Параллельное и распределенное программирование на С++
Параллельное и распределенное программирование на С++ читать книгу онлайн
В книге представлен архитектурный подход к распределенному и параллельному программированию с использованием языка С++. Здесь описаны простые методы программирования параллельных виртуальных машин и основы разработки кластерных приложений. Эта книга не только научит писать программные компоненты, предназначенные для совместной работы в сетевой среде, но и послужит надежным «путеводителем» по стандартам для программистов, которые занимаются многозадачными и многопоточными приложениями. Многолетний опыт работы привел авторов книги к использованию агентно-ориентированной архитектуры, а для минимизации затрат на обеспечение связей между объектами системы они предлагают применить методологию «классной доски».Эта книга адресована программистам, проектировщикам и разработчикам программных продуктов, а также научным работникам, преподавателям и студентам, которых интересует введение в параллельное и распределенное программирование с использованием языка С++.
Внимание! Книга может содержать контент только для совершеннолетних. Для несовершеннолетних чтение данного контента СТРОГО ЗАПРЕЩЕНО! Если в книге присутствует наличие пропаганды ЛГБТ и другого, запрещенного контента - просьба написать на почту [email protected] для удаления материала
Если неизвестно, какие функции из библиотеки являются безопасными, а какие -нет, программист может воспользоваться одним из следующих вариантов действий.
• Ограничить использование всех опасных функций одним потоком.
• Не использовать безопасные функции вообще.
• Собрать все потенциально опасные функции в один набор механизмов синхронизации.
Еще один вариант — создать интерфейсные классы для всех опасных функций, которые должны использоваться в многопоточном приложении, т.е. опасные функции инкапсулируются в одном интерфейсном классе. Такой интерфейсный класс может быть скомбинирован с соответствующими объектами синхронизации с помощью наследования или композиции и использован специализированным классом. Такой подход устраняет возможность возникновения условий «гонок».
Разбиение программы на несколько потоков
Выше в этой главе мы рассматривали делегирование работы в соответствии с конкретной стратегией или потоковой моделью. Итак, используются следующие распространенные модели:
• делегирование («управляющий-рабочий»");
• сеть с равноправными узлами;
• конвейер;
• «изготовитель-потребитель».
Каждая модель характеризуется собственной декомпозицией работ (Work Breakdown Structure — WBS), которая определяет, кто отвечает за создание потоков и при каких условиях они создаются. В этом разделе мы рассмотрим пример программы для каж дой модели, использующей функции библиотеки Pthread.
Использование модели делегирования
Мы рассмотрели два подхода к реализации модели делегирования при разделении мы на потоки. Вспомним: в модели делегирования один поток (управляющий) создает другие потоки (рабочие) и назначает каждому из них задачу. Управляющий поток делегирует каждому рабочему потоку задачу, которую он должен выполнить, путем задания некоторой функции. При одном подходе управляющий поток создает рабочие потоки как результат запросов, обращенных к системе. Управляющий поток обрабатывает запрос каждого типа в цикле событий. Как только событие произойдет, будет создан рабочий поток и ему будет назначена задача. Функционирование цикла событий в управляющем потоке и создание рабочих потоков продемонстрировано в листинге 4 .5.
// Листинг 4.5. Подход 1: скелет программы реализации II модели управляющего и рабочих потоков
//...
pthread_mutex_t Mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER
int AvailableThreads
pthread_t Thread[Max_Threads]
void decrementThreadAvailability(void)
void incrementThreadAvailability(void)
int threadAvailability(void);
// boss thread
{
//...
if(sysconf(_SC_THREAD_THREADS_MAX) > 0){
AvailableThreads = sysconf(_SC_THREAD_THREADS_MAX)
}
else{
AvailableThreads = Default
}
int Count = 1;
loop while(Request Queue is not empty)
if(threadAvailability()){
Count++
decrementThreadAvailability()
classify request
switch(request type)
{
case X : pthread_create(&(Thread[Count])...taskX...)
case Y : pthread_create(&(Thread[Count])...taskY...)
case Z : pthread_create(&(Thread[Count])...taskZ...)
//...
}
}
else{
//free up thread resources
}
end loop
}
void *taskX(void *X)
{
// process X type request
incrementThreadAvailability()
return(NULL)
}
void *taskY(void *Y)
{
// process Y type request
incrementThreadAvailability()
return(NULL)
}
void *taskZ(void *Z)
{
// process Z type request
decrementThreadAvailability()
return(NULL)
}
В листинге 4.5 управляющий поток динамически создает поток для обработки каждого нового запроса, который поступает в систему. Однако существует ограничение на количество потоков (максимальное число потоков), которое можно создать в процессе. Для обработки n типов запросов существует n задач. Чтобы гарантировать, что максимальное число потоков на процесс не будет превышено, определяются следующие дополнительные функции:
threadAvailability()
incrementThreadAvailability()
decrementThreadAvailability()
В листинге 4.6 содержится псевдокод реализации этих функций.
// Листинг 4.6. Функции, которые управляют возможностью
// создания потоков
void incrementThreadAvailability(void)
{
//...
pthread_mutex_lock(&Mutex)
AvailableThreads++
pthread_mutex_unlock(&Mutex)
}
void decrementThreadAvailability(void)
{
//...
pthread_mutex_lock(&Mutex)
AvailableThreads—
pthread_mutex_unlock(&Mutex)
}
int threadAvailability(void)
{
//...
pthread_mutex_lock(&Mutex)
if(AvailableThreads > 1)
return 1
else
return 0
pthread_mutex_unlock(&Mutex)
}
Ф ункция threadAvailability() возвратит число 1, если максимально допустимое количество потоков для процесса еще не достигнуто. Эта функция опрашивает глобальную переменную ThreadAvailability, в которой хранится число потоков, еще доступных для процесса. Управляющий поток вызывает функцию decrementThreadAvailability(), которая декрементирует эту глобальную переменную до создания им рабочего потока. Каждый рабочий поток вызывает функцию incrementThreadAvailability(), которая инкрементирует глобальную переменную ThreadAvailability до начала его выполнения. Обе функции содержат обращение к функции pthread_mutex_lock () до получения доступа к этой глобальной переменной и обращение к функции pthread_mutex_unlock() после него. Если максимально допустимое количество потоков превышено, управляющий поток может отменить создание потока, если это возможно, или породить другой процесс, если это необходимо. Функции taskX(), taskY () и taskZ () выполняют код, предназначенный для обработки запроса соответствующего типа.
Другой подход к реализации модели делегирования состоит в создании управляющим потоком пула потоков, которым (вместо создания под каждый новый запрос нового потока) переназначаются новые запросы. Управляющий поток во время инициализации создает некоторое количество потоков, а затем каждый созданный поток приостанавливается до тех пор, пока в очередь не будет добавлен новый запрос. Управляющий поток для выделения запросов из очереди по-прежнему использует цикл событий. Но вместо создания нового потока для обслуживания очередного запроса, управляющий поток уведомляет уже существующий поток о необходимости обработки запроса. Этот подход к реализации модели делегирования представлен в листинге 4.7.
// Листинг 4.7. Подход 2: скелет программы реализации . модели управляющего и рабочих потоков
pthread_t Thread[N]
// boss thread
{
pthread_create(&(Thread[1]...taskX...);
pthread_create(&(Thread[2]...taskY...);
pthread_create(&(Thread[3]...taskZ...);
//...
loop while(Request Queue is not empty
get request
classify request
switch(request type)
{
case X :
enqueue request to XQueue
signal Thread[1]
