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.

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

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

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:

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.

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

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:

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

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。