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當優(yōu)化擴展到多核時……

移動開發(fā)
首先,我們需要確定,我們的單個任務是否可以分解;比如解析很多個文件,這樣的任務劃分成多個很簡單;但如果是一個耗時的串行邏輯計算,后期的計算依賴前期的結(jié)果,這樣就不好拆分;這種形式可能需要在更高層次上來拆分;

當優(yōu)化擴展到多核時

"軟件開發(fā)沒有銀彈,我們能做的就是選擇和平衡;"

上一篇文章我們聊了在單線程下程序優(yōu)化的5個方向(ref:《程序優(yōu)化的5個方向》);當單核優(yōu)化到極值后,就到了多任務的情況;

 

想起來很清晰,單個任務分解成多個任務,讓多個cpu同時來工作,并行執(zhí)行,效率自然就上去了;

 

但,未必就這么簡單;

 

任務分解的粒度

 

首先,我們需要確定,我們的單個任務是否可以分解;比如解析很多個文件,這樣的任務劃分成多個很簡單;但如果是一個耗時的串行邏輯計算,后期的計算依賴前期的結(jié)果,這樣就不好拆分;這種形式可能需要在更高層次上來拆分;

 

數(shù)據(jù)競爭

 

編程就是計算和數(shù)據(jù);計算并行了,但數(shù)據(jù)還是訪問同一份,訪問共同的資源會產(chǎn)生資源競爭;

 

如果不進行控制,可能導致同一份數(shù)據(jù)重復計算(多個讀的場景)或是臟數(shù)據(jù)的產(chǎn)生(有回寫的場景);

 

引入鎖

 

為了讓數(shù)據(jù)訪問有序進行,需要引入鎖來防止臟數(shù)據(jù);

 

控制鎖的粒度,是個需要精心考慮的話題;

 

比如對于大量讀少量寫的場景,相比一視同仁的加鎖,使用讀寫鎖能顯著提升效率;

 

我們?nèi)粘D芙佑|到的產(chǎn)品中,數(shù)據(jù)庫是個用鎖高手,在更新數(shù)據(jù)的時候,是鎖住行,還是列、或是表,不同的粒度性能相差明顯;

 

驚群現(xiàn)象

 

考慮這樣的場景:多個線程都在等在一個鎖,如果可以拿到鎖,線程就開始工作(線程池)

 

當鎖被釋放時,如果喚醒多個線程可能會產(chǎn)生 驚群現(xiàn)象;

 

解決方案:

 

使用單線程方案/處理accpet連接 處理等待鎖的操作,讓任何時刻只有一個線程在等待鎖;

 

更多細節(jié)參考:

 

《客戶-服務器程序設計方法》中 預先創(chuàng)建線程池,每個線程各自accept 一節(jié)

 

數(shù)據(jù)復制

 

讓每個線程使用自己的數(shù)據(jù),讓數(shù)據(jù)不共有,這樣能去掉資源競爭,去掉鎖;

 

將數(shù)據(jù)復制為多份,減少競爭,各自訪問各自的數(shù)據(jù);

 

但這又引入了一個新的問題:如果各個線程回寫了數(shù)據(jù),如何保證這么數(shù)據(jù)的一致性?

 

畢竟它們代表的其實是一份數(shù)據(jù);

 

涉及到數(shù)據(jù)的一致性,多份數(shù)據(jù)之間的同步又是個難題;

 

數(shù)據(jù)分片

 

那好,換個思路,不使用數(shù)據(jù)復制;我們使用數(shù)據(jù)分片;分片這個思想更容易想到,既然“計算”被劃分為多個小任務了,那么數(shù)據(jù)也可以同樣處理;

 

將數(shù)據(jù)分片,每份數(shù)據(jù)存的內(nèi)容不相同,它們之間沒有共同點;

 

這樣,數(shù)據(jù)訪問沒有數(shù)據(jù)競爭,同時由于數(shù)據(jù)不同,也不涉及到數(shù)據(jù)一致性同步的問題;

 

但,分片遠遠沒有想的那么美好;

 

分片導致了每個線程看到數(shù)據(jù)不再是全集,而是片段;這就注定了這個線程只能處理這部分的特定數(shù)據(jù);這樣,線程之間的計算失去了可替換性;某種工作只能在特定的線程上處理;

 

而如果有個任務需要訪問所有的數(shù)據(jù),這樣就變得更加復雜;

 

原來,分片之后,我們將難題向上推了,推到線程層面,需要考慮到業(yè)務邏輯層面的處理;

 

這樣,可能更加復雜;

 

ok,想要速度更快,使用多核來處理,需要面對更多的問題;

 

將單機擴展多機集群,涉及到架構(gòu)層面來看,其實我們的面對的問題是類似的;

 

參考:《大型網(wǎng)站技術(shù)架構(gòu)》讀書筆記[2] - 架構(gòu)的模式

 

軟件開發(fā)沒有銀彈,我們能做的就是選擇和平衡;

責任編輯:chenqingxiang 來源: 大CC
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