Параллелизм

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

Параллелизм

Феномен параллелизма при выполнении принципиально последовательного по своей природе компьютерного кода возникает даже раньше, чем он начинает отчетливо требоваться для многозадачных и многопользовательских операционных систем:

• Код обработчиков аппаратных прерываний, являющихся принципиально асинхронными, в самых последовательных ОС выполняется параллельно прерываемому ими коду.

• Для работы многих системных служб необходимо, чтобы они выполнялись параллельно с выполнением пользовательской задачи.

Примечание

Например, в принципиально однозадачной операционной системе MS-DOS исторически первой службой, требующей параллельного выполнения, была подсистема спулинга печати. Но добавлять ее в систему пришлось «по живому», поскольку основная структура системы уже сложилась и стабилизировалась (к версии 2.x), а механизмы параллелизма в этой структуре были изначально отвергнуты на корню. И с этого времени начинается затянувшаяся на многие годы история развития уродливой надстройки над MS-DOS — технологии создания TSR-приложений (terminate and stay resident), программного мультиплексора INT 2F и других.

Новое «пришествие» механизмов параллельного выполнения (собственно, уже хорошо проработанных к этому времени в отрасли мэйнфреймов) начинается с появлением многозадачных ОС, разделяющих по времени выполнение нескольких задач. Для формализации (и стандартизации поведения) развивающихся параллельно программных ветвей создаются абстракции процессов, а позже и потоков. Простейший случай параллелизма — когда N (N>1) задач разделяют между собой ресурсы: время единого процессора, общий объем физической оперативной памяти…

Но многозадачное разделение времени — не единственный случай практической реализации параллельных вычислений. В общем случае программа может выполняться в аппаратной архитектуре, содержащей более одного (M) процессора (SMP-системы). При этом возможны принципиально отличающиеся по поведению ситуации:

• Количество параллельных ветвей (процессов, потоков) N больше числа процессоров M, при этом некоторые вычислительные ветви находятся в блокированных состояниях, конкурируя с выполняющимися ветвями за процессорное время. (Частный случай — наиболее часто имеющее место выполнение N ветвей на одном процессоре.)

• Количество параллельных ветвей (процессов, потоков) N меньше числа процессоров M, при этом все ветви вычисления могут развиваться действительно параллельно, а блокированные состояния возникают только при необходимости синхронизации и обмена данными между параллельными ветвями.

Все механизмы параллелизма проектируются (и это находит прямое отражение в POSIX-стандартах, а еще более в текстах комментариев к стандартам) и должны использоваться так, чтобы неявно не допускались какие-либо предположения об относительных скоростях параллельных ветвей и моментах достижения ими (относительно друг друга) конкретных точек выполнения.[4] Так, в программном фрагменте:

void* threadfunc(void* data) {

 // оператор 1:

}

...

pthread_create(NULL, NULL, threadfunc, NULL);

// оператор 2:

...

нельзя допускать никаких априорных предположений о том, как пойдет дальнейшее выполнение после точки ветвления (точки вызова pthread_create()): а) будет выполняться «оператор 2» в родительском потоке; б) будет выполняться «оператор 1» в порожденном потоке; в) на различных процессорах будут действительно одновременно выполняться «оператор 1» и «оператор 2»… Программный код должен быть организован так, чтобы в любых аппаратных конфигурациях (количество процессоров, их скорости, особенности кэширования памяти процессорами и другие характеристики) результаты выполнения были полностью эквивалентны.

Благодаря наличию в составе ОС QNX сетевой подсистемы QNET, органично обеспечивающей «прозрачную» интеграцию сетевых узлов в единую многомашинную систему, возникает дополнительный источник параллелизма (а вместе с тем и дополнительных хлопот), еще более усложняющий общую картину: запросы по QNET к сервисам, работающим на одном сетевом узле, со стороны клиентских приложений, работающих на других. Например, ежедневно выполняя простейшую команду:

# cp /net/host/dev/ser1 ./file

часто ли мы задумываемся над тем, кого и в каком порядке будет вытеснять код, выполняющий копирование файлов.

Для текущей выполняющейся задачи такой удаленный запрос из сети QNET является скрытым источником параллелизма, а благодаря наследованию приоритетов даже удаленный запрос по сети может привести к немедленному вытеснению локальной задачи, выполняющейся до получения запроса.

Приведенная выше аргументация — это далеко не полный перечень причин, по которым стоит еще пристальнее и с большей заинтересованностью взглянуть на техники параллельной организации вычислительного процесса. В литературе неоднократно отмечалось (например, [11]), что даже в тех случаях, когда приложение заведомо никогда и нигде не будет использоваться на многопроцессорной платформе, более того, когда логика приложения не предполагает естественного параллелизма как «одновременности выполнения», — даже тогда расщепление крупного приложения на логические фрагменты, которые построены как параллельные участки кода, взаимодействующие в ограниченном числе точек контакта, — это путь построения «прозрачного» для написания и понятного для сопровождения программного кода. И как следствие, этот путь (иногда на первый взгляд кажущийся несколько искусственным и привнесенным) — путь построения приложений высокой надежности, свободных от ошибок, характерных для громоздких монолитных приложений, и простых в своем последующем развитии и сопровождении.

Как уже неоднократно отмечалось, параллельная техника выражения в программном коде, пусть даже принципиально последовательных процессов, сопряжена с определенными трудностями: необходимость отличного, «параллельного», взгляда на описываемые процессы и отсутствие привычки применять специфические разделы API, редко используемые в классическом «последовательном» программировании. Единожды освоив эту технику, применять ее в дальнейшем становится легко и просто. Возможно и большее число рутинных приемов использования параллельной техники — в своей книге мы постарались «рассыпать» по тексту множество программных иллюстраций.

Наконец, есть еще одна, последняя особенность предлагаемого вашему вниманию материала: значительная часть приводимых здесь примеров и описаний относится ко всему многообразию ОС, поддерживающих POSIX-стандарт, однако акцент делается на не совсем очевидные особенности построения так называемых «приложений реального времени» [4]. В первую очередь это касается принципов синхронизации задач, совместно использующих общий ресурс. К сожалению, приемы программирования, широко распространенные при параллельном выполнении задач общего назначения, могут привести к не совсем предсказуемым результатам (по времени реакции) при построении систем реального времени. Особенности построения параллельно исполняемых систем в сферах реального времени и стали тем ключевым моментом, ориентируясь на который мы строили этот текст.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.