutoreleasePool *outerPool = [NSAutoreleasePool new];
        
        NSApplicationLoad();
        
        NSString *destination = @"/tmp/imagegcd";
        [[NSFileManager defaultManager] removeItemAtPath: destination error: NULL];
        [[NSFileManager defaultManager] createDirectoryAtPath: destination
                                        withIntermediateDirectories: YES
                                        attributes: nil
                                        error: NULL];
        
        
        Start();
        
        NSString *dir = [@"~/Pictures" stringByExpandingTildeInPath];
        NSDirectoryEnumerator *enumerator = [[NSFileManager defaultManager] enumeratorAtPath: dir];
        int count = 0;
        for(NSString *path in enumerator)
        {
            NSAutoreleasePool *innerPool = [NSAutoreleasePool new];
            
            if([[[path pathExtension] lowercaseString] isEqual: @"jpg"])
            {
                path = [dir stringByAppendingPathComponent: path];
                
                NSData *data = [NSData dataWithContentsOfFile: path];
                if(data)
                {
                    NSData *thumbnailData = ThumbnailDataForData(data);
                    if(thumbnailData)
                    {
                        NSString *thumbnailName = [NSString stringWithFormat: @"%d.jpg", count++];
                        NSString *thumbnailPath = [destination stringByAppendingPathComponent: thumbnailName];
                        [thumbnailData writeToFile: thumbnailPath atomically: NO];
                    }
                }
            }
            
            [innerPool release];
        }
        
        End();
        
        [outerPool release];
    }
 

当前这个程序是imagegcd1.m。程序中重要的部分都在这里了。. Start 函数和 End 函数只是简单的计时函数(内部实现是使用的gettimeofday函数)。ThumbnailDataForData函数使用Cocoa库来加载图片数据生成Image对象,然后将图片缩小到320x320大小,最后将其编码为JPEG格式。

 

简单而天真的并发

乍一看,我们感觉将这个程序并发计算化,很容易。循环中的每个迭代器都可以放入GCD global queue中。我们可以使用dispatch queue来等待它们完成。为了保证每次迭代都会得到唯一的文件名数字,我们使用OSAtomicIncrement32来原子操作级别的增加count数:

    dispatch_queue_t globalQueue = dispatch_get_global_queue(0, 0);
    dispatch_group_t group = dispatch_group_create();
    __block uint32_t count = -1;
    for(NSString *path in enumerator)
    {
        dispatch_group_async(group, globalQueue, BlockWithAutoreleasePool(^{
            if([[[path pathExtension] lowercaseString] isEqual: @"jpg"])
            {
                NSString *fullPath = [dir stringByAppendingPathComponent: path];
                
                NSData *data = [NSData dataWithContentsOfFile: fullPath];
                if(data)
                {
                    NSData *thumbnailData = ThumbnailDataForData(data);
                    if(thumbnailData)
                    {
                        NSString *thumbnailName = [NSString stringWithFormat: @"%d.jpg",
                                                   OSAtomicIncrement32(&count;)];
                        NSString *thumbnailPath = [destination stringByAppendingPathComponent: thumbnailName];
                        [thumbnailData writeToFile: thumbnailPath atomically: NO];
                    }
                }
            }
        });
    }
    dispatch_group_wait(group, DISPATCH_TIME_FOREVER);

这个就是imagegcd2.m,但是,注意,别运行这个程序,有很大的问题。 

如果你无视我的警告还是运行这个imagegcd2.m了,你现在很有可能是在重启了电脑后,又打开了我的页面。。如果你乖乖地没有运行这个程序的话,运行这个程序发生的情况就是(如果你有很多很多图片在~/Pictures中):电脑没反应,好久好久都不动,假死了。。

 

问题在哪

问题出在哪?就在于GCD的智能上。GCD将任务放到全局线程池中运行,这个线程池的大小根据系统负载来随时改变。例如,我的电脑有四核,所以如果我使用GCD加载任务,GCD会为我每个cpu核创建一个线程,也就是四个线程。如果电脑上其他任务需要进行的话,GCD会减少线程数来使其他任务得以占用cpu资源来完成。

但是,GCD也可以增加活动线程数。它会在其他某个线程阻塞时增加活动线程数。假设现在有四个线程正在运行,突然某个线程要做一个操作,比如,读文件,这个线程就会等待磁盘响应,此时cpu核心会处于未充分利用的状态。这是GCD就会发现这个状态,然后创建另一个线程来填补这个资源浪费空缺。

现在,想想上面的程序发生了啥?主线程非常迅速地将任务不断放入global queue中。GCD以一个少量工作线程的状态开始,然后开始执行任务。这些任务执行了一些很轻量的工作后,就开始等待磁盘资源,慢得不像话的磁盘资源。

我们别忘记磁盘资源的特性,除非你使用的是SSD或者牛逼的RAID,否则磁盘资源会在竞争的时候变得异常的慢。。

刚开始的四个任务很轻松地就同时访问到了磁盘资源,然后开始等待磁盘资源返回。这时GCD发现CPU开始空闲了,它继续增加工作线程。然后,这些线程执行更多的磁盘读取任务,然后GCD再创建更多的工资线程。。。

可能在某个时间文件读取任务有完成的了。现在,线程池中可不止有四个线程,相反,有成百上千个。。。GCD又会尝试将工作线程减少(太多使用CPU资源的线程),但是减少线程是由条件的,GCD不可以将一个正在执行任务的线程杀掉,并且也不能将这样的任务暂停。它必须等待这个任务完成。所有这些情况都导致GCD无法减少工作线程数。

然后所有这上百个线程开始一个个完成了他们的磁盘读取工作。它们开始竞争CPU资源,当然CPU在处理竞争上比磁盘先进多了。问题在于,这些线程读完文件后开始编码这些图片,如果你有很多很多图片,那么你的内存将开始爆仓。。然后内存耗尽咋办?虚拟内存啊,虚拟内存是啥,磁盘资源啊。Oh shit!~

然后进入了一个恶性循环,磁盘资源竞争导致更多的线程被创建,这些线程导致更多的内存使用,然后内存爆仓导致虚拟内存交换,直至GCD创建了系统规定的线程数上限(可能是512个),而这些线程又没法被杀掉或暂停。。。

这就是使用GCD时,要注意的。GCD能智能地根据CPU情况来调整工作线程数,但是它却无法监视其他类型的资源状况。如果你的任务牵涉大量IO或者其他会导致线程block的东西,你需要把握好这个问题。

 

修正
问题的根源来自于磁盘IO,然后导致恶性循环。解决了磁盘资源碰撞,就解决了这个问题。

GCD的custom queue使得这个问题易于解决。Custom queue是串行的。如果我们创建一个custom queue然后将所有的文件读写任务放入这个队列,磁盘资源的同时访问数会大大降低,资源访问碰撞就避免了。

虾米是我们修正后的代码,使用IO queue(也就是我们创建的custom queue专门用来读写磁盘):

    dispatch_queue_t globalQueue = dispatch_get_global_queue(0, 0);
    dispatch_queue_t ioQueue = dispatch_queue_create("com.dreamingwish.imagegcd.io", NULL);
    dispatch_group_t group = dispatch_group_create();
    __block uint32_t count = -1;
    for(NSString *path in enumerator)
    {
        if([[[path pathExtension] lowercaseString] isEqual: @"jpg"])
        {
            NSString *fullPath = [dir stringByAppendingPathComponent: path];
            
            dispatch_group_async(group, ioQueue, BlockWithAutoreleasePool(^{
                NSData *data = [NSData dataWithContentsOfFile: fullPath];
                if(data)
                    dispatch_group_async(group, globalQueue, BlockWithAutoreleasePool(^{
                        NSData *thumbnailData = ThumbnailDataForData(data);
                        if(thumbnailData)
                        {
                            NSString *thumbnailName = [NSString stringWithFormat: @"%d.jpg",
                                                       OSAtomicIncrement32(&count;)];
                            NSString *thumbnailPath = [destination stringByAppendingPathComponent: thumbnailName];
                            dispatch_group_async(group, ioQueue, BlockWithAutoreleasePool(^{
                                [thumbnailData writeToFile: thumbnailPath atomically: NO];
                            }));
                        }
                    }));
            }));
        }
    }
    dispatch_group_wait(group, DISPATCH_TIME_FOREVER);

 这个就是我们的 imagegcd3.m.

GCD使得我们很容易就将任务的不同部分放入相同的队列中去(简单地嵌套一下dispatch)。这次我们的程序将会表现地很好。。。我是说多数情况。。。。

问题在于任务中的不同部分不是同步的,导致了整个程序的不稳定。我们的新程序的整个流程如下:

    Main Thread          IO Queue            Concurrent Queue
    
    find paths  ------>  read  ----------->  process
                                             ...
                         write <-----------  process

图中的箭头是非阻塞的,并且会简单地将内存中的对象进行缓冲。

 

 现在假设一个机器的磁盘足够快,快到比CPU处理任务(也就是图片处理)要快。其实不难想象:虽然CPU的动作很快,但是它的工作更繁重,解码、压缩、编码。从磁盘读取的数据开始填满IO queue,数据会占用内存,很可能越占越多(如果你的~/Pictures中有很多很多图片的话)。

然后你就会内存爆仓,然后开始虚拟内存交换。。。又来了。。

这就会像第一次一样导致恶性循环。一旦任何东西导致工作线程阻塞,GCD就会创建更多的线程,这个线程执行的任务又会占用内存(从磁盘读取的数据),然后又开始交换内存。。

结果:这个程序要么就是运行地很顺畅,要么就是很低效。

注意如果磁盘速度比较慢的话,这个问题依旧会出现,因为缩略图会被缓冲在内存里,不过这个问题导致的低效比较不容易出现,因为缩略图占的内存少得多。

 

真正的修复

由于上一次我们的尝试出现的问题在于没有同步不同部分的操作,所以让我写出同步的代码。最简单的方法就是使用信号量来限制同时执行的任务数量。

那么,我们需要限制为多少呢?

显然我们需要根据CPU的核数来限制这个量,我们又想马儿好又想马儿不吃草,我们就设置为cpu核数的两倍吧。不过这里只是简单地这样处理,GCD的作用之一就是让我们不用关心操作系统的内部信息(比如cpu数),现在又来读取cpu核数,确实不太妙。也许我们在实际应用中,可以根据其他需求来定义这个限制量。

现在我们的主循环代码就是这样了:

    dispatch_queue_t ioQueue = dispatch_queue_create("com.dreamingwish.imagegcd.io", NULL);
    
    int cpuCount = [[NSProcessInfo processInfo] processorCount];
    dispatch_semaphore_t jobSemaphore = dispatch_semaphore_create(cpuCount * 2);
    
    dispatch_group_t group = dispatch_group_create();
    __block uint32_t count = -1;
    for(NSString *path in enumerator)
    {
        WithAutoreleasePool(^{
            if([[[path pathExtension] lowercaseString] isEqual: @"jpg"])
            {
                NSString *fullPath = [dir stringByAppendingPathComponent: path];
                
                dispatch_semaphore_wait(jobSemaphore, DISPATCH_TIME_FOREVER);
            
                dispatch_group_async(group, ioQueue, BlockWithAutoreleasePool(^{
                    NSData *data = [NSData dataWithContentsOfFile: fullPath];
                    dispatch_group_async(group, globalQueue, BlockWithAutoreleasePool(^{
                        NSData *thumbnailData = ThumbnailDataForData(data);
                        if(thumbnailData)
                        {
                            NSString *thumbnailName = [NSString stringWithFormat: @"%d.jpg",
                                                       OSAtomicIncrement32(&count;)];
                            NSString *thumbnailPath = [destination stringByAppendingPathComponent: thumbnailName];
                            dispatch_group_async(group, ioQueue, BlockWithAutoreleasePool(^{
                                [thumbnailData writeToFile: thumbnailPath atomically: NO];
                                dispatch_semaphore_signal(jobSemaphore);
                            }));
                        }
                        else
                            dispatch_semaphore_signal(jobSemaphore);
                    }));
                }));
            }
        });
    }
    dispatch_group_wait(group, DISPATCH_TIME_FOREVER);

最终我们写出了一个能平滑运行且又快速处理的程序。

 

基准测试

我测试了一些运行时间,对7913张图片:

 

程序处理时间 (秒)
imagegcd1.m984
imagegcd2.m没运行,这个还是别运行了
imagegcd3.m300
imagegcd4.m279

 

 

注意,因为我比较懒。所以我在运行这些测试的时候,没有关闭电脑上的其他程序。。。严格的进行对照的话,实在是太蛋疼了。。

所以这个数值我们只是参考一下。

比较有意思的是,3和4的执行状况差不多,大概是因为我电脑有15g可用内存吧。。。内存比较小的话,这个imagegcd3应该跑的很吃力,因为我发现它使用最多的时候,占用了10g内存。而4的话,没有占多少内存。

结论

GCD是个比较范特西的技术,可以办到很多事儿,但是它不能为你办所有的事儿。所以,对于进行IO操作并且可能会使用大量内存的任务,我们必须仔细斟酌。当然,即使这样,GCD还是为我们提供了简单有效的方法来进行并发计算。

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