nodejs中使用多线程编程的方法实例
在以前的博文中，我向大家介绍了nodejs addon的用法。今天的主题还是addon，继续挖掘c/c++的能力，弥补nodejs的弱点。
我曾多次提到过nodejs的性能问题。其实就语言本身而言，nodejs的性能还是很高的，虽然不及大多部静态语言，但差距也并不大；相对其他动态语言而言，速度优势非常明显。但为什么我们常常说nodejs不能胜任CPU密集型场景呢？因为由于其单线程特性，对于CPU密集型场景，它并不能充分利用CPU。计算机科学中有一个著名的Amdahl定律：
假设总工作量W，可以分解为两个部分：只能串行计算的Ws和允许并行计算的Wp。那么，在p个CPU并行计算的情况下，性能上能够带来speedup倍的提升。Amdahl定律描述了并行能做到的和不能做到的。它是一种理想情况，实际情况会复杂得多。比如并发很可能会引起资源的争夺，需要增加各种锁，从而常常让并行处于等待状态；并发还会额外带来操作系统对线程调度切换的时间开销，增加Ws。不过，当一项任务中，Wp比Ws大得多，并且有多个CPU核心可供使用时，并行带来的性能提升是相当可观的。
好，回到nodejs上。我们设想一个计算场景：计算4000000内的质数数目。这个场景编程实现的时候，以除法运算为主，不涉及内存、对象等操作，理论上能够确保让nodejs以相对较快的速度运行，不会落后c太多，便于对比。
javascript寻找质数的方法已经在中提供了，直接抄过来：
function zhishu_js(num) {
if (num == 1) {
return false;
}
if (num == 2) {
return true;
}
for (var i = 2; i <= Math.sqrt(num); i++) {
if (num % i == 0) {
return false;
}
}
return true;
}
再写一个c语言版本的：
#include <math.h>
bool zhishu(int num){
if (num == 1) {
return false;
}
if (num == 2) {
return true;
}
for (int i = 2; i <= sqrt(num); i++) {
if (num % i == 0) {
return false;
}
}
return true;
};
在nodejs中，我们用一个从1到4000000的循环来检索质数；c语言中，我们设置若干个线程，定义count为4000000，每个线程做如下操作要：如果count大于0，则取出count的值，并计算是否为质数，同时将count减1。根据这个思路，javascript版本的很容易写：
var count = 0;
for (j = 1; j < 4000000; j++) {
if(zhishu(j)){
count++;
}
}
关键难点就是c语言的多线程编程。早期c/c++并没有考虑并行计算的需求，所以标准库中并没有提供多线程支持。而不同的操作系统通常实现也是有区别的。为了避免这种麻烦，我们采用pthread来处理线程。
下载最新版本。由于我对gyp不熟，link依赖lib搞了半天没搞定，最后我的方式是，直接把pthread的源代码放到了项目目录下，并在binding.gyp中把pthread.c添加到源代码列表中，在编译项目的时候把pthread也编译一次。修改后的binding.gyp是这样的：
{
"targets": [
{
"target_name": "hello",
"sources": [ "hello.cc","pthreads/pthread.c" ],
"include_dirs": [
"<!(node -e \"require('nan')\")",
"pthreads"
],
"libraries": ["Ws2_32.lib"]
}
]
}
当然了，我这种方法很麻烦，如果你们只添加pthread中lib和include目录的引用，并且不出现依赖问题，那是最好的，就没有必要用我的方法来做。
那么接下来就进入C/C++多线程的一切了，定义一个线程处理函数：
pthread_mutex_t lock;
void *thread_p(void *null){
int num, x=0;
do{
pthread_mutex_lock(&lock);
num=count--;
pthread_mutex_unlock(&lock);
if(num>0){
if(zhishu(num))x++;
}else{
break;
}
}while(true);
std::cout<<' '<<x<<' ';
pthread_exit(NULL);
return null;
}
在线程与线程之间，对于count这个变量是相互竞争的，我们需要确保同时只能有一个线程操作count变量。我们通过 pthread_mutex_t lock; 添加一个互斥锁。当执行 pthread_mutex_lock(&lock); 时，线程检查lock锁的情况，如果已锁定，则等待、重复检查，阻塞后续代码运行；如果锁已释放，则锁定，并执行后续代码。相应的， pthread_mutex_unlock(&lock); 就是解除锁状态。
由于编译器在编译的同时，进行编译优化，如果一个语句没有明确做什么事情，对其他语句的执行也没有影响时，会被编译器优化掉。在上面的代码中，我加入了统计质数数量的代码，如果不加的话，像这样的代码：
for (int j = 0; j < 4000000; j++) {
zhishu(j);
}
是会直接被编译器跳过的，实际不会运行。
添加addon的写法已经介绍过了，我们实现从javascript接收一个参数，表示线程数，然后在c中创建指定数量的线程完成质数检索。完整代码：
#include <nan.h>
#include <math.h>
#include <iostream>
#include "pthreads\pthread.h"
#define MAX_THREAD 100
using namespace v8;
int count=4000000;
pthread_t tid[MAX_THREAD];
pthread_mutex_t lock;
void *thread_p(void *null){
int num, x=0;
do{
pthread_mutex_lock(&lock);
num=count--;
pthread_mutex_unlock(&lock);
if(num>0){
if(zhishu(num))x++;
}else{
break;
}
}while(true);
std::cout<<' '<<x<<' ';
pthread_exit(NULL);
return null;
}
NAN_METHOD(Zhishu){
NanScope();
pthread_mutex_init(&lock,NULL);
double arg0=args[0]->NumberValue();
int c=0;
for (int j = 0; j < arg0 && j<MAX_THREAD; j++) {
pthread_create(&tid[j],NULL,thread_p,NULL);
}
for (int j = 0; j < arg0 && j<MAX_THREAD; j++) {
pthread_join(tid[j],NULL);
}
NanReturnUndefined();
}
void Init(Handle<Object> exports){
exports->Set(NanSymbol("zhishu"), FunctionTemplate::New(Zhishu)->GetFunction());
}
NODE_MODULE(hello, Init);
phread_create可以创建线程，默认是joinable的，这个时候子线程受制于主线程；phread_join阻塞住主线程，等待子线程join，直到子线程退出。如果子线程已退出，则phread_join不会做任何事。所以对所有的线程都执行thread_join，可以保证所有的线程退出后才会例主线程继续进行。
完善一下nodejs脚本：
var zhishu_c=require('./build/Release/hello.node').zhishu;
function zhishu(num) {
if (num == 1) {
return false;
}
if (num == 2) {
return true;
}
for (var i = 2; i <= Math.sqrt(num); i++) {
if (num % i == 0) {
return false;
}
}
return true;
}
console.time("c");
zhishu_c(100);
console.timeEnd("c");
console.time("js");
var count=0;
for (j = 1; j < 4000000; j++) {
if(zhishu(j)){
count++;
}
}
console.log(count);
console.timeEnd("js");
看一下测试结果：
单线程时，虽然C/C++的运行速度是nodejs的181%，但这个成绩我们认为在动态语言中，还是非常不错的。双线程时速度提升最明显，那是因为我的电脑是双核四线程CPU，这个时候已经可能在使用两个核心在进行处理。4线程时速度达到最大，此时应该是双核四线程能达到的极限，当线程再增加时，并不能再提升速度了。上述Amdahl定律中，p已达上限4。再增加线程，会增加操作系统进程调度的时间，增加锁的时间，尽管同时也能增加对CPU时间的竞争，但总体而言，Ws的增加更加明显，性能是下降的。如果在一台空闲的机器上做这个实验，数据应该会更好一点。
从这个实验中，我们可以得出这样的结论，对于CPU密集型的运算，交给静态语言去做，效率会提高很多，如果计算中较多涉及内存、字符串、数组、递归等操作（以后再验证），性能提升更为惊人。同时，合理地利用多线程能有效地提高处理效率，但并不是线程越多越好，要根据机器的情况合理配置。
对于nodejs本身，的确是不擅长处理CPU密集的任务，但有了本文的经验，我想，想克服这个障碍，并非什么不可能的事情。