这篇文章主要介绍了如何使用parallel利用起你的所有CPU资源，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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bash 命令通常单线程运行。这意味着所有的处理工作只在单个 CPU 上执行。随着 CPU 规模的扩大以及核心数目的增加，这意味着只有一小部分的 CPU 资源用于处理你的工作。
当我们的工作受制于 CPU 处理数据的速度时，这些未使用的 CPU 资源能产生很大的效用。这种情况在进行多媒体转换（比如图片和视频转换）以及数据压缩中经常遇到。
本文中，我们将会使用 parallel 程序。parallel 会接受一个列表作为输入，然后在所有 CPU 核上并行地执行命令来处理该列表。Parallel 甚至会按顺序将结果输出到标准输出中，因此它可以用在管道中作为其他命令的标准输入。
parallel 在标准输入中读取一个列表作为输入，然后创建多个指定命令的进程来处理这个列表，其格式为：
list | parallel command
这里的 list 可以由任何常见的 bash 命令创建，例如：cat、grep、find。这些命令的结果通过管道从它们的标准输出传递到 parallel 的标准输入，像这样：
find . -type f -name "*.log" | parallel
跟 find 中使用 -exec 类似，parallel 使用 {} 来表示输入列表中的每个元素。下面这个例子中，parallel 会使用 gzip 压缩所有 find 命令输出的文件：
find . -type f -name "*.log" | parallel gzip {}下面这些实际的使用 parallel 的例子可能会更容易理解一些。
在这个例子中，我收集了一些比较大的 .jpg 文件（大约 10MB 大小），要用 Mozilla 出品的 JPEG 图像压缩工具 MozJPEG 来进行处理。该工具会在尝试保持图像质量的同时减少 JPEG 图像文件的大小。这对降低网页加载时间很重要。
下面是一个普通的 find 命令，用来找出当前目录中的所有 .jpg 文件，然后通过 MozJPEG 包中提供的图像压缩工具 （cjpeg） 对其进行处理：
find . -type f -name "*.jpg" -exec cjpeg -outfile LoRes/{} {} ';'总共耗时 0m44.114s。
虽然有 8 个核可用，但实际只有单个线程在用单个核。
下面用 parallel 来运行相同的命令：
find . -type f -name "*.jpg" | parallel cjpeg -outfile LoRes/{} {}这次压缩所有图像的时间缩减到了 0m10.814s。从 top 显示中可以很清楚地看出不同：
所有 CPU 核都满负荷运行，有 8 个线程对应使用 8 个 CPU 核。
如果你需要压缩多个文件而不是一个大文件，那么 parallel 就能用来提高处理速度。如果你需要压缩单个文件而同时又想要利用所有的 CPU 核的话，那么你应该 gzip 的多线程替代品 pigz。
首先，我用随机数据创建了 100 个大约 1GB 的文件：
for i in {1..100}; do dd if=/dev/urandom of=file-$i bs=1MB count=10; done然而我用 find -exec 命令来进行压缩：
find . -type f -name "file*" -exec gzip {} ';'总共耗时 0m28.028s，而且也是只利用了单核。
换成 parallel 版本：
find . -type f -name "file*" | parallel gzip {}耗时减少到了 0m5.774s。
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“如何使用parallel利用起你的所有CPU资源”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
