jvm jni 及 pvm pybind11 大批量数据传输及优化

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前置说明

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环境说明

android 手机
linux python环境

前言

近几个月来，对我来说，发生了许许多多的事情，导致有很多idea，但是都未形成好的文章。最近，趁着这个机会，写一篇。

由于业务的安排，我们需要在c/c++层与java和python层进行数据交换，数据量有大有小，但是由于我们业务上对这个数据交换的延时有一定的要求，因此有些问题需要我们解决。在我们的实验过程中，我们发现了在常规情况下，在jvm中用新创建ByteArray/FloatArray进行大数据量（6Mb byte/2Mb floats）的传输，时间在5ms/7ms，在pvm中用新创建bytearray大数据量（8Mb byte）的传输，时间在1ms左右。从实验情况来看，我们需要优化jvm中进行大数据量传输的方法。

我以前写过关于java，python和c/cpp交互的一些文章，感兴趣可以参考。

《C++ 调用 Python 总结(一)》 https://blog.csdn.net/u011728480/article/details/103903612
《java 手动生成jni头文件(JNI静态注册)》 https://blog.csdn.net/u011728480/article/details/87260113
《Android JNI静态和动态注册、Java Reflect（C或C++层反射和JAVA层反射）、Java 可变参数（JNI实现）》 https://blog.csdn.net/u011728480/article/details/78963494

jvm jni篇

jni常规大量数据交换方法网上有许多，基本都是如下所示:

在java往c/cpp返回时，一般都是获取数据的底层地址，然后针对地址操作即可。

jbyteArray array;//or jfloatArray array; passed by jni-func

void * _you_wanted_ptr = env->GetPrimitiveArrayCritical(array, nullptr);

// TODO

env->ReleasePrimitiveArrayCritical(array, _you_wanted_ptr, JNI_ABORT);

在c/cpp往java传输大量数据时，有两种方式，一种是直接new一个数组，然后返回的方式，一种就是获取java层的数组地址，然后直接修改相关的数据即可。其基本如下所示：

// slow way

int len = xxx;

void * data_ptr = xxx;

jXXXArray array = env->NewXXXArray(len);

env->SetXXXArrayRegion(array, 0, len, (const jXXX *) data_ptr);

return array;

// fast way

jbyteArray array;//or jfloatArray array; passed by jni-func

int len = xxx;

void * data_ptr = xxx;

env->SetXXXArrayRegion(array, 0, len, (const jXXX *) data_ptr);

这里在使用fast way模式后，在jvm中用进行大数据量（6Mb byte/2Mb floats）的传输，时间在0.88ms/1ms，注意，有使用限制。这里一定要注意多线程安全的问题。

pvm pybind11篇

在pybind11中，大规模数据传输一般有两种数据结构，一种是py::bytes，一种就是我们常见的numpy数组，特别是在图像处理中，numpy数组是最常见的一种格式。下面，根据这两种方式，分别介绍。

py::bytes 类型传输

python 层传给c/cpp。

const py::bytes &value;//passed by pybind11-func

Py_ssize_t size = PyBytes_GET_SIZE(value.ptr());

char * ptr = PyBytes_AsString(value.ptr());

//TODO

c/cpp 层传给python。

char * buf = xxx;

int len = xxx;

return py::bytes(buf, len);//In pybind11, return to pvm

注意，在py::bytes中，也有直接修改地址的方式，这里就不提供了（python buffer protocol），有心人自己去研究吧。

numpy数据传输

这个也有像py::bytes那样创建数组，然后返回的方式，这里就不提供了。这里主要还是演示一下怎么快速在c/cpp中获取numpy数据。其实这里的数据传输也就是直接获取numpy数组地址，基本大差不差。

c/cpp到python

// python buffer protocol

py::array_t<float, py::array::c_style | py::array::forcecast> &buffer;//passed by pybind11-func

auto buf_info = buffer.unchecked<1>();

char * ptr = (char *)buf_info.data(0)

// set value to ptr(numpy)

// get value from ptr(numpy)

注意，这里使用到一个叫做python buffer protocol的东西，有兴趣大家可以看看，我在这个上并没有深究。

pybind11中内存管理问题

在pybind11中，要小心管理内存，特别是注意以下两种调用的区别。

根据https://pybind11.readthedocs.io/en/stable/advanced/classes.html#non-public-destructors的说明，我们一般会有两种情况需要选择使用。

// 单例

class MyClass{

    private:

    ~MyClass(){}

};

// 禁止unique_ptr 调用 析构函数， 所有资源释放需要在cpp侧进行完成。

py::class_<MyClass, std::unique_ptr<MyClass, py::nodelete>>(m, "MyClass")

    .def(py::init<>())

// 一般class

class MyClass{

    public:

    ~MyClass(){}

};

// unique_ptr 析构时自动调用析构函数，所有资源释放由unique_ptr完成。

py::class_<MyClass, std::unique_ptr<MyClass>>(m, "MyClass")

    .def(py::init<>())

后记

总的来说，在jvm和pvm中，通过操作固定数组的底层指针，我们可以快速的获取数据和传输数据。但是存在一些现象，例如需要注意一些原子操作和pvm/jvm中数组的生命周期的问题，我这里建议，如果是大规模数据传输，建议直接全局数组，这样保证生命周期问题。

参考文献

[1]https://pybind11.readthedocs.io/en/stable/advanced/classes.html#non-public-destructors

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