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ruby中并发并行与全局锁详解

Ruby全局锁(GIL)使多线程在CPU密集型任务中无法并行提速,但IO操作可并发切换。通过厨师比喻和代码示例,阐释了顺序执行与多线程的差异,强调并发不等于并行。

Ruby 的并发与并行,以及那个让无数开发者又爱又恨的全局锁(GIL),是每个 Ruby 程序员进阶路上绕不开的话题。很多初学者会困惑:为什么我开了多线程,计算速度却没提升?为什么 IO 操作时又能“并行”?这篇文章就来把这些概念掰开揉碎,结合代码实例,把底层逻辑讲清楚。

并发和并行

开发中常遇到两个概念:并发和并行。几乎所有相关文章都会强调一点:并发不等于并行。怎么理解呢?

  • 并发:厨师同时收到了两位客人的菜单需要处理。
  • 顺序执行:如果只有一个厨师,他只能一个接一个地完成菜单。
  • 并行执行:如果有两个厨师,就可以同时做菜,互不影响。

把这个场景迁移到 Web 开发中:

  • 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(或线程)处理请求,做完第一个才能做第二个,第二个请求只能等待。
  • 并行执行:服务器有两个进程(或线程)处理请求,两个请求都能得到响应,不存在先后问题。

在 Ruby 里怎么模拟并发行为?来看代码:

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 f1n"
 sleep 3
end

def f2
 puts "sleep 2 seconds in f2n"
 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)

用 sleep 模拟耗时操作,顺序执行时总耗时就是两个函数耗时之和。

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)

多线程下耗时接近 f1 的耗时(3 秒),这正是我们期望的“并行”——两个线程同时睡眠,整体时间由最长的那个决定。Ruby 的多线程能够很好地应付 IO Block:当某个线程处于 IO 阻塞状态时,其他线程可以继续执行,从而大幅缩短整体处理时间。

Ruby 中的线程

上面的代码用到了 Ruby 内置的 Thread 类。Ruby 的线程是轻量级的,写起来也相当直观。

再看一个模拟并发的例子:

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,所以第一个 puts 会立即输出,随后通过 join 等待所有线程结束。每个线程 sleep 3 秒,在阻塞的场景下,多线程确实实现了类似并行的效果。

但,是不是有了多线程就能真正利用多核 CPU 并行计算了呢?

很遗憾,下面的例子会打破这个幻想:

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)

即使是把同一个任务拆成 4 个线程“并行”执行,总耗时居然和单线程差不多少!为什么?

因为全局锁(GIL)的存在。

全局锁

我们常用的 MRI Ruby 实现中有一个 GIL(Global Interpreter Lock)。简单说,即便你开了多线程,每次也只能有一个线程真正执行 Ruby 代码。至于哪个线程能执行,由底层操作系统调度决定。即便你有多个 CPU,也只是为线程切换提供了更多选择,并不能同时执行多条 Ruby 指令。

上面的 count += 1 就是纯 Ruby 运算,受 GIL 限制,无法并行,所以时间不缩短,甚至因为线程切换还略有增加。

可是等等,之前 sleep 和网络请求的例子明明是“并行”的啊!

这正是 Ruby 设计的高明之处:所有阻塞操作(IO 操作)在 GIL 下是可以并行的。比如读写文件、网络请求,当某个线程陷入 IO 等待时,GIL 会被释放,其他线程就能趁机执行。这才是多线程的真正优势——不是加快计算,而是提高 IO 密集型任务的吞吐量。

下面用网络请求验证:

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)

网络请求时 CPU 基本空闲,线程处于 IO 阻塞状态,这时 GIL 被释放,多个线程可以同时发起请求,耗时从 14 秒降到了 3.6 秒。

GIL 的思考

那么,有了 GIL 是不是就线程安全了呢?

当然不是。GIL 只保证一次只有一个线程执行 Ruby 代码,但 Ruby 解释器在执行过程中会在某些 “检查点” 切换到另一个线程。如果共享了类变量或全局变量,就可能踩坑。

哪些地方会触发 GIL 切换?

  • 方法的调用和返回:这两个点都会检查当前线程的 GIL 锁是否超时,是否需要调度到其他线程。
  • 所有 IO 相关操作:会释放 GIL 锁让其他线程工作。
  • C 扩展代码中手动释放 GIL 锁。
  • Ruby stack 进入 C stack 时也会触发 GIL 检测(这个稍微难理解一些)。

来看一个实际的竞争例子。先看一个 没有触发 GIL 切换 的代码:

@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]]

这里每个线程的 @c 都能正确保持为 2,没有出现数据错乱。

但如果在线程里加入一个可能触发 GIL 切换的操作,比如 puts

@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]]

这次,GIL 被触发切换,各个线程的调度顺序被打乱,共享变量 @c 出现了竞争,最终结果就不对了。

小结

Web 应用大多是 IO 密集型的,利用 Ruby 多进程+多线程模型能大幅提升系统吞吐量。根本原因在于:当某个线程处于 IO Block 状态时,其他线程可以继续执行,从而降低 IO 阻塞对整体的影响。但由于 GIL 的存在,MRI Ruby 并不能真正利用多线程进行并行计算——纯 CPU 运算在多线程下并不会更快。

另外,据说 JRuby 去除了 GIL,是真正意义上的多线程,既能应付 IO Block,也能充分利用多核 CPU 加快运算速度,有兴趣的话可以了解一下。

本文内容来源于互联网,如有侵权请联系删除。
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