9 种可重复使用的并行数据结构和算法

9 种可重复使用的并行数据结构和算法
2011年10月16日
　　倒计数锁存 (Countdown Latch)Semaphore       之所以成为并发编程中一种较为知名的数据结构，原因是多方面的，而并不只是因为它在计算机科学领域有着悠久的历史（可以追溯到 19 世纪 60       年代的操作系统设计）。Semaphore 只是一种带有一个计数字段的数据结构，它只支持两种操作：放置和取走（通常分别称为 P 和       V）。一次放置操作会增加一个 semaphore 计数，而一次取走操作会减少一个 semaphore 计数。当 semaphore       计数为零时，除非执行一项并发的放置操作使计数变为非零值，否则任何后续的取走尝试都将阻塞（等待）。这两种操作均为不可再分 (atomic)       操作，并发时不会产生错误，能够确保并发的放置和取走操作有序地进行。Windows®具有基础内核和对 semaphore 对象的 Win32® 支持（请参阅       CreateSemaphore 和相关 API），并且在 .NET Framework 中这些对象可以通过       System.Threading.Semaphore 类公开到上层。Mutex 和 Monitor 所支持的临界区，通常被认为是一种特殊的       semaphore，其计数会在 0 和 1 之间来回切换，换句话说，是一个二进制的 semaphore。另外还有一种“反向       semaphore”也是非常有用。也就是说，有时您需要数据结构能够等待数据结构计数归零。Fork/join       式并行模式在数据并行编程中是极为常见的，其中由单个“主”线程控制执行若干“辅助”线程并等待线程执行完毕。在这类情况下，使用反向 semaphore       会很有帮助。大多数时候，您其实并不想唤醒线程来修改计数。因此在这种情况下，我们将结构称为倒计数“锁存”，用来表示计数的减少，同时还表明一旦设置为“Signaled”状态，锁存将保持“signaled”（这是一个与锁存相关的属性）。遗憾的是，Windows       和 .NET Framework 均不支持这种数据结构。但令人欣慰的是，构建这种数据闭锁并不难。要构建一个倒计数锁存，只需将其计数器的初始值设为 n，并让每项辅助任务在完成时不可再分地将       n 减掉一个计数，这一点可以通过为减量操作加上“锁”或调用 Interlocked.Decrement       来实现。接下来，线程可以不执行取走操作，而是减少计数并等待计数器归零；而当线程被唤醒时，它就可以得知已经有 n 个信号向锁存注册。在 while       (count != 0) 循环中，让等待的线程阻塞通常是不错的选择（这种情况下，您稍后将不得不使用事件），而不是使用旋转。 图       1 是一个简单的 CountdownLatch 类型的示例。
　　
　　 Figure 1 CountdownLatch
　　public class CountdownLatch {    private int m_remain;    private EventWaitHandle m_event;    public CountdownLatch(int count) {        m_remain = count;        m_event = new ManualResetEvent(false);    }    public void Signal() {        // The last thread to signal also sets the event.        if (Interlocked.Decrement(ref m_remain) == 0)            m_event.Set();    }    public void Wait() {        m_event.WaitOne();    }}
　　这看上去极为简单，但要正确运用还需要技巧。稍后我们将通过一些示例来讲解如何使用这种数据结构。请注意，此处所示的基本实现还有很多可以改进的地方，例如：在事件上调用       WaitOne 之前添加某种程度的旋转等待、缓慢分配事件而不是在构造器中进行分配（以防足够的旋转会避免出现阻塞，如本专栏稍后介绍的       ThinEvent 演示的那样）、添加重置功能以及提供 Dispose       方法（以便在不再需要内部事件对象时将对象关闭）。这些都是留给读者作为练习之用。
　　可重用旋转等待 (Spin Wait)虽然忙碌等待 (busy waiting)       更容易实现阻塞，但在某些情况下，您也许的确想在退回到真正的等待状态前先旋转 (spin)       一段时间。我们很难理解为何这样做会有帮助，而大多数人之所以一开始就避免旋转等待，是因为旋转看上去像是在做无用功；如果上下文切换（每当线程等待内核事件时都会发生）需要几千个周期（在       Windows 上确实是这样），我们称之为 c，并且线程所等待的条件出现的时间少于 2c 周期时间（1c 用于等待自身，1c       用于唤醒），则旋转可以降低等待所造成的系统开销和滞后时间，从而提升算法的整体吞吐量和可伸缩性。如果您决定使用旋转等待，就必须谨慎行事。因为如果这样做，您可能需要注意很多问题，比如：要确保在旋转循环内调用       Thread.SpinWait，以提高 Intel 超线程技术的计算机上硬件对其他硬件线程的可用性；偶尔使用参数 1 而非 0 来调用       Thread.Sleep，以避免优先级反向问题；通过轻微的回退 (back-off)       来引入随机选择，从而改善访问的局部性（假定调用方持续重读共享状态）并可能避免活锁；当然，在单 CPU       的计算机最好不要采用这种方法（因为在这种环境下旋转是非常浪费资源的）。SpinWait 类需要被定义为值类型，以便分配起来更加节省资源（请参见图       2）。现在，我们可以使用此算法来避免前述 CountdownLatch 算法中出现的阻塞。
　　
　　 Figure 2 SpinWait        
　　public struct SpinWait {    private int m_count;    private static readonly bool s_isSingleProc =        (Environment.ProcessorCount == 1);    private const int s_yieldFrequency = 4000;    private const int s_yieldOneFrequency = 3*s_yieldFrequency;    public int Spin() {        int oldCount = m_count;        // On a single-CPU machine, we ensure our counter is always        // a multiple of ‘s_yieldFrequency’, so we yield every time.        // Else, we just increment by one.        m_count += (s_isSingleProc ? s_yieldFrequency : 1);        // If not a multiple of ‘s_yieldFrequency’ spin (w/ backoff).        int countModFrequency = m_count % s_yieldFrequency;        if (countModFrequency > 0)            Thread.SpinWait((int)(1 + (countModFrequency * 0.05f)));        else            Thread.Sleep(m_count  0) {        if (s.Spin() >= s_spinCount) m_event.WaitOne();    }}
　　不可否认，选择频率和旋转计数是不确定的。与 Win32       临界区旋转计数类似，我们应该根据测试和实验的结果来选择合理的数值，而且即使合理的数值在不同系统中也会发生变化。例如，根据 Microsoft       Media Center 和 Windows kernel 团队的经验，MSDN 文档建议临界区旋转计数为 4,000       ，但您的选择可以有所不同。理想的计数取决于多种因素，包括在给定时间等待事件的线程数和事件出现的频率等。大多数情况下，您会希望通过等待事件来消除显式让出时间，如锁存的示例中所示。您甚至可以选择动态调整计数：例如，从中等数量的旋转开始，每次旋转失败就增加计数。一旦计数达到预定的最大值，就完全停止旋转并立即发出       WaitOne。逻辑如下所示：您希望立即增加达到预定的最大周期数，但却无法超过最大周期数。如果您发现此最大值不足以阻止上下文切换，那么立即执行上下文切换总的算来占用的资源更少。慢慢您就会希望旋转计数能够达到一个稳定的值。屏障 (Barrier)屏障，又称集合点，是一种并发性基元，它无需另一“主”线程控制即可实现各线程之间简单的互相协调。每个线程在到达屏障时都会不可再分地发出信号并等待。仅当所有       n 都到达屏障时，才允许所有线程继续。这种方法可用于协调算法 (cooperative       algorithms)，该算法广泛应用于科学、数学和图形领域。很多计算中都适合使用屏障，实际上，甚至 CLR       的垃圾收集器都在使用它们。屏障只是将较大的计算分割为若干较小的协作阶段 (cooperative phase)，例如：       
　　const int P = ...;Barrier barrier = new Barrier(P);Data[] partitions = new Data[P];// Running on ‘P’ separate threads in parallel:public void Body(int myIndex) {    FillMyPartition(partitions[myIndex]);    barrier.Await();    ReadOtherPartition(partitions[P