概述

设计目的：简单安全地使用多线程，随便就能写出高性能代码

收益：FPS更高，电池消耗更低（Burst编译器）

并行性：C# Job System和Unity Native Job System共享工作线程worker threads，也就是它们不会创建超过CPU cores数量的线程，也就不会导致CPU资源抢占问题。

什么是多线程

单线程：一次执行一条指令，产生一个结果

多线程：利用CPU的多核，多条指令同时执行，其他线程执行完成后会将结果同步给主线程。

多线程好的实践：几个运行时间很长的任务。

游戏代码的特点：大量小而短的任务。

解决方案：线程池。

context switching：线程上下文切换，性能敏感的，要尽量避免。

    当激活的线程数超过CPU cores时，就会导致CPU资源争夺，从而触发频繁的context switching。

    过程：先saving执行了一部分的当前线程，然后执行另外的线程，切回来的时候再reconstructing之前的线程再继续执行。

什么是Job System

简化多线程：job system通过创建jobs来实现多线程，而不是直接创建thread。

job概念：完成特定任务的一个小的工作单元。job接收参数并操作数据，类似于函数调用。job之间可以有依赖关系，也就是一个job可以等另一个job完成之后再执行。

job system管理一组worker threads，并且保证一个logical CPU core一个worker thread，避免context switching。

job system将jobs放在一个job queue里面，worker threads从job queue里面获取job然后执行。

job依赖性：job system管理job依赖关系，并保证执行时序的正确性。

C# Job System的Safety System

Race conditions：竞争条件，一个输出结果依赖于不受控制的事件出现的顺序或时机。

在写多线程代码时，race conditions是一个很大的挑战。race conditions不是bug，但它会导致不确定性行为。并且一旦出现，就很难定位，也很难调试，因为它依赖时机，打断点和加log本身都会改变各个独立线程执行的时机。

Safety system：为了写出更安全的多线程代码，C# Job System会检查所有的潜在的race conditions并保护代码不受可能会产生的bug的影响（这句话有点模糊......）。

解决办法：数据拷贝，每个job操作来自主线程数据的副本，而不是操作原数据。这样数据独立，就不会产生race conditions了。

blittable data types：job只能访问blittable的数据，这些数据在托管代码和native代码之间拷贝的时候，不需要做额外的类型转换。

拷贝方式：memcpy

NativeContainer

NativeContainer实际上是native memory的一个wrapper，包含一个指向非托管内存的指针。

不需要拷贝：使用NativeContainer可以让一个job和main thread共享数据，而不用拷贝。（copy虽然能保证Safety System，但每个job的计算结果也是分开的）。

可使用的C#类型定义：

　　

数据结构	说明	来源
NativeArray	数组	Unity
NativeSlice	可以访问一个NativeArray的某一部分	Unity
NativeList	一个可变长的NativeArray	ECS
NativeHashMap	key value pairs	ECS
NativeMultiHashMap	一个key对应多个values	ECS
NativeQueue	FIFO的queue	ECS

Safety System安全策略：    

　　Safety System内置于所有的NativeContainer，会自动跟踪NativeContainer的读写状态。

    注意：所有的safety checkes都只在Editor和PlayMode模式下生效：bounds checks、deallocation checks、race condition checks。

    还有一部分安全策略：

        DisposeSentinel：自动检测memory leak并报错。依赖宏定义ENABLE_UNITY_COLLECTIONS_CHECKS。

        AtomicSafetyHandle：用来转移NativeContainer的控制权。比如当2个jobs同时写一个NativeContainer，Safety System就会抛出一个error，并描述如何解决。异常会在产生冲突的job调度时抛出。依赖宏定义ENABLE_UNITY_COLLECTIONS_CHECKS。

        这种情况下，可以使用job依赖，让其中一个job依赖另外一个job的完成。

规则：Safety System允许多个job同时read同一块数据。

规则：Safety System不允许一个job正在writing数据时，调度激活另一个“拥有write权限”的job（不是不让同时write）。

规则：手动指定job对数据的只读：（默认是可读写，会影响性能）

    [ReadOnly]public NativeArray<int> input;

　　注意：job对static data的访问没有Safety System安全保护，所以使用不当可能造成crash。

 

NativeContainer Allocator分配器：

（1）Allocator.Temp

    最快，维持1 frame，job不能用，需要手动Dispose()，比如可以再native层的callback调用时使用。

（2）Allocator.TempJbo

    稍微慢一点，最多维持4 frames，thread-safe，如果4 frames内没有Dispose()，会有warning。大多数small jobs都会使用这个类型的分配器.

（3）Allocator.Persistent

    最慢，但是可持久存在，就是malloc的wrapper。Longer jobs使用这个类型，但在性能敏感的地方不应该使用。

NativeArray<float> result = new NativeArray<float>(1, Allocator.TempJob);

创建Job

三要素：

（1）创建一个struct实现接口IJob；

（2）添加数据成员：要么是blittable类型， 要么是NativeContainer；

（3）添加Execute()方法实现。

执行job时，job.Execute()方法会在一个cpu core上执行一次。

注意：job操作数据是基于拷贝的，除非是NativeContainer类型。那么，一个job访问main thread数据的唯一方式就是使用NativeContainer。

public struct TestJob : IJob
{public float a;public float b;public NativeArray<float> result;public void Execute(){result[0] = a + b;}
}

调度Job

三要素：

（1）实例化job；

（2）设置数据；

（3）调用job.Schedule()方法。

调用Schedule方法会将job放到job queue里面等待执行。一旦开始schedule，就没法中断job了。（疑问：这个once scheduled，是job.Schedule方法，还是从job queue里面拿出来开始执行？）

private void TestScheduleJob()
{// Create a native array of a single float to store the result. This example waits  for the job to complete for illustration purposesNativeArray<float> result = new NativeArray<float>(1, Allocator.TempJob);// Set up the job dataMyJob jobData = new MyJob();jobData.a = 10;jobData.b = 10;jobData.result = result;// Schedule the jobJobHandle handle = jobData.Schedule();// Wait for the job to completehandle.Complete();// All copies of the NativeArray point to the same memory, you can access the  result in "your" copy of the NativeArrayfloat aPlusB = result[0];// Free the memory allocated by the result arrayresult.Dispose();
}

JobHandle和Job依赖

设置job依赖关系：

JobHandle firstJobHandle = firstJob.Schedule();
secondJob.Schedule(firstJobHandle);

secondJob依赖firstJob的结果。

组合依赖项：

NativeArray<JobHandle> handles = new NativeArray<JobHandle>(numJobs, Allocator.TempJob);
// Populate `handles` with `JobHandles` from multiple scheduled jobs...
JobHandle jh = JobHandle.CombineDependencies(handles);

在main thread中等待jobs执行完成：

    flush job：使用JobHandle.Complete()来等待job执行完成。

    job只有Schedule之后才会执行，如果你想在main thread中访问job的正在使用的数据，你可以调用JohHandle.Comlete()。该方法flush job，并开始执行，然后将NativeContainer的数据权限返回给main thread。

    如果你不需要访问数据，也可以调用统一static flush函数：JobHandle.ScheduleBatchedJobs()，当然该方法会影响到性能。

public struct MyJob : IJob
{public float a;public float b;public NativeArray<float> result;public void Execute(){result[0] = a + b;}
}
public struct AddOneJob : IJob
{public NativeArray<float> result;public void Execute(){result[0] = result[0] + 1;}
}private void TestScheduleJob()
{NativeArray<float> result = new NativeArray<float>(1, Allocator.TempJob);MyJob jobData = new MyJob();jobData.a = 10;jobData.b = 10;jobData.result = result;JobHandle firstHandle = jobData.Schedule();AddOneJob incJobData = new AddOneJob();incJobData.result = result;JobHandle secondHandle = incJobData.Schedule(firstHandle);secondHandle.Complete();float aPlusB = result[0];result.Dispose();
}

ParallelFor jobs 并行job

IJob只能一次一个job执行一个任务，但游戏开发中经常需要重复执行某个动作很多次，这时候就可以用到并行任务IJobParallelFor。

    ParallelFor jobs使用NativeArray作为数据源，并且运行在多个core上，还是一个job一个core，只是每个job只负责处理完整数据的一个子集。

    Execute(idx)方法对于数据源NativeArray中的每个item都调用一次。

 调度：

　　需要手动指定执行次数，表示需要分多少次独立Execute来执行，一般直接取NativeArray的数组长度作为执行次数，一次处理一个数据。       

　　

当一个native job提前完成它的batches，它会从其他的native job偷取一部分batches，然后继续执行。

颗粒度问题：分得太细会有work不断重建的开销，分得太粗又会有单核负载问题。

尝试法：所以最佳实践是从1开始逐步增加，直到性能不再提高。

public struct MyParallelJob : IJobParallelFor
{public NativeArray<float> a;public NativeArray<float> b;public NativeArray<float> result;public void Execute(int index){result[index] = a[index] + b[index];}
}private void TestScheduleParallelJob()
{NativeArray<float> a = new NativeArray<float>(10, Allocator.TempJob);NativeArray<float> b = new NativeArray<float>(10, Allocator.TempJob);NativeArray<float> result = new NativeArray<float>(10, Allocator.TempJob);for(int i = 0; i < 10; ++i){a[i] = i * 0.3f;b[i] = i * 0.5f;}MyParallelJob jobData = new MyParallelJob();jobData.a = a;jobData.b = b;jobData.result = result;JobHandle handle = jobData.Schedule(10, 1);handle.Complete();for(int i = 0; i < 10; ++i){Debug.LogError(result[i]);}a.Dispose();b.Dispose();result.Dispose();
}

ParallelForTransform jobs

public struct MyTransformParallelJob : IJobParallelForTransform
{public void Execute(int index, TransformAccess transform){}
}

注意事项：

（1）不能在job中访问static数据

    在job中访问static数据是没有Safety System保证的，可能会导致crash。unity后续版本会增加static analysis来阻止这种用法。

 

（2）Flush scheduled batchs

    JobHandle.ScheduleBatchedJobs：当你想要你的job开始执行是，可以调用这个函数flush调度的batch。

    不flush batch会导致调度延迟到主线程等待batch执行结果时才触发执行。

    JobHandle.Complete：直接开始执行。

    在ECS中，batch flush是隐式执行的，不需要手动调用JobHandle.ScheduleBatchJobs。

    

（3）不要试图更新NativeContainer的内容

    因为缺乏ref returns机制，所以不要这样用：

    nativeArray[0]++;// 等同于：var tmp = nativeArray[0];tmp++;// 不生效！// 正确的写法是：var tmp = nativeArray[0];tmp++;nativeArray[0] = tmp;MyStruct temp = myNativeArray[i]; temp.memberVariable = 0;myNativeArray[i] = temp;

（4）调用JobHandle.Complete来让main thread重获控制权

    主线程在访问数据之前，需要依赖的job调用complete。不能只是check JobHandle.IsCompleted，而是需要手动调用JobHandle.Complete()。

    此调用还会清理Safety System的状态，不调用的话会有内存泄漏。

 

（5）在主线程中使用Schedule和Complete

    这两个函数只能在主线程中调用。不能因为一个job依赖另一个job，就在前一个job中手动schedule另一个job。

 

（6）在正确的时间使用Schedule和Complete

    Schedule：在数据填充完毕，立马调用

    Complete：只在你需要result的时候调用

    

（7）NativeContainer添加read-only标记

    默认是可读写的，如果确定只读就标记为read-only，可以提升性能。

 

（8）检查数据依赖

    如果在profiler里看到main thread有“WaitForJobGroup”，就表示在等待worker thread处理完成。也就是说你的代码里面在什么地方引入了一个data dependency，这时候可以通过检查JobHandle.Complete来看一下是什么依赖关系导致了main thread需要等待的情况。

 

（9）调试jobs

    Jobs有一个Run函数，你可以用它来替换原本调用Schedule的地方，从而在main thread上立即执行这个job。可以使用这个方法来调试。

 

（10）不要在job里面分配托管内存managed memory

    在job里面分配托管内存是非常慢的，而且会导致Burst compiler没法使用。

    Burst是基于LLVM的后端编译技术，它可以利用平台特定能力将c# jobs代码编译成高度优化过的机器码。

 

Unity GDC 2018: C# Job System

https://www.youtube.com/playlist?list=PLX2vGYjWbI0RuXtGMYKqChoZC2b-H4tck

 

Unity at GDC - Job System & Entity Component System

https://www.youtube.com/watch?v=kwnb9Clh2Is&t=1s

 

Job System介绍

http://www.pianshen.com/article/634466006/