多线程排序

在《系统编程-多线程》中已经了解了多线程的一些特点,其中包括快!那么今天就来看看如何利用多线程来排序。

思路

我们的思路是这样的:

  • 假设有N个线程,则将数组数M据分为N组
  • 每个线程对其中的一组数据使用库函数提供的快速排序算法
  • 所有线程排序完成后,将每组排序好的数组合并

举个例子,使用4个线程对11个数据进行排序:

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12,10,4,7,9,6,8,1,5,16,11

由于4不能被10整除,因此,前面三个线程,每个负责排序10%(4-1)= 3三个数,最后一个线程负责排序最后两个数。

线程0 线程1 线程2 线程3
12,10,4 7,9,6 8,1,5 16,11

假设这4个线程都完成了自己的工作后,内容如下:

线程0 线程1 线程2 线程3
4,10,12 6,7,9 1,5,8 11,16

最后由主线程将已经排好的每组进行合并:

  • 比较每组的第一个,选出最小的一个,这里是线程2的1,放到新数组的下标0处
  • 将1放到新的数组最开始的位置,线程的下次计较的内容后移,即下次比较时,比较线程2的第二个数。
  • 循环比较

最终可以得到合并的数据:

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屏障

通过上面的分析,我们需要多个线程进行排序后,一起交给主线程合并,因此需要有方法等待所有线程完成事情之后,再退出。
在《系统编程-多线程》中介绍了pthread_join,今天我们使用pthread_barrier_wait。

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#include <pthread.h>
int pthread_barrier_destroy(pthread_barrier_t *barrier);
int pthread_barrier_init(pthread_barrier_t *restrict barrier,
const pthread_barrierattr_t *restrict attr, unsigned count);
int pthread_barrier_wait(pthread_barrier_t *barrier);

在解释之前说明一下基本原理,pthread_barrier_wait等待某一个条件达到(计数到达),一旦达到后就会继续往后执行。当然了,如果你希望各个线程完成它自己的工作,主线程再进行合并动作,则你等待的数量可以再加一个。:

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//来源:公众号【编程珠玑】
//https://www.yanbinghu.com
//barrier.c
#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>
pthread_barrier_t b;
void *workThread(void * arg)
{
printf("thread %d\n",*(int*)arg);
pthread_barrier_wait(&b);
return (void*)0;
}
int main(void)
{
int threadNum = 4;
int err;
/*计数为创建线程数+1*/
pthread_barrier_init(&b,NULL,threadNum + 1);
int i = 0;
pthread_t tid;
/*创建多个线程*/
for(i = 0;i < threadNum; i++)
{
err = pthread_create(&tid,NULL,workThread,(void*)&i);
if(0 != err)
{
printf("create thread failed\n");
return -1;
}
printf("tid:%ld\n",tid);
usleep(10000);
}
pthread_barrier_wait(&b);
printf("all thread finished\n");
/*销毁*/
pthread_barrier_destroy(&b);
return 0;
}

其中,pthread_barrier_init用来初始化相关资源,而pthread_barrier_destroy用来销毁相关资源。
编译运行:

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$ gcc -o barrier barrier.c -lpthread
$ ./barrier
tid:140323085256448
thread 0
tid:140323076863744
thread 1
tid:140323068471040
thread 2
tid:140323060078336
thread 3
all thread finished

比较函数

为了使用qsort函数,我们需要实现自己的比较函数,参考《高级指针话题-函数指针》:

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//来源:公众号【编程珠玑】
//https:www.yanbinghu.com
/*比较函数*/
int compare(const void* num1, const void* num2)
{
long l1 = *(long*)num1;
long l2 = *(long*)num2;
if(l1 == l2)
return 0;
else if(l1 < l2)
return -1;
else
return 1;
}

合并

对于每个线程完成它自己的任务之后,需要合并所有内容,关于合并的逻辑前面已经举例了,这里不再多介绍。

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//来源:公众号【编程珠玑】
//https://www.yanbinghu.com
/*要排序的数组信息*/
typedef struct SortInfo_t
{
long startIdx; //数组启始下标
long num;//要排序的数量
}SortInfo;
/*合并线程已经排序好的内容*/
void merge(SortInfo *sortInfos,size_t threadNum)
{
long idx[threadNum];
memset(idx,0,threadNum);
long i,minidx,sidx,num;
for(i = 0;i < threadNum;i++)
{
idx[i] = sortInfos[i].startIdx;
}
for(sidx = 0;sidx < NUM;sidx++)
{
num = LONG_MAX;
for(i = 0;i < threadNum;i++)
{
if(idx[i] < (sortInfos[i].startIdx + sortInfos[i].num) && (nums[idx[i]] < num))
{
num = nums[idx[i]];
minidx = i;
}
}
snums[sidx] = nums[idx[minidx]];
idx[minidx]++;
}
}

随机数生成

关于生成方法,参考《随机数生成的N种姿势》。

完整代码

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/*来源:公众号【编程珠玑】
https://www.yanbinghu.com
*/
#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <limits.h>
#include <sys/time.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#define NUM 8000000L
long nums[NUM];
long snums[NUM];
pthread_barrier_t b;
pthread_mutex_t mutex;
/*比较函数*/
int compare(const void* num1, const void* num2)
{
long l1 = *(long*)num1;
long l2 = *(long*)num2;
if(l1 == l2)
return 0;
else if(l1 < l2)
return -1;
else
return 1;
}
/*要排序的数组信息*/
typedef struct SortInfo_t
{
long startIdx; //数组启始下标
long num;//要排序的数量
}SortInfo;
/*比较线程,采用快速排序*/
void * workThread(void *arg)
{
pthread_mutex_lock(&mutex);
SortInfo *sortInfo = (SortInfo*)arg;
long idx = sortInfo->startIdx;
long num = sortInfo->num;
qsort(&nums[idx],num,sizeof(long),compare);
pthread_mutex_unlock(&mutex);
pthread_barrier_wait(&b);
return ((void*)0);
}
/*合并线程已经排序好的内容*/
void merge(SortInfo *sortInfos,size_t threadNum)
{
long idx[threadNum];
memset(idx,0,threadNum);
long i,minidx,sidx,num;
/*记录索引信息*/
for(i = 0;i < threadNum;i++)
{
idx[i] = sortInfos[i].startIdx;
}
/*遍历各个数据,已经比较过后,比较下标增加*/
for(sidx = 0;sidx < NUM;sidx++)
{
num = LONG_MAX;
for(i = 0;i < threadNum;i++)
{
if(idx[i] < (sortInfos[i].startIdx + sortInfos[i].num) && (nums[idx[i]] < num))
{
num = nums[idx[i]];
minidx = i;
}
}
snums[sidx] = nums[idx[minidx]];
idx[minidx]++;
}
}
int main(int argc,char *argv[])
{
unsigned long i;
/*记录耗费时间*/
struct timeval start,end;
long long startusec,endusec;
double elapsed;
int err;
pthread_t tid;/*线程id*/
long perThreadNum;
long lastThreadNum;
/*获取线程数量,默认为1*/
size_t threadNum = 0;
if(argc > 1)
threadNum = atoi(argv[1]);
if(0 == threadNum)
threadNum = 1;
printf("thread num:%zu\n",threadNum);
SortInfo *sortInfos = malloc(sizeof(SortInfo)*threadNum);
memset(sortInfos,0,sizeof(SortInfo)*threadNum);
/*生成随机数组*/
srandom(time(NULL));
for(i = 0;i < NUM;i++)
{
nums[i] = random();
}
/*如果不能整除,调整最后一个线程处理的数据量*/
long PER_THREAD_NUM = NUM / threadNum;
if(0 != NUM % threadNum)
{
perThreadNum = NUM / (threadNum - 1);
lastThreadNum = NUM % (threadNum - 1);
}
else
{
perThreadNum = PER_THREAD_NUM;
lastThreadNum = PER_THREAD_NUM;
}
gettimeofday(&start,NULL);
pthread_barrier_init(&b,NULL,threadNum + 1);
/*创建线程,并进行排序,传入要排序的部分*/
for(i = 0; i < threadNum;i++)
{
sortInfos[i].startIdx = i*perThreadNum;
sortInfos[i].num = perThreadNum;
if(i == threadNum - 1)
sortInfos[i].num = lastThreadNum;
err = pthread_create(&tid,NULL,workThread,(void*)(&sortInfos[i]));
if(0 != err)
{
printf("create failed\n");
free(sortInfos);
return -1;
}
}
pthread_barrier_wait(&b);
pthread_barrier_destroy(&b);
/*合并*/
merge(&sortInfos[0],threadNum);
gettimeofday(&end,NULL);
startusec = start.tv_sec * 1000000 + start.tv_usec;
endusec = end.tv_sec * 1000000 + end.tv_usec;
elapsed = (double)(endusec - startusec)/1000000.0;
printf("time %f\n",elapsed);
for(i = 0; i < NUM;i++)
{
//printf("%ld\n",snums[i]);
}
free(sortInfos);
return 0;
}

或阅读原文查看。

运行结果

对800W数据进行排序,排序时间:

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$ threadSort 1
thread num:1
time 2.369488

使用4个线程时:

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3
$ threadSort 4
thread num:4
time 1.029097

可以看到速度提升是比较明显的。

总结

可以看到使用4线程排序要比单个线程排序快很多,不过以上实现仅供参考,本文例子可能也存在不妥之处,请根据实际数据情况选择合适的排序算法。但是,多线程就一定快吗?敬请关注下一篇。

参考:《unix环境高级编程》

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