C 語言 pthread 多執行緒平行化程式設計入門教學與範例

這裡介紹如何在 C 語言中使用 pthread 開發多執行緒的平行化程式,用多顆 CPU 加速計算。

現在電腦的 CPU 都具備多顆核心,因此在使用 C 語言撰寫計算用的程式時,若能夠善用多核新的 CPU 進行平行運算,可以讓計算速度大幅提昇。


若要將 C 語言的程式平行化,最基本的方式就是使用 POSIX 執行緒(簡稱 pthread)來實做多執行緒的程式,以下是 pthread 函式庫的用法教學,以及實際的範例程式碼。

Pthread 多執行緒

pthreadpthread_create 函數可以用來建立新的執行緒,並以函數指標指定子執行緒所要執行的函數,子執行緒在建立之後,就會以平行的方式執行,在子執行緒的執行期間,主執行緒還是可以正常執行自己的工作,最後主執行緒再以 pthread_join 函數等待子執行緒執行結束,處理後續收尾的動作。

以下是一個 pthread 的 hello world 範例程式碼:

#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>

// 子執行緒函數
void* child(void* data) {
  char *str = (char*) data; // 取得輸入資料
  for(int i = 0;i < 3;++i) {
    printf("%s\n", str); // 每秒輸出文字
    sleep(1);
  }
  pthread_exit(NULL); // 離開子執行緒
}

// 主程式
int main() {
  pthread_t t; // 宣告 pthread 變數
  pthread_create(&t, NULL, child, "Child"); // 建立子執行緒

  // 主執行緒工作
  for(int i = 0;i < 3;++i) {
    printf("Master\n"); // 每秒輸出文字
    sleep(1);
  }

  pthread_join(t, NULL); // 等待子執行緒執行完成
  return 0;
}

此程式在主執行緒中建立一個子執行緒,並將 "Child" 這個字串傳遞給子執行緒,然後讓兩個執行緒同時輸出文字。

使用 gcc 編譯時,要加上 -lpthread 參數:

gcc hello.c -lpthread -o hello

編譯好之後,執行之:

./hello
Master
Child
Master
Child
Master
Child

資料傳遞

在許多的平行化應用程式中,我們都會需要傳遞一些資料給子執行緒進行計算,而在計算完之後再將結果傳回來,而子執行緒在傳回資料時通常都會以 malloc 配置記憶體空間來存放傳回的資料,以下是一個典型的範例:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>

// 子執行緒函數
void *child(void *arg) {
   int *input = (int *) arg; // 取得資料
   int *result = malloc(sizeof(int) * 1); // 配置記憶體
   result[0] = input[0] + input[1]; // 進行計算
   pthread_exit((void *) result); // 傳回結果
}

// 主程式
int main() {
   pthread_t t;
   void *ret; // 子執行緒傳回值
   int input[2] = {1, 2}; // 輸入的資料

   // 建立子執行緒,傳入 input 進行計算
   pthread_create(&t, NULL, child, (void*) input);

   // 等待子執行緒計算完畢
   pthread_join(t, &ret);

   // 取得計算結果
   int *result = (int *) ret;

   // 輸出計算結果
   printf("%d + %d = %d\n", input[0], input[1], result[0]);

   // 釋放記憶體
   free(result);

   return 0;
}

執行的輸出為:

1 + 2 = 3

這個程式中,子執行緒呼叫 malloc 配置了記憶體空間,而主執行緒在使用完該記憶體空間之後,負責釋放掉不再使用的記憶體。

由主執行緒管理記憶體

多執行緒之間的記憶體管理其實很不方便,也很容易不小心寫錯,造成記憶體流失(memory leak)問題,若想避免這個問題,可以統一由主執行緒來管理記憶體,以下是一個範例:

#include <stdio.h>
#include <pthread.h>

// 自己定義的資料結構
typedef struct my_data {
   int a;
   int b;
   int result;
} my_data;

// 子執行緒函數
void *child(void *arg) {
   my_data *data=(my_data *)arg; // 取得資料

   int a = data->a;
   int b = data->b;
   int result = a + b; // 進行計算

   data->result = result; // 將結果放進 data 中
   pthread_exit(NULL);
}

// 主程式
int main() {
   pthread_t t;
   my_data data;

   data.a = 1;
   data.b = 2;

   // 建立子執行緒,傳入 data 進行計算
   pthread_create(&t, NULL, child, (void*) &data);

   // 等待子執行緒計算完畢
   pthread_join(t, NULL);

   // 從 data.result 取回計算結果
   printf("%d + %d = %d\n", data.a, data.b, data.result);

   return 0;
}

這個例子中,我們使用自己定義的資料結構(struct),將所有的輸入資料與輸出結果欄位都包裝在一個 my_data 中,以指標的方式傳入子執行緒中,讓子執行緒在計算完成後,將結果直接寫入 my_dataresult 欄位,這樣就不需要另外配置記憶體空間,而主執行緒也可以直接取得計算結果。

互斥鎖(Mutex)

在平行化的程式中,如果發生多個執行緒需要同時存取同一個位置的資料時,就有可能會因為同時存取而產生錯誤,在下面這個例子中,我們定義一個全域變數 counter,用來紀錄某個量的總和,而我們希望在多個執行緒中同時計算,然後統一將加總的結果放在其中。

#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>

// 計數器
int counter = 0;

// 子執行緒函數
void* child() {
  for(int i = 0;i < 3;++i) {
    int tmp = counter;
    sleep(1); // 故意讓它延遲一下
    counter = tmp + 1;
    printf("Counter = %d\n", counter);
  }
  pthread_exit(NULL);
}

// 主程式
int main() {
  pthread_t t1, t2;
  pthread_create(&t1, NULL, child, NULL);
  pthread_create(&t2, NULL, child, NULL);
  pthread_join(t1, NULL);
  pthread_join(t2, NULL);
  return 0;
}

在這段程式碼中,我們放了兩個子執行緒,每個子執行緒用迴圈跑了三次計算,所以最後的 counter 預期應該是 6,但由於我們將 counter 的值取出來,計算出新的值之後在放回去,兩個子執行緒同時都這樣做的話,計算結果就會不如預期:

Counter = 1
Counter = 1
Counter = 2
Counter = 2
Counter = 3
Counter = 3

這個問題的解決方法就是加入一個互斥鎖(mutex),將那些不可以被多個執行緒同時執行的程式碼片段,用互斥鎖包起來,當一個執行緒執行到該處時,就會先上鎖,避免其他的執行緒進入,若其他的執行緒同時也要執行該處的程式碼時,就必須等待先前的執行緒執行完之後,才能接著進入(也就是排隊輪流使用的概念),這樣就可以避免多個執行緒混雜執行,讓結果出錯的問題。

#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>

// 計數器
int counter = 0;

// 加入 Mutex
pthread_mutex_t mutex1 = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;

// 子執行緒函數
void* child() {
  for(int i = 0;i < 3;++i) {
    pthread_mutex_lock( &mutex1 ); // 上鎖
    int tmp = counter;
    sleep(1);
    counter = tmp + 1;
    pthread_mutex_unlock( &mutex1 ); // 解鎖
    printf("Counter = %d\n", counter);
  }
  pthread_exit(NULL);
}

// 主程式
int main() {
  pthread_t t1, t2;
  pthread_create(&t1, NULL, child, NULL);
  pthread_create(&t2, NULL, child, NULL);
  pthread_join(t1, NULL);
  pthread_join(t2, NULL);
  return 0;
}
Counter = 1
Counter = 2
Counter = 3
Counter = 4
Counter = 5
Counter = 6

pthread_mutex_lockpthread_mutex_unlock 之間的程式碼就是一次只容許一個執行緒執行的部份,也就是說雖然是平行化的程式,但是被包住的這部份只能以單一執行緒來執行,所以在設計程式時,要盡可能減少被互斥鎖包住的程式碼,才能讓程式執行效能更好。

旗標(Semaphore)

如果我們現在有兩個執行緒,分別負責一份工作的前半段與後半段,也就是說第一個執行緒會把它處理好的資料,發包給第二個執行緒繼續處理,而兩個執行緒的處理速度有可能不同,這種狀況我們就可以使用旗標(Semaphore)的方式來串接。

旗標本身就是一個計數器,也就是紀錄目前尚未處理的工作數量,我們可以使用 sem_wait 來判斷是否有尚未處理的工作,當工作數量大於 0 時,sem_wait 就會讓執行緒進入處理,並且把工作數量遞減 1,而如果工作數量為 0 的時候,則會讓執行緒等待,直到有新的工作來臨時,才讓執行緒進入。

另外在產生工作的執行緒中,可以使用 sem_post 放入新的工作(也就讓將計數器遞增 1),這樣就可以將多個執行緒串接起來處理大型的工作流程。

以下是一個簡單的範例:

#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>
#include <semaphore.h>

sem_t semaphore; // 旗標
int counter = 0;

// 子執行緒函數
void* child() {
  for(int i = 0;i < 5;++i) {
    sem_wait(&semaphore); // 等待工作
    printf("Counter = %d\n", ++counter);
    sleep(1);
  }
  pthread_exit(NULL);
}

// 主程式
int main(void) {

  // 初始化旗標,僅用於本行程,初始值為 0
  sem_init(&semaphore, 0, 0);

  pthread_t t;
  pthread_create(&t, NULL, child, NULL);

  // 送出兩個工作
  printf("Post 2 jobs.\n");
  sem_post(&semaphore);
  sem_post(&semaphore);
  sleep(4);

  // 送出三個工作
  printf("Post 3 jobs.\n");
  sem_post(&semaphore);
  sem_post(&semaphore);
  sem_post(&semaphore);

  pthread_join(t, NULL);

  return 0;
}
Post 2 jobs.
Counter = 1
Counter = 2
Post 3 jobs.
Counter = 3
Counter = 4
Counter = 5

在這個程式中,主執行緒負責派送工作,工作有時候多、有時候少,而子執行緒則是以每秒處理一個工作的速度,消化接收到的工作。

旗標在使用前要先以 sem_init 初始化,其第二個參數是指定是否要讓其他的行程(process)共用旗標,這裡我們是單一行程、多執行緒的程式,所以第二個參數設定為 0 即可;第三個參數則是設定旗標的初始值。

旗標本身只是紀錄工作的數量,並且控制執行緒的執行,並沒有負責資料的配送,通常我們可以自己實做一個資料佇列(queue),配合旗標來計算索引,讓子執行緒從佇列中取得資料進行處理。

參考資料:YoLinux.comGribble Lab開源筆記倉庫區The Geek Stuff

程式設計

1 留言

  1. Neil

    感謝分享,很棒!

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