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
Простейшая модель параллельного программирования (PRAM)
В качестве простейшей модели, отражающей базовые концепции параллельного программирования, рассмотрим модель PRAM (Parallel Random Access Machine — параллельная машина с произвольным доступом). PRAM — это упрощенная теоретическая модель с n процессорами, которые используют общую глобальную память. Простая модель PRAM изображена на рис. 1.2.
Рис 1-2 Простая модель PRAM
Все процессоры имеют доступ для чтения и записи к общей глобальной памяти. В PRAM-среде возможен одновременный доступ. Предположим, что все процессоры могут параллельно выполнять различные арифметические и логические операции. Кроме того, каждый из теоретических процессоров (см. рис. 1.2) может обращаться к общей памяти в одну непрерываемую единицу времени. PRAM-модель обладает как параллельными, так и исключающими алгоритмами считывания данных. Параллельные алгоритмы считывания данных позволяют одновременно обращаться к одной и той же области памяти без искажения (порчи) данных. Исключающие алгоритмы считывания данных используются в случае, когда необходима гарантия того, что никакие два процесса никогда не будут считывать данные из одной и той же области памяти одновременно. PRAM-модель также обладает параллельными и исключающими алгоритмами записи данных. Параллельные алгоритмы позволяют нескольким процессам одновременно записывать данные в одну и ту же область памяти, в то время как исключающие алгоритмы гарантируют, что никакие два процесса не будут записывать данные в одну и ту же область памяти одновременно. Четыре основных алгоритма считывания и записи данных перечислены в табл. 1.1.
Таблица 1.1. Четыре базовых алгоритма считывания и записи данных
EREW Исключающее считывание/исключающая запись
CREW Параллельное считывание/исключающая запись
ERCW Исключающее считывание/параллельная запись
CRCW Параллельное считывание/параллельная запись
В этой книге мы будем часто обращаться к этим типам алгоритмов для реализации параллельных архитектур. Архитектура, построенная на основе технологии «классной доски», — это одна из важных архитектур, которую мы реализуем с помощью PRAM-м одели (см. главу 13). Необходимо отметить, что хотя PRAM — это упрощенная теоретическая модель, она успешно используется для разработки практических программ, и эти программы могут соперничать по производительности с программами, которые были разработаны с использованием более сложных моделей параллелизма.
Простейшая классификация схем параллелизма
PRAM — это способ построения простой модели, которая позволяет представить, как компьютеры можно условно разбить на процессоры и память и как эти процессоры получают доступ к памяти. Упрощенная классификации схем функционирования параллельных компьютеров была предложена M. Флинном (M.J. Flynn) [4] . Согласно этой классификации различались две схемы: SIMD (Single-Instruction, Multiple-Data — архитектура с одним потоком команд и многими потоками данных) и MIMD (Multiple-Instruction, Multiple-Data — архитектура со множеством потоков команд и множеством потоков данных). Несколько позже эти схемы были расширены до SPMD (Single-Program, Multiple-Data — одна программа, несколько потоков данных) и MPMD (Multiple-Programs, Multiple-Data — множество программ, множество потоков данных) соответственно. Схема SPMD (SIMD) позволяет нескольким процессорам выполнять одну и ту же инструкцию или программу при условии, что каждый процессор получает доступ к различным данным. Схема MPMD (MIMD) позволяет работать нескольким процессорам, причем все они выполняют различные программы или инструкции и пользуются собственными данными. Таким образом, в одной схеме все процессоры выполняют одну и ту же программу или инструкцию, а в другой все процессоры выполняют различные программы или инструкции. Конечно же, возможны гибриды этих моделей, в которых процессоры могут быть разделены на группы, из которых одни образуют SPMD-модель, а другие — MPMD-модель. При использовании схемы SPMD все процессоры просто выполняют одни и те же операции, но с различными данными. Например, мы можем разбить одну задачу на группы и назначить для каждой группы отдельный процессор. В этом случае каждый процессор при решении задачи будет применять одинаковые правила, обрабатывая при этом различные части этой задачи. Когда все процессоры справятся со своими участками работы, мы получим решение всей задачи. Если же применяется схема MPMD, все процессоры выполняют различные виды работы, и, хотя при этом все они вместе пытаются решить одну проблему, каждому из них выделяется свой аспект этой проблемы. Например, разделим задачу по обеспечению безопасности Web-сервера по схеме MPMD. В этом случае каждому процессору ставится своя подзадача. Предположим, один процессор будет отслеживать работу портов, другой — курировать процесс регистрации пользователей, а третий — анализировать содержимое пакетов и т.д. Таким образом, каждый процессор работает с нужными ему данными. И хотя различные процессоры выполняют разные виды работы, используя различные данные, все они вместе работают в одном направлении — обеспечивают безопасность Web-сервера. Принципы параллельного программирования, рассматриваемые в этой книге, нетрудно описать, используя модели PRAM, SPMD (SIMD) и MPMD (MIMD). И в самом деле, эти схемы и модели успешно используются для реализации практических мелко- и среднемасштабных приложений и вполне могут вас устраивать до тех пор, пока вы не подготовитесь к параллельному программированию более высокой степени организации.
Преимущества распределенного программирования
Методы распределенного программирования позволяют воспользоваться преимуществами ресурсов, размещенных в Internet, в корпоративных Intranet и локальных сетях. Распределенное программирование обычно включает сетевое программирование в той или иной форме. Это означает, что программе, которая выполняется на одном компьютере в одной сети, требуется некоторый аппаратный или программный ресурс, который принадлежит другому компьютеру в той же или удаленной сети. Распределенное программирование подразумевает общение одной программы с другой через сетевое соединение, которое включает соответствующее оборудование (от модемов до спутников). Отличительной чертой распределенных программ является то, что они разбиваются на части. Эти части обычно реализуются как отдельные программы, которые, как правило, выполняются на разных компьютерах и взаимодействуют друг с другом через сеть. Методы распределенного программирования предоставляют доступ к ресурсам, которые географически могут находиться на большом расстоянии друг от друга. Например, распределенная программа, разделенная на компонент Web-сервера и компонент Web-клиента, может выполняться на двух различных компьютерах. Компонент Web-се pвepa может располагаться, допустим, в Африке, а компонент Web-клиента — в Японии. Часть Web-клиента может использовать программные и аппаратные ресурсы компонента Web-сервера, несмотря на то, что их разделяет огромное расстояние, и почти наверняка они относятся к различным сетям, функционирующим под управлением различных операционных сред. Методы распределенного программирования предусматривают совместный доступ к дорогостоящим программным и аппаратным ресурсам. Например, высококачественный голографический принтер может обладать специальным программным обеспечением сервера печати, которое предоставляет соответствующие услуги для ПО клиента. ПО клиента печати размещается на одном компьютере, а ПО сервера печати — на другом. Как правило, для обслуживания множества клиентов печати достаточно только одного сервера печати. Распределенные вычисления можно использовать для создания определенного уровня избыточности вычислительных средств на случай аварии. Если разделить программу на несколько частей, каждая из которых будет выполняться на отдельном компьютере, то некоторым из этих частей мы можем поручить одну и ту же работу. Если по какой-то причине один компьютер откажет, его программу заменит аналогичная программа, выполняющаяся на другом компьютере. Ни для кого не секрет, что базы данных способны хранить миллионы, триллионы и даже квадриллионы единиц информации. И, конечно же, нереально каждому пользователю иметь копию подобной базы данных. А ведь пользователи и компьютер, содержащий базу данных, зачастую находятся не просто в разных зданиях, а в разных городах или даже странах. Но именно методы распределенного программирования дают возможность пользователям (независимо от их местонахождения) обращаться к таким базам данных.