web前端|js教程
nodejs,多线程,编程
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在以前的博文别说不可能,nodejs中实现sleep中,我向大家介绍了nodejs addon的用法。今天的主题还是addon,继续挖掘c/c++的能力,弥补nodejs的弱点。
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我曾多次提到过nodejs的性能问题。其实就语言本身而言,nodejs的性能还是很高的,虽然不及大多部静态语言,但差距也并不大;相对其他动态语言而言,速度优势非常明显。但为什么我们常常说nodejs不能胜任CPU密集型场景呢?因为由于其单线程特性,对于CPU密集型场景,它并不能充分利用CPU。计算机科学中有一个著名的Amdahl定律:
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假设总工作量W,可以分解为两个部分:只能串行计算的Ws和允许并行计算的Wp。那么,在p个CPU并行计算的情况下,性能上能够带来speedup倍的提升。Amdahl定律描述了并行能做到的和不能做到的。它是一种理想情况,实际情况会复杂得多。比如并发很可能会引起资源的争夺,需要增加各种锁,从而常常让并行处于等待状态;并发还会额外带来操作系统对线程调度切换的时间开销,增加Ws。不过,当一项任务中,Wp比Ws大得多,并且有多个CPU核心可供使用时,并行带来的性能提升是相当可观的。
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好,回到nodejs上。我们设想一个计算场景:计算4000000内的质数数目。这个场景编程实现的时候,以除法运算为主,不涉及内存、对象等操作,理论上能够确保让nodejs以相对较快的速度运行,不会落后c太多,便于对比。
javascript寻找质数的方法已经在这篇博客中提供了,直接抄过来:
function zhishu_js(num) {
if (num == 1) {
return false;
}
if (num == 2) {
return true;
}
for (var i = 2; i <= Math.sqrt(num); i++) {
if (num % i == 0) {
return false;
}
}
return true;
}
再写一个c语言版本的:
#include
bool zhishu(int num){
if (num == 1) {
return false;
}
if (num == 2) {
return true;
}
for (int i = 2; i <= sqrt(num); i++) {
if (num % i == 0) {
return false;
}
}
return true;
};
在nodejs中,我们用一个从1到4000000的循环来检索质数;c语言中,我们设置若干个线程,定义count为4000000,每个线程做如下操作要:如果count大于0,则取出count的值,并计算是否为质数,同时将count减1。根据这个思路,javascript版本的很容易写:
var count = 0;
for (j = 1; j < 4000000; j++) {
if(zhishu(j)){
count++;
}
}
关键难点就是c语言的多线程编程。早期c/c++并没有考虑并行计算的需求,所以标准库中并没有提供多线程支持。而不同的操作系统通常实现也是有区别的。为了避免这种麻烦,我们采用pthread来处理线程。
下载pthread最新版本。由于我对gyp不熟,link依赖lib搞了半天没搞定,最后我的方式是,直接把pthread的源代码放到了项目目录下,并在binding.gyp中把pthread.c添加到源代码列表中,在编译项目的时候把pthread也编译一次。修改后的binding.gyp是这样的:
{
"targets": [
{
"target_name": "hello",
"sources": [ "","pthreads/pthread.c" ],
"include_dirs": [
"<!(node -e \"require( an)\")",
"pthreads"
],
"libraries": ["Ws2_32.lib"]
}
]
}
当然了,我这种方法很麻烦,如果你们只添加pthread中lib和include目录的引用,并且不出现依赖问题,那是最好的,就没有必要用我的方法来做。
那么接下来就进入C/C++多线程的一切了,定义一个线程处理函数:
pthread_mutex_t lock;
void *thread_p(void *null){
int num, x=0;
do{
pthread_mutex_lock(&lock);
num=count--;
pthread_mutex_unlock(&lock);
if(num>0){
if(zhishu(num))x++;
}else{
break;
}
}while(true);
std::cout<< <<x<< ;
pthread_exit(NULL);
return null;
}
在线程与线程之间,对于count这个变量是相互竞争的,我们需要确保同时只能有一个线程操作count变量。我们通过 pthread_mutex_t lock; 添加一个互斥锁。当执行 pthread_mutex_lock(&lock); 时,线程检查lock锁的情况,如果已锁定,则等待、重复检查,阻塞后续代码运行;如果锁已释放,则锁定,并执行后续代码。相应的, pthread_mutex_unlock(&lock); 就是解除锁状态。
由于编译器在编译的同时,进行编译优化,如果一个语句没有明确做什么事情,对其他语句的执行也没有影响时,会被编译器优化掉。在上面的代码中,我加入了统计质数数量的代码,如果不加的话,像这样的代码:
for (int j = 0; j < 4000000; j++) {
zhishu(j);
}
是会直接被编译器跳过的,实际不会运行。
添加addon的写法已经介绍过了,我们实现从javascript接收一个参数,表示线程数,然后在c中创建指定数量的线程完成质数检索。完整代码:
#include
#include #include
#include "pthreads\pthread.h"
#define MAX_THREAD 100
using namespace v8;
int count=4000000;
pthread_t tid[MAX_THREAD];
pthread_mutex_t lock;
void *thread_p(void *null){
int num, x=0;
do{
pthread_mutex_lock(&lock);
num=count--;
pthread_mutex_unlock(&lock);
if(num>0){
if(zhishu(num))x++;
}else{
break;
}
}while(true);
std::cout<< <<x<< ;
pthread_exit(NULL);
return null;
}
NAN_METHOD(Zhishu){
NanScope();
pthread_mutex_init(&lock,NULL);
double arg0=args[0]->NumberValue();
int c=0;
for (int j = 0; j < arg0 && j<MAX_THREAD; j++) {
pthread_create(&tid[j],NULL,thread_p,NULL);
}
for (int j = 0; j < arg0 && j<MAX_THREAD; j++) {
pthread_join(tid[j],NULL);
}
NanReturnUndefined();
}
void Init(Handle exports){
exports->Set(NanSymbol("zhishu"), FunctionTemplate::New(Zhishu)->GetFunction());
}
NODE_MODULE(hello, Init);
phread_create可以创建线程,默认是joinable的,这个时候子线程受制于主线程;phread_join阻塞住主线程,等待子线程join,直到子线程退出。如果子线程已退出,则phread_join不会做任何事。所以对所有的线程都执行thread_join,可以保证所有的线程退出后才会例主线程继续进行。
完善一下nodejs脚本:
var zhishu_c=require(./build/Release/hello.node).zhishu;
function zhishu(num) {
if (num == 1) {
return false;
}
if (num == 2) {
return true;
}
for (var i = 2; i <= Math.sqrt(num); i++) {
if (num % i == 0) {
return false;
}
}
return true;
}
console.time("c");
zhishu_c(100);
console.timeEnd("c");
console.time("js");
var count=0;
for (j = 1; j < 4000000; j++) {
if(zhishu(j)){
count++;
}
}
console.log(count);
console.timeEnd("js");
看一下测试结果:
单线程时,虽然C/C++的运行速度是nodejs的181%,但这个成绩我们认为在动态语言中,还是非常不错的。双线程时速度提升最明显,那是因为我的电脑是双核四线程CPU,这个时候已经可能在使用两个核心在进行处理。4线程时速度达到最大,此时应该是双核四线程能达到的极限,当线程再增加时,并不能再提升速度了。上述Amdahl定律中,p已达上限4。再增加线程,会增加操作系统进程调度的时间,增加锁的时间,尽管同时也能增加对CPU时间的竞争,但总体而言,Ws的增加更加明显,性能是下降的。如果在一台空闲的机器上做这个实验,数据应该会更好一点。
从这个实验中,我们可以得出这样的结论,对于CPU密集型的运算,交给静态语言去做,效率会提高很多,如果计算中较多涉及内存、字符串、数组、递归等操作(以后再验证),性能提升更为惊人。同时,合理地利用多线程能有效地提高处理效率,但并不是线程越多越好,要根据机器的情况合理配置。
对于nodejs本身,的确是不擅长处理CPU密集的任务,但有了本文的经验,我想,想克服这个障碍,并非什么不可能的事情。