概述
我将分四步来带大家研究研究程序的并发计算。
第一步是主要的串行程序，然后使用GCD把它并行计算化。假设你想顺着步骤来尝试这些程序的话，能够下载源代码。
注意。别执行imagegcd2.m，这是个反面教材。。
imagegcd.zip (8.4
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原始程序
我们的程序仅仅是简单地遍历~/Pictures然后生成缩略图。这个程序是个命令行程序，没有图形界面（虽然是使用Cocoa开发库的），主函数例如以下：
int main(int argc, char **argv)
{
NSAutoreleasePool *outerPool = [NSAutoreleasePool new];
NSApplicationLoad();
NSString *destination = @"/tmp/imagegcd";
[[NSFileManager defaultManager] removeItemAtPath: destination error: NULL];
[[NSFileManager defaultManager] createDirectoryAtPath: destination
withIntermediateDirectories: YES
attributes: nil
error: NULL];
Start();
NSString *dir = [@"~/Pictures" stringByExpandingTildeInPath];
NSDirectoryEnumerator *enumerator = [[NSFileManager defaultManager] enumeratorAtPath: dir];
int count = 0;
for(NSString *path in enumerator)
{
NSAutoreleasePool *innerPool = [NSAutoreleasePool new];
if([[[path pathExtension] lowercaseString] isEqual: @"jpg"])
{
path = [dir stringByAppendingPathComponent: path];
NSData *data = [NSData dataWithContentsOfFile: path];
if(data)
{
NSData *thumbnailData = ThumbnailDataForData(data);
if(thumbnailData)
{
NSString *thumbnailName = [NSString stringWithFormat: @"%d.jpg", count++];
NSString *thumbnailPath = [destination stringByAppendingPathComponent: thumbnailName];
[thumbnailData writeToFile: thumbnailPath atomically: NO];
}
}
}
[innerPool release];
}
End();
[outerPool release];
}
假设你要看到全部的副主函数的话。到文章顶部下载源代码吧。当前这个程序是imagegcd1.m。
程序中重要的部分都在这里了。. Start 函数和 End 函数仅仅是简单的计时函数（内部实现是使用的gettimeofday函数）。ThumbnailDataForData函数使用Cocoa库来载入图片数据生成Image对象。然后将图片缩小到320×320大小，最后将其编码为JPEG格式。
简单而天真的并发
乍一看，我们感觉将这个程序并发计算化，非常easy。
循环中的每一个迭代器都能够放入GCD global queue中。我们能够使用dispatch queue来等待它们完毕。为了保证每次迭代都会得到唯一的文件名称数字，我们使用OSAtomicIncrement32来原子操作级别的添加count数：
dispatch_queue_t globalQueue = dispatch_get_global_queue(0, 0);
dispatch_group_t group = dispatch_group_create();
__block uint32_t count = -1;
for(NSString *path in enumerator)
{
dispatch_group_async(group, globalQueue, BlockWithAutoreleasePool(^{
if([[[path pathExtension] lowercaseString] isEqual: @"jpg"])
{
NSString *fullPath = [dir stringByAppendingPathComponent: path];
NSData *data = [NSData dataWithContentsOfFile: fullPath];
if(data)
{
NSData *thumbnailData = ThumbnailDataForData(data);
if(thumbnailData)
{
NSString *thumbnailName = [NSString stringWithFormat: @"%d.jpg",
OSAtomicIncrement32(&count;)];
NSString *thumbnailPath = [destination stringByAppendingPathComponent: thumbnailName];
[thumbnailData writeToFile: thumbnailPath atomically: NO];
}
}
}
});
}
dispatch_group_wait(group, DISPATCH_TIME_FOREVER);
这个就是imagegcd2.m，可是。注意，别执行这个程序。有非常大的问题。
假设你无视我的警告还是执行这个imagegcd2.m了，你如今非常有可能是在重新启动了电脑后。又打开了我的页面。
。假设你乖乖地没有执行这个程序的话。执行这个程序发生的情况就是（假设你有非常多非常多图片在~/Pictures中）：电脑没反应。好久好久都不动。假死了。。
问题在哪
问题出在哪？就在于GCD的智能上。GCD将任务放到全局线程池中执行，这个线程池的大小依据系统负载来随时改变。
比如，我的电脑有四核，所以假设我使用GCD载入任务，GCD会为我每一个cpu核创建一个线程，也就是四个线程。假设电脑上其它任务须要进行的话，GCD会降低线程数来使其它任务得以占用cpu资源来完毕。
可是。GCD也能够添加活动线程数。它会在其它某个线程堵塞时添加活动线程数。
假设如今有四个线程正在执行，突然某个线程要做一个操作，比方。读文件，这个线程就会等待磁盘响应。此时cpu核心会处于未充分利用的状态。
这是GCD就会发现这个状态，然后创建还有一个线程来填补这个资源浪费空缺。
如今，想想上面的程序发生了啥？主线程非常迅速地将任务不断放入global queue中。
GCD以一个少量工作线程的状态開始，然后開始执行任务。
这些任务执行了一些非常轻量的工作后。就開始等待磁盘资源。慢得不像话的磁盘资源。
我们别忘记磁盘资源的特性，除非你使用的是SSD或者牛逼的RAID。否则磁盘资源会在竞争的时候变得异常的慢。
。
刚開始的四个任务非常轻松地就同一时候訪问到了磁盘资源。然后開始等待磁盘资源返回。这时GCD发现CPU開始空暇了。它继续添加工作线程。然后，这些线程执行很多其它的磁盘读取任务。然后GCD再创建很多其它的工资线程。。
。
可能在某个时间文件读取任务有完毕的了。如今，线程池中可不止有四个线程，相反，有成百上千个。。。GCD又会尝试将工作线程降低（太多使用CPU资源的线程），可是降低线程是由条件的。GCD不能够将一个正在执行任务的线程杀掉，而且也不能将这种任务暂停。它必须等待这个任务完毕。全部这些情况都导致GCD无法降低工作线程数。
然后全部这上百个线程開始一个个完毕了他们的磁盘读取工作。它们開始竞争CPU资源，当然CPU在处理竞争上比磁盘先进多了。
问题在于。这些线程读完文件后開始编码这些图片，假设你有非常多非常多图片。那么你的内存将開始爆仓。。然后内存耗尽咋办？虚拟内存啊，虚拟内存是啥。磁盘资源啊。Oh shit！~
然后进入了一个恶性循环，磁盘资源竞争导致很多其它的线程被创建，这些线程导致很多其它的内存使用，然后内存爆仓导致虚拟内存交换。直至GCD创建了系统规定的线程数上限（可能是512个），而这些线程又没法被杀掉或暂停。
。
。
这就是使用GCD时，要注意的。
GCD能智能地依据CPU情况来调整工作线程数。可是它却无法监视其它类型的资源状况。
假设你的任务牵涉大量IO或者其它会导致线程block的东西，你须要把握好这个问题。
修正
问题的根源来自于磁盘IO，然后导致恶性循环。攻克了磁盘资源碰撞，就攻克了这个问题。
GCD的custom queue使得这个问题易于解决。Custom queue是串行的。假设我们创建一个custom queue然后将全部的文件读写任务放入这个队列，磁盘资源的同一时候訪问数会大大降低，资源訪问碰撞就避免了。
虾米是我们修正后的代码。使用IO queue（也就是我们创建的custom queue专门用来读写磁盘）：
dispatch_queue_t globalQueue = dispatch_get_global_queue(0, 0);
dispatch_queue_t ioQueue = dispatch_queue_create("com.mikeash.imagegcd.io", NULL);
dispatch_group_t group = dispatch_group_create();
__block uint32_t count = -1;
for(NSString *path in enumerator)
{
if([[[path pathExtension] lowercaseString] isEqual: @"jpg"])
{
NSString *fullPath = [dir stringByAppendingPathComponent: path];
dispatch_group_async(group, ioQueue, BlockWithAutoreleasePool(^{
NSData *data = [NSData dataWithContentsOfFile: fullPath];
if(data)
dispatch_group_async(group, globalQueue, BlockWithAutoreleasePool(^{
NSData *thumbnailData = ThumbnailDataForData(data);
if(thumbnailData)
{
NSString *thumbnailName = [NSString stringWithFormat: @"%d.jpg",
OSAtomicIncrement32(&count;)];
NSString *thumbnailPath = [destination stringByAppendingPathComponent: thumbnailName];
dispatch_group_async(group, ioQueue, BlockWithAutoreleasePool(^{
[thumbnailData writeToFile: thumbnailPath atomically: NO];
}));
}
}));
}));
}
}
dispatch_group_wait(group, DISPATCH_TIME_FOREVER);
这个就是我们的 imagegcd3.m.
GCD使得我们非常easy就将任务的不同部分放入同样的队列中去（简单地嵌套一下dispatch）。
这次我们的程序将会表现地非常好。
。。
我是说多数情况。。
。。
问题在于任务中的不同部分不是同步的，导致了整个程序的不稳定。我们的新程序的整个流程例如以下：
Main Thread IO Queue Concurrent Queue
find paths ------> read -----------> process
...
write <----------- process
图中的箭头是非堵塞的，而且会简单地将内存中的对象进行缓冲。
如今假设一个机器的磁盘足够快，快到比CPU处理任务（也就是图片处理）要快。事实上不难想象：虽然CPU的动作非常快，可是它的工作更繁重。解码、压缩、编码。
从磁盘读取的数据開始填满IO queue，数据会占用内存。非常可能越占越多（假设你的~/Pictures中有非常多非常多图片的话）。
然后你就会内存爆仓，然后開始虚拟内存交换。
。。又来了。。
这就会像第一次一样导致恶性循环。一旦不论什么东西导致工作线程堵塞，GCD就会创建很多其它的线程，这个线程执行的任务又会占用内存（从磁盘读取的数据），然后又開始交换内存。
。
结果：这个程序要么就是执行地非常顺畅。要么就是非常低效。
注意假设磁盘速度比較慢的话，这个问题依然会出现。由于缩略图会被缓冲在内存里，只是这个问题导致的低效比較不easy出现。由于缩略图占的内存少得多。
真正的修复
由于上一次我们的尝试出现的问题在于没有同步不同部分的操作，所以让我写出同步的代码。最简单的方法就是使用信号量来限制同一时候执行的任务数量。
那么，我们须要限制为多少呢？
显然我们须要依据CPU的核数来限制这个量，我们又想马儿好又想马儿不吃草，我们就设置为cpu核数的两倍吧。只是这里仅仅是简单地这样处理，GCD的作用之中的一个就是让我们不用关心操作系统的内部信息（比方cpu数）。如今又来读取cpu核数，确实不太妙。或许我们在实际应用中。能够依据其它需求来定义这个限制量。
如今我们的主循环代码就是这样了：
dispatch_queue_t ioQueue = dispatch_queue_create("com.mikeash.imagegcd.io", NULL);
int cpuCount = [[NSProcessInfo processInfo] processorCount];
dispatch_semaphore_t jobSemaphore = dispatch_semaphore_create(cpuCount * 2);
dispatch_group_t group = dispatch_group_create();
__block uint32_t count = -1;
for(NSString *path in enumerator)
{
WithAutoreleasePool(^{
if([[[path pathExtension] lowercaseString] isEqual: @"jpg"])
{
NSString *fullPath = [dir stringByAppendingPathComponent: path];
dispatch_semaphore_wait(jobSemaphore, DISPATCH_TIME_FOREVER);
dispatch_group_async(group, ioQueue, BlockWithAutoreleasePool(^{
NSData *data = [NSData dataWithContentsOfFile: fullPath];
dispatch_group_async(group, globalQueue, BlockWithAutoreleasePool(^{
NSData *thumbnailData = ThumbnailDataForData(data);
if(thumbnailData)
{
NSString *thumbnailName = [NSString stringWithFormat: @"%d.jpg",
OSAtomicIncrement32(&count;)];
NSString *thumbnailPath = [destination stringByAppendingPathComponent: thumbnailName];
dispatch_group_async(group, ioQueue, BlockWithAutoreleasePool(^{
[thumbnailData writeToFile: thumbnailPath atomically: NO];
dispatch_semaphore_signal(jobSemaphore);
}));
}
else
dispatch_semaphore_signal(jobSemaphore);
}));
}));
}
});
}
dispatch_group_wait(group, DISPATCH_TIME_FOREVER);
终于我们写出了一个能平滑执行且又高速处理的程序。
基准測试
我測试了一些执行时间。对7913张图片：
程序处理时间 (秒)
imagegcd1.m |
984 |
imagegcd2.m |
没执行。这个还是别执行了 |
imagegcd3.m |
300 |
imagegcd4.m |
279 |
注意，由于我比較懒。所以我在执行这些測试的时候，没有关闭电脑上的其它程序。。
。严格的进行对比的话。实在是太蛋疼了。。
所以这个数值我们仅仅是參考一下。
比較有意思的是，3和4的执行状况几乎相同，大概是由于我电脑有15g可用内存吧。
。
。
内存比較小的话，这个imagegcd3应该跑的非常吃力，由于我发现它使用最多的时候。占用了10g内存。
而4的话，没有占多少内存。
结论
GCD是个比較范特西的技术，能够办到非常多事儿。可是它不能为你办全部的事儿。所以。对于进行IO操作而且可能会使用大量内存的任务。我们必须细致斟酌。
当然，即使这样，GCD还是为我们提供了简单有效的方法来进行并发计算。