ruby中并发并行与全局锁详解
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?
- 并发： 厨师同时接收到了2个客人点了的菜单需要处理.
- 顺序执行： 如果只有一个厨师,那么他只能一个菜单接着一个菜单的去完成.
- 并行执行： 如果有两个厨师,那么就可以并行,两个人一起做菜.
将这个例子扩展到我们的web开发中， 就可以这样理解：
- 并发：服务器同时收到了两个客户端发起的请求.
- 顺序执行：服务器只有一个进程（线程）处理请求,完成了第一个请求才能完成第二个请求,所以第二个请求就需要等待.
- 并行执行：服务器有两个进程（线程）处理请求,两个请求都能得到响应,而不存在先后的问题.
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:
- 方法的调用和方法的返回, 在这两个地方都会检查一下当前线程的gil的锁是否超时,是否要调度到另外线程去工作
- 所有io相关的操作, 也会释放gil的锁让其它线程来工作
- 在c扩展的代码中手动释放gil的锁
- 还有一个比较难理解, 就是ruby stack 进入 c stack的时候也会触发gil的检测
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
