QNX/UNIX: Анатомия параллелизма
QNX/UNIX: Анатомия параллелизма читать книгу онлайн
Книга адресована программистам, работающим в самых разнообразных ОС UNIX. Авторы предлагают шире взглянуть на возможности параллельной организации вычислительного процесса в традиционном программировании. Особый акцент делается на потоках (threads), а именно на тех возможностях и сложностях, которые были привнесены в технику параллельных вычислений этой относительно новой парадигмой программирования. На примерах реальных кодов показываются приемы и преимущества параллельной организации вычислительного процесса. Некоторые из результатов испытаний тестовых примеров будут большим сюрпризом даже для самых бывалых программистов. Тем не менее излагаемые техники вполне доступны и начинающим программистам: для изучения материала требуется базовое знание языка программирования C/C++ и некоторое понимание «устройства» современных многозадачных ОС UNIX.
В качестве «испытательной площадки» для тестовых фрагментов выбрана ОСРВ QNX, что позволило с единой точки зрения взглянуть как на специфические механизмы микроядерной архитектуры QNX, так и на универсальные механизмы POSIX. В этом качестве книга может быть интересна и тем, кто не использует (и не планирует никогда использовать) ОС QNX: программистам в Linux, FreeBSD, NetBSD, Solaris и других традиционных ОС UNIX.
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
friend bool operator==(const X& f, const X& s) { ... }
// оператор присваивания мы не переопределяем, используется
// присваивание по умолчанию - побайтовое копирование
};
...
X A;
...
X B(А); // потенциальная ошибка
...
B = A; // потенциальная ошибка
if (А == В) { ... } // потенциальная ошибкаОбратите внимание, что все объекты данных, для которых могут наблюдаться обсуждаемые эффекты, должны быть доступны вне потока, то есть быть глобальными с точки зрения видимости в потоке.
Именно для безопасного манипулирования данными в параллельной среде QNX API и вводятся атомарные операции. Десять атомарных функций делятся на две симметричные группы по виду своего именования и логике функционирования. Все атомарные операции осуществляются только над одним типом данных
unsigned intunsigned intvolatileПомимо атомарных операций над этой переменной могут выполняться любые другие действия, которые можно считать безопасными в многопоточной среде: инициализация, присваивание значений, сравнения. Более того, при выходе программы за область возможного многопоточного доступа к этой переменной она может далее использоваться любым традиционным и привычным образом.
Важно также отметить, что термин «атомарность» относится не к особым свойствам некоторого объекта данных, а к ограниченному ряду операций, которые можно безопасно выполнять над этим объектом в многопоточной среде.
Общий вид прототипов каждой из двух групп атомарных операций следующий:
void atomic_*(volatile unsigned *D, unsigned S);
unsigned atomic_*_value(volatile unsigned *D, unsigned S);где вместо
*
add
sub
clr*D) &= ~S
set*D) |= S
toggle*D) ^= S
D
SДве формы атомарных функций для каждой операции отличаются тем, что первая из них выполняет операцию без возврата значения, а вторая возвращает значение, которое операнд
D++D--DD++D--Зачем нужны две формы для операции? Техническая документация QNX утверждает, что вторая форма может выполняться дольше. Справедливость этого утверждения и насколько дольше выполняется вторая форма, мы скоро увидим на примерах.
Итак, у нас есть 10 функций для выполнения пяти атомарных операций:
atomic_add() atomic_add_value()
atomic_sub() atomic_sub_value()
atomic_clr() atomic_clr_value()
atomic_set() atomic_set_value()
atomic_toggle() atomic_toggle_value()Как используются атомарные операции? Обычно для предотвращения одновременного изменения некоторого счетчика индекса мы вынуждены создавать критическую секцию, обозначая ее, скажем, операциями над мьютексом. В частности, в следующем примере нам необходимо из различных потоков последовательно дописывать некоторые байтовые результаты в единый буфер:
// глобальные описания, доступные всем потокам
const unsigned int N = ...
uint8_t buf[N];
// индекс текущей позиции записи
unsigned int ind = 0;
// общий мьютекс, доступный каждому из потоков
pthread_mutex_t mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;
...
// выполняется в каждом из потоков:
uint8_t res[M]; // результат некоторой операции
unsigned int how = ... // реальная длина этого результата
pthread_mutex_lock(&mutex);
memcpy((void*)buf + ind, (void*)res, how);
ind += how;
pthread_mutex_unlock(&mutex);Используя атомарные операции, мы можем этот процесс записать так (все глобальные описания остаются неизменными):
// глобальные описания, доступные всем потокам
...
// индекс текущей позиции записи
volatile unsigned int ind = 0;
...
// выполняется в каждом из потоков:
uint8_t res[M]; // результат некоторой операции
unsigned int how = ... // реальная длина этого результата
memcpy((void*)buf + atomic_add_value(ind, how), (void*)res, how);Или даже так:
// глобальные описания, доступные всем потокам
...
// <b>указатель</b>текущей позиции записи:
volatile unsigned int ind = (unsigned int)buf;
...
// выполняется в каждом из потоков:
