使用 Parallel 提升 Linux 命令行执行效率

你是否有过这种感受，你的主机运行速度没有预期的那么快？我也曾经有过这种感受，直到我发现了 GNU Parallel。

GNU Parallel 是一个 shell 工具，能够并行执行任务。它能够解析多种输入，让你能够同时在多份数据上运行脚本或命令。你终于可使用所有的 CPU 了！

若是你用过 xargs，上手 Parallel 几乎没有难度。若是没有用过，这篇教程会告诉你如何使用，同时给出一些其它的用例。

安装 GNU Parallel

GNU Parallel 极可能没有预装在你的 Linux 或 BSD 主机上，你能够从软件源中安装。以 Fedora 为例：

$ sudo dnf install parallel

对于 NetBSD：

# pkg_add parallel

若是各类方式都不成功，请参考项目主页[1]。

从串行到并行

正如其名称所示，Parallel 的强大之处是以并行方式执行任务；而咱们中很多人平时仍然以串行方式运行任务。

当你对多个对象执行某个命令时，你实际上建立了一个任务队列。一部分对象能够被命令处理，剩余的对象须要等待，直到命令处理它们。这种方式是低效的。只要数据够多，总会造成任务队列；但与其只使用一个任务队列，为什么不使用多个更小规模的任务队列呢？

假设你有一个图片目录，你但愿将目录中的图片从 JEEG 格式转换为 PNG 格式。有多种方法能够完成这个任务。能够手动用 GIMP 打开每一个图片，输出成新格式，但这基本是最差的选择，费时费力。

上述方法有一个漂亮且简洁的变种，即基于 shell 的方案：

$ convert 001.jpeg 001.png
$ convert 002.jpeg 002.png
$ convert 003.jpeg 003.png
... 略 ...

对于初学者而言，这是一个不小的转变，并且看起来是个不小的改进。再也不须要图像界面和不断的鼠标点击，但仍然是费力的。

进一步改进：

$ for i in *jpeg; do convert $i $i.png ; done

至少，这一步设置好任务执行，让你节省时间去作更有价值的事情。但问题来了，这仍然是串行操做；一张图片转换完成后，队列中的下一张进行转换，依此类推直到所有完成。

使用 Parallel:

$ find . -name "*jpeg" | parallel -I% --max-args 1 convert % %.png

这是两条命令的组合：find 命令，用于收集须要操做的对象；parallel 命令，用于对象排序并确保每一个对象按需处理。

• find . -name "*jpeg" 查找当前目录下以 jpeg 结尾的全部文件。
• parallel 调用 GNU Parallel。
• -I% 建立了一个占位符 %，表明 find 传递给 Parallel 的内容。若是不使用占位符，你须要对 find 命令的每个结果手动编写一个命令，而这偏偏是你想要避免的。
• --max-args 1 给出 Parallel 从队列获取新对象的速率限制。考虑到 Parallel 运行的命令只须要一个文件输入，这里将速率限制设置为 1。假如你须要执行更复杂的命令，须要两个文件输入（例如 cat 001.txt 002.txt > new.txt），你须要将速率限制设置为 2。
• convert % %.png 是你但愿 Parallel 执行的命令。

组合命令的执行效果以下：find 命令收集全部相关的文件信息并传递给 parallel，后者（使用当前参数）启动一个任务，（无需等待任务完成）当即获取参数行中的下一个参数（LCTT 译注：管道输出的每一行对应 parallel 的一个参数，全部参数构成参数行）；只要你的主机没有瘫痪，Parallel 会不断作这样的操做。旧任务完成后，Parallel 会为分配新任务，直到全部数据都处理完成。不使用 Parallel 完成任务大约须要 10 分钟，使用后仅需 3 至 5 分钟。

多个输入

只要你熟悉 find 和 xargs （总体被称为 GNU 查找工具，或 findutils），find 命令是一个完美的 Parallel 数据提供者。它提供了灵活的接口，大多数 Linux 用户已经很习惯使用，即便对于初学者也很容易学习。

find 命令十分直截了当：你向 find 提供搜索路径和待查找文件的一部分信息。可使用通配符完成模糊搜索；在下面的例子中，星号匹配任何字符，故 find 定位（文件名）以字符 searchterm 结尾的所有文件：

$ find /path/to/directory -name "*searchterm"

默认状况下，find 逐行返回搜索结果，每一个结果对应 1 行：

$ find ~/graphics -name "*jpg"
/home/seth/graphics/001.jpg
/home/seth/graphics/cat.jpg
/home/seth/graphics/penguin.jpg
/home/seth/graphics/IMG_0135.jpg

当使用管道将 find 的结果传递给 parallel 时，每一行中的文件路径被视为 parallel 命令的一个参数。另外一方面，若是你须要使用命令处理多个参数，你能够改变队列数据传递给 parallel 的方式。

下面先给出一个不那么实际的例子，后续会作一些修改使其更加有意义。若是你安装了 GNU Parallel，你能够跟着这个例子操做。

假设你有 4 个文件，按照每行一个文件的方式列出，具体以下：

$ echo ada > ada ; echo lovelace > lovelace
$ echo richard > richard ; echo stallman > stallman
$ ls -1
ada
lovelace
richard
stallman

你须要将两个文件合并成第三个文件，后者同时包含前两个文件的内容。这种状况下，Parallel 须要访问两个文件，使用 -I% 变量的方式不符合本例的预期。

Parallel 默认状况下读取 1 个队列对象：

$ ls -1 | parallel echo
ada
lovelace
richard
stallman

如今让 Parallel 每一个任务使用 2 个队列对象：

$ ls -1 | parallel --max-args=2 echo
ada lovelace
richard stallman

如今，咱们看到行已经并合并；具体而言，ls -1 的两个查询结果会被同时传送给 Parallel。传送给 Parallel 的参数涉及了任务所需的 2 个文件，但目前还只是 1 个有效参数：（对于两个任务分别为）“ada lovelace” 和 “richard stallman”。你真正须要的是每一个任务对应 2 个独立的参数。

值得庆幸的是，Parallel 自己提供了上述所需的解析功能。若是你将 --max-args 设置为 2，那么 {1}和 {2} 这两个变量分别表明传入参数的第一和第二部分：

$ ls -1 | parallel --max-args=2 cat {1} {2} ">" {1}_{2}.person

在上面的命令中，变量 {1} 值为 ada 或 richard （取决于你选取的任务），变量 {2} 值为 lovelace 或 stallman。经过使用重定向符号（放到引号中，防止被 Bash 识别，以便 Parallel 使用），（两个）文件的内容被分别重定向至新文件 ada_lovelace.person 和 richard_stallman.person。

$ ls -1
ada
ada_lovelace.person
lovelace
richard
richard_stallman.person
stallman

$ cat ada_*person
ada lovelace
$ cat ri*person
richard stallman

若是你成天处理大量几百 MB 大小的日志文件，那么（上述）并行处理文本的方法对你帮忙很大；不然，上述例子只是个用于上手的示例。

然而，这种处理方法对于不少文本处理以外的操做也有很大帮助。下面是来自电影产业的真实案例，其中须要将一个目录中的视频文件和（对应的）音频文件进行合并。

$ ls -1
12_LS_establishing-manor.avi
12_wildsound.flac
14_butler-dialogue-mixed.flac
14_MS_butler.avi
...略...

使用一样的方法，使用下面这个简单命令便可并行地合并文件：

$ ls -1 | parallel --max-args=2 ffmpeg -i {1} -i {2} -vcodec copy -acodec copy {1}.mkv

简单粗暴的方式

上述花哨的输入输出处理不必定对全部人的口味。若是你但愿更直接一些，能够将一堆命令甩给 Parallel，而后去干些其它事情。

首先，须要建立一个文本文件，每行包含一个命令：

$ cat jobs2run
bzip2 oldstuff.tar
oggenc music.flac
opusenc ambiance.wav
convert bigfile.tiff small.jpeg
ffmepg -i foo.avi -v:b 12000k foo.mp4
xsltproc --output build/tmp.fo style/dm.xsl src/tmp.xml
bzip2 archive.tar

接着，将文件传递给 Parallel：

$ parallel --jobs 6 < jobs2run

如今文件中对应的所有任务都在被 Parallel 执行。若是任务数量超过容许的数目（LCTT 译注：应该是 --jobs 指定的数目或默认值），Parallel 会建立并维护一个队列，直到任务所有完成。

更多内容

GNU Parallel 是个强大而灵活的工具，还有不少不少用例没法在本文中讲述。工具的 man 页面提供不少很是酷的例子可供你参考，包括经过 SSH 远程执行和在 Parallel 命令中使用 Bash 函数等。YouTube[2] 上甚至有一个系列，包含大量操做演示，让你能够直接从 GNU Parallel 团队学习。GNU Paralle 的主要维护者还发布了官方使用指导手册，能够从 Lulu.com[3] 获取。

GNU Parallel 有可能改变你完成计算的方式；即便没有，也会至少改变你主机花在计算上的时间。立刻上手试试吧！

via: https://opensource.com/article/18/5/gnu-parallel

做者：Seth Kenlon[4] 选题：lujun9972[5] 译者：pinewall[6] 校对：wxy[7]

本文由 LCTT[8] 原创编译，Linux中国[9] 荣誉推出

原文来自：https://www.linuxprobe.com/gnu-parallel-linux.html