概述
我将分四步来带大家研究研究程序的并发计算。第一步是基本的串行程序，然后使用GCD把它并行计算化。如果你想顺着步骤来尝试这些程序的话，可以下载源码。注意，别运行imagegcd2.m，这是个反面教材。。
imagegcd.zip (8.4 KB, 87 次)
原始程序
我们的程序只是简单地遍历~/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（尽管是使用Cocoa开发库的），主函数如下：
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];
}
如果你要看到所有的副主函数的话，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 函数只是简单的计时函数（内部实现是使用的gettimeofday函数）。ThumbnailDataForData函数使用Cocoa库来加载图片数据生成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，很容易。循环中的每个迭代器都可以放入GCD global queue中。我们可以使用dispatch queue来等待它们完成。为了保证每次迭代都会得到唯一的文件名数字，我们使用OSAtomicIncrement32来原子操作级别的增加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，但是，注意，别运行这个程序，有很大的问题。
如果你无视我的警告还是运行这个imagegcd2.m了，你现在很有可能是在重启了电脑后，又打开了我的页面。。如果你乖乖地没有运行这个程序的话，运行这个程序发生的情况就是（如果你有很多很多图片在~/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运行，这个线程池的大小根据系统负载来随时改变。例如，我的电脑有四核，所以如果我使用GCD加载任务，GCD会为我每个cpu核创建一个线程，也就是四个线程。如果电脑上其他任务需要进行的话，GCD会减少线程数来使其他任务得以占用cpu资源来完成。
但是，GCD也可以增加活动线程数。它会在其他某个线程阻塞时增加活动线程数。假设现在有四个线程正在运行，突然某个线程要做一个操作，比如，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，然后创建另一个线程来填补这个资源浪费空缺。
现在，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开始，然后开始执行任务。这些任务执行了一些很轻量的工作后，就开始等待磁盘资源，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。。
刚开始的四个任务很轻松地就同时访问到了磁盘资源，然后开始等待磁盘资源返回。这时GCD发现CPU开始空闲了，它继续增加工作线程。然后，这些线程执行更多的磁盘读取任务，然后GCD再创建更多的工资线程。。。
可能在某个时间文件读取任务有完成的了。现在，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减少（太多使用CPU资源的线程），但是减少线程是由条件的，GCD不可以将一个正在执行任务的线程杀掉，并且也不能将这样的任务暂停。它必须等待这个任务完成。所有这些情况都导致GCD无法减少工作线程数。
然后所有这上百个线程开始一个个完成了他们的磁盘读取工作。它们开始竞争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开始编码这些图片，如果你有很多很多图片，那么你的内存将开始爆仓。。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，磁盘资源竞争导致更多的线程被创建，这些线程导致更多的内存使用，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能智能地根据CPU情况来调整工作线程数，但是它却无法监视其他类型的资源状况。如果你的任务牵涉大量IO或者其他会导致线程block的东西，你需要把握好这个问题。
修正
问题的根源来自于磁盘IO，然后导致恶性循环。解决了磁盘资源碰撞，就解决了这个问题。
GCD的custom queue使得这个问题易于解决。Custom queue是串行的。如果我们创建一个custom queue然后将所有的文件读写任务放入这个队列，磁盘资源的同时访问数会大大降低，资源访问碰撞就避免了。
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使得我们很容易就将任务的不同部分放入相同的队列中去（简单地嵌套一下dispatch）。这次我们的程序将会表现地很好。。。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如下：
Main Thread IO Queue Concurrent Queue
find paths ------> read -----------> process
...
write <----------- process
图中的箭头是非阻塞的，并且会简单地将内存中的对象进行缓冲。
现在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。其实不难想象：虽然CPU的动作很快，但是它的工作更繁重，解码、压缩、编码。从磁盘读取的数据开始填满IO queue，数据会占用内存，很可能越占越多（如果你的~/Pictures中有很多很多图片的话）。
然后你就会内存爆仓，然后开始虚拟内存交换。。。又来了。。
这就会像第一次一样导致恶性循环。一旦任何东西导致工作线程阻塞，GCD就会创建更多的线程，这个线程执行的任务又会占用内存（从磁盘读取的数据），然后又开始交换内存。。
结果：这个程序要么就是运行地很顺畅，要么就是很低效。
注意如果磁盘速度比较慢的话，这个问题依旧会出现，因为缩略图会被缓冲在内存里，不过这个问题导致的低效比较不容易出现，因为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时执行的任务数量。
那么，我们需要限制为多少呢？
显然我们需要根据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。不过这里只是简单地这样处理，GCD的作用之一就是让我们不用关心操作系统的内部信息（比如cpu数），现在又来读取cpu核数，确实不太妙。也许我们在实际应用中，可以根据其他需求来定义这个限制量。
现在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);
最终我们写出了一个能平滑运行且又快速处理的程序。
基准测试
我测试了一些运行时间，对7913张图片：
程序 处理时间 (秒)
imagegcd1.m 984
imagegcd2.m 没运行，这个还是别运行了
imagegcd3.m 300
imagegcd4.m 279
注意，因为我比较懒。所以我在运行这些测试的时候，没有关闭电脑上的其他程序。。。严格的进行对照的话，实在是太蛋疼了。。
所以这个数值我们只是参考一下。
比较有意思的是，3和4的执行状况差不多，大概是因为我电脑有15g可用内存吧。。。内存比较小的话，这个imagegcd3应该跑的很吃力，因为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是个比较范特西的技术，可以办到很多事儿，但是它不能为你办所有的事儿。所以，对于进行IO操作并且可能会使用大量内存的任务，我们必须仔细斟酌。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。