演講嘉賓 | 黃佑鐘

回顧整理 | 廖 濤

排版校對(duì) | 宋夕明

嘉賓介紹

開發(fā)框架分論壇

黃佑鐘，海思Kirin解決方案并行與異構(gòu)計(jì)算專家。

正文內(nèi)容

多任務(wù)并發(fā)能更有效地利用CPU資源，特別是在多核處理器上，可以顯著提高程序的運(yùn)行速度和整體性能，從而改善用戶體驗(yàn)。OpenHarmony的FFRT并發(fā)編程模型為開發(fā)者提供了構(gòu)建異步并發(fā)任務(wù)的能力，以更高效地開發(fā)和管理并發(fā)任務(wù)。FFRT是如何設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的，有哪些重要特性？海思Kirin解決方案并行與異構(gòu)計(jì)算專家黃佑鐘在第三屆OpenHarmony技術(shù)大會(huì)上進(jìn)行了精彩分享。

在移動(dòng)端，應(yīng)用并發(fā)線程往往存在CPU多核利用率低、單線程負(fù)載高問題，形成“一核工作，多核圍觀”的情況；此外，應(yīng)用線程的冗余和泛濫，導(dǎo)致調(diào)度開銷大，導(dǎo)致性能變差。針對(duì)上述問題，OpenHarmony提出了以ArkTS語(yǔ)言并行化技術(shù)（TaskPool）和Native并行化技術(shù)(FFRT)結(jié)合的高性能并行化解決方案，以優(yōu)化負(fù)載與資源管理。

TaskPool是一種多線程并發(fā)解決方案，以支持開發(fā)者任務(wù)在OpenHarmony系統(tǒng)中更高效地執(zhí)行任務(wù)。在TaskPool架構(gòu)中，Task Dispatch Manager組件提供了優(yōu)先級(jí)調(diào)度、負(fù)債均衡以及系統(tǒng)統(tǒng)一管理；Task Worker Threads組件能夠進(jìn)行自適應(yīng)和可伸縮；Function Flow Runtime組件能夠提供統(tǒng)一調(diào)度和QOS支持。

TaskPool實(shí)現(xiàn)了并發(fā)實(shí)例的輕量化，能夠共享更多的基礎(chǔ)設(shè)施資源和不可變對(duì)象。此外，由于減少了代碼便攜量，且開發(fā)者無(wú)需關(guān)心并發(fā)實(shí)例的生命周期和場(chǎng)景下并發(fā)任務(wù)的負(fù)載輕重，能夠幫助開發(fā)者易于開發(fā)并發(fā)任務(wù)。

FFRT(Function Flow Runtime) 是OpenHarmony原生提供的Native的并發(fā)框架。相比于傳統(tǒng)多線程編程模型，F(xiàn)FRT具備簡(jiǎn)單易用、避免線程泛濫、負(fù)載均衡、調(diào)度開銷小等優(yōu)勢(shì)。其Task-Based和Data-Driven兩大特征，使開發(fā)者可以專注于應(yīng)用功能的開發(fā)，無(wú)需手動(dòng)管理線程以及線程同步，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)負(fù)載均衡；且由于FFRT在運(yùn)行時(shí)自動(dòng)并發(fā)調(diào)度和執(zhí)行任務(wù)，提高了任務(wù)并行度和線程利用率，降低了系統(tǒng)線程總數(shù)，使應(yīng)用運(yùn)行更流暢。

Task-Based：指在Function Flow編程模型中開發(fā)者以任務(wù)方式來(lái)組織應(yīng)用程序表達(dá)，運(yùn)行時(shí)以任務(wù)粒度執(zhí)行調(diào)度。其中，任務(wù)定義為一種面向開發(fā)者的編程線索和面向運(yùn)行時(shí)的執(zhí)行對(duì)象，通常包含一組指令序列及其操作的數(shù)據(jù)上下文環(huán)境。

Function Flow編程模型中的任務(wù)包含以下主要特征：（1）任務(wù)之間可指定依賴關(guān)系，依賴關(guān)系通過(guò)Data-Driven方式表達(dá)；（2）任務(wù)可支持嵌套，即任務(wù)在執(zhí)行過(guò)程中可生成新的任務(wù)下發(fā)給運(yùn)行時(shí)，形成父子任務(wù)關(guān)系；（3）多任務(wù)支持互同步操作，例如等待，鎖，條件變量等。

Data-Driven：指任務(wù)之間的依賴關(guān)系通過(guò)數(shù)據(jù)依賴表達(dá)。在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中對(duì)其關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行讀寫操作。在Function Flow編程模型中，數(shù)據(jù)對(duì)象表達(dá)抽象為數(shù)據(jù)簽名，每個(gè)數(shù)據(jù)簽名唯一對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象。數(shù)據(jù)依賴抽象為任務(wù)所操作的數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)據(jù)簽名列表，包括輸入數(shù)據(jù)依賴in_deps和輸出數(shù)據(jù)依賴out_deps。

基于Data-Driven的數(shù)據(jù)依賴表達(dá)，F(xiàn)FRT在運(yùn)行時(shí)可動(dòng)態(tài)構(gòu)建任務(wù)之間的基于生產(chǎn)者/消費(fèi)者的數(shù)據(jù)依賴關(guān)系并遵循任務(wù)數(shù)據(jù)依賴狀態(tài)執(zhí)行調(diào)度，包括Producer-Consumer依賴、Consumer-Producer依賴、Producer-Producer依賴等。

未來(lái)，隨著5G、AI、跨平臺(tái)框架等技術(shù)的發(fā)展和融合，未來(lái)移動(dòng)端應(yīng)用的并發(fā)情況將會(huì)持續(xù)增加，為開發(fā)者帶來(lái)新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。FFRT也將繼續(xù)擴(kuò)展以下能力：

特定場(chǎng)景下，更加高效易用的High-Level抽象。

底層軟硬件優(yōu)化，尤其是對(duì)異構(gòu)加速器的支持。

自動(dòng)化并行化發(fā)掘與評(píng)估能力。

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審核編輯 黃宇