JS `WebAssembly Threads`：Wasm 模块的多线程并行计算

各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊一个听起来高大上，但其实也没那么难的东西：WebAssembly Threads，也就是 Wasm 模块的多线程并行计算。

准备好了吗？坐稳扶好，发车咯！

第一部分：Wasm Threads 是个啥？

首先，得搞清楚 Wasm 是个啥。简单来说，WebAssembly (Wasm) 是一种新的字节码格式，可以在现代 Web 浏览器中以接近原生的速度运行。它就像一个轻量级的虚拟机，你写的 C/C++、Rust 代码可以编译成 Wasm，然后在浏览器里飞快地跑起来。

但是！传统的 Wasm 是单线程的。啥意思呢？就是一次只能干一件事，就像一个苦逼的程序员，一次只能写一个函数。这在很多情况下就显得力不从心了，比如处理大型图像、运行复杂的物理模拟等等。

这时候，Wasm Threads 就闪亮登场了！它允许 Wasm 模块使用多个线程，就像一个团队一起干活，效率蹭蹭往上涨。

第二部分：为啥我们需要 Wasm Threads？

单线程 Wasm 已经很快了，为啥还要多线程？原因很简单：更快！更快！更快！

性能提升： 将计算密集型的任务分解成多个子任务，让多个线程同时处理，可以显著提高程序的运行速度。
更好的用户体验： 避免长时间的阻塞主线程，让页面保持流畅响应，用户体验更佳。想象一下，你正在玩一个 Web 游戏，如果没有多线程，游戏一卡一卡的，你是不是想砸电脑？
利用多核 CPU： 现在的电脑基本都是多核 CPU，单线程 Wasm 只能利用一个核心，多线程 Wasm 可以充分利用所有核心，榨干 CPU 的每一滴价值。

第三部分：Wasm Threads 的基本原理

Wasm Threads 的核心在于共享内存和原子操作。

共享内存： 多个线程可以访问同一块内存区域，就像一个共享的白板，大家可以在上面写写画画。
原子操作： 为了避免多个线程同时修改共享内存导致数据混乱，我们需要原子操作。原子操作就像一个锁，保证每次只有一个线程可以修改某个变量。

具体来说，Wasm Threads 引入了以下几个关键概念：

SharedArrayBuffer： 一个可以被多个线程共享的 ArrayBuffer。
Atomics： 一组用于执行原子操作的函数，比如 Atomics.add(), Atomics.compareExchange(), Atomics.wait(), Atomics.notify() 等等。

第四部分：Wasm Threads 的使用方法

要使用 Wasm Threads，你需要做以下几件事：

编译你的代码： 使用支持多线程的编译器，比如 Emscripten。
配置 Web 服务器： 设置正确的 HTTP 头部，允许跨域共享内存。
编写 JavaScript 代码： 加载 Wasm 模块，创建 Web Worker，并在 Worker 中执行 Wasm 代码。

接下来，我们用一个简单的例子来说明如何使用 Wasm Threads 计算一个大数组的和。

4.1 C/C++ 代码 (sum_array.c):

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>

#define ARRAY_SIZE 1000000
#define NUM_THREADS 4

int *array;
long long global_sum = 0;
pthread_mutex_t mutex;

typedef struct {
    int thread_id;
    int start;
    int end;
} ThreadData;

void *sum_partial_array(void *arg) {
    ThreadData *data = (ThreadData *)arg;
    long long partial_sum = 0;

    for (int i = data->start; i < data->end; i++) {
        partial_sum += array[i];
    }

    pthread_mutex_lock(&mutex);
    global_sum += partial_sum;
    pthread_mutex_unlock(&mutex);

    pthread_exit(NULL);
}

int main() {
    array = (int *)malloc(ARRAY_SIZE * sizeof(int));
    if (array == NULL) {
        fprintf(stderr, "Failed to allocate memory for the array.n");
        return 1;
    }

    // Initialize the array with some values
    for (int i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++) {
        array[i] = i + 1;
    }

    pthread_t threads[NUM_THREADS];
    ThreadData thread_data[NUM_THREADS];
    pthread_mutex_init(&mutex, NULL);

    int chunk_size = ARRAY_SIZE / NUM_THREADS;

    for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
        thread_data[i].thread_id = i;
        thread_data[i].start = i * chunk_size;
        thread_data[i].end = (i == NUM_THREADS - 1) ? ARRAY_SIZE : (i + 1) * chunk_size;

        if (pthread_create(&threads[i], NULL, sum_partial_array, (void *)&thread_data[i])) {
            fprintf(stderr, "Error creating thread %dn", i);
            return 1;
        }
    }

    for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
        pthread_join(threads[i], NULL);
    }

    pthread_mutex_destroy(&mutex);
    free(array);

    printf("Total sum: %lldn", global_sum);

    return 0;
}

4.2 编译代码：

使用 Emscripten 编译 C 代码，生成 Wasm 模块和 JavaScript 代码。

emcc sum_array.c -o sum_array.js -s WASM=1 -s USE_PTHREADS=1 -s PTHREAD_POOL_SIZE=4 -s ENVIRONMENT="web" -s SHARED_MEMORY=1

解释一下这些参数：

-s WASM=1: 生成 Wasm 模块。
-s USE_PTHREADS=1: 启用 Pthreads 支持。
-s PTHREAD_POOL_SIZE=4: 设置线程池的大小为 4。
-s ENVIRONMENT="web": 指定运行环境为 Web。
-s SHARED_MEMORY=1: 启用共享内存。

4.3 JavaScript 代码 (index.html):

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Wasm Threads Example</title>
</head>
<body>
    <h1>Wasm Threads Example</h1>
    <p>Calculating the sum of a large array using WebAssembly Threads...</p>
    <p id="result"></p>

    <script>
        // Check if SharedArrayBuffer is supported
        if (typeof SharedArrayBuffer === 'undefined') {
            alert('SharedArrayBuffer is not supported in your browser.  Please enable it (see instructions above).');
        }

        // Load the Wasm module
        var Module = {
            locateFile: function(path, scriptDirectory) {
                if (path.endsWith('.wasm')) {
                    return scriptDirectory + path;
                }
                return scriptDirectory + path;
            },
            onRuntimeInitialized: function() {
                // Call the main function
                Module.ccall('main', 'number', [], {});
                document.getElementById('result').textContent = "Result: " + Module._global_sum;
            }
        };

        // Load the generated JavaScript file
        var script = document.createElement('script');
        script.src = 'sum_array.js';
        document.body.appendChild(script);
    </script>
</body>
</html>

4.4 配置 Web 服务器：

为了启用共享内存，需要在 Web 服务器上设置以下 HTTP 头部：

Cross-Origin-Opener-Policy: same-origin
Cross-Origin-Embedder-Policy: require-corp

这些头部告诉浏览器，这个页面只能被同源的页面嵌入，并且需要使用 CORP (Cross-Origin Resource Policy)。

第五部分：代码详解

现在，我们来仔细分析一下代码。

5.1 C/C++ 代码：

pthread.h: 包含了 Pthreads 的头文件，提供了创建和管理线程的函数。
pthread_mutex_t mutex: 声明了一个互斥锁，用于保护共享变量 global_sum。
sum_partial_array(): 每个线程执行的函数，计算数组的一部分的和。
pthread_mutex_lock(&mutex) 和 pthread_mutex_unlock(&mutex): 用于加锁和解锁互斥锁，保证只有一个线程可以修改 global_sum。
main(): 主函数，创建线程，并等待所有线程执行完毕。

5.2 JavaScript 代码：

SharedArrayBuffer: JavaScript 检查是否支持 SharedArrayBuffer，如果不支持，会弹出一个警告。
Module.locateFile: 指定 Wasm 模块的位置。
Module.onRuntimeInitialized: 当 Wasm 模块加载完毕后，会调用这个函数。
Module.ccall('main', 'number', [], {}): 调用 Wasm 模块中的 main() 函数。
Module._global_sum: 访问 Wasm 模块中的全局变量 global_sum。

第六部分：Wasm Threads 的注意事项

使用 Wasm Threads 也有一些需要注意的地方：

浏览器兼容性： 并非所有浏览器都支持 Wasm Threads。需要确保你的目标浏览器支持 SharedArrayBuffer 和 Atomics。
安全问题： 共享内存可能会导致一些安全问题，比如 Spectre 和 Meltdown 漏洞。需要采取一些措施来缓解这些风险，比如启用 Site Isolation。
调试难度： 多线程程序的调试难度比单线程程序要高。需要使用一些调试工具来帮助你找到问题。
线程同步： 线程同步是多线程编程中最重要的问题之一。需要仔细设计你的代码，避免出现竞态条件和死锁。

第七部分：更高级的用法

除了上面这个简单的例子，Wasm Threads 还可以用于更复杂的场景，比如：

图像处理： 将图像分割成多个区域，让多个线程同时处理不同的区域，可以加速图像处理的速度。
物理模拟： 将物理世界分割成多个区域，让多个线程同时模拟不同的区域，可以提高物理模拟的精度和速度。
机器学习： 将模型分割成多个部分，让多个线程同时训练不同的部分，可以加速模型的训练速度。

第八部分：Wasm Threads 的替代方案

如果你的目标浏览器不支持 Wasm Threads，或者你不想处理线程同步的复杂性，可以考虑使用以下替代方案：

Web Workers： Web Workers 是一种在后台运行 JavaScript 代码的方式。虽然 Web Workers 不能共享内存，但它们可以通过消息传递来进行通信。
SIMD： SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 是一种并行计算的技术，可以同时对多个数据执行相同的操作。Wasm 支持 SIMD 指令，可以利用 SIMD 指令来加速计算密集型的任务。

第九部分：总结

Wasm Threads 是一种强大的技术，可以让你在 Web 浏览器中运行高性能的多线程程序。虽然使用 Wasm Threads 有一些挑战，但它带来的性能提升是值得的。

特性	优点	缺点
多线程并行计算	显著提高性能，充分利用多核 CPU	浏览器兼容性问题，线程同步复杂，调试难度高
共享内存	线程间高效的数据共享	安全风险，需要额外的安全措施
原子操作	保证线程安全，避免数据竞争	性能损耗，需要仔细设计

总而言之，Wasm Threads 就像一把双刃剑，用好了可以屠龙，用不好可能伤到自己。希望今天的讲座能让你对 Wasm Threads 有一个更深入的了解，并在你的项目中发挥它的威力！

好了，今天的讲座就到这里，谢谢大家！下次再见！

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