Risikobeurteilung: Verwenden von Pthreads (vs. GCD oder NSThread)

GCD und Pthreads sind beides asynchrone Arbeitsweisen, die sich jedoch deutlich unterscheiden. Die meisten Beschreibungen von GCD beschreiben es in Bezug auf Threads und Thread-Pooling, aber wie DrPizza es ausdrückt

  

konzentriert sich auf [Threads und Threadpools], um den Punkt zu verfehlen. Der Wert von GCD liegt nicht im Thread-Pooling, sondern in queuing .
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GCD hat einige Vorteile gegenüber APIs wie Pthreads.

• GCD unterstützt mehr und mehr "Inseln der Serialisierung in einem Meer von Parallelismen". GCD macht es einfach, viele Sperren und Mutexe zu vermeiden und Variablen zu konditionieren, die die normale Art der Kommunikation zwischen Threads sind. Das liegt daran, dass Sie Ihr Programm in Aufgaben zerlegen und GCD dafür sorgt, dass die Aufgabeneingabe und -ausgabe in den entsprechenden Thread hinter den Kulissen erfolgt. Die Programmierung mit GCD erlaubt es Ihnen, ziemlich viel seriell zu schreiben und sich nicht zu viele Gedanken über die Dinge zu machen, um die sich die Leute im Thread-Code sorgen. Das macht den Code einfacher und weniger fehleranfällig.

• GCD kann für Sie skalieren, so dass das Programm so viel Parallelität verwendet wie die Abhängigkeiten zwischen den Tasks, in die Sie Ihr Programm zerlegt haben, und der Hardware, die es erlaubt. Natürlich ist das Entwickeln des Programms, das skalierbar sein soll, im Allgemeinen das harte Bit, aber Sie werden immer noch etwas brauchen, um diese Arbeit zu nutzen, um so viel wie möglich parallel zu laufen. Work Stealing Scheduler wie GCD machen diesen Teil.

• GCD ist zusammensetzbar. Wenn Sie explizit Threads für Dinge erstellen, die Sie asynchron oder parallel ausführen möchten, kann es zu einem Problem kommen, wenn Bibliotheken, die Sie verwenden, dasselbe tun. Angenommen, Sie entscheiden, dass Sie acht Threads gleichzeitig ausführen können, da so viele Threads für Ihr Programm effektiv sind, wenn der Computer ausgeführt wird. Und dann sagen Sie, dass eine Bibliothek, die Sie für jeden Thread verwenden, dasselbe tut. Jetzt können Sie bis zu 64 Threads gleichzeitig ausführen, was mehr ist, als Sie für Ihr Programm wissen.

  Thread-Pooling löst dies, aber jeder muss denselben Thread-Pool verwenden. GCD verwendet Thread-Pooling intern und bietet den gleichen Pool für alle.

• GCD stellt eine Reihe von "Quellen" zur Verfügung und macht es einfach, ein ereignisgesteuertes Programm zu schreiben, das von den Quellen abhängig ist oder von ihnen Eingaben erhält. Beispielsweise können Sie sehr einfach eine Warteschlange einrichten, um eine Aufgabe jedes Mal zu starten, wenn Daten in einem Netzwerk-Socket verfügbar sind oder wenn ein Timer ausgelöst wird oder was auch immer.

Ignoriere die anderen gut durchdachten technischen Gründe, weil sie nicht relevant sind . Sie schreiben keine Software für einen Benchmark, oder? Irgendwann wird ein Benutzer vor Ihrem Gerät sitzen und versuchen, es zu benutzen. Und weißt du, was passiert, wenn du Pthreads anstelle von GCD verwendest? Was passiert ist, dass Ihre Software nicht skaliert gut in Gegenwart anderer Software Multitasking zur gleichen Zeit , weil es Kampf für die CPU unter der Annahme, es ist die einzige Software zur gleichen Zeit läuft . Was ist verrückt. Niemand betreibt Single-Task-Betriebssysteme mehr. Selbst bei single task iOS werden viele Dinge im Hintergrund ausgeführt.

Wenn stattdessen alle Programme, die Sie ausgeführt haben, GCD verwendet haben, kann das Betriebssystem die Anzahl der gleichzeitig ausgeführten Tasks auf ihren Warteschlangen skalieren und somit die Anzahl der tatsächlichen Prozessoren besser abstimmen, was den Task-Switching-Overhead reduziert.

Wenn Ihr Programm keine Pseudo-Realtime-Low-Latenz benötigt und somit ein dedizierter Thread, um Dinge zu verarbeiten, sobald es verfügbar ist (vielleicht die Definition des Kollegen " viel schneller "), Chancen GCD wird für den Benutzer überlegen sein, da es die auf seinem Gerät verfügbaren Ressourcen besser nutzt. Selbst wenn die API von GCD schrecklich oder langsam wäre, würde es sich lohnen, sie gegenüber anderen Lösungen einzusetzen, die nicht über verschiedene Prozesse hinweg skalieren.