在C++中使用openmp进行多线程编程

偏执的太偏执、 2022-10-17 04:12 370阅读 0赞

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声明：本文是基于Joel Yliluoma写的Guid into OpenMP:Easy multithreading programming for C++而写的，基本是按照自己的理解，用自己语言组织的。其中大部分例子依然用原来文章的例子，本文仅作为学习笔记之用。  
前言  
多线程在实际的编程中的重要性不言而喻。对于C++而言，当我们需要使用多线程时，可以使用boost::thread库或者自从C++ 11开始支持的std::thread，也可以使用操作系统相关的线程API，如在Linux上，可以使用pthread库。除此之外，还可以使用omp来使用多线程。它的好处是跨平台，使用简单。  
在Linux平台上，如果需要使用omp，只需在编译时使用"-fopenmp"指令。在Windows的visual studio开发环境中，开启omp支持的步骤为“项目属性 -> C/C++ -> 所有选项 -> openmp支持 -> 是(/openmp)”。  
本文我们就介绍omp在C++中的使用方法。  
c++ openmp入门简介  
openmp是由一系列\#paragma指令组成，这些指令控制如何多线程的执行程序。另外，即使编译器不支持omp，程序也也能够正常运行，只是程序不会多线程并行运行。以下为使用omp的简单的例子：  
int main()  
\{  
vector<int> vecInt(100);  
\#pragma omp parallel for  
for (int i = 0; i < vecInt.size(); ++i)  
\{  
vecInt\[i\] = i\*i;  
\}  
return 0;  
\}

以上代码会自动以多线程的方式运行for循环中的内容。如果你删除"\#pragma omp parallel for"这行，程序依然能够正常运行，唯一的区别在于程序是在单线程中执行。由于C和C++的标准规定，当编译器遇到无法识别的"\#pragma"指令时，编译器自动忽略这条指令。所以即使编译器不支持omp，也不会影响程序的编译和运行。  
omp语法  
所有的omp指令都是以"\#pragma omp“开头，换行符结束。并且除了barrier和flush两个指令不作用于代码以外，其他的指令都只与指令后面的那段代码相关，比如上面例子中的for循环。  
parallel编译指示  
parallel告诉编译器开始 一个并行块，编译器会创建一个包含N（在运行时决定，通常为硬件线程数）个线程的线程组，所有线程都运行接下来的语句或者由”\{...\}"包含的代码块，在这执行结束之后，又回到主线程，创建的这N个线程会被回收。  
\#pragma omp parallel  
\{  
cout << "parallel run!!!\\n";  
\}

以上代码在4双核4线程的cpu的电脑上运行时，输出了4行”parallel run!!!"。即编译器创建了一个包含4个线程的线程组来运行这段代码。在这段代码运行结束后，程序执行回到主线程。GCC编译器的实现方式是在内部创建一个函数，然后将相关的执行代码移至这个函数，这样一来代码块中定义的变量成为了线程的局部变量，互不影响。而ICC的实现方式是利用fork()来实现。  
线程之间共享的变量是通过传递引用或者利用register变量来实现同步的，其中register变量在代码执行结束之后或者在flush指令调用时进行同步。

我们也可以利用if条件判断来决定是否对后续的代码采用并行方式执行，如：

externint parallelism\_enabled;  
\#pragma omp parallel for if(parallelism\_enabled)  
for(int c=0; c<n;++c)  
handle(c);

在这个例子中，如果parallelism\_enabled为false，那么这个for循环只会由一个线程来执行。  
for指令  
omp中的for指令用于告诉编译器，拆分接下来的for循环，并分别在不同的线程中运行不同的部分。如果for指令后没有紧接着for循环，编译器会报错。例如，  
\#pragma omp parallel for  
for (int i = 0; i < 10; ++i)  
\{  
printf("%d ", i);  
\}

以上的代码执行后，会打印出\[0,9\]这10个数字。但是它们的顺序是随机出现的，在我的电脑上，运行的输出是"0 1 2 8 9 6 7 3 4 5"。事实上，输出结果不会是完全随机的，输出的序列是局部有序的，因为在编译器对for循环的拆分相当于下面的代码：  
int this\_thread = omp\_get\_thread\_num();  
int num\_threads = omp\_get\_num\_threads();  
int my\_start = (this\_thread)\* 10 / num\_threads;  
int my\_end = (this\_thread + 1) \* 10 / num\_threads;  
for (int n = my\_start; n < my\_end; ++n)  
printf("%d ", n);

以上代码中，omp\_get\_thread\_num()用于获取当前线程在当前线程组中的序号；omp\_get\_num\_threads()用于获取县城组中的线程数。所以线程组中每个线程都运行了for循环中的不同部分。  
这里提到for循环的不同部分在线程组中的不同线程中执行的，线程组是在程序遇到"\#pragma omp parallel"时创建，在程序块(parallel后的”\{...\}"或者语句)结束后，线程组中的只有一个主线程。因此上面示例中的代码事实上是以下代码的缩写：  
\#pragma omp parallel  
\{  
\#pragma omp for  
for (int i = 0; i < 10; ++i)  
\{  
printf("%d ", i);  
\}  
\}

此处的"\#pragma omp for"即使在“\#pragma omp parallel”指令创建的线程组中执行的。加入此处没有\#pragma omp parallel指令，那么for循环只会在主线程中执行。parallel指令所创建的线程组的线程数默认是有编译器决定的，我们也可以通过num\_threads指令来指定线程数，如”\#pragma omp parallel num\_threads(3)“即告诉编译器，此处需要创建一个包含3个线程的线程组。  
Schedule指令  
Schedule指令提供对for指令中线程调度更多的控制能力。它有两种调度方式：static和dynamic。  
static：每个线程自行决定要执行哪个块，即每个线程执行for循环中的一个子块。  
dynamic：一个线程并不是执行for循环的一个子块，而是每次都向omp运行时库索取一个for循环中的迭代值，然后执行这次迭代，在执行完之后再索取新的值。因此，线程有可能执行任意的迭代值，而不是一个子块。  
之前的”\#pragma omp parallel for“实际上的效果是”\#pragma omp parallel for schedule(static)"。如果我们将之前的示例采用dynamic调度方式，即：  
\#pragma omp parallel for schedule(dynamic)  
for (int i = 0; i < 10; ++i)  
\{  
printf("%d ", i);  
\}

那么打印的结果则有可能不是局部有序的。  
在dynamic调度方式中，还可以指定每次索取的迭代值数量。如，  
\#pragma omp parallel for schedule(dynamic，3)  
for (int i = 0; i < 10; ++i)  
\{  
printf("%d ", i);  
\}

在这个例子中，每个线程每次都索取3个迭代值。执行完之后，再拿3个迭代值，直到for循环所有迭代值都运行结束。在最后一次索取的结果有可能不足3个。在程序内部，上面的例子与下面的代码是等价的：  
int a,b;  
if(GOMP\_loop\_dynamic\_start(0,10,1,3,&a,&b))  
\{  
do\{  
for(int n=a; n<b;++n) printf(" %d", n);  
\}while(GOMP\_loop\_dynamic\_next(&a,&b));  
\}

ordered指令  
ordered指令用于控制一段代码在for循环中的执行顺序，它保证这段代码一定是按照for中的顺序依次执行的。  
\#pragma omp parallel for ordered schedule(dynamic)  
for (int i = 0; i < 10; ++i)  
\{  
Data data = ReadFile(files\[i\]);  
\#pragma omp ordered  
PutDataToDataset(data);  
\}

这个循环负责读取10个文件，然后将数据放入一个内存结构中。读文件的操作是并行的，但是将数据存入内存结构中则是严格串行的。即先存第一个文件数据，然后第二个...，最后是第十个文件。假设一个线程已经读取了第七个文件的，但是第六个文件还没有存入内存结构，那么这个线程会阻塞，知道第六个文件存入内存结构之后，线程才会继续运行。  
在每一个ordered for循环中，有且仅有一个“\#pragma omp ordered"指令限定的代码块。  
sections指令  
section指令用于指定哪些程序块可以并行运行。一个section块内的代码必须串行运行，而section块之间是可以并行运行的。如，  
\#pragma omp parallel sections  
\{  
\{ Work1();\}  
\#pragma omp section  
\{ Work2();  
Work3();\}  
\#pragma omp section  
\{ Work4();\}  
\}

以上代码表明，work1， Work1, Work2 + Work3 以及 Work4可以并行运行，但是work2和work3的运行必须是串行运行，并且每个work都只会被运行一次。  
task 指令(OpenMP 3.0新增)  
当觉得for和section指令用着不方便时，可以用task指令。它用于告诉编译器其后续的指令可以并行运行。如OpenMP 3.0用户手册上的一个示例：  
struct node \{ node \*left,\*right;\};  
externvoid process(node\*);  
void traverse(node\* p)  
\{  
if(p->left)  
\#pragma omp task // p is firstprivate by default  
traverse(p->left);  
if(p->right)  
\#pragma omp task // p is firstprivate by default  
traverse(p->right);  
process(p);  
\}

上面的示例中，当处理当前节点process(p)时，并不能够保证p的左右子树已经处理完毕。为了保证在处理当前节点前，当前节点的左右子树已经处理完成，可以使用taskwait指令，这个指令会保证前面的task都已经处理完成，然后才会继续往下走，添加taskwait指令之后，以上示例代码变为：  
struct node \{ node \*left,\*right;\};  
externvoid process(node\*);  
void postorder\_traverse(node\* p)  
\{  
if(p->left)  
\#pragma omp task // p is firstprivate by default  
postorder\_traverse(p->left);  
if(p->right)  
\#pragma omp task // p is firstprivate by default  
postorder\_traverse(p->right);  
\#pragma omp taskwait  
process(p);  
\}

以下示例演示了如何利用task指令来并行处理链表的元素，由于指针p默认是firstprivate方式共享，所以无需特别指定。  
struct node \{int data; node\* next;\};  
externvoid process(node\*);  
void increment\_list\_items(node\* head)  
\{  
\#pragma omp parallel  
\{  
\#pragma omp single  
\{  
for(node\* p = head; p; p = p->next)  
\{  
\#pragma omp task  
process(p);// p is firstprivate by default  
\}  
\}  
\}  
\}

atomic指令  
atomic指令用于保证其后续的语句执行时原子性的。所谓原子性，即事务的概念，它的执行不可拆分，要么执行成功，要么什么都没有执行。例如，  
\#pragma omp atomic  
counter += value;

以上代码中，atomic保证对counter的改变时原子性的，如果多个线程同时执行这句代码，也能够保证counter最终拥有正确的值。  
需要说明的是，atomic只能用于简单的表达式，比如+=、-=、\*=、&=等，它们通常能够被编译成一条指令。如果上面的示例改为"counter = counter + value"，那将无法通过编译；atomic作用的表达式中也不能够有函数调用、数组索引等操作。另外，它只保证等号左边变量的赋值操作的原子性，等号右边的变量的取值并不是原子性的。这就意味着另外一个线程可能在赋值前改变等号右边的变量。如果要保证更复杂的原子性可以参考后续的critical指令。  
critical 指令  
critical指令用于保证其相关联的代码只在一个线程中执行。另外，我们还可以给critical指令传递一个名称，这个名称是全局性的，所有具有相同名字的critical相关联的代码保证不会同时在多个线程中运行，同一时间最多只会有一个代码块在运行。如果没有指定名称，那系统会给定一个默认的名称：  
\#pragma omp critical(dataupdate)  
\{  
datastructure.reorganize();  
\}  
...  
\#pragma omp critical(dataupdate)  
\{  
datastructure.reorganize\_again();  
\}

以上代码展示的两个名称为"dataupdate"的critical代码一次只会有一个执行，即datastructure的reorganize()和reorganize\_again()不会并行运行，一次最多只会有一个在线程中执行。  
openmp中的锁  
omp运行库提供了一种锁：omp\_lock\_t，它定义在omp.h头文件中。针对omp\_lock\_t有5中操作，它们分别是：  
omp\_init\_lock 初始化锁，初始化后锁处于未锁定状态.  
omp\_destroy\_lock 销毁锁，调用这个函数时，锁必须是未锁定状态.  
omp\_set\_lock 尝试获取锁，如果锁已经被其他线程加锁了，那当前线程进入阻塞状态。  
omp\_unset\_lock 释放锁，调用这个方法的线程必须已经获得了锁，如果当前线程没有获得锁，则会有未定义行为。  
omp\_test\_lock a尝试获取锁，获取锁成功则返回1，否则返回0.  
omp\_lock\_t相当于mutex,如果线程已经获得了锁，那在释放锁之前，当前线程不能对锁进行上锁。为了满足这种递归锁的需求，omp提供了omp\_nest\_lock\_t，这种锁相当于recursive\_mutex可以递归上锁，但是释放操作必须与上锁操作一一对应，否则锁不会得到释放。  
flush 指令  
对于多线程之间共享的变量，编译器有可能会将它们设为寄存器变量，意味着每个线程事实上都只是拥有这个变量的副本，导致变量值并没有在多个线程之间共享。为了保证共享变量能够在线程之间是真实共享，保证每个线程看到的值都是一致的，可以使用flush指令告诉编译器我们需要哪些哪些共享变量。当我们要在多个线程中读写共同的变量时，我们都应该使用flush指令。  
例如，

/\* presumption: int a = 0, b = 0; \*/  
/\* First thread \*/ /\* Second thread \*/  
b =1; a =1;  
\#pragma omp flush(a,b) \#pragma omp flush(a,b)  
if(a ==0)if(b ==0)  
\{ \{  
/\* Critical section \*/ /\* Critical section \*/  
\}\}

在上面的例子中，变量a,b在两个线程中是共享的，两个线程任何时候看到的a,b的值都是一致的，即线程1所见的即使线程2所见的。  
private, firstprivate,lastprivate 及 shared指令控制变量共享方式  
这些指令用于控制变量在线程组中多个线程之间的共享方式。其中private,firstprivate,lastprivate表示变量的共享方式是私有的，即每个线程都有一份自己的拷贝；而shared表示线程组的线程访问的是同一个变量。  
私有变量共享方式有三种指令，它们的区别在于：  
private:每个线程都有一份自己的拷贝，但是这些变量并没有拷贝值，即如果变量是int,long,double等这些内置类型，那么这些变量在进入线程时时未初始化状态的；如果变量是类的实例对象，那么在线程中变量是通过默认构造得到的对象，假设类没有默认构造，则编译会报错，告诉你类没有可用的默认构造；  
firstPrivate:每个线程有一份自己的拷贝，每个线程都会通过复制一份。如果变量是int,long,double等内置类型则直接复制，如果为类的实例对象，则会调用示例对象的拷贝构造函数，这就意味着，假如类是的拷贝构造不可访问，则变量不能够使用firstprivate方式共享；  
lastprivate:变量在每个线程的共享方式与private一致，但不同的是，变量的最后一次迭代中的值会flush会主线程中的变量中。最后一次迭代的意思是，如果是for循环，则主线程的变量的值是最后一个迭代值那次迭代中赋的值；如果是section，则主线程的变量最终的值是最后一个section中赋的值。要注意的是，最终主线程的中变量的值并非通过拷贝构造赋值的，而是通过operator=操作符，所以如果类的赋值操作符不可访问，那么变量不能采用lastprivate方式共享。  
default 指令  
default命令用于设置所有变量的默认的共享方式，如default(shared)表示所有变量默认共享方式为shared。除此之外，我们可以使用default(none)来检查我们是否显示设置了所有使用了的变量的共享方式，如：  
int a, b=0;  
\#pragma omp parallel default(none) shared(b)  
\{  
b += a;  
\}

以上代码无法通过编译，因为在parallel的代码块中使用了变量a和b，但是我们只设置了b的共享方式，而没有设置变量a的共享方式。  
另外需要注意的是，default中的参数不能使用private、firstprivate以及lastprivate。  
reduction 指令  
reductino指令是private,shared及atomic的综合体。它的语法是：  
reduction(operator : list)  
其中operator指操作符，list表示操作符要作用的列表，通常是一个共享变量名，之所以称之为列表是因为线程组中的每个线程都有一份变量的拷贝，reduction即负责用给定的操作符将这些拷贝的局部变量的值进行聚合，并设置回共享变量。  
其中操作符可以是如下的操作符：  
Operator Initialization value  
\+, -, |, ^, || 0  
\*, && 1  
& ~0  
以下为阶乘的多线程的实现：  
int factorial(int number)  
\{  
int fac =1;  
\#pragma omp parallel for reduction(\*:fac)  
for(int n=2; n<=number;++n)  
fac \*= n;  
return fac;  
\}

开始，每个线程会拷贝一份fac；  
parallel块结束之后，每个线程中的fac会利用“\*”进行聚合，并将聚合的结果设置回主线程中的fac中。  
如果这里我们不用reduction，那么则需用适用atomic指令，代码如下：

int factorial(int number)  
\{  
int fac =1;  
\#pragma omp parallel for  
for(int n=2; n<=number;++n)  
\{  
\#pragma omp atomic  
fac \*= n;  
\}  
return fac;  
\}

但是这样一来，性能会大大的下降，因为这里没有使用局部变量，每个线程对fac的操作都需要进行同步。所以在这个例子中，并不会从多线程中受益多少，因为atomic成为了性能瓶颈。  
使用reduction指令的代码事实上类似于以下代码：  
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