スキップしてメイン コンテンツに移動

libcoro で並行処理プログラムを書く

libcoro という C のライブラリがある。Perl Mongers にはおなじみ (だった) 協調スレッド実装である Coro.pm のバックエンドとして使われているライブラリで、作者は Coro と同じく Marc Lehmann 氏。

coro というのは Coroutine (コルーチン) の略で、要するに処理の進行を明示的に中断して別の実行コンテキストに切り替えたり、そこからさらに再開できる機構のことである。言語やプラットフォームによって Fiber と呼ばれるものとほぼ同義。

(ネイティヴ) スレッドとの違いはとどのつまり並行処理と並列処理の違いで、スレッドは同時に複数の実行コンテキストが進行し得るがコルーチンはある時点では複数の実行コンテキストのうち高々一つだけが実行され得る。 スレッドに対するコルーチンの利点は主に理解のし易さにある。スレッドの実行中断と再開は予測不可能なタイミングで起こるため、メモリその他の共有資源へのアクセスが常に競合し得る。一方コルーチンは自発的に実行を中断するまでプロセスの資源を独占しているため、コンテキスト・スイッチをまたがない限り共有資源の排他制御や同期などを考えなくて良い。

同時に一つのコルーチンしか実行されないということは、プロセッサのコア数に対して処理がスケールアウトしないことを意味する。ただしシングルスレッドのプログラムでも IO などの間はプロセッサが遊んでいるため、非同期 IO とコルーチンを組み合わせるなどして待ち時間に別の処理を行わせることで効率を高められることが多い。 また1コアでの性能に関しては、コンテキスト・スイッチの回数が減り、またスイッチング自体もユーザモードで完結するため、スレッドよりも高速である場合が多い。このため「軽量スレッド」とも呼ばれることがある。

libcoro の特徴

C で利用できるコルーチン実装は複数あって、Wikipedia にある Coroutine の記事 を見ても片手では足りない数が挙げられている。

libcoro がその中でどう特徴付けられるかというとポータビリティが挙げられる。

実装のバックエンドは Windows の Fiber や POSIX の ucontext の他、setjmp/longjmppthread 果てはアセンブラによる実装が選択でき、API は共通である。 少なくとも setjmp/longjmp は C90 の標準ライブラリ関数なので現代の OS であれば利用できるはずだ。

ライブラリはヘッダファイルと実装を収めたソースコードファイル1つずつからなる。 CVS レポジトリには Makefile すら含まれていない。ビルドするにはバックエンドを選択するプリプロセッサマクロを定義するだけで良い:

# CORO_SJLJ は setjmp/longjmp を使った実装
bash-3.2$ clang -DCORO_SJLJ -c -o coro.o coro.c
bash-3.2$ ar crs libcoro.a coro.o

あとは使用するプログラムとリンクするだけ:

# マクロはライブラリのコンパイル時と同じものを与える必要がある
bash-3.2$ clang++ --std=c++11 -DCORO_SJLJ -I. coro_usage.cc -L. -lcoro -static

API

シンプルなライブラリにはシンプルな API しかない。できるのは「一つのコルーチンから別のコルーチンを指定してコンテキスト・スイッチする」ことだけである。

コルーチンを一つ生成して実行するには以下の手順を踏む。ドキュメントはヘッダファイル内のコメントのみだが素晴らしく詳細である。

1. スタックを初期化する

まずコルーチンが使用する専用のスタックを確保する。スタック領域を確保して coro_stack 構造体を初期化する関数 coro_stack_alloc を使用する。 スタックは第二引数に指定した個数のポインタが保持できる大きさになる。要するに指定した数に8倍したバイト数が確保される。通常は考えるのが面倒なので0を指定するとよしなに確保してくれる。 戻り値は確保の成否を返す。

struct coro_stack stack;
if (!coro_stack_alloc(&stack, 0)) {
  perror("coro_stack_alloc");
}

2. コルーチンを作成する

コルーチン自身は coro_context 型で表現される。これを初期化する関数は coro_create である。

第一引数に初期化したいコルーチンへのポインタを指定する。残りの引数はコルーチンとして実行すべき関数、コルーチンに渡す引数へのポインタ、確保したポインタのサイズ、そして確保したスタック領域へのポインタである。 最後の二つは前もって確保した coro_stacksptrssze メンバがそれぞれ対応する。malloc やなんかで勝手に確保したメモリ領域を渡すと落ちるので注意。

coro_context context;
coro_create(
    &context,
    [](void *) { ... },
    nullptr,
    stack.sptr,
    stack.ssze);

C++ ユーザに残念なお知らせ: 関数として lambda は使えるが変数はキャプチャできない。何故かというに、coro_create の第二引数の型 coro_funcvoid (*)(void *) の typedef に過ぎないので lambda から coro_func への型変換 operator void(*)(void *) が必要だからである (ところでこれが合法なメンバ関数名なのはひどすぎると思う)。

coro_func が受け取る void * には coro_create の第三引数が渡される。外部の環境 (というより呼出し元のコール・スタック) をコルーチン内から参照したければここに必要なものを詰めてお土産に持たせることになる。このあたりは C なので仕方がない。

3. コルーチンを実行する

コルーチンの実行を開始するにはちょっと工夫が要る。libcoro にはコンテキスト・スイッチする関数しかないので、スイッチ元となるコルーチンが要るからである。

それで実行開始と終了のために特別な「空の」コルーチンを生成する必要がある。これは coro_context を null ポインタと0で初期化することで得られる:

coro_context empty;
coro_create(&empty, nullptr, nullptr, nullptr, 0);

これで準備ができたので、空のコルーチンから目的のコルーチンへコンテキスト・スイッチする。その際に使うのは coro_transfer である:

coro_transfer(&empty, &context);

以降再び coro_transfer が呼ばれるまで context が表すコルーチンが独占的に実行される。 コルーチンの実行を終了するときは空のコルーチンへ再度コンテキスト・スイッチすれば良い。

4. リソースを開放する

処理が終わったらメモリの片付けをする。コルーチンは coro_destroy で破棄し、対応するスタックは coro_stack_free で開放する:

coro_destroy(context);
coro_stack_free(stack);

coro_destroy(empty);  // 空のコルーチンに対応するスタックはないので coro_stack_free は不要

注意点

コルーチンへの引数が void * なのでどうやっても型チェックは効かない。また渡したオブジェクトの寿命をコルーチンの実行終了まで保たせるのはプログラマの責任である。

外部の環境をコルーチン内から参照できないので、コンテキスト・スイッチしたいときに coro_transfer に渡す自分自身をどうやって指定するかが問題になる。手っ取り早いのは static coro_context contexts[MAX_COROS] でも作ってまとめておく方法である。真面目にやるなら汎用のスレッドローカルストレージに類する機構を作ってそこに入れておくのが良いと思う。 あるいはコルーチンへの引数としてコルーチン自身へのポインタを渡しても良い。この場合スイッチ先のコルーチンか、あるいはそれを決めるディスパッチャのようなものを一緒に渡す必要がある。

サンプル

お決まりの producer/consumer のサンプル・プログラムを書いた。

libcoro の上に直接並行処理プログラムを書くのはさすがに辛いものがあるので、ちょっと高水準なライブラリを書いてそれを使うことにした。C で書くには人生が短すぎるので C++ で書いた。

単純なラウンドロビン・ディスパッチャを実装してコンテキスト・スイッチする先を考えなくても良いようにした。真面目に並行処理するなら優先度つきキューやらコルーチンの実行状態表やら導入してもっとマシなスケジューリングが要るが考えたくない。 コルーチン間の通信には Coro ライクな Channel 機構を作ってそれを利用した。

自前ライブラリの実装が150行。ユーザーコードである main が30行。標準外ライブラリへの依存はない:


コメント

このブログの人気の投稿

BuckleScript が ReScript に改称し独自言語を導入した

Via: BuckleScript Good and Bad News - Psellos OCaml / ReasonML 文法と標準ライブラリを採用した JavaScript トランスパイラである BuckleScript が ReScript に改称した。 公式サイトによると改称の理由は、 Unifying the tools in one coherent platform and core team allows us to build features that wouldn’t be possible in the original BuckleScript + Reason setup. (単一のプラットフォームとコアチームにツールを統合することで従来の BuckleScript + Reason 体制では不可能であった機能開発が可能になる) とのこと。要は Facebook が主導する外部プロジェクトである ReasonML に依存せずに開発を進めていくためにフォークするという話で、Chromium のレンダリングエンジンが Apple の WebKit から Google 主導の Blink に切り替わったのと似た動機である (プログラミング言語の分野でも Object Pascal が Pascal を逸脱して Delphi Language になったとか PLT Scheme (の第一言語) が RnRS とは別路線に舵を切って Racket になったとか、割とよくある話である。) 公式ブログの Q&A によると OCaml / ReasonML 文法のサポートは継続され、既存の BuckleScript プロジェクトは問題なくビルドできるとのこと。ただし現時点で公式ドキュメントは ReScript 文法のみに言及しているなど、サポート水準のティアを分けて ReScript 文法を優遇することで移行を推進していく方針である。 上流である OCaml の更新は取り込み、AST の互換性も維持される。将来 ReScript から言語機能が削除されることは有り得るが、OCaml / ReasonML からは今日の BuckleScript が提供する機能すべてにアクセスできる。 現時点における ReScript の

多分週刊チラシの裏 (Oct 12 - 18, 2020)

プログラミング言語のエネルギィ効率性 おなじみ Computer Language Benchmark Game にある言語のうちプロプライエタリな Smalltalk を除く 27 言語の、時間効率性と空間効率性に加えて「エネルギィ効率性」を検証したという研究。 結果は大方の予想を外れない (コンパイラ言語 - VM 言語 - インタプリタ言語の序列) のだが、言語毎によって単位時間あたりのエネルギィ効率 (換言すると CPU 最適化性能) が異なるので「速ければより省エネ」とは必ずしも言えないことや、最大メモリ消費量は言語のパラダイムによって大方が決まり、エネルギィ効率とはほとんど相関がない (ので Java でもエネルギィ効率は高い) ことなど面白い事実が見られる。 『アメリカのインターネット』の終焉 1994 年に Netscape が設立されたとき、世界にはおよそ一億台の PC があり、その半数は合衆国にあった。 WWW はスイスで開発されたしコンピュータは英国の発明だが、インターネットは米国製だった。 米国の企業がその課題を与え、重要な製品とサービスを作り、規制や言論は米国の立場、文化、法が支配した。 (引用者訳) 合衆国政府による TikTok 分割騒動に寄せての現在と未来のインターネットの話。 今日のインターネットの利用者のうち 80 - 90% は米国外の住人である。中国のスマートフォン台数は米国と欧州を合わせたよりも多く、ソフトウェア・スタートアップの半数はシリコンバレーの外で起きている。 テクノロジーは規制産業になったが、その規則はもはや合衆国の一存では決まらないのである。 まつもとゆきひろのツイッターを見てRuby使うのをやめようと思った Ruby の原開発者にして「寛大なる就寝独裁官 (BFDL)」の Twitter における言動が差別主義とは言えないまでもマイクロアグレッションに満ちていたので製品としての Ruby にも悪印象がついたという話。 不要に攻撃的な人やコミュニティから距離を置く理性は心身の健康のためにも重要である。 FTP のフェードアウト Chrome をはじめとする Web ブラウザにおいてファイル転送プロトコル (FTP) のサポート終了が迫っていることに寄せて、半世紀に渡ってインターネットの

OCaml で Web フロントエンドを書く

要旨 フロントエンド開発に Elm は堅くて速くてとても良いと思う。昨今の Flux 系アーキテクチャは代数的データ型と相性が良い。ところで工数を減らすためにはバックエンドも同じ言語で書いてあわよくば isomorphic にしてしまいたいところだが、Elm はバックエンドを書くには現状適していない。 OCaml なら js_of_ocaml でエコシステムを丸ごとブラウザに持って来れるのでフロントエンドもバックエンドも無理なく書けるはずである。まず The Elm Architecture を OCaml で実践できるようにするため Caelm というライブラリを書いている。俺の野望はまだまだこれからだ (未完) Elm と TEA について Elm というプログラミング言語がある。いわゆる AltJS の一つである。 ミニマリスティクな ML 系の関数言語で、型推論を持ち、型クラスを持たず、例外機構を持たず、変数の再代入を許さず、正格評価され、代数的データ型を持つ。 言語も小綺麗で良いのだが、何より付属のコアライブラリが体現する The Elm Architecture (TEA) が重要である。 TEA は端的に言えば Flux フロントエンド・アーキテクチャの変種である。同じく Flux の派生である Redux の README に TEA の影響を受けたと書いてあるので知っている人もいるだろう。 ビューなどから非同期に送信される Message (Redux だと Action) を受けて状態 (Model; Redux だと State) を更新すると、それに対応して Virtual DOM が再構築されビューがよしなに再描画され人生を書き換える者もいた——という一方向の流れはいずれにせよ同じである。 差異はオブジェクトではなく関数で構成されていることと、アプリケーション外部との入出力は非同期メッセージである Cmd / Sub を返す規約になっていることくらいだろうか。 後者は面白い特徴で、副作用のある処理はアプリケーションの外で起きて結果だけが Message として非同期に飛んでくるので、内部は純粋に保たれる。つまり Elm アプリケーションが相手にしないといけない入力は今現在のアプリケーションの完全な状態である Model と、時系列イベ