Rubyで書かれたちょっと重たいバッチ処理があって速くする必要があったので、fork(2)とpipe(2)を使ったマルチプロセス化でコアを活かした並列処理に書き直した話します。 以下の記事に詳しく書いてあるので、TL;DRはそちらを見てな? Forking and IPC in Ruby, Part I Forking and IPC in Ruby, Part II なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 - 達人出版会 Threadじゃいかんの? — GILについて 並行プログラミングとしてまず最初に思いつくのはマルチスレッド化ですが、RubyにおいてはGVL(Giant VM lock)があるためマルチコアを活かすことは難しいのです。 ネイティブスレッドを用いて実装されていますが、 現在の実装では Ruby VM は Giant VM lock (GVL) を有し
以前、このような記事を書きました。 Concurrency Utilitiesを使った並列処理・マルチスレッドのおさらい (2013-12-26) 前回の内容は、Concurrency UtilitiesだけでなくJavaのマルチスレッドの話も一部含んでいましたが、今回は、Concurrency Utilitiesだけにフォーカスして、全体が分かるように整理してまとめ直しました。 目次 概要 準備 タスク・フレームワーク (Executor) 同期キュー シンクロナイザー 並行処理コレクション 時間単位 アトミック値型とアトミック操作 ロック・フレームワーク 概要 今回は、Concurrency UtilitiesのAPIをいくつかのグループに分類し、それぞれのグループの主要な機能を「広く浅く」紹介する、という形式でまとめています。 パッケージ単位で分け、それからjava.util.con
This set of commits implements initial pthreads library support for Emscripten code, and allows native code to utilize multithreading with the pthreads API. This backs on experimental research on the JavaScript SharedArrayBuffer and Atomics APIs from https://docs.google.com/document/d/1NDGA_gZJ7M7w1Bh8S0AoDyEqwDdRh4uSoTPSNn77PFk/edit?usp=sharing , and as such is preliminary and unsupported in othe
Cocoaの並列処理（GCDとNSOperation/NSOperationQueue）に関するまとめです。この記事ではいわゆる「スレッド」については扱いません。スレッドについては、前に記事を書いたのでそちらを参照してください。 Cocoaのマルチスレッドシステム - $ cat /var/log/shin スレッドによる並列処理からの脱却 スレッドは、歴史のある並列処理のための概念ですが、OSのカーネルの方にも密接に関わりがあるなど、抽象度は低めと言えます。 そこで、Cocoaでは、並列処理のための抽象度の高いインターフェースが提供されるようになりました。それがGCDとNSOperation/NSOperationQueueです。これらを使えば、スレッドを何個作成してタスクをどのように実行するか等の細かいことは、ランタイム側が全て決定してくれるので、ユーザは、並列処理したいタスクを定義し
なにかあまりスレッドとか得意でない人のコードを見ていて、いくつかダメな予感がするパターンがあるよね、ってことで適当に集めてみました。どれもこれも小さな例にすると、こんなミスしねーよ、って感じなんですけど、複雑なコードの中にあると結構ミスるもんかな、と。私自身マルチスレッドはたいへん苦手で、実際私がやらかしたケースもいくつか。 ひとつめ: ロック順序逆転 // そこらじゅうで確保されてるグローバルなロック pthread_mutex_t g_mu = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER; // このクラスを使うところは全域 g_mu でロックされてるとします class C { public: C() { pthread_mutex_init(&mu_, NULL); } void doSlowOperation() { pthread_mutex_lock(&mu_); /
（以下はgo 1.2.x時点での話です。将来的に仕様がかわるかどうかはわかりません） これを読んでいて、こういうの気にしてない人多いんだろうなーと思って、書いてみます。元のポストはdeferの挙動について語っているように見受けられるけれども、これは要は複数スレッドで実行されるコードについて、プログラム終了時に同期とか取りたくない、という話だと思ったので、このポストのdeferを正しく動かすには…というところからどういう形でgoroutine同士で同期を取る方法があるのか、一例を書き出していきます。 TL;DR; goでいくらgoroutineが気軽にかけるからと言って、複数スレッドで処理が行われているので同期はキチンとやらないとダメですよ。 deferの基本 goではLLのノリでコードを書けるのが売りの一つですが、メモリ管理はしてくれるものの、様々なリソース解放も全て自動というわけではあり
この記事はC++ Advent Calendar 2013の15日目にエントリしています。 内容はC++標準ライブラリとスレッドセーフに関する解説になります。 flickr / rennasverden もくじ What's スレッドセーフ？ スレッドセーフという幻想 基本型とデータ競合 C++標準ライブラリとデータ競合 C++標準ライブラリ：シーケンスコンテナ編 C++標準ライブラリ：連想コンテナ編 スレッドセーフ RELOADED 基本的なスレッドセーフ保証 std::shared_ptr<T> std::rand() std::cout （本文のみ約9000字） はじめに マルチスレッド対応の点では他言語に遅れを取っていたプログラミング言語C++ですが、C++11ではようやく標準ライブラリにスレッドサポートが追加されました。C++11スレッドサポートではスレッドクラスstd::thr
「Objective-Cで非同期処理を同期処理にする方法。」に、ディスパッチセマフォによってスレッドがデッドロックしてしまう場合があるということを書きました。 デッドロックする例 これがその例です。 NSLog(@"start."); dispatch_semaphore_t semaphore = dispatch_semaphore_create(0); dispatch_async(dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_BACKGROUND, 0), ^{ for (int i = 0; i < 5; i++) { sleep(1); NSLog(@"Process: %d", i); dispatch_sync(dispatch_get_main_queue(), ^{ NSLog(@"Main Process"); }
始めに 本記事は C++11 Advent Calendar 2011 : ATND の6日目です。 std::thread C++11時代のthreadの基本は std::thread です。おもむろに #include をしましょう。std::threadはコンストラクタで渡された関数オブジェクトを別スレッドで実行します。 #include <iostream> #include <thread> void f() { std::cout << "f()" << std::endl; } int main() { std::thread thr(f); thr.join(); return 0; } このプログラムを実行すると f() と表示されるはずです。コンパイルして実行してみます。 $ g++ -o thr thr.cpp -std=c++0x $ ./thr f() $ 確かに
C++11 には、複数の Lockable なオブジェクトをロックしてくれる std::lock 関数があります。 template<class L1, class L2, class... L3> void lock(L1& m1, L2& m2, L3&... m3); この関数の最大の特徴は、決してデッドロックしないことです。 そして、このデッドロックしないという要件を満たすために使われるアルゴリズムが、try-and-back-off アルゴリズムと呼ばれるものです。 今回はこの try-and-back-off アルゴリズムについて説明します。 （この記事には独自解釈が含まれているので、間違ってる部分とかあれば指摘して頂けると嬉しいです） デッドロックの条件 デッドロックは、正確ではないですが、大まかに言って以下の条件を満たすと発生します。 ロックを取得するために待機を行なう あ
Rubyと比べながらBlocksをいじってみたり、BlocksでNSArrayにmapメソッドを生やしてみたりしてきたので、そろそろGrand Central Dispatch(GCD)も試してみる。あんま関係ないけど、グランド・セントラル・ディスパッチってなんか必殺技っぽいよね。じゃあ一緒に高らかに叫んでみようか。せーの、グランド！セントラル！ディスパッチ！！ GCDってなにさ ドキュメント嫁。 …だけだと流石に不親切なので、一応簡単に説明すると、APIを通してぽんぽん処理をqueueにつっこんでってやると、ランタイムの方でそれを上手いこと並列実行しといてやるよ！安心しろチェリーボーイ共、スレッドのことは俺が面倒見てやるぜ！って仕組み。そんな口調なのかどうかはわかんないけど、まぁ大体そんな感じ（適当）。 例によってRubyと比較 まぁ、こんなコードがあったとします。 # ruby f =
function f ( ) { do_something(); do_another(); do_one_more(); } このプログラムでは順番に3つの関数を呼び出していますが、各関数呼び出しの間でいったんスレッドの実行権を他のJavaScriptコードに渡したいとします。これは次のように、各関数呼び出しをそれぞれ別の関数に分けて、間にsetTimeoutを挿むようにプログラムを書き換えることで実現できます。 function f ( ) { do_something(); setTimeout(f1, 1); // 1ミリ秒後にf1を呼び出す } function f1 ( ) { do_another(); setTimeout(f2, 1); } function f2 ( ) { do_one_more(); } こうして書き換えた関数fを、 f(); f(); のようにし
GNU/Linuxでは、スケジュールの単位はプロセスである。スレッドというのは、ちょっと特殊なプロセスにすぎない。 Windowsでは、スケジュールの単位はスレッドである。プロセスというのは、スレッドを束ねる要素でしかない。たしかに、プロセスには優先度を設定できる。ただしこれは、スレッドの優先度が、スレッドに設定されている優先度とスレッドが属するプロセスに設定されている優先度から計算されるだけである。プロセスは実行の単位ではない。 プロセスを作るためのLinux Kernel APIとして、fork(), clone(), vfork()がある。Linux kernelでは、それぞれsys_fork(), sys_clone(), sys_vfork()として提供されている。また、その下にdo_fork()があって、実際の処理はこの関数がやっていたりする。ただし直接使うことはない。というの
たまたま新環境にNode.js入れてたらv0.7.0がリリースされてたのに気がついたので、勢いで新機能を試してみた。 V8のバージョンが上がったとかもあるけど多分一番の目玉はIsolates(マルチスレッド)のサポートかな、と思う。開発ブランチでは他にもDomainsという機能も実装中らしいと聞いてたがそれはまだv0.7.0では使えないようだ。 Isolatesの使い方がドキュメントの方には載ってなかったのでソースをisolateとかthreadとかで探してみたところ、どうやらchild_processモジュールのspawnやforkのオプションに thread:true を渡してやればマルチスレッドを使ってくれるっぽいことが分かった。 シングルスレッドと非同期I/Oでシンプル＆ハイパフォーマンスが売りのNodeだが、よく「マルチコアが使い切れない、重たいCPU処理したら固まるじゃんプギャ
スレッドとプロセス 本題: スケジューリング 田浦健次朗 スレッドとは? 制御の流れ(thread of control): CPUを抽象 化したもの • OSに「スレッドを作りたい」と要求 • OSはスレッドにCPUを割り当て，実行 • スレッドは「たくさんあってよい」 • OSが交互に実行 • CPUが複数あれば各CPU上で プロセスとは? プログラムの起動 プロセス の生成 論理アドレス空間の生成 +mainスレッドの生成 プロセス=アドレス空間+(1つ 以上の)スレッド 実践的知識 システム内のプロセス・スレッドの観察 • Windows : タスクマネージャ, perfmon • Linux : ps, top スレッド・プロセス関係API 共通な主要概念 • 生成，終了 • 同期，実行の制御 代表的スレッドAPI名 • Unix: POSIX
Should volatile Acquire Atomicity and Thread Visibility Semantics? Traditionally, the semantics of C's and C++'s volatile keyword have been unclear. In particular, these languages state that operations are "evaluated strictly according to the rules of the abstract machine" (C99, 6.7.3-6) But, at least in the pthread context, this has generally not been interpreted to apply to inter-thread visibili
Googleが先日発表したプログラミング言語Dart。その特長の一つとして挙げられるIsolateが面白そうだったので、ちょっと特性を調べてみた。結論から言うと、なかなか気難しい機能だな、という印象。 何か意味のあるサンプルを作りたかったわけではなく、単に動作の性質が知りたかっただけです 実装は読んでないので多分に憶測混じりです dartlang.org上のDartboardでテストしています DartのIsolateはErlangのプロセスに似ていると評価されることがあるが（確かに似たところもあるが）、使用感は全く別物と思った方が良いと思う。最も大きな違いは「receiveがブロックしない」つまり「メッセージを受信するまで待つ」ことができないこと。 class IsolateA extends Isolate { main() { port.receive((msg, replyTo)
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