前言

本文主要給大家介紹了關于ruby/244826.html">ruby并發并行和全局鎖的相關內容，分享出來供大家參考學習，下面話不多說了，來一起看看詳細的介紹吧。

并發和并行

在開發時,我們經常會接觸到兩個概念: 并發和并行,幾乎所有談到并發和并行的文章都會提到一點: 并發并不等于并行.那么如何理解這句話呢?

• 并發： 廚師同時接收到了2個客人點了的菜單需要處理.
• 順序執行： 如果只有一個廚師,那么他只能一個菜單接著一個菜單的去完成.
• 并行執行： 如果有兩個廚師,那么就可以并行,兩個人一起做菜.

將這個例子擴展到我們的web開發中， 就可以這樣理解：

• 并發：服務器同時收到了兩個客戶端發起的請求.
• 順序執行：服務器只有一個進程（線程）處理請求,完成了第一個請求才能完成第二個請求,所以第二個請求就需要等待.
• 并行執行：服務器有兩個進程（線程）處理請求,兩個請求都能得到響應,而不存在先后的問題.

根據上述所描述的例子,我們在 ruby 中怎么去模擬出這樣的一個并發行為呢? 看下面這一段代碼：

1、順序執行:

模擬只有一個線程時的操作.

require 'benchmark'def f1 puts "sleep 3 seconds in f1/n" sleep 3enddef f2 puts "sleep 2 seconds in f2/n" sleep 2 endBenchmark.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)

上述代碼很簡單，用 sleep 模擬耗時的操作.順序執行時候的消耗時間.

2、并行執行

模擬多線程時的操作

# 接上述代碼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)

我們發現多線程下耗時和f1的耗時相近,這與我們預期的一樣,采用多線程可以實現并行.

Ruby 的多線程能夠應付 IO Block，當某個線程處于 IO Block 狀態時，其它的線程還可以繼續執行，從而使整體處理時間大幅縮短.

Ruby 中的線程

上述的代碼示例中使用了 ruby 中 Thread 的線程類, Ruby可以很容易地寫Thread類的多線程程序.Ruby線程是一個輕量級的和有效的方式,以實現在你的代碼的并行.

接下來來描述一段并發時的情景

 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 "現在需要等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 ## 現在需要等3秒才可以看到我:3.003699

Thread的創建是非阻塞的,所以文字立即就可以輸出.這樣就模擬了一個并發的行為.每個線程sleep 3 秒,在阻塞的情況下,多線程可以實現并行.

那么這個時候我們是不是就完成了并行的能力呢?

很遺憾,我上述的描述中只是提到了我們在非阻塞的情況下可以模擬了并行.讓我們再看一下別的例子:

require 'benchmark'def multiple_threads count = 0 threads = 4.times.map do  Thread.new do  2500000.times { count += 1} end end threads.map(&:join)enddef single_threads time = Time.now count = 0 Thread.new do 10000000.times { count += 1} end.joinendBenchmark.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)

從這里可以看出,即便我們將同一個任務分成了4個線程并行,但是時間并沒有減少,這是為什么呢？

因為有全局鎖(GIL)的存在！！！

全局鎖

我們通常使用的ruby采用了一種稱之為GIL的機制.

即便我們希望使用多線程來實現代碼的并行， 由于這個全局鎖的存在， 每次只有一個線程能夠執行代碼，至于哪個線程能夠執行， 這個取決于底層操作系統的實現。

即便我們擁有多個CPU， 也只是為每個線程的執行多提供了幾個選擇而已。

我們上面代碼中每次只有一個線程可以執行 count += 1 .

Ruby 多線程并不能重復利用多核 CPU，使用多線程后整體所花時間并不縮短，反而由于線程切換的影響，所花時間可能還略有增加。

但是我們之前sleep的時候， 明明實現了并行??！

這個就是Ruby設計高級的地方——所有的阻塞操作是可以并行的,包括讀寫文件,網絡請求在內的操作都是可以并行的.

require 'benchmark'require 'net/http'# 模擬網絡請求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)enddef single_threads uri = URI("http://www.baidu.com") Thread.new do 100.times { Net::HTTP.get(uri) } end.joinendBenchmark.bm do |b| b.report { multiple_threads } b.report { single_threads }end user  system  total  real0.240000 0.110000 0.350000 ( 3.659640)0.270000 0.120000 0.390000 ( 14.167703)

在網絡請求時程序發生了阻塞,而這些阻塞在Ruby的運行下是可以并行的,所以在耗時上大大縮短了.

GIL 的思考

那么,既然有了這個GIL鎖的存在,是否意味著我們的代碼就是線程安全了呢?

很遺憾不是的,GIL 在ruby 執行中會某一些工作點時切換到另一個工作線程去,如果共享了一些類變量時就有可能踩坑.

那么, GIL 在 ruby代碼的執行中什么時候會切換到另外一個線程去工作呢?

有幾個明確的工作點:

• 方法的調用和方法的返回, 在這兩個地方都會檢查一下當前線程的gil的鎖是否超時,是否要調度到另外線程去工作
• 所有io相關的操作, 也會釋放gil的鎖讓其它線程來工作
• 在c擴展的代碼中手動釋放gil的鎖
• 還有一個比較難理解, 就是ruby stack 進入 c stack的時候也會觸發gil的檢測

一個例子

@a = 1r = []10.times do |e|Thread.new { @c = 1 @c += @a r << [e, @c]}endr## [[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 雖然e的前后順序不一樣, 但是@c的值始終保持為 2 ,即每個線程時都能保留好當前的 @c 的值.沒有線程簡的調度.

如果在上述代碼線程中加入 可能會觸發GIL的操作 例如 puts 打印到屏幕:

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

這個就會觸發GIL的lock, 數據異常了.

小結

Web 應用大多是 IO 密集型的,利用 Ruby 多進程+多線程模型將能大幅提升系統吞吐量.其原因在于：當Ruby 某個線程處于 IO Block 狀態時,其它的線程還可以繼續執行,從而降低 IO Block 對整體的影響.但由于存在 Ruby GIL (Global Interpreter Lock),MRI Ruby 并不能真正利用多線程進行并行計算.

PS. 據說 JRuby 去除了GIL,是真正意義的多線程,既能應付 IO Block,也能充分利用多核 CPU 加快整體運算速度,有計劃了解一些.

總結

以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對VEVB武林網的支持。