面试题：Objective-C多线程编程中的线程同步与性能优化

Question

假设你正在开发一个高性能的iOS应用，涉及大量的多线程操作，例如网络请求、数据处理和UI更新。在Objective-C中，如何巧妙地运用多线程同步机制（如信号量、条件变量等），既保证线程安全，又能最大程度提升性能？请结合实际场景，从代码架构、资源管理和性能调优的角度进行详细阐述，并提供完整的代码示例，说明在不同场景下如何选择最合适的同步策略。

Answer 1

1. 代码架构

在iOS应用开发中，通常采用分层架构，将网络请求、数据处理和UI更新分开处理。例如，使用MVC（Model - View - Controller）或者MVVM（Model - View - ViewModel）架构。

• 网络请求层：负责与服务器进行数据交互，通常使用NSURLSession，它本身已经是基于多线程的。可以使用队列来管理请求，例如NSOperationQueue。
• 数据处理层：对从网络获取的数据进行处理，可能涉及到复杂的计算和数据转换。这一层可以在后台线程执行，避免阻塞主线程。
• UI更新层：所有的UI更新操作必须在主线程执行，以保证界面的流畅性和一致性。

2. 资源管理

• 共享资源：在多线程环境下，共享资源（如数据库、缓存）需要特别注意同步访问。例如，若多个线程同时读写数据库，可能导致数据不一致。可以使用锁（如互斥锁pthread_mutex）或者信号量来保护共享资源。
• 内存管理：多线程操作可能会导致内存管理问题，如内存泄漏或过度释放。在ARC（自动引用计数）环境下，虽然编译器会自动处理大部分内存管理，但仍需注意对象在不同线程的生命周期。例如，确保在对象被释放前，所有对它的操作都已完成。

3. 性能调优

• 减少锁的竞争：锁的使用会降低性能，因为同一时间只有一个线程可以获取锁。尽量缩短锁的持有时间，将非关键操作放在锁外执行。
• 使用合适的线程模型：根据具体场景选择合适的线程模型，如GCD（Grand Central Dispatch）、NSOperationQueue或pthread。GCD简单易用，适合简单的异步任务；NSOperationQueue更灵活，可以设置依赖关系；pthread则更底层，适合对线程控制要求较高的场景。

4. 不同场景下的同步策略及代码示例

场景一：网络请求与数据处理

假设我们有一个网络请求，获取到数据后需要进行处理，然后更新UI。

#import <UIKit/UIKit.h>
#import <Foundation/Foundation.h>

@interface ViewController : UIViewController

@end

@implementation ViewController

- (void)viewDidLoad {
    [super viewDidLoad];
    
    // 创建一个信号量
    dispatch_semaphore_t semaphore = dispatch_semaphore_create(0);
    
    // 网络请求在后台线程执行
    dispatch_queue_t networkQueue = dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_DEFAULT, 0);
    dispatch_async(networkQueue, ^{
        // 模拟网络请求
        NSURLSessionDataTask *task = [[NSURLSession sharedSession] dataTaskWithURL:[NSURL URLWithString:@"https://example.com/api/data"] completionHandler:^(NSData * _Nullable data, NSURLResponse * _Nullable response, NSError * _Nullable error) {
            if (data &&!error) {
                // 数据处理
                NSDictionary *json = [NSJSONSerialization JSONObjectWithData:data options:0 error:nil];
                // 数据处理完成，发送信号量
                dispatch_semaphore_signal(semaphore);
            }
        }];
        [task resume];
    });
    
    // 等待网络请求和数据处理完成
    dispatch_semaphore_wait(semaphore, DISPATCH_TIME_FOREVER);
    
    // 在主线程更新UI
    dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{
        // 这里进行UI更新操作，例如更新一个UILabel的文本
        UILabel *label = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(100, 100, 200, 50)];
        label.text = @"数据已更新";
        [self.view addSubview:label];
    });
}

@end

在这个场景中，使用信号量来确保网络请求和数据处理完成后再进行UI更新。

场景二：多线程访问共享资源（如数据库）

假设我们有一个简单的数据库操作类，多个线程可能同时访问。

#import <Foundation/Foundation.h>

@interface DatabaseManager : NSObject

@property (nonatomic, strong) NSMutableArray *dataArray;
@property (nonatomic, assign) pthread_mutex_t mutex;

- (instancetype)init;
- (void)addData:(id)data;
- (id)getDataAtIndex:(NSUInteger)index;

@end

@implementation DatabaseManager

- (instancetype)init {
    self = [super init];
    if (self) {
        _dataArray = [NSMutableArray array];
        pthread_mutex_init(&_mutex, NULL);
    }
    return self;
}

- (void)addData:(id)data {
    pthread_mutex_lock(&_mutex);
    [self.dataArray addObject:data];
    pthread_mutex_unlock(&_mutex);
}

- (id)getDataAtIndex:(NSUInteger)index {
    id result = nil;
    pthread_mutex_lock(&_mutex);
    if (index < self.dataArray.count) {
        result = self.dataArray[index];
    }
    pthread_mutex_unlock(&_mutex);
    return result;
}

- (void)dealloc {
    pthread_mutex_destroy(&_mutex);
}

@end

在这个场景中，使用互斥锁pthread_mutex来保护共享的NSMutableArray，确保多线程访问时的数据一致性。

场景三：基于条件变量的线程同步

假设我们有一个任务队列，一个线程负责生成任务，另一个线程负责处理任务。

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

#define MAX_QUEUE_SIZE 5

typedef struct {
    int data[MAX_QUEUE_SIZE];
    int head;
    int tail;
    int count;
    pthread_mutex_t mutex;
    pthread_cond_t notFull;
    pthread_cond_t notEmpty;
} TaskQueue;

void initQueue(TaskQueue *queue) {
    queue->head = 0;
    queue->tail = 0;
    queue->count = 0;
    pthread_mutex_init(&queue->mutex, NULL);
    pthread_cond_init(&queue->notFull, NULL);
    pthread_cond_init(&queue->notEmpty, NULL);
}

void enqueue(TaskQueue *queue, int value) {
    pthread_mutex_lock(&queue->mutex);
    while (queue->count == MAX_QUEUE_SIZE) {
        pthread_cond_wait(&queue->notFull, &queue->mutex);
    }
    queue->data[queue->tail] = value;
    queue->tail = (queue->tail + 1) % MAX_QUEUE_SIZE;
    queue->count++;
    pthread_cond_signal(&queue->notEmpty);
    pthread_mutex_unlock(&queue->mutex);
}

int dequeue(TaskQueue *queue) {
    pthread_mutex_lock(&queue->mutex);
    while (queue->count == 0) {
        pthread_cond_wait(&queue->notEmpty, &queue->mutex);
    }
    int value = queue->data[queue->head];
    queue->head = (queue->head + 1) % MAX_QUEUE_SIZE;
    queue->count--;
    pthread_cond_signal(&queue->notFull);
    pthread_mutex_unlock(&queue->mutex);
    return value;
}

void* producer(void* arg) {
    TaskQueue *queue = (TaskQueue*)arg;
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        enqueue(queue, i);
        printf("Produced: %d\n", i);
    }
    return NULL;
}

void* consumer(void* arg) {
    TaskQueue *queue = (TaskQueue*)arg;
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        int value = dequeue(queue);
        printf("Consumed: %d\n", value);
    }
    return NULL;
}

int main() {
    TaskQueue queue;
    initQueue(&queue);
    
    pthread_t producerThread, consumerThread;
    pthread_create(&producerThread, NULL, producer, &queue);
    pthread_create(&consumerThread, NULL, consumer, &queue);
    
    pthread_join(producerThread, NULL);
    pthread_join(consumerThread, NULL);
    
    pthread_mutex_destroy(&queue.mutex);
    pthread_cond_destroy(&queue.notFull);
    pthread_cond_destroy(&queue.notEmpty);
    
    return 0;
}

在这个场景中，使用条件变量pthread_cond来实现生产者 - 消费者模型，确保任务队列在满或空时线程的正确等待和唤醒。

通过以上方式，在不同场景下选择合适的同步策略，可以在保证线程安全的同时最大程度提升性能。