假设有 3 个模块（可能更多），为了提高效率，每个模块一个线程，并绑定到特定 CPU 核心。
- 每个模块处理特定的数据，数据长度是已知的
- 前一个模块的输出，是后一个模块的输出。比如模块 1 输出，是模块 2 输入；模块 2 输出，是模块 3 输入
当初想法是，模块 1 、模块 2 、模块 3 ，分别在不同线程，则通过也给消息中间件如 zeromq 通信，数据也完全通过消息中间件传输。
现在有一个想法，在模块 1 、模块 2 、模块 3 中，线程启动前，分配好内存空间，消息中间件给各模块传输一个内存指针和数据长度。
- 模块 1 中先建立 10 个内存块，处理完毕后，存入第一块内存，然后通知模块 2 ，模块 1 继续处理数据
- 模块 2 中也先建立 10 内存块，收到通知后，读取模块 1 的第一块内存地址和数据长度，处理完毕后，存入模块 2 的第一块内存，通知模块 3 ，模块 2 继续处理数据
- 模块 3 中也建立 10 块内存块，收到通知后，读取模块 2 的第一块内存地址和数据长度，处理完毕后，存入模块 3 的第一块内存，模块 3 继续处理数据
- 依次类推
其中由于模块 1 、模块 2 、模块 3 ，读写并不是同一块内存，所以也不需要加锁等。因为各模块的性能要求很高，在线程中在堆上分配内存都被认为是耗时操作。
不知道这种传递内存地址的方式，是不是合适的？有没有更加高效的架构设计呢？
22 条回复 • 2024-04-03 19:36:55 +08:00
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securityCoding 27 天前 via Android  1
不了解你的业务场景，通用后台业务来说这不就是 Kafka 三个 comsumer 么
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Inn0Vat10n 27 天前 1
数据源是啥样的呢，如果数据源本身是可拆的，输入数据拆成 n 份，分发到 k 个线程里，每个线程内部模块 1,2,3 串行在同一片内存上操作应该效率会更高
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wisefree OP @securityCoding 嗯，流程上可以，只是为了追求极致的效率，所以在想通过指针操作
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wisefree OP @Inn0Vat10n 数据源不能拆分，它是按时间先后外部传输过来的，模块一先接收
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Zhuzhuchenyan 27 天前 1
这个思路整体没有问题，给我的感觉就是一个环形的 buffer 设计，不过我想到一个场景。
假设模块 1 已经完成了 10 份工作并通知模块 2 ，此时不知为何模块 2 还在处理第 1 份工作，此时模块 1 需要一种方式知道第 1 份内存还在被使用从而避免造成多线程竞争问题。 如果有一个高性能的跨线程内存池的话，可以简化这个问题，前提是可以容忍内存池带来的开销。 模块 1 借了以后，处理完把内存的所有权给模块 2 ，模块 2 读了以后把所有权还给内存池，以此类推。 |
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cI137 27 天前 via iPhone 1
actor 模型可以吗，云风的 skynet 框架，或者 go 的管道
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liberize 27 天前 via Android 1
这不就是环形缓冲区(ring buffer)吗，有无锁版本，实际也相当于一个容量固定的队列。
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leonshaw 27 天前 via Android 1
Ring buffer 基本上就是最高效的了，有不少库。自己实现也不难，主要注意内存屏障的使用和队满/空时的处理。
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codegenerator 27 天前 1
看着非常糟糕
1. 为什么不同模块不同 cpu ？你是数据处理，数据尽量放在一个核心上明显性能高很多 2. 多线程数据同步有很多方法，zeromq 是来搞笑的吗？ 3. 模块 1 不知道模块 2 什么时候处理完，有可能把没处理完的数据覆盖了 4. 每个模块处理速度不确定，你很难假定每个模块速度 本人资深架构师，可以付费提供优质服务 |
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liberize 27 天前 via Android 1
楼上说的问题很好解决，一般环形缓冲区队首和队尾之间会留一个空位，这样空和满是可以区分的。
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youngxhui838 27 天前 via Android 1
可以看看 go pipeline 这种设计，用管道进行通信。https://go.dev/blog/pipelines
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wisefree OP @Zhuzhuchenyan 是这样的，如果模块 1 的处理速度很快，模块 2 比较慢，形成了一个速度差的话，模块 1 迟早会把内存块用完，之前的设计就有漏洞。
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exch4nge 26 天前 via iPhone 1
绑核了就 spin 查消息吧，用什么 zeromq ，io 唤醒得有多慢。
单个模块一个线程/核心？这么设计会更快么？不会有某个模块处理慢么，不加点线程/核心？ 切换线程可能把 cache 都丢了，有些情况下还不如一个线程跑完整个处理 |
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exch4nge 26 天前 via iPhone 1
建议先用一般思路实现一版本，然后再做这种设计，比对性能。性能这东西基本都得靠实践。
一般思路：找个线程池实现，如 folly 的 cpu thread pool ，内存分配用 jemalloc 之类的 |
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wisefree OP @youngxhui838 好的，我去看看
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cnbatch 26 天前 1
“在线程中在堆上分配内存都被认为是耗时操作”
这个要视乎 libc 或 libc++而定，有些 libc 会把用过、free 掉的内存为该程序暂留着，不会那么快交还给 OS 。后续该程序再申请堆内存时就从暂留资源直接分配，耗时不会很高。 |
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cnbatch 26 天前 1
忘了一个，如果 OP 的编译器支持 C++17 ，可以考虑下 std::pmr
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