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Cocoa 多线程编程之 block 与 dispatch quene

 
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From: http://www.cocoachina.com/newbie/tutorial/2011/1229/3806.html

 

 

block 是 Apple 在 GCC 4.2 中扩充的新语法特性,其目的是支持多核并行编程。我们可以将 dispatch_queue 与 block 结合起来使用,方便进行多线程编程。



1,实验工程准备
在 XCode 4.0 中,我们建立一个 Mac OS X Application 类型的 Command Line Tool,在 Type 里面我们选择 Foundation 就好,工程名字暂且为 StudyBlocks.默认生成的工程代码 main.m 内容如下:
int main (int argc, const char * argv[])
{
    NSAutoreleasePool * pool = [[NSAutoreleasePool alloc] init];

    // insert code here
    NSLog(@"Hello, World!");

    [pool drain];
    return 0;
}


2,如何编写 block
在自动生成的工程代码中,默认打印一条语句"Hello, World!",这个任务可以不可以用 block 语法来实现呢?答案是肯定的,请看:
    void (^aBlock)(void) = ^(void){ NSLog(@"Hello, World!"); };
    aBlock();

用上面的这两行语句替换 main.m 中的 NSLog(@"Hello, World!"); 语句,编译运行,结果是一样的。
这 两行语句是什么意思呢?首先,等号左边的 void (^aBlock)(void) 表示声明了一个 block,这个 block 不带参数(void)且也无返回参数(void);等号右边的 ^(void){ } 结构表示一个 block 的实现体,至于这个 block 具体要做的事情就都在 {} 之间了。在这里我们仅仅是打印一条语句。整个语句就是声明一个 block,并对其赋值。第二个语句就是调用这个 block 做实际的事情,就像我们调用函数一样。block 很有点像 C++0X 中的 Lambda 表达式。
我们也可以这么写:
    void (^aBlock)(void) = 0;
    aBlock = ^(void) {
        NSLog(@"Hello, World!");
    };

    aBlock();

现在我们知道了一个 block 该如何编写了,那么 block 数组呢?也很简单,请看:
    void (^blocks[2])(void) = {
        ^(void){ NSLog(@" >> This is block 1!"); },
        ^(void){ NSLog(@" >> This is block 2!"); }
    };
    
    blocks[0]();
    blocks[1]();


谨记!
block 是分配在 stack 上的,这意味着我们必须小心里处理 block 的生命周期。
比如如下的做法是不对的,因为 stack 分配的 block 在 if 或 else 内是有效的,但是到大括号 } 退出时就可能无效了:
   dispatch_block_t block;
  
   if (x) {
       block = ^{ printf("true\n"); };
   } else {
       block = ^{ printf("false\n"); };
   }
   block();

上面的代码就相当于下面这样的 unsafe 代码:
   if (x) {
       struct Block __tmp_1 = ; // setup details
       block = &__tmp_1;
   } else {
       struct Block __tmp_2 = ; // setup details
       block = &__tmp_2;
   }


3,如何在 block 中修改外部变量
考虑到 block 的目的是为了支持并行编程,对于普通的 local 变量,我们就不能在 block 里面随意修改(原因很简单,block 可以被多个线程并行运行,会有问题的),而且如果你在 block 中修改普通的 local 变量,编译器也会报错。那么该如何修改外部变量呢?有两种办法,第一种是可以修改 static 全局变量第二种是可以修改用新关键字 __block 修饰的变量。请看:
    NSAutoreleasePool * pool = [[NSAutoreleasePool alloc] init];
    
    __block int blockLocal  = 100;
    static int staticLocal  = 100;
    
    void (^aBlock)(void) = ^(void){ 
        NSLog(@" >> Sum: %d\n", global + staticLocal);
        
        global++;
        blockLocal++;
        staticLocal++;
    };
    
    aBlock();

    NSLog(@"After modified, global: %d, block local: %d, static local: %d\n", global, blockLocal, staticLocal);

    [pool drain];

执行之后,值均为:101

相似的情况,我们也可以引用 static block 或 __block block。比如我们可以用他们来实现 block 递归:
    NSAutoreleasePool * pool = [[NSAutoreleasePool alloc] init];
    
    // 1
    void (^aBlock)(int) = 0;
    static void (^ const staticBlock)(int) = ^(int i) {
        if (i > 0) {
            NSLog(@" >> static %d", i);
            staticBlock(i - 1);
        }
    };
    
    aBlock = staticBlock;
    aBlock(5);
    
    // 2
    __block void (^blockBlock)(int);
    blockBlock = ^(int i) {
        if (i > 0) {
            NSLog(@" >> block %d", i);
            blockBlock(i - 1);
        }
    };
    
    blockBlock(5);
    
    [pool drain];


4,上面我们介绍了 block 及其基本用法,但还没有涉及并行编程。 block 与 Dispatch Queue 分发队列结合起来使用,是 iOS 中并行编程的利器。请看代码:
    NSAutoreleasePool * pool = [[NSAutoreleasePool alloc] init];
    
    initData();
    
    // create dispatch queue
    //
    dispatch_queue_t queue = dispatch_queue_create("StudyBlocks", NULL);
    
    dispatch_async(queue, ^(void) {
        int sum = 0;
        for(int i = 0; i < Length; i++)
            sum += data;
        
        NSLog(@" >> Sum: %d", sum);
        
        flag = YES;
    });
    
    // wait util work is done.
    //
    while (!flag);
    dispatch_release(queue);
    
    [pool drain];


上面的 block 仅仅是将数组求和。首先,我们创建一个串行分发队列,然后将一个 block 任务加入到其中并行运行,这样 block 就会在新的线程中运行,直到结束返回主线程。在这里要注意 flag 的使用。flag 是 static 的,所以我们可以 block 中修改它。 语句 while (!flag); 的目的是保证主线程不会 blcok 所在线程之前结束。
dispatch_queue_t 的定义如下:
typedef void (^dispatch_block_t)( void);
这意味着加入 dispatch_queue 中的 block 必须是无参数也无返回值的。

dispatch_queue_create 的定义如下:
dispatch_queue_t dispatch_queue_create(const char *label, dispatch_queue_attr_t attr);
这个函数带有两个参数:一个用于标识 dispatch_queue 的字符串;一个是保留的 dispatch_queue 属性,将其设置为 NULL 即可。

我们也可以使用
dispatch_queue_t dispatch_get_global_queue(long priority, unsigned long flags);
来获得全局的 dispatch_queue,参数 priority 表示优先级,值得注意的是:我们不能修改该函数返回的 dispatch_queue。
dispatch_async 函数的定义如下:
void dispatch_async(dispatch_queue_t queue, dispatch_block_t block);
它是将一个 block 加入一个 dispatch_queue,这个 block 会再其后得到调度时,并行运行。
相应的 dispatch_sync 函数就是同步执行了,一般很少用到。比如上面的代码如果我们修改为 dispatch_sync,那么就无需编写 flag 同步代码了。

5,dispatch_queue 的运作机制及线程间同步
我们可以将许多 blocks 用 dispatch_async 函数提交到到 dispatch_queue 串行运行。这些 blocks 是按照 FIFO(先入先出)规则调度的,也就是说,先加入的先执行,后加入的一定后执行,但在某一个时刻,可能有多个 block 同时在执行。
在上面的例子中,我们的主线程一直在轮询 flag 以便知晓 block 线程是否执行完毕,这样做的效率是很低的,严重浪费 CPU 资源。我们可以使用一些通信机制来解决这个问题,如:semaphore(信号量)。 semaphore 的原理很简单,就是生产-消费模式,必须生产一些资源才能消费,没有资源的时候,那我就啥也不干,直到资源就绪。

下面来看代码:
    NSAutoreleasePool * pool = [[NSAutoreleasePool alloc] init];
    
    initData();
    
    // Create a semaphore with 0 resource
    //
    __block dispatch_semaphore_t sem = dispatch_semaphore_create(0);
    
    // create dispatch semaphore
    //
    dispatch_queue_t queue = dispatch_queue_create("StudyBlocks", NULL);
    
    dispatch_async(queue, ^(void) {
        int sum = 0;
        for(int i = 0; i < Length; i++)
            sum += data;
        
        NSLog(@" >> Sum: %d", sum);
        
        // signal the semaphore: add 1 resource
        //
        dispatch_semaphore_signal(sem);
    });
    
    // wait for the semaphore: wait until resource is ready.
    //
    dispatch_semaphore_wait(sem, DISPATCH_TIME_FOREVER);
    
    dispatch_release(sem);
    dispatch_release(queue);
    
    [pool drain];

首先我们创建一个 __block semaphore,并将其资源初始值设置为 0 (不能少于 0),在这里表示任务还没有完成,没有资源可用主线程不要做事情。然后在 block 任务完成之后,使用 dispatch_semaphore_signal 增加 semaphore 计数(可理解为资源数),表明任务完成,有资源可用主线程可以做事情了。而主线程中的 dispatch_semaphore_wait 就是减少 semaphore 的计数,如果资源数少于 0,则表明资源还可不得,我得按照FIFO(先等先得)的规则等待资源就绪,一旦资源就绪并且得到调度了,我再执行。
6 示例:
下面我们来看一个按照 FIFO 顺序执行并用 semaphore 同步的例子:先将数组求和再依次减去数组。
    NSAutoreleasePool * pool = [[NSAutoreleasePool alloc] init];
    
    initData();
    
    __block int sum = 0;

    // Create a semaphore with 0 resource
    //
    __block dispatch_semaphore_t sem = dispatch_semaphore_create(0);
    __block dispatch_semaphore_t taskSem = dispatch_semaphore_create(0);
    
    // create dispatch semaphore
    //
    dispatch_queue_t queue = dispatch_queue_create("StudyBlocks", NULL);
    
    dispatch_block_t task1 = ^(void) {
        int s = 0;
        for (int i = 0; i < Length; i++)
            s += data;
        sum = s;
        
        NSLog(@" >> after add: %d", sum);

        dispatch_semaphore_signal(taskSem);
    };
    
    dispatch_block_t task2 = ^(void) {
        dispatch_semaphore_wait(taskSem, DISPATCH_TIME_FOREVER);
        
        int s = sum;
        for (int i = 0; i < Length; i++)
            s -= data;
        sum = s;

        NSLog(@" >> after subtract: %d", sum);
        dispatch_semaphore_signal(sem);
    };
    
    dispatch_async(queue, task1);
    dispatch_async(queue, task2);
    
    // wait for the semaphore: wait until resource is ready.
    //
    dispatch_semaphore_wait(sem, DISPATCH_TIME_FOREVER);
    
    dispatch_release(taskSem);
    dispatch_release(sem);
    dispatch_release(queue);
    
    [pool drain];

在上面的代码中,我们利用了 dispatch_queue 的 FIFO 特性,确保 task1 先于 task2 执行,而 task2 必须等待直到 task1 执行完毕才开始干正事,主线程又必须等待 task2 才能干正事。 这样我们就可以保证先求和,再相减,然后再让主线程运行结束这个顺序。
7,使用 dispatch_apply 进行并发迭代:
对于上面的求和操作,我们也可以使用 dispatch_apply 来简化代码的编写:
    NSAutoreleasePool * pool = [[NSAutoreleasePool alloc] init];
    
    initData();
    
    dispatch_queue_t queue = dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_DEFAULT, 0);
    
    __block int sum = 0;
    __block int *pArray = data;
    
    // iterations
    //
    dispatch_apply(Length, queue, ^(size_t i) {
        sum += pArray;
    });
    
    NSLog(@" >> sum: %d", sum);

    dispatch_release(queue);

    [pool drain];

注意这里使用了全局 dispatch_queue。
dispatch_apply 的定义如下:
dispatch_apply(size_t iterations, dispatch_queue_t queue, void (^block)(size_t));
参数 iterations 表示迭代的次数,void (^block)(size_t) 是 block 循环体。这么做与 for 循环相比有什么好处呢?答案是:并行,这里的求和是并行的,并不是按照顺序依次执行求和的。
8, dispatch group
我们可以将完成一组相关任务的 block 添加到一个 dispatch group 中去,这样可以在 group 中所有 block 任务都完成之后,再做其他事情。比如 6 中的示例也可以使用 dispatch group 实现:
    NSAutoreleasePool * pool = [[NSAutoreleasePool alloc] init];
    
    initData();
    
    __block int sum = 0;
    
    // Create a semaphore with 0 resource
    //
    __block dispatch_semaphore_t taskSem = dispatch_semaphore_create(0);
    
    // create dispatch semaphore
    //
    dispatch_queue_t queue = dispatch_queue_create("StudyBlocks", NULL);
    dispatch_group_t group = dispatch_group_create();

    dispatch_block_t task1 = ^(void) {
        int s = 0;
        for (int i = 0; i < Length; i++)
            s += data;
        sum = s;
        
        NSLog(@" >> after add: %d", sum);
        
        dispatch_semaphore_signal(taskSem);
    };
    
    dispatch_block_t task2 = ^(void) {
        dispatch_semaphore_wait(taskSem, DISPATCH_TIME_FOREVER);
        
        int s = sum;
        for (int i = 0; i < Length; i++)
            s -= data;
        sum = s;
        
        NSLog(@" >> after subtract: %d", sum);
    };
    
    // Fork
    dispatch_group_async(group, queue, task1);
    dispatch_group_async(group, queue, task2);
    
    // Join
    dispatch_group_wait(group, DISPATCH_TIME_FOREVER);
    
    dispatch_release(taskSem);
    dispatch_release(queue);
    dispatch_release(group);
    
    [pool drain];

在上面的代码中,我们使用 dispatch_group_create 创建一个 dispatch_group_t,然后使用语句:dispatch_group_async(group, queue, task1); 将 block 任务加入队列中,并与组关联,这样我们就可以使用 dispatch_group_wait(group, DISPATCH_TIME_FOREVER); 来等待组中所有的 block 任务完成再继续执行。
至此我们了解了 dispatch queue 以及 block 并行编程相关基本知识,开始在项目中运用它们吧。
参考资料:
Concurrency Programming Guide:
http://developer.apple.com/library/ios/#documentation/General/Conceptual/ConcurrencyProgrammingGuide/Introduction/Introduction.html

原帖地址:http://www.cocoachina.com/bbs/read.php?tid=88591

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    内容概要:本文详细介绍了利用MATLAB实现约束最优化求解的方法,主要分为两大部分:无约束优化和带约束优化。对于无约束优化,作者首先讲解了梯度下降法的基本原理和实现技巧,如步长搜索和Armijo条件的应用。接着深入探讨了带约束优化问题,特别是序列二次规划(SQP)方法的具体实现,包括拉格朗日函数的Hesse矩阵计算、QP子问题的构建以及拉格朗日乘子的更新策略。文中不仅提供了详细的MATLAB代码示例,还分享了许多调参经验和常见错误的解决办法。 适合人群:具备一定数学基础和编程经验的研究人员、工程师或学生,尤其是对最优化理论和应用感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于需要解决各类优化问题的实际工程项目,如机械臂能耗最小化、化工过程优化等。通过学习本文,读者能够掌握如何将复杂的约束优化问题分解为更易处理的二次规划子问题,从而提高求解效率和准确性。 其他说明:文章强调了优化算法选择的重要性,指出不同的问题结构决定了最适合的算法。此外,作者还分享了一些实用的经验教训,如Hesse矩阵的正定性处理和惩罚因子的动态调整,帮助读者少走弯路。

    【KUKA 机器人资料】:KUKA机器人剑指未来——访库卡自动化设备(上海)有限公司销售部经理邹涛.pdf

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