Pthread并行编程总结
2024-04-29 06:14:37
- Pthread并行编程总结
- 1. pthread_create
- pthread_create的效果
- 一个简单的线程例子
- 2. 线程数据共享
- 3. Pthread “Hello world”
- 3.1 一些准备
- 3.2 pthread_join函数
- 3.3 “Hello World”
- 4. Pthread 其他基础 API
- 4.1 pthread_exit( )
- 4.2 pthread_cancal()
- 一个取消线程执行的例子
- 5.综合例：多个数组排序
- 动态任务分配
- 1. pthread_create
Pthread并行编程总结
1. pthread_create
int pthread_create(pthread_t *, const pthread_attr_t *,void * (*)(void *), void *)
调用例：
errcode = pthread_create(&thread_id, &thread_attribute,&thread_fun, &fun_arg);thread_id线程ID或句柄（用于停止线程等）thread_attribute各种属性，空指针表示标准默认属性值thread_fun要运行的函数（参数和返回值类型都是void*）fun_arg传递给thread_fun的参数errorcode若创建失败，返回非零值
pthread_create的效果
- 主线程借助操作系统创建一个新线程
- 线程执行一个特定函数thread_fun
- 所有创建的线程执行相同的函数，表示线程的计算任务分解
- 对于程序中不同线程执行不同任务的情况，可用创建线程时传递的参数区分线程的“id”以及其他线程的独特特性
一个简单的线程例子
int main()
{pthread_t threads[16];int tn;for(tn=0;tn<16;tn++){pthread_create(&threads[tn],NULL,ParFun,NULL);}for(tn=0;tn<16;tn++){pthread_join(threads[tn],NULL);}return 0;
}这段代码创建了16个线程执行函数“ParFun”.
注意：创建线程的代价很高，因此ParFun应完成很多工作才值得付出这种代价
2. 线程数据共享
- 全局变量都是共享的
- 在堆中分配的对象可能是共享的（指针共享）
- 栈中的变量是私有的：将其指针传递给其他线程可能导致问题
- 常用共享方式：创建一个“线程数据”结构传递给所有线程，例如：
char *message = "Hello World!\n"; pthread_create( &thread1,NULL,(void*)&print_fun,(void*) message);3. Pthread “Hello world”
3.1 一些准备
- 线程数（threadcount）运行时设置，从命令行读取
- 每个线程打印
“Hello from thread <X> of <threadcount>”
3.2 pthread_join函数
int pthread_join(pthread_t *, void **value_ptr)；说明：
- 作用：“挂起调用线程，直至目标线程结束，除非目标线程已结束。”
- 第二个参数允许目标线程退出时返回信息给调用线程（通常是NULL）
- 如发生错误返回非零值
3.3 “Hello World”
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>/* Global variable: accessible to all threads */
int thread_count;// 线程执行函数
void* Hello(void* rank); /* Thread function */int main(int argc, char* argv[]) {long thread; /* Use long in case of a 64-bit system */// 线程句柄pthread_t* thread_handles;/* Get number of threads from command line */thread_count = strtol(argv[1], NULL, 10);thread_handles = malloc(thread_count*sizeof(pthread_t));// 创建线程for (thread = 0; thread < thread_count; thread++)pthread_create(&thread_handles[thread], NULL, Hello, (void*) thread);printf("Hello from the main thread\n");// 等待线程结束for (thread = 0; thread < thread_count; thread++)pthread_join(thread_handles[thread], NULL);free(thread_handles);return 0;
} /* main */void* Hello(void* rank) {long my_rank = (long) rank; /* Use long in case of 64-bit system */printf("Hello from thread %ld of %d\n", my_rank, thread_count);return NULL;
} /* Hello */可能的输出结果：
Hello from thread 1 of 4
Hello from thread 3 of 4
Hello from thread 0 of 4
Hello from the main thread
Hello from thread 2 of 44. Pthread 其他基础 API
4.1 pthread_exit( )
void pthread_exit(void *value_ptr);通过value_ptr返回结果给调用者
4.2 pthread_cancal()
int pthread_cancel(pthread_t thread);取消线程thread执行
一个取消线程执行的例子
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include <pthread.h>void *threadFunc(void *parm)
{while(1){fprintf(stdout, "I am the child thread.\n");// 检测线程是否处于取消状态，若是，在此处退出线程pthread_testcancel();sleep(1);}
}int main(int argc, char *argv[])
{void *status;pthread_t thread;pthread_create(&thread, NULL, threadFunc, NULL);sleep(3);// 向线程发出取消信号pthread_cancel(thread);// 等待线程真的退出pthread_join(thread, &status);if (status == PTHREAD_CANCELED)fprintf(stdout, "The child thread has been canceled.\n");elsefprintf(stderr, "Unexpected thread status!\n");return 0;
}
运行结果：
I am the child thread.
I am the child thread.
I am the child thread.
I am the child thread.
The child thread has been canceled.
5.综合例：多个数组排序
- 多个一维数组也可看作一个矩阵,对每行（一维数组）进行排序
- 与矩阵与向量相乘有何差别？
乘法并行采取数据划分，把数据分配给不同的进程/线程,
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <time.h>
#include <immintrin.h>
#include <windows.h>
#include <pthread.h>using namespace std;typedef struct{int threadId;
} threadParm_t;const int ARR_NUM = 10000;
const int ARR_LEN = 10000;
const int THREAD_NUM = 4;
const int seg = ARR_NUM / THREAD_NUM;//数组数/线程数=每个线程的任务量vector<int> arr[ARR_NUM];
pthread_mutex_t mutex;
long long head, freq; // timersvoid init(void)
{srand(unsigned(time(nullptr)));for (int i = 0; i < ARR_NUM; i++) {arr[i].resize(ARR_LEN);for (int j = 0; j < ARR_LEN; j++)arr[i][j] = rand();}
}void *arr_sort(void *parm)
{threadParm_t *p = (threadParm_t *) parm;int r = p->threadId;long long tail;// 每个线程的计算量// 每个线程负责连续n/4个数组的排序for (int i = r * seg; i < (r + 1) * seg; i++)sort(arr[i].begin(), arr[i].end());pthread_mutex_lock(&mutex);QueryPerformanceCounter((LARGE_INTEGER *)&tail);printf(“Thread %d: %lfms.\n", r, (tail - head) * 1000.0 / freq);pthread_mutex_unlock(&mutex);pthread_exit(nullptr);
}int main(int argc, char *argv[])
{QueryPerformanceFrequency((LARGE_INTEGER *)&freq);init();mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;pthread_t thread[THREAD_NUM];threadParm_t threadParm[THREAD_NUM];QueryPerformanceCounter((LARGE_INTEGER *)&head);for (int i = 0; i < THREAD_NUM; i++){threadParm[i].threadId = i;pthread_create(&thread[i], nullptr, arr_sort, (void *)&threadParm[i]);}for (int i = 0; i < THREAD_NUM; i++){pthread_join(thread[i], nullptr);}pthread_mutex_destroy(&mutex);
}结果：
//单线程
Thread 0: 7581.931894ms.
//4线程
Thread 3: 1942.302817ms.
Thread 2: 1948.374916ms.
Thread 0: 1955.479851ms.
Thread 1: 1969.761978ms.虽然数据完全随机，但每个线程数据分布是一致的，因此达到了负载均衡。
如果生成的是不是同一分布的随机数，结果就没有这么好。如下：
void init_2(void)
{int ratio;srand(unsigned(time(nullptr)));for (int i = 0; i < ARR_NUM; i++) {arr[i].resize(ARR_LEN);if (i < seg) ratio = 0;else if (i < seg * 2) ratio = 32;else if (i < seg * 3) ratio = 64;else ratio = 128;if ((rand() & 127) < ratio)for (int j = 0; j < ARR_LEN; j++)arr[i][j] = ARR_LEN - j;elsefor (int j = 0; j < ARR_LEN; j++)arr[i][j] = j;}
}
前1/4：完全升序
第二段：1/4逆序，3/4升序
第三段：1/2逆序，1/2升序
第四段：完全逆序
块划分负载不均！
运行时间：
//单线程
Thread 0: 1643.106837ms.
// 4线程
Thread 0: 428.869616ms.
Thread 1: 486.402280ms.
Thread 2: 530.073299ms.
Thread 3: 643.510582ms并行代价是643.5*4!
动态任务分配
int next_arr = 0;
pthread_mutex_t mutex_task;
void *arr_sort_fine(void *parm)
{threadParm_t *p = (threadParm_t *) parm;int r = p->threadId;int task = 0;long long tail;while (1) {// 获取任务（串行）pthread_mutex_lock(&mutex_task);task = next_arr++;// 动态任务划分pthread_mutex_unlock(&mutex_task);// 如果任务池为空，停止if (task >= ARR_NUM) break;stable_sort(arr[task].begin(), arr[task].end());}pthread_mutex_lock(&mutex);QueryPerformanceCounter((LARGE_INTEGER *)&tail);printf("Thread %d: %lfms.\n", r, (tail - head) * 1000.0 / freq);pthread_mutex_unlock(&mutex);pthread_exit(nullptr);
}结果：
Thread 0: 549.246907ms.
Thread 3: 552.934092ms.
Thread 2: 556.541263ms.
Thread 1: 559.427082ms粗粒度动态划分——每次分配50行 :
Thread 0: 520.849620ms.
Thread 1: 524.470671ms.
Thread 3: 527.458957ms.
Thread 2: 530.890995ms.细粒度任务划分会负载均衡，但是同步开销也很大，至于怎样划分粒度合适，还需实验。
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