Thread Local

最新推荐文章于 2024-10-21 07:00:00 发布

原创最新推荐文章于 2024-10-21 07:00:00 发布 · 76 阅读

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本文探讨了在C# JobSystem中如何避免Random全局共享带来的竞态条件，通过使用ThreadLocal技术和线程专属随机数生成器，确保多线程环境下随机数的正确性和一致性。

Thread Local

这节让我们一起来思考一个游戏中比较常见的例子——随机数的使用。

这在以前是一个很简单的问题，因为Unity其实已经为我们准备好了响应的函数封装—— UnityEngine.Random ，我们只需要调用相应的API就可以了。

但是在多线程环境下这种情况发生了一些变化。其实从Unity文档中我们就可以总结出 UnityEngine.Random 有以下特点：

是一个class
Static的单例
内部状态全局共享

根据以上特点我们不难总结出 UnityEngine.Random 并不适合在C# Job System中使用。

针对第一点Unity已经给出了相应的替代实现，那就是在 mathmatics 包中的 Random 。

但是第2、3点还需要我们自己编码来解决，这就引出了我们今天的主题——基于线程本地存储(Thread Local Storage，下称TLS)的随机数使用。

废话不多说，我们上代码：

    
     struct
      
     RandomVelocityJob
      
     :
      
     IJobFor
     

     {
     
    
     [
     ReadOnly
     ]
     
    
     public
      
     NativeArray
     <
     float
     >
      speeds
     ;
     
    
     [
     ReadOnly
     ]
      
    
     public
      
     Random
      random
     ;
     
    
     public
      
     float
      deltaTime
     ;
     

    
     //output
     
    
     public
      
     NativeArray
     <
     float3
     >
      positions
     ;
     

    
     public
      
     void
      
     Execute
     (
     int
      i
     )
     
    
     {
     
        positions
     [
     i
     ]
      
     +=
      random
     .
     NextFloat3Direction
     (
     )
      
     *
      speeds
     [
     i
     ]
      
     *
      deltaTime
     ;
     
    
     }
     

     }
     


     var
      random 
     =
      
     new
      
     Random
     (
     1234
     )
     ;
     

     var
      randomVelocityJob 
     =
      
     new
      
     RandomVelocityJob
     

     {
     
    speeds 
     =
      m_Speeds
     ,
     
    random 
     =
      random
     ,
     
    positions 
     =
      m_Positions
     ,
     
    deltaTime 
     =
      Time
     .
     deltaTime
     ,
     

     }
     ;

在上一节Demo的基础上，我们希望每次position移动的方向是随机的，于是我们加入了一个新的Random变量在每次执行 Execute() 方法的时候去随机一个新的方向去做位置计算。代码非常简单明了，但是却隐藏着问题。

问题来自于 random 变量，虽然 NextFloat3Direction() 看上去人畜无害，但是他会改变 random 的内部状态，这就导致了所有的worker线程会共享并改变 random 的状态，使 random 处在竞争条件(race condition)的状态。

我们需要找到一种线程安全的方式来使用 random 变量。

首先想到的就是加锁，显然这是效率比较低的做法。还有另外一种比较经典的做法就是使用线程本地存储(TLS)，让每个线程拥有一份自己独有的资源，这样就自然避免了竞争条件(race condition)的问题。

为了实现TLS，我们首先需要为每一个worker线程初始化一个random变量。这里我们使用 JobsUtility.MaxJobThreadCount 来获取worker的最大数量。代码如下：

    
     m_Randoms 
     =
      
     new
      
     NativeArray
     <
     Random
     >
     (
     JobsUtility
     .
     MaxJobThreadCount
     ,
      Allocator
     .
     Persistent
     )
     ;
     

     for
      
     (
     int
      i 
     =
      
     0
     ;
      i 
     <
      m_Randoms
     .
     Length
     ;
      i
     ++
     )
     

     {
     
    m_Randoms
     [
     i
     ]
      
     =
      Random
     .
     CreateFromIndex
     (
     (
     uint
     )
     i
     )
     ;
     

     }

在Job中我们需要知道当前执行的线程ID，我们可以在Job中声明一个int类型的变量并添加 [NativeSetThreadIndex] 属性，在job执行的过程中Unity会帮我们自动注入这个ID。这样我们就可以在 Execute() 方法中利用线程ID获取线程独有的资源了。

    
     struct
      
     RandomVelocityJob
      
     :
      
     IJobFor
     

     {
     
    
     //input
     
    
     [
     ReadOnly
     ]
     
    
     public
      
     NativeArray
     <
     float
     >
      speeds
     ;
     
    
     [
     ReadOnly
     ]
      
    
     public
      
     NativeArray
     <
     Random
     >
      randoms
     ;
     
    
     public
      
     float
      deltaTime
     ;
     

    
     [
     NativeSetThreadIndex
     ]
     
    
     private
      
     int
      m_ThreadIdx
     ;
     

    
     //output
     
    
     public
      
     NativeArray
     <
     float3
     >
      positions
     ;
     

    
     public
      
     void
      
     Execute
     (
     int
      i
     )
     
    
     {
     
        positions
     [
     i
     ]
      
     +=
      randoms
     [
     m_ThreadIdx
     ]
     .
     NextFloat3Direction
     (
     )
      
     *
      speeds
     [
     i
     ]
      
     *
      deltaTime
     ;
     
    
     }
     

     }