ROS2学习(四)进程,线程与节点的关系
节点与节点执行器
节点,英文是node,在ROS2中,节点是一个抽象的实体,它可以代表某种或某类特定功能的抽象集合体,它可以存在于进程中,也可以存在于线程中。所有ROS2的基础功能最基础的载体是节点,所有的通信也都需要通过节点来实现和运作。
在ROS中,节点是作为最小的进程单元存在的,它作为一个独立的可执行程序,承载着与其他节点通信的重要使命。在ROS2中,节点和进程的概念完全分开的,节点是独立于操作系统进程或者线程的概念的抽象定义,它虽然依旧承载着通信的功能,但是并不作为独立的进程运行,而是嵌入进程中,作为一个抽象的实体进行运作。
在一个项目中,可能存在若干个进程,每个进程中有一个或者若干个节点执行器,而每个节点执行器中又有一个或者若干个节点。节点运行在节点执行器中,借助节点执行器协调到资源和调度方式运作,如在哪一时刻处理订阅的消息,在哪个时刻处理服务消息等。所有在服务中和订阅中有关线程的设定,也需要节点执行器满足条件才能成功运作。
节点执行器作为进程中维护节点的载体, 在rclpy和rclcpp中均有单线程节点执行器(SingleThread Executor)和多线程节点执行器(Multi Threaded Executor)。单线程节点执行器表示其负责管理的回调函数只会占用一个线程资源,并且会根据其指定的规则对回调顺序和优先级进行设置。多线程节点执行器表示其负责管理的回调函数可以占用多个线程,线程数量可以在节点执行器初始化时设置。
进程,线程与节点
一个进程可以维护多个节点执行器,一个节点执行器可以维护多个节点。按照线程数量区分,可以分为单线程节点执行器和多线程节点执行器。单线程节点执行器会将所有已添加到维护队列的节点限制在一个线程内处理所有回调,而多线程节点执行器会按照设备的性能,动态分配线程为队列内的节点处理回调。从最表象上看,在单线程节点执行器中,所有节点的进程ID相同,线程ID也相同;而在多线程节点执行器中,所有节点的进程ID相同,线程ID会不同。
下面代码在节点定时器的回调函数中打印进程ID和线程ID可以验证这一点。
//thread_sample.h
#pragma once
#include <string>#include "rclcpp/rclcpp.hpp"class ThreadSample: public rclcpp::Node
{public:explicit ThreadSample(const std::string& node_name);~ThreadSample(){};private:rclcpp::TimerBase::SharedPtr print_timer_;
};
//thread_sample.cpp
#include "sample3/thread_sample.h"#include <chrono>
#include <string>
#include <thread>
#include <unistd.h>
#include "sys/types.h"
#include "rclcpp/rclcpp.hpp"ThreadSample::ThreadSample(const std::string& node_name): rclcpp::Node(node_name)
{auto printtimer_callback =[&]()->void {pid_t pid = getpid();std::cout<< this->get_name() << ": pid is " << pid << ", thread id is " << std::this_thread::get_id() << std::endl;};print_timer_ = this->create_wall_timer(std::chrono::milliseconds(500), printtimer_callback);
}
#include "sample3/thread_sample.h"
#include <memory>
#include <vector>#include <string>
#include "rclcpp/rclcpp.hpp"int main(int argc, char ** argv)
{rclcpp::init(argc, argv);uint32_t node_count(0);bool is_multi(false);std::vector<std::shared_ptr<ThreadSample>> node_vector;rclcpp::executors::SingleThreadedExecutor executor_s;rclcpp::executors::MultiThreadedExecutor executor_m;if(argc >= 3){int input_count = atoi(argv[1]);node_count = input_count > 0 ? input_count : 0;node_vector.reserve(node_count);std::string multi_flag = static_cast<std::string>(argv[2]);if(multi_flag == std::string("m")){is_multi = true;}else if (multi_flag == std::string("s")){is_multi = false;}else{std::cout<<"Example ros2 run sample3 sample3 <node_count> s/m" << std::endl;return 0;}}else{std::cout<<"Example ros2 run sample3 sample3 <node_count> s/m" << std::endl;return 0;}for (int i = node_count; i> 0; i--){node_vector.push_back(std::make_shared<ThreadSample>("cpp_node_a_" + std::to_string(i)));if(is_multi){executor_m.add_node(node_vector.back()->get_node_base_interface());}else{executor_s.add_node(node_vector.back()->get_node_base_interface());}}if(is_multi){executor_m.spin();}else{executor_s.spin();}rclcpp::shutdown();return 0;
}
单线程节点执行器同时运行5个节点
crabe@crabe-virtual-machine:~/Desktop/ROS2_Sample/sample3$ ros2 run sample3 sample3 5 s
cpp_node_a_5: pid is 7044, thread id is 140166163743616
cpp_node_a_4: pid is 7044, thread id is 140166163743616
cpp_node_a_3: pid is 7044, thread id is 140166163743616
cpp_node_a_2: pid is 7044, thread id is 140166163743616
cpp_node_a_1: pid is 7044, thread id is 140166163743616
cpp_node_a_5: pid is 7044, thread id is 140166163743616
cpp_node_a_4: pid is 7044, thread id is 140166163743616
cpp_node_a_3: pid is 7044, thread id is 140166163743616
cpp_node_a_2: pid is 7044, thread id is 140166163743616
cpp_node_a_1: pid is 7044, thread id is 140166163743616
多线程节点执行器同时运行3个节点
cpp_node_a_2: pid is 7198, thread id is 140274060408576
cpp_node_a_1: pid is 7198, thread id is 140274060408576
cpp_node_a_2: pid is 7198, thread id is 140274060408576
cpp_node_a_1: pid is 7198, thread id is 140274159653760
cpp_node_a_2: pid is 7198, thread id is 140274159653760
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