1. mrubyのFiberを
試してみた
Rubyist九州、近畿⼤大学
⼭山崎重⼀一郎郎

2. Fiberと関数
¡ Fiber: オブジェクトを継続利利⽤用する
¡ 関数：呼ばれるたびに動作環境を⽣生成

3. 組込み処理理
¡ 永続的なプロセスが動いている
定期的なメモリーの開放が必要
¡ センサーからの時系列列データの収集
正確な時間間隔で動いてほしい
GCで不不意に⽌止まるのは困る

4. 実験してみた
¡ Rubyとmrubyを使⽤用(MacOSX上で）
¡ RubyはGC.statでヒープ量量を計測可能
¡ mrubyは実⾏行行時間のみ計測可能

5. GC.stat
Rubyの動作環境
GC.stat
{
:count => 18, #GCの回数
:heap_̲used => 77,
#
:heap_̲length => 77,
:heap_̲increment => 0,
:heap_̲live_̲num => 23287, #⽣生きているヒープの数
:heap_̲free_̲num => 8115,
:heap_̲final_̲num => 0,
}

6. 移動平均
¡ センサーからのデータの系列列の平均
新しい⼊入⼒力力のたびに計算
バッファのサイズは⼀一定

7. 移動平均関数版
（バッファはクロージャでメモ化）
SIZE=256
#バッファサイズ
aveb=lambda{|b|i=0
#クロージャ作成用関数
lambda{b[i]=rand(1024) #センサー入力のつもり
i=(i+1)%SIZE
b.reduce(:+).to_f/SIZE}} #移動平均の計算
buf=Array.new(SIZE,0)
ave=aveb[buf]
#移動平均関数の生成

8. 移動平均ファイバ版
SIZE=256
avefb=lambda{|b|i=0
Fiber.new{loop{b[i]=rand(1024)
i=(i+1)%SIZE
Fiber.yield b.reduce(:+).to_f/SIZE}}}
buf=Array.new(SIZE,0)
avef=avefb[buf]

9. 1e+05
C-Rubyで
関数を100回実⾏行行したときの
ヒープサイズと実⾏行行時間の変化
4e+04
ヒープサイズ
6e+04
rubyfunc
8e+04
0
20
40
60
80
100
rt
実⾏行行時間
0.0150 0.0155 0.0160 0.0165 0.0170
Time
0
20
40
60
Time
80
100

10. C-Rubyで
Fiberを100回実⾏行行したときの
ヒープサイズと実⾏行行時間の変化
29000
27000
f
ヒープサイズ
31000
20
40
60
80
100
60
80
100
Time
0.018 0.019 0.020 0.021 0.022 0.023
実⾏行行時間
t
0
0
20
40
Time

11. mrubyは
GCがちょっと違う
¡ インクリメンタルに⾏行行われる
¡ GC.statはない
¡ コンパイルされる

12. mruby
実⾏行行時間移動平均関数版
0.125
0.123
t1
0.127
0.129
0
20
40
60
Time
80
100

13. mruby
実⾏行行時間移動平均ファイバー版
0.130
0.128
0.126
t
0.132
0.134
0
20
40
60
Time
80
100

14. ----ave.rb--
SIZE=256
aveb=lambda{|b|i=0
lambda{b[i]=rand(1024)
i=(i+1)%SIZE
b.reduce(:+).to_f/SIZE}}
buf=Array.new(SIZE,0)
ave=aveb[buf]
test1=lambda{m=[]
100.times{t0=Time.now
(1..1000).map{ave[]}
m.push (Time.now-t0)}
m}
puts test1[]
mruby
移動平均関数版

15. ----avefb.rb--
SIZE=256
avefb=lambda{|b|i=0
Fiber.new{loop{b[i]=rand(1024)
i=(i+1)%SIZE
Fiber.yield b.reduce(:+).to_f/
SIZE}}}
buf=Array.new(SIZE,0)
avef=avefb[buf]
test2=lambda{m=[]
100.times{t0=Time.now
(1..1000).map{avef.resume}
m.push (Time.now-t0)}
m}
puts test2[]
mruby
移動平均Fiber版