この記事は、Go Parallel に公開されている「Writing Multi-Threading Code in C++ 11」 (https://goparallel.sourceforge.net/writing-multi-threading-code-in-c-11/) の日本語参考訳です。
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長年にわたって、開発者は POSIX* スレッド (別名 Boost Threads) を使用してコードをスレッド化してきました。POSIX* は古くからありますが、問題の多いツールです。例えば、POSIX* にはスレッドのキャンセルがありますが、これは std::thread で問題を生じます。特に、RAII (Resource Acquisition Is Initialization: リソースの確保は初期化時に) を行う場合、オブジェクト生成中のリソースの取得とデストラクターによる割り当て解除で問題になります。しかし、代替手段があります。この記事では、POSIX* ライブラリーを使用して C++ 11 でコードをスレッド化する方法を示します。
ここでは、5 枚のカードから成る上がり役を評価する単純なプログラムを使用します。各カードには、KC (クラブのキング) や 2H (ハートの 2) のように、ランク (番号) とスート (マーク) を示す 2 つの文字があります。これは良く定義された問題であり、非常に効率良く、高速なプログラムが出回っています。ここでは、シングルスレッド・バージョンから派生したマルチスレッド・バージョンが大幅にスピードアップするかどうか見ていきます。
上がり役を評価する
上がり役は、ロイヤルフラッシュが最も強く、ハイカードが最も弱く、その間に、ワンペア、ツーペア、スリー・オブ・ア・カインド、ストレート (5-6-7-8-9 のようにランクが連続している場合)、フラッシュ (すべてのカードが同じスートの場合)、フルハウス (同じランクが 3 枚とワンペアの場合)、フォー・オブ・ア・カインド (同じランクのカードが 4 枚ある場合)、ストレートフラッシュ (同じスートでランクが連続している場合) があります。
サンプルプログラムでは、ランダムに生成された 100 万件の上がり役を使用します。このデータは、テキストファイルに保存されており、各行に 1 つの役を示す RSRSRSRSRS 形式の 10 文字があります。”R” はランク、”S” はスートを表します。例えば、AS7D8S7HJD は、スペードのエース、ダイヤモンドの 7、スペードの 8、ハートの 7、ダイヤモンドのジャックを表し、7 が 2 つあるため、ワンペアと評価されます。
最初の 5 つの役は以下のとおりです。
7S2H7DTH5C -- 7 のワンペア THQC2SAC3H -- ハイカード: クラブのエース 7SKC6H8H9S -- ハイカード: クラブのキング 9DKD4HQS8S -- ハイカード: ダイヤモンドのキング 3DAC3H2S5H -- 3 のワンペア
サンプルプログラムは、できるだけ速く 100 万行を読み取り、評価して、上記のような結果を出力する必要があります。評価が正しく行われることを確認するため、以下の役で再度実行してみたところ、次のような結果になりました。
6S2H7DTH5C -- ハイカード THTC2SAC3H -- 10 のワンペア 7S9C6H6C9S -- ツーペア 9DKDKHKS8S -- スリー・オブ・ア・カインド 2D4C3H6S5H -- ストレート 4S3HAC2D5S -- ストレート (5-ハイ) KCQHJDAHTS -- ストレート (A-ハイ) 2D9D3D6D5D -- フラッシュ 7S9H9S7C9C -- フルハウス 9DKDKHKSKC -- フォー・オブ・ア・カインド 2D4D3D6D5D -- ストレートフラッシュ JCQCKCACTC -- ロイヤルフラッシュ
次に、すべての役を昇順に並べ替えた結果を示します。ストレートの場合は、コードで特別な処理が必要になります。エースから順にキング方向へチェックしていきます。
2H5C6S7DTH -- ハイカード 2S3HTHTCAC -- ワンペア 6H6C7S9C9S -- ツーペア 8S9DKDKHKS -- スリー・オブ・ア・カインド 2D3H4C5H6S -- ストレート AC2D3H4S5S -- ストレート TSJDQHKCAH -- ストレート 2D3D5D6D9D -- フラッシュ 7S7C9H9S9C -- フルハウス 9DKDKHKSKC -- フォー・オブ・ア・カインド 2D3D4D5D6D -- ストレートフラッシュ TCJCQCKCAC -- ロイヤルフラッシュ
C++ 11
サンプルコードでは、いくつかの C++ 11 機能を使用しています。例えば、配列の代わりに、新しいコレクション・クラスに std::array を使用したり、列挙型に新しい enum 型を使用しています。新しい enum 型では、static_casts により a size_t (整数型) から列挙型への変換が必要です。また、コードを単純化するため、”for (auto variable : collection)” ループも使用しています。オブジェクトを変更する場合、”auto&” を使用して、役の各カードの選択済みフラグを false に設定します。
for (auto& card : Ph.hand) {
card.selected = false;
}
評価の実装
カードを格納する PokerCard クラスを作成し、次に std::array
ツーペアとフルハウス (同じランクが 3 枚とワンペア) をチェックするため、最初にワンペア、スリー・オブ・ア・カインド、フォー・オブ・ア・カインドを探し、各カードのフラグを true に設定します。ワンペアまたはスリー・オブ・ア・カインドが見つかった場合、フラグが true に設定されていないカードの中からワンペアまたはスリー・オブ・ア・カインドがないか探します。前のカードへのポインターを使用することで、ワンペアが見つかった場合、両方のカードの選択済みフラグを true に設定することができます。
シングルスレッド・コードのリリースバージョンは、100 万件の役の処理に 3.35 秒 (あるいは、1 役の評価に 3.35 マイクロ秒) かかりました。12MB 近いファイルを 1 行ずつ読み取っていることを考えれば、悪くない結果と言えます。
これを上回ることはできるでしょうか? もちろんできます。以下は、main() のコードです。このコードを変更する必要があります。
while (std::getline(filein, str))
{
PokerHand pokerhand(str);
auto result=EvaluateHand(pokerhand);
pokerhand.WriteResult(fileout,result);
}
マルチスレッド化する
完全に独立したフレンド関数 EvaluateHand() を作成します。この関数はモノリシックで、160 行ほどあり、プログラムの約半分を占めます。この方法により、簡単にマルチスレッド化できます。必要なのは PokerHand のインスタンスの参照だけです。
最も簡単な方法 (そして、成功する確率の高い方法) は、std::async を使用して、一度に 11 個 (例えば、各スレッドで 1 個) を評価することです。async では、プログラマーは使用するスレッドを選べません。しかし、内部でスレッドプールを使用しているようです。以下が変更後のコードです。シンボル Multi は、コンパイラーの #define で定義しています。#define 行をコメントアウトしてファイルを保存すると、シングルスレッド・バージョンになります。マルチスレッド・バージョンではコメントのままにします。
評価結果は、futures に格納されます。future は、非同期実行されるコードの完了を待機して結果を格納するオブジェクトです。非同期なので、評価の完了を待機するため、各 future に対して get() を呼び出す必要があります。そのため、理論上は、一度に 12 個を評価します。これは、futures[count++] = の右辺のコードで行われます。ラムダ式 (匿名関数) として定義されており、[str] で文字列 str を渡します。MaxThreads は定数で 12 に定義されているため、11 個のスレッド (1 つはメインスレッドに必要なため) を使用します。
std::array<std::future,MaxThreads> futures;
auto count = 0;
while (count < MaxThreads-1) {
if (filein.eof()) break;
std::getline(filein, str);
futures[count++] = std::async([str]{
PokerHand pokerhand(str);
auto result = EvaluateHand(pokerhand);
return pokerhand.GetResult(result);
});
if (count == MaxThreads-1) {
for (auto & e : futures) {
fileout << e.get() << std::endl;
}
count = 0;
}
}
MaxThreads の値は、以下を呼び出すことで取得できます。
auto NumThreads = std::thread::hardware_concurrency();
スピードアップできたのでしょうか?
これだけの労力をかけたにもかかわらず、実行に 4.33 秒かかりました。つまり、シングルスレッド・バージョンよりも 33% も実行時間が長くなりました。評価の実行時間が短すぎて、タスクを非同期に呼び出すオーバーヘッドが原因であることが考えられます。
この仮説を検証するため、EvaluateHand() 関数に 1 ミリ秒の遅延を生じさせる Sleep(1) を追加してみました。また、評価する役の数を 2 万件に減らしました。そして、両方のバージョンを実行したところ、マルチスレッド・バージョンの結果は 3.25 秒、シングルスレッド・バージョンの結果は 31 秒になりました。
つまり、スピードアップの理論は正しく、評価関数が速すぎたのです。
VC++ 15 プロジェクト、ソースファイル、および 100 万件の役を含む、ここで使用したテストファイルは GitHub* (英語) からダウンロードできます。
