8.1 线程间划分工作的技术

试想，你被要求负责建造一座房子。为了完成任务，你需要挖地基、砌墙、添加水暖、接入电线，等等。理论上，如果你很擅长建造屋子，那么这些事情都可以由你来完成，但是这样就要花费很长很长时间，并且需要不断的切换任务。或者，你可以雇佣一些人来帮助你完成房子的建造。那么现在你需要决定雇多少人，以及雇佣人员具有什么样的技能。比如，你可以雇几个人，这几个人什么都会。现在你还得不断的切换任务，不过因为雇佣了很多人，就要比之前的速度快很多。

或者，你可以雇佣一个包工队(专家组)，由瓦工，木匠，电工和水管工组成。你的包工队员只做其擅长的，所以当没有水暖任务时，水管工会坐在那里休息，喝茶或咖啡。因为人多的缘故，要比之前一个人的速度快很多，并且水管工在收拾厕所的时候，电工可以将电线连接到厨房，不过当没有属于自己的任务时，有人就会休息。即使有人在休息，你可能还是能感觉到包工队要比雇佣一群什么都会的人快。包工队不需要更换工具，并且每个人的任务都要比会的人做的快。是快还是慢，取决于特定的情况——需要尝试，进行观察。

即使雇佣包工队，你依旧可以选择人数不同的团队(可能在一个团队中，瓦工的数量超过电工)。同样，这会是一种补足，并且在建造不止一座房子的时候，会改变整体效率。即使水管工没有太多的任务，在建造过一次房子后，你依旧能让他总是处于忙碌的状态。当包工队无事可做的时候，你是不会给他们钱的；即使每次工作只有那么几个人工作，你还需要负担整个团队的开销。

建造例子已经足够说明问题；这与线程所做的事情有什么关系呢？好吧，这些问题也会发生在线程上。你需要决定使用多少个线程，并且这些线程应该去做什么。还需要决定是使用“全能”的线程去完成所有的任务，还是使用“专业”线程只去完成一件事情，或将两种方法混合。使用并发的时候，需要作出诸多选择来驱动并发，这里的选择会决定代码的性能和清晰度。因此，这里的选择至关重要，所以在你设计应用程序的结构时，再作出适当的决定。在本节中，将看到很多划分任务的技术，就先从线程间划分数据开始吧！

8.1.1 在线程处理前对数据进行划分

最简单的并行算法，就是并行化的std::for_each，其会对一个数据集中每个元素执行同一个操作。为了并行化该算法，可以为数据集中每个元素分配一个处理线程。如何划分才能获得最佳的性能，很大程度上取决于数据结构实现的细节，在之后有关性能问题的章节会再提及此问题。

最简单的分配方式：第一组N个元素分配一个线程，下一组N个元素再分配一个线程，以此类推，如图8.1所示。不管数据怎么分，每个线程都会对分配给它的元素进行操作，不过并不会和其他线程进行沟通，直到处理完成。

8.1 线程间划分工作的技术 - 图1

图8.1 向线程分发连续的数据块

使用过MPI(Message Passing Interface)[1]和OpenMP[2]的人对这个结构一定很熟悉：一项任务被分割成多个，放入一个并行任务集中，执行线程独立的执行这些任务，结果在会有主线程中合并。这种方式在2.4节中的accumulate的例子中使用过了；在这个例子中，所有并行任务和主线程的任务都是累加和。对于for_each来说，主线程将无事可做，因为这个计算不需要最终处理。

最后一步对于并行程序来说十分重要；如清单2.8中那样原始的实现，最后一步就是一个串行的。不过，这一步同样也是能被并行化的；accumulate实际上是一个递减操作，所以清单2.8中，当线程数量大于一个线程上最小处理项时，可以对accumulate进行递归调用。或者，工作线程就像做一个完整的任务一样，对步骤进行递减，而非每次都产生新的线程。

虽然这个技术十分强大，但是并不是哪都适用。有时不能像之前那样，对任务进行整齐的划分，因为只有对数据进行处理后，才能进行明确的划分。这里特别适用了递归算法，就像快速排序；下面就来看看这种特别的方式。

8.1.2 递归划分

快速排序有两个最基本的步骤：将数据划分到中枢元素之前或之后，然后对中枢元素之前和之后的两半数组再次进行快速排序。这里不能通过对数据的简单划分达到并行，因为，只有在一次排序结束后，才能知道哪些项在中枢元素之前和之后。当要对这种算法进行并行化，很自然的会想到使用递归。每一级的递归都会多次调用quick_sort函数，因为需要知道哪些元素在中枢元素之前和之后。递归调用是完全独立的，因为其访问的是不同的数据集，并且每次迭代都能并发执行。图8.2展示了这样的递归划分。

8.1 线程间划分工作的技术 - 图2

图 8.2 递归划分数据

在第4章中，已经见过这种实现。比起对大于和小于的数据块递归调用函数，使用std::async()可以为每一级生成小于数据块的异步任务。使用std::async()时，C++线程库就能决定何时让一个新线程执行任务，以及同步执行任务。

重要的是：对一个很大的数据集进行排序时，当每层递归都产生一个新线程，最后就会产生大量的线程。你会看到其对性能的影响，如果有太多的线程存在，那么你的应用将会运行的很慢。如果数据集过于庞大，会将线程耗尽。那么在递归的基础上进行任务的划分，就是一个不错的主意；你只需要将一定数量的数据打包后，交给线程即可。std::async()可以出里这种简单的情况，不过这不是唯一的选择。

另一种选择是使用std::thread::hardware_concurrency()函数来确定线程的数量，就像在清单2.8中的并行版accumulate()一样。然后，你可以将已排序的数据推到线程安全的栈上(如第6、7章中提及的栈)。当线程无所事事，不是已经完成对自己数据块的梳理，就是在等待一组排序数据的产生；线程可以从栈上获取这组数据，并且对其排序。

下面的代码就是使用以上方式进行的实现。

清单8.1 使用栈的并行快速排序算法——等待数据块排序

  1. template<typename T>
  2. struct sorter  // 1
  3. {
  4.   struct chunk_to_sort
  5.   {
  6.     std::list<T> data;
  7.     std::promise<std::list<T> > promise;
  8.   };
  10.   thread_safe_stack<chunk_to_sort> chunks;  // 2
  11.   std::vector<std::thread> threads;  // 3
  12.   unsigned const max_thread_count;
  13.   std::atomic<bool> end_of_data;
  15.   sorter():
  16.     max_thread_count(std::thread::hardware_concurrency()-1),
  17.     end_of_data(false)
  18.   {}
  20.   ~sorter()  // 4
  21.   {
  22.     end_of_data=true;  // 5
  24.     for(unsigned i=0;i<threads.size();++i)
  25.     {
  26.       threads[i].join();  // 6
  27.     }
  28.   }
  30.   void try_sort_chunk()
  31.   {
  32.     boost::shared_ptr<chunk_to_sort > chunk=chunks.pop();  // 7
  33.     if(chunk)
  34.     {
  35.       sort_chunk(chunk);  // 8
  36.     }
  37.   }
  39.   std::list<T> do_sort(std::list<T>& chunk_data)  // 9
  40.   {
  41.     if(chunk_data.empty())
  42.     {
  43.       return chunk_data;
  44.     }
  46.     std::list<T> result;
  47.     result.splice(result.begin(),chunk_data,chunk_data.begin());
  48.     T const& partition_val=*result.begin();
  50.     typename std::list<T>::iterator divide_point=  // 10
  51.        std::partition(chunk_data.begin(),chunk_data.end(),
  52.         [&](T const& val){return val<partition_val;});
  54.     chunk_to_sort new_lower_chunk;
  55.     new_lower_chunk.data.splice(new_lower_chunk.data.end(),
  56.        chunk_data,chunk_data.begin(),
  57.        divide_point);
  59.     std::future<std::list<T> > new_lower=
  60.       new_lower_chunk.promise.get_future();
  61.     chunks.push(std::move(new_lower_chunk));  // 11
  62.     if(threads.size()<max_thread_count)  // 12
  63.     {
  64.       threads.push_back(std::thread(&sorter<T>::sort_thread,this));
  65.     }
  67.     std::list<T> new_higher(do_sort(chunk_data));
  69.     result.splice(result.end(),new_higher);
  70.     while(new_lower.wait_for(std::chrono::seconds(0)) !=
  71.        std::future_status::ready)  // 13
  72.     {
  73.       try_sort_chunk();  // 14
  74.     }
  76.     result.splice(result.begin(),new_lower.get());
  77.     return result;
  78.   }
  80.   void sort_chunk(boost::shared_ptr<chunk_to_sort> const& chunk)
  81.   {
  82.     chunk->promise.set_value(do_sort(chunk->data));  // 15
  83.   }
  85.   void sort_thread()
  86.   {
  87.     while(!end_of_data)  // 16
  88.     {
  89.       try_sort_chunk();  // 17
  90.       std::this_thread::yield();  // 18
  91.     }
  92.   }
  93. };
  95. template<typename T>
  96. std::list<T> parallel_quick_sort(std::list<T> input)  // 19
  97. {
  98.   if(input.empty())
  99.   {
  100.     return input;
  101.   }
  102.   sorter<T> s;
  104.   return s.do_sort(input);  // 20
  105. }

这里，parallel_quick_sort函数⑲代表了sorter类①的功能，其支持在栈上简单的存储无序数据块②，并且对线程进行设置③。do_sort成员函数⑨主要做的就是对数据进行划分⑩。相较于对每一个数据块产生一个新的线程，这次会将这些数据块推到栈上⑪；并在有备用处理器⑫的时候，产生新线程。因为小于部分的数据块可能由其他线程进行处理，那么就得等待这个线程完成⑬。为了让所有事情顺利进行(只有一个线程和其他所有线程都忙碌时)，当线程处于等待状态时⑭，就让当前线程尝试处理栈上的数据。try_sort_chunk只是从栈上弹出一个数据块⑦，并且对其进行排序⑧，将结果存在promise中，让线程对已经存在于栈上的数据块进行提取⑮。

当end_of_data没有被设置时⑯，新生成的线程还在尝试从栈上获取需要排序的数据块⑰。在循环检查中，也要给其他线程机会⑱，可以从栈上取下数据块进行更多的操作。这里的实现依赖于sorter类④对线程的清理。当所有数据都已经排序完成，do_sort将会返回(即使还有工作线程在运行)，所以主线程将会从parallel_quick_sort⑳中返回，在这之后会销毁sorter对象。析构函数会设置end_of_data标志⑤，以及等待所有线程完成工作⑥。标志的设置将终止线程函数内部的循环⑯。

在这个方案中，不用为spawn_task产生的无数线程所困扰，并且也不用再依赖C++线程库，为你选择执行线程的数量(就像std::async()那样)。该方案制约线程数量的值就是std::thread::hardware_concurrency()的值，这样就能避免任务过于频繁的切换。不过，这里还有两个问题：线程管理和线程通讯。要解决这两个问题就要增加代码的复杂程度。虽然，线程对数据项是分开处理的，不过所有对栈的访问，都可以向栈添加新的数据块，并且移出数据块以作处理。这里重度的竞争会降低性能(即使使用无锁(无阻塞)栈)，原因将会在后面提到。

这个方案使用到了一个特殊的线程池——所有线程的任务都来源于一个等待链表，然后线程会去完成任务，完成任务后会再来链表提取任务。这个线程池很有问题(包括对工作链表的竞争)，这个问题的解决方案将在第9章提到。关于多处理器的问题，将会在本章后面的章节中做出更为详细的介绍(详见8.2.1)。

几种划分方法：1，处理前划分；2，递归划分(都需要事先知道数据的长度固定)，还有上面的那种划分方式。事情并非总是这样好解决；当数据是动态生成，或是通过外部输入，那么这里的办法就不适用了。在这种情况下，基于任务类型的划分方式，就要好于基于数据的划分方式。

8.1.3 通过任务类型划分工作

虽然为每个线程分配不同的数据块，但工作的划分(无论是之前就划分好，还是使用递归的方式划分)仍然在理论阶段，因为这里每个线程对每个数据块的操作是相同的。而另一种选择是让线程做专门的工作，也就是每个线程做不同的工作，就像水管工和电工在建造一所屋子的时候所做的不同工作那样。线程可能会对同一段数据进行操作，但它们对数据进行不同的操作。

对分工的排序，也就是从并发分离关注结果；每个线程都有不同的任务，这就意味着真正意义上的线程独立。其他线程偶尔会向特定线程交付数据，或是通过触发事件的方式来进行处理；不过总体而言，每个线程只需要关注自己所要做的事情即可。其本身就是基本良好的设计，每一段代码只对自己的部分负责。

分离关注

当有多个任务需要持续运行一段时间，或需要及时进行处理的事件(比如，按键事件或传入网络数据)，且还有其他任务正在运行时，单线程应用采用的是单职责原则处理冲突。单线程的世界中，代码会执行任务A(部分)后，再去执行任务B(部分)，再检查按钮事件，再检查传入的网络包，然后在循环回去，执行任务A。这将会使得任务A复杂化，因为需要存储完成状态，以及定期从主循环中返回。如果在循环中添加了很多任务，那么程序将运行的很慢；并且用户会发现，在他/她按下按键后，很久之后才会有反应。我确定你已经在一些程序中见过这种情况：你给程序分配一项任务后，发现接口会封锁，直到这项任务完成。

当使用独立线程执行任务时，操作系统会帮你处理接口问题。在执行任务A时，线程可以专注于执行任务，而不用为保存状态从主循环中返回。操作系统会自动保存状态，当需要的时候，将线程切换到任务B或任务C。如果目标系统是带有多核或多个处理器，任务A和任务B可很可能真正的并发执行。这样处理按键时间或网络包的代码，就能及时执行了。所有事情都完成的很好，用户得到了及时的响应；当然，作为开发者只需要写具体操作的代码即可，不用再将控制分支和使用用户交互混在一起了。

听起来不错，玫瑰色的愿景呀。事实真像上面所说的那样简单？一切取决于细节。如果每件事都是独立的，那么线程间就不需要交互，这样的话一切都很简单了。不幸的是，现实没那么美好。后台那些优雅的任务，经常会被用户要求做一些事情，并且它们需要通过更新用户接口的方式，来让用户知道它们完成了任务。或者，用户可能想要取消任务，这就需要用户向接口发送一条消息，告知后台任务停止运行。这两种情况都需要认真考虑，设计，以及适当的同步，不过这里担心的部分还是分离的。用户接口线程只能处理用户接口，当其他线程告诉该线程要做什么时，用户接口线程会进行更新。同样，后台线程只运行它们所关注的任务；只是，有时会发生“允许任务被其他线程所停止”的情况。在这两种情况下，后台线程需要照顾来自其他线程的请求，线程本身只知道它们请求与自己的任务有所关联。

多线程下有两个危险需要分离关注。第一个是对错误担忧的分离，主要表现为线程间共享着很多的数据，或者不同的线程要相互等待；这两种情况都是因为线程间很密切的交互。当这种情况发生，就需要看一下为什么需要这么多交互。当所有交互都有关于同样的问题，就应该使用单线程来解决，并将引用同一原因的线程提取出来。或者，当有两个线程需要频繁的交流，且没有其他线程时，那么就可以将这两个线程合为一个线程。

当通过任务类型对线程间的任务进行划分时，不应该让线程处于完全隔离的状态。当多个输入数据集需要使用同样的操作序列，可以将序列中的操作分成多个阶段，来让每个线程执行。

划分任务序列

当任务会应用到相同操作序列，去处理独立的数据项时，就可以使用流水线(pipeline)系统进行并发。这好比一个物理管道：数据流从管道一端进入，在进行一系列操作后，从管道另一端出去。

使用这种方式划分工作，可以为流水线中的每一阶段操作创建一个独立线程。当一个操作完成，数据元素会放在队列中，以供下一阶段的线程提取使用。这就允许第一个线程在完成对于第一个数据块的操作，并要对第二个数据块进行操作时，第二个线程可以对第一个数据块执行管线中的第二个操作。

这就是在线程间划分数据的一种替代方案(如8.1.1描述)；这种方式适合于操作开始前，且对输入数据处长度不清楚的情况。例如，数据来源可能是从网络，或者可能是通过扫描文件系统来确定要处理的文件。

流水线对于队列中耗时的操作处理的也很合理；通过对线程间任务的划分，就能对应用的性能所有改善。假设有20个数据项，需要在四核的机器上处理，并且每一个数据项需要四个步骤来完成操作，每一步都需要3秒来完成。如果你将数据分给了四个线程，那么每个线程上就有5个数据项要处理。假设在处理的时候，没有其他线程对处理过程进行影响，在12秒后4个数据项处理完成，24秒后8个数据项处理完成，以此类推。当20个数据项都完成操作，就需要1分钟的时间。在管线中就会完全不同。四步可以交给四个内核。那么现在，第一个数据项可以被每一个核进行处理，所以其还是会消耗12秒。的确，在12秒后你就能得到一个处理过的数据项，这相较于数据划分并没有好多少。不过，当流水线流动起来，事情就会不一样了；在第一个核处理第一个数据项后，数据项就会交给下一个内核，所以第一个核在处理完第一个数据项后，其还可以对第二个数据项进行处理。那么在12秒后，每3秒将会得到一个已处理的数据项，这就要好于每隔12秒完成4个数据项。

为什么整批处理的时间要长于流水线呢？因为你需要在最终核开始处理第一个元素前等待9秒。更平滑的操作，能在某些情况下获益更多。考虑如下情况：当一个系统用来播放高清数字视频。为了让视频能够播放，你至少要保证25帧每秒的解码速度。同样的，这些图像需要有均匀的间隔，才会给观众留有连续播放的感觉；一个应用可以在1秒解码100帧，不过在解完就需要暂停1s的时候，这个应用就没有意义了。另一方面，观众能接受在视频开始播放的时候有一定的延迟。这种情况，并行使用流水线就能得到稳定的解码率。

看了这么多线程间划分工作的技术，接下来让我们来看一下在多线程系统中有哪些因素会影响性能，并且这些因素是如何影响你选择划分方案的。

[1] http://www.mpi-forum.org/

[2] http://www.openmp.org/