《Erlang程序设计》第二十章 多核编程
第二十章 多核编程
Table of Contents
第二十章 多核编程
20.1 如何在多核的CPU上更有效率的运行
20.1.1 使用大量进程
这个标准…显而易见。
20.1.2 避免副作用
因为存在副作用, 导致使用共享内存方式时必须使用锁机制, 虽然Erlang没有共享内存, 但对于可以被多个进程共享的ETS表和DETS表还是应该特别注意。
20.1.3 顺序瓶颈
对于本质就是顺序性的问题, 显然无法做到并发化。
而磁盘IO, 也是一个无法避免的自然瓶颈。
注册进程, 人为的创建了一个潜在的顺序瓶颈。
20.2 并行化顺序代码
并行化的map
pmap(F, L) -> S = self(), Ref = erlang:make_ref(), %% 对于列表中的每个参数都启动一个进程去处理 Pids = map(fun(I) ->spawn(fun() ->do_f(S, Ref, F, I) end) end, L), gather(Pids, Ref). %% 处理完成后向父进程发送结果 do_f(Parent, Ref, F, I) -> Parent ! {self(), Ref, (catch F(I))}. %% 以正确的顺序拼接每个进程的运行结果 gather([Pid|T], Ref) -> receive {Pid, Ref, Ret} ->[Ret|gather(T, Ref)] end; gather([], _) ->[].
什么时候可以用pmap:1. 计算量很小的函数; 2. 不创建太多的进程; 3. 在恰当的抽象层次上思考
20.3 小消息, 大计算
启动SMP Erlang
# -smp 启动SMP Erlang # +S N 使用N个Erlang虚拟机 $ erl -smp +S N
测试不同的虚拟机数量对性能的影响
#!/bin/sh echo "" >results for i in 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 do echo $i erl -boot start_clean -noshell -smp +S $i -s ptests tests $i >> results done
20.4 map-reduce算法和磁盘索引程序
20.4.1 map-reduce算法
%% map函数 MapReduce每次给列表中的每个X创建一个新的进程 F1 = fun(Pid, X) ->void, %% reduce函数 针对每个键值, 将它所对应的所有值合并到一起 %% Acc0 累加器 F2 = fun(key, [Value], Acc0) ->Acc L = [X] Acc = X = term() %% 调用形式 mapreduce(F1, F2, Acc0, L) ->Acc
具体的实现
mapreduce(F1, F2, Acc0, L) -> S = self(), %% 启动新的进程运行reduce函数 Pid = spawn(fun() ->reduce(S, F1, F2, Acc0, L) end), receive {Pid, Result} -> Result end. reduce(Parent, F1, F2, Acc0, L) -> process_flag(trap_exit, true), ReducePid = self(), %% map过程的实现 %% 对于列表中的每个值都启动一个进程在do_job中调用F1进行处理 foreach(fun(X) -> spawn_link(fun() ->do_job(ReducePid, F1, X) end) end, L), N = length(L), %% 用字典存储键值 Dict0 = dict:new(), %% 等待map过程完成 Dict1 = collect_replies(N, Dict0), %% 调用F2按相同键值进行合并 Acc = dict:fold(F2, Acc0, Dict1), %% 向MapReduce进程通知运行结果 Parent ! {self(), Acc}. %% 按键值进行合并的过程 collect_replies(0, Dict) -> Dict; collect_replies(N, Dict) -> receive %% 对键-值的处理 %% 存在Key则将Val相加, 否则插入到字典 {Key, Val} -> case dict:is_key(Key, Dict) of true -> Dict1 = dict:append(Key, Val, Dict), collect_replies(N, Dict1); false -> Dict1 = dict:store(Key,[Val], Dict), collect_replies(N, Dict1) end; {'EXIT', _, _Why} -> collect_replies(N-1, Dict) end. %% 执行指定的map函数 do_job(ReducePid, F, X) -> F(ReducePid, X).
测试代码:
-module(test_mapreduce). -compile(export_all). -import(lists, [reverse/1, sort/1]). test() -> wc_dir("."). wc_dir(Dir) -> %% map函数 F1 = fun generate_words/2, %% reduce函数 F2 = fun count_words/3, %% 参数列表 Files = lib_find:files(Dir, ".*[.](erl)", false), %% 调用mapreduce处理 L1 = phofs:mapreduce(F1, F2, [], Files), reverse(sort(L1)). %% 查找文件中的每个单词 generate_words(Pid, File) -> F = fun(Word) ->Pid ! {Word, 1} end, lib_misc:foreachWordInFile(File, F). %% 统计有多少个不同的单词 count_words(Key, Vals, A) -> [{length(Vals), Key}|A].
运行结果:
1> test_mapreduce:test().
[{115,"L"},
{84,"T"},
{80,"1"},
{77,"end"},
{72,"X"},
{52,"H"},
{47,"file"},
{46,"S"},
{44,"of"},
{43,"F"},
{40,"2"},
{39,"Key"},
{39,"Fun"},
{37,"is"},
{35,"case"},
{34,"fun"},
{34,"Pid"},
{34,"N"},
{33,"File"},
{32,"true"},
{31,"Str"},
{28,"ok"},
{27,"prefix"},
{27,"Val"},
{27,"I"},
{26,"to"},
{26,[...]},
{24,...},
{...}|...]
20.4.2 全文检索
- 1. 反向索引
文件-内容对照表
索引-文件对照表文件名 内容 /home/dogs rover jack buster winston /home/animals/cats zorro daisy jaguar /home/cars rover jaguar ford
单词-索引对照表索引 文件名 1 /home/dogs 2 /home/animals/cats 3 /home/cars
单词 索引 rover 1,3 jack 1 buster 1 winston 1 zorro 2 daisy 2 jaguar 2,3 ford 3
- 2. 反向索引的查询
通过单词-索引, 索引-文件的对照表查找单词与文件的对应关系
- 3. 反向索引的数据结构
因为一个常见的词可能在成千上万的文件中出现, 因此使用数字索引代替文件名可大大节省存储空间, 因此需要文件与索引的对照表。
对于每个在文件中出现的单词, 都需要记录此文件的索引号, 因此建立单词与索引的对照表。
20.4.3 索引器的操作
%% 启动一个名为indexer_server的服务器进程 %% 启动一个worker进程来执行索引动作 start() -> indexer_server:start(output_dir()), spawn_link(fun() ->worker() end). worker() -> possibly_stop(), %% 返回下一个需要索引的目录 case indexer_server:next_dir() of {ok, Dir} -> %% 查找目录下需要进行索引的文件 Files = indexer_misc:files_in_dir(Dir), %% 为其建立索引 index_these_files(Files), %% 检测是否正常完成 indexer_server:checkpoint(), possibly_stop(), sleep(10000), worker(); done -> true end. %% 使用MapReduce算法实现建立索引的并行处理 index_these_files(Files) -> Ets = indexer_server:ets_table(), OutDir = filename:join(indexer_server:outdir(), "index"), %% map函数 F1 = fun(Pid, File) ->indexer_words:words_in_file(Pid, File, Ets) end, %% reduce函数 F2 = fun(Key, Val, Acc) ->handle_result(Key, Val, OutDir, Acc) end, indexer_misc:mapreduce(F1, F2, 0, Files). %% 按照Key值进行合并 handle_result(Key, Vals, OutDir, Acc) -> add_to_file(OutDir, Key, Vals), Acc + 1. %% 将索引数组添加到Word中 add_to_file(OutDir, Word, Is) -> L1 = map(fun(I) -><<I:32>> end, Is), OutFile = filename:join(OutDir, Word), case file:open(OutFile, [write,binary,raw,append]) of {ok, S} -> file:pwrite(S, 0, L1), file:close(S); {error, E} -> exit({ebadFileOp, OutFile, E}) end.
20.4.4 运行索引器
1> indexer:cold_start(). 2> indexer:start(). 3> indexer:stop().
20.4.5 评论
可以改进的三个方面
1. 改进单词抽取 2. 改进map-reduce算法, 以便处理海量数据 3. 方向索引的数据结构只使用了文件系统来存储
