ruby专题

关注公众号 jb51net

关闭
首页 > 脚本专栏 > ruby专题 > ruby并发并行与全局锁

ruby中并发并行与全局锁详解

作者:双枪老汉

最近在学习ruby,想着将自己学习的内容总结一下分享出来,下面这篇文章主要给大家介绍了关于ruby中并发并行与全局锁的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。

前言

本文主要给大家介绍了关于ruby并发并行和全局锁的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。

并发和并行

在开发时,我们经常会接触到两个概念: 并发和并行,几乎所有谈到并发和并行的文章都会提到一点: 并发并不等于并行.那么如何理解这句话呢?

将这个例子扩展到我们的web开发中, 就可以这样理解:

根据上述所描述的例子,我们在 ruby 中怎么去模拟出这样的一个并发行为呢? 看下面这一段代码:

1、顺序执行:

模拟只有一个线程时的操作.

require 'benchmark'

def f1
 puts "sleep 3 seconds in f1\n"
 sleep 3
end

def f2
 puts "sleep 2 seconds in f2\n"
 sleep 2 
end

Benchmark.bm do |b|
 b.report do
 f1
 f2
 end 
end
## 
## user  system  total  real
## sleep 3 seconds in f1
## sleep 2 seconds in f2
## 0.000000 0.000000 0.000000 ( 5.009620)

上述代码很简单,用 sleep 模拟耗时的操作.顺序执行时候的消耗时间.

2、并行执行

模拟多线程时的操作

# 接上述代码
Benchmark.bm do |b|
 b.report do
 threads = []
 threads << Thread.new { f1 }
 threads << Thread.new { f2 }
 threads.each(&:join)
 end 
end
##
## user  system  total  real
## sleep 3 seconds in f1
## sleep 2 seconds in f2
## 0.000000 0.000000 0.000000 ( 3.005115)

我们发现多线程下耗时和f1的耗时相近,这与我们预期的一样,采用多线程可以实现并行.

Ruby 的多线程能够应付 IO Block,当某个线程处于 IO Block 状态时,其它的线程还可以继续执行,从而使整体处理时间大幅缩短.

Ruby 中的线程

上述的代码示例中使用了 ruby 中 Thread 的线程类, Ruby可以很容易地写Thread类的多线程程序.Ruby线程是一个轻量级的和有效的方式,以实现在你的代码的并行.

接下来来描述一段并发时的情景

 def thread_test
 time = Time.now
 threads = 3.times.map do 
  Thread.new do
  sleep 3 
  end
 end
 puts "不用等3秒就可以看到我:#{Time.now - time}"
 threads.map(&:join)
 puts "现在需要等3秒才可以看到我:#{Time.now - time}"
 end
 test
 ## 不用等3秒就可以看到我:8.6e-05
 ## 现在需要等3秒才可以看到我:3.003699

Thread的创建是非阻塞的,所以文字立即就可以输出.这样就模拟了一个并发的行为.每个线程sleep 3 秒,在阻塞的情况下,多线程可以实现并行.

那么这个时候我们是不是就完成了并行的能力呢?

很遗憾,我上述的描述中只是提到了我们在非阻塞的情况下可以模拟了并行.让我们再看一下别的例子:

require 'benchmark'
def multiple_threads
 count = 0
 threads = 4.times.map do 
 Thread.new do
  2500000.times { count += 1}
 end
 end
 threads.map(&:join)
end

def single_threads
 time = Time.now
 count = 0
 Thread.new do
 10000000.times { count += 1}
 end.join
end

Benchmark.bm do |b|
 b.report { multiple_threads }
 b.report { single_threads }
end
##  user  system  total  real
## 0.600000 0.010000 0.610000 ( 0.607230)
## 0.610000 0.000000 0.610000 ( 0.623237)

从这里可以看出,即便我们将同一个任务分成了4个线程并行,但是时间并没有减少,这是为什么呢?

因为有全局锁(GIL)的存在!!!

全局锁

我们通常使用的ruby采用了一种称之为GIL的机制.

即便我们希望使用多线程来实现代码的并行, 由于这个全局锁的存在, 每次只有一个线程能够执行代码,至于哪个线程能够执行, 这个取决于底层操作系统的实现。

即便我们拥有多个CPU, 也只是为每个线程的执行多提供了几个选择而已。

我们上面代码中每次只有一个线程可以执行 count += 1 .

Ruby 多线程并不能重复利用多核 CPU,使用多线程后整体所花时间并不缩短,反而由于线程切换的影响,所花时间可能还略有增加。

但是我们之前sleep的时候, 明明实现了并行啊!

这个就是Ruby设计高级的地方——所有的阻塞操作是可以并行的,包括读写文件,网络请求在内的操作都是可以并行的.

require 'benchmark'
require 'net/http'

# 模拟网络请求
def multiple_threads
 uri = URI("http://www.baidu.com")
 threads = 4.times.map do 
 Thread.new do
  25.times { Net::HTTP.get(uri) }
 end
 end
 threads.map(&:join)
end

def single_threads
 uri = URI("http://www.baidu.com")
 Thread.new do
 100.times { Net::HTTP.get(uri) }
 end.join
end

Benchmark.bm do |b|
 b.report { multiple_threads }
 b.report { single_threads }
end

 user  system  total  real
0.240000 0.110000 0.350000 ( 3.659640)
0.270000 0.120000 0.390000 ( 14.167703)

在网络请求时程序发生了阻塞,而这些阻塞在Ruby的运行下是可以并行的,所以在耗时上大大缩短了.

GIL 的思考

那么,既然有了这个GIL锁的存在,是否意味着我们的代码就是线程安全了呢?

很遗憾不是的,GIL 在ruby 执行中会某一些工作点时切换到另一个工作线程去,如果共享了一些类变量时就有可能踩坑.

那么, GIL 在 ruby代码的执行中什么时候会切换到另外一个线程去工作呢?

有几个明确的工作点:

一个例子

@a = 1
r = []
10.times do |e|

Thread.new {
 @c = 1
 @c += @a
 r << [e, @c]
}
end
r
## [[3, 2], [1, 2], [2, 2], [0, 2], [5, 2], [6, 2], [7, 2], [8, 2], [9, 2], [4, 2]]

上述中r 里 虽然e的前后顺序不一样, 但是@c的值始终保持为 2 ,即每个线程时都能保留好当前的 @c 的值.没有线程简的调度.

如果在上述代码线程中加入 可能会触发GIL的操作 例如 puts 打印到屏幕:

@a = 1
r = []
10.times do |e|

Thread.new {
 @c = 1
 puts @c
 @c += @a
 r << [e, @c]
}
end
r
## [[2, 2], [0, 2], [4, 3], [5, 4], [7, 5], [9, 6], [1, 7], [3, 8], [6, 9], [8, 10]]

这个就会触发GIL的lock, 数据异常了.

小结

Web 应用大多是 IO 密集型的,利用 Ruby 多进程+多线程模型将能大幅提升系统吞吐量.其原因在于:当Ruby 某个线程处于 IO Block 状态时,其它的线程还可以继续执行,从而降低 IO Block 对整体的影响.但由于存在 Ruby GIL (Global Interpreter Lock),MRI Ruby 并不能真正利用多线程进行并行计算.

PS. 据说 JRuby 去除了GIL,是真正意义的多线程,既能应付 IO Block,也能充分利用多核 CPU 加快整体运算速度,有计划了解一些.

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对脚本之家的支持。

阅读全文