正文開始

假設你已經將你的演算法進行了優化，但是這時發現，這一項演算法工作還是需要花到非常多的時間處理，那要怎麼辦呢 ?

假設你所在的機器是多核心 CPU，那這時的確是有解，那就是本篇文章的主題 :

開啟 Process 或 Thread 來幫忙進行運算。

本篇文章就分為以下三個章節:

• CPU 運算與 process、thread 的關係。
• CPU 密集任務處理。
• 多線程並行處理的淺在問題。

CPU 運算與 Process、Thread 的關係

在實際上理解如何開啟 process 或 thread 前，咱們先從最基本的東西說起。

何謂 process ? 何謂 thread 呢 ?

進程、行程 ( Process )

首先咱們先來看看 process，基本上在你的電腦中每一個應用 ( ex. line、chrome ) 都是至少是一個 process，然後比較重要的一點在於 :

對作業系統來說，它是資源分配的最小單位，並且同時是個『操作單位』

在 linux 系統上，一個 process 的建立過程如下圖 1 所示 :

1. 母進程執行 fork() 建立一個子進程。
2. 同時間建立子進程的記憶體空間。

圖 1 : 作業系統建立進程的概念圖

而上面說的資源分配就是指上面步驟 2 分配記憶體空間。然後這個子進程之後工作時，需用到的記憶體，就是那從那一堆子進程記憶體空間來分配。

~ 小備註 ~

在 linux 中不是只有 fork 可以建立一個 process，還有所謂的 vfork 與 clone 這兩種，感興趣的可以去理解一下這幾個差別。這裡就只是淺淺的談談。

Process 在進行運算時的情況

然後接下來咱們來看一下，process 在處理工作時，以作業系統的角度來看，它是如何的運作。

咱們假設運行在以下的機器設備上 :

• 一個邏輯 CPU。
• 有二個 process A 與 B 在工作。

圖 2 : 作業系統工作原理

那基本上它運行的過程會如上圖 2 所示，一下 A process、一下 B process，因為只有一個 cpu，然後每一次要轉換工作時，都需要進行所謂的『 上下文切換 ( context switch ) 』，它是由作業系統的核心 ( kerneal ) 來處理這工作。

上下文切換這個工作基本上，就是將正在處理進程 A 的資訊記錄起來，然後再讀取進程 B 之前做到那裡資訊，這樣才能在重新開始進行進程 B 的工作。

~ 小知識 ~

正常情況下，邏輯 cpu = 物理 cpu 個數 X cpu 核數 ( 先別管超線程 )。然後有幾個邏輯 cpu 就代表『 同一個 』時間可以開幾條生產線來工作。

那什麼時後會 Process 的工作轉換呢 ?

• 時間片段結束
• process 自已主動或被動睡著。
• 某一些 system call。

每一個 process 所能分配到 cpu 的時間片段基本都相同，不過也是可以使用 nice 這種作業系統提供的方法來調整進程的優先權，也就是讓某一個進程比較容易被分配到 cpu 來進行工作。

在來說說這個睡著這個，咱們在寫程式碼不是有時會執行 sleep 還啥的嗎，這就是主動睡，而被動通常是出了什麼事，例如硬體或軟體怎麼了，作業系統強制中斷。

然後另一個東西是 system call。它是什麼呢 ?

這就要來理解一些作業系統，下面這張圖代表這，當在一個 process 裡面，有段程式碼，需要執行網路存取，那它的運行流程就如下 :

1. 進程執行網路存取程式碼 ( ex. http 請求 )。
2. 呼叫 os 外函式庫。
3. 呼叫 os 函式庫。
4. kernel 核心
5. 硬體 ( ex. 網卡 )

其中 3 至 4 的操作就是謂的的 system call。

所以假設發出來一個 http 請求，那會如下圖 3 那樣運行 :

圖 3 : 一個請求的操作流程

這裡簡單說明一下，上下文切換事實上分的很細，如果某個 system call 就只是轉成 kernel 來讓他處理事情的，那這叫特權上下文切換，而如果某個 system call 是要傳送資料這種，那就會進行所謂的進程的上下文切換，就是將 cpu 資源分給其它 process，然後圖 2 的是所謂的『進程的上下文切換』。

~ 小備註 ~ 像咱們常常處理的 mysql 操作或 http 請求，底層都是有使用 system call 來去操作網路下的動作，因此在『 某一些情況下 』，它會頻繁的觸發上下文切換，這個在說到 I/O 的文章是會詳談。

線程、執行緒 ( Thread )

在說明完進程 process 以後，接下來我們來說說線程 thread。

它的定義如下 :

對作業系統來說，它是最小的操作單位，且它包含在 process 中。

也就是說，作業系統可以分配 cpu 直接給 thread 來進行工作，然後在同一個 process 中的 thread 都可以共享 process 的記憶體空間。

圖 4 : thread 在 process 中的概念

那為什麼會有線程呢 ?

進程 process 與線程 thread 它們都是 cpu 分配的單位，但是為什麼有了 process 還會有 thread 呢 ?

因為 process 太肥了

上面有提到每當 CPU 要從一個進程分配給另一個進程時，需要進行所謂的『上下文切換』，而這個切換所需要做的事情就是將進程資訊記錄起來，而問題就出在進程的上下文切換很耗資源，則也是為什麼會誕生一個，較小的執行單位，因為就可以使切換時所需要記錄的東西就變小囉。

圖 5 : thread 的運行模式

CPU 密集任務處理

在上面理解完 process 與 thread 的概念以下，接下來我們來說明為什麼開啟它們可以來加速運算，並且進行簡單的示範。

為什麼開啟 process 或 thread 可以加速運算呢 ?

要能加速基本要有以下幾個假設情況下 :

• 在有多個邏輯 cpu 的情況下。
• 任務所需的運行是可以拆分的。

首先是一個，要能開啟進程來加速運算第一個條件是有多個邏輯 cpu，上述在說明時有說過，一個進程或線程同一個時間只能有一個邏輯 cpu 來進行運算。

也就是說，當你只有一個邏輯 cpu 時，這也代表你『 不可能同一時間，處理兩件事情 』，它會如下圖 6 所示來處理任務。

圖 6 : 只有一個 cpu 時的運算情況

而當你有 2 個以上的邏輯 cpu 時才能『 同時間 』處理兩個任務，如下圖 7 所示。

圖 7 : 有多個 cpu 時的運算情況

而第二點那就不用說了，如果你的任務不能拆分，那就沒有必要開另一個進程來處理了。

~ 小知識 ~ 將一個大問題拆成小問題，是一個並行工作最重要的地方，這個在演算法中也有很多這種類型的題目，有興趣的人可以去研究一下。

Divide-and-conquer Algorithm

順到說一下 DP 類型也算。

~ 小提醒 ~ 大部份的語言都可以開多個 thread 來進行並行運算，但是要注意有一些語言不太行，例如 python (cpyton)，主要的原因在於有 GIT ( Global Interpreter Lock ) 這東西在，有興趣的友人可以用這個關鍵字去查查。

Nodejs 的並行運算範例

接下來我們將使用 nodejs 來寫個簡單的範例。例範內容如下:

範例 :
給定一串數組陣列，計算出陣列所有加總後的數字

這個範例非常的簡單，並且也是很典型的 cpu 運算，然後這裡我們將要模擬開啟二個 thread 來計算運算，然後在分別將結果加總起來，就是答案。

下面這段是主程式碼。

const { Worker } = require('worker_threads')

// 這一段建立 thread，並且將 workerData 丟給 thread。
function runService(workerData) {
    return new Promise((resolve, reject) => {
      const worker = new Worker('./worker.js', { workerData });
      
      // 監聽有沒有資料從 thread 傳回來。
      worker.on('message', resolve);
    })
  }

// 這裡建立兩個 thread 來並行計算 nums 數組。
// 第一個 thread 負責計算第 0 至 4 個
// 第二個 thread 負責計算第 5 至 8 個
async function run() {
    const nums = [1,3,4,7,8,9,19,11,12];
    const result = await Promise.all([
        runService({
            nums,
            start: 0,
            end: 4 
        }),
        runService({
            nums,
            start: 5,
            end: 8 
        })
    ])
    return result[0] + result[1];
}

(async () => {
    const res = await run();
    console.log(res);
})()

而這一段是負責運算用的 thread 程式碼。

const { workerData, parentPort } = require('worker_threads');
// workerData 為從母進程傳送過來的資料

const nums = workerData.nums;
const start = workerData.start;
const end = workerData.end;

let sum = 0;
for (let i=start; i <= end; i++){
    sum += nums[i];
}

// 將運算結果回傳至母進程。
parentPort.postMessage(sum);

上面這些就是簡單的開啟二個 thread 來分別進行計算，然後在將結果返回。

以這個問題來看是可以不用這方法，不過這只是範例，別太在意。

~ 小知識 ~

nodejs 忘了在幾版以後就有 thread 可以使用了，在比較舊以前的 nodejs 世界只能開 process。然後這裡我用的是 nodejs v12.10.0，不過注意一下它的狀態還是『 Stability: 1 - Experimental 』。

v12.10.0-nodejs-thread

多 Thread 並行處理的問題 - 資源共享競爭

上面有提到，thread 是可以共享 process 的記憶體空間，因此可以所有在裡面的 thread 都可以讀取那個共享的變數，而這在某些情況下，就會發生問題。

最有名的例子下面這段 java 程式碼。

public class System {
    private int count;
    public int getCount(){
       return count++;
    }
}

這一段程式碼有什麼問題呢 ? 假設咱們開 2 個 thread 來執行 getCount，就可能會發生如下圖的問題，明明執行兩次 count++ 但是最後結果卻只有一次。

圖 8 : 並行的問題。

~ 小備註 ~ 這裡就是咱們第一個碰到的一致性問題，後面還有一堆這種問題，慢慢看。

解法 1 : 加鎖

在 java 最多人使用的解法就是『 加鎖 』，如下程式碼，它會將這個方法所屬物件給鎖定起來，也就是說在同一個時間，只能一個 thread 來執行這一段。

public synchronized int getCount() {
     return count++;
}

而當使用這個方法時，事實上運行就變成下面這張圖的感覺，因此這也代表，性能被限制住了。

圖 9 : 加鎖後的運行圖

解法 2 : 不要用共享資源

有寫過 golang 的友人們應該是有看過下面這一句話。

Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating.

這句話是說，不要使用共享記憶體來進行溝通，而是使用溝通來分享資料。上述 nodejs 的範例就是屬於這一種思想方案。

~ 小備註 ~ 上網仔細查了以後，基本上發現以這種思想所產生的模式事實上有兩種『 Actor 』與『 CSP 』。像 Java/Scala 的 Akka 庫就是 Actor 實現，而 golang 則是 CSP 的實現，之後會開篇文章來詳細說明。

結論與心得

本篇文章中咱們學習到了應用層的一項運算加速的方法，並行運算，不過要使用這個東西有兩個條件 :

• 在有多個邏輯 cpu 的情況下。
• 任務所需的運行是可以拆分的。

同時咱們學詳細的學習了 process 與 thread 這兩個在作業系統中的運算單位。理解它是如何運作與產生，同時在這裡也碰到第一個一致性問題，這個問題只要是在性能與可用這條路上會形影不離的追隨這咱們的。

參考資料

• Node.js v12.8.0 Documentation-thread
• 圖解Linux核心工作原理：透過實作與圖解學習OS與硬體的基礎知識
• 深入golang之—goroutine并发控制与通信