Это выполняется с помощью двух функций:
int pthread_attr_setschedparam(pthread_attr_t *attr,
const struct sched_param *param);
int pthread_attr_setschedpolicy(pthread_attr_t *attr,
int policy);
С параметром policy все просто — это либо SCHED_FIFO, либо SCHED_RR, либо SCHED_OTHER.
В рассматриваемой версии QNX/Neutrino параметр SCHED_OTHER интерпретируется как SCHED_RR (карусельная диспетчеризация).
Параметр param — структура, которая содержит единственный элемент: sched_priority. Задайте этот параметр путем прямого присвоения ему значения желаемого приоритета.
Стандартная ошибка, которой следует избегать, заключается в задании PTHREAD_EXPLICIT_SCHED и затем определением только дисциплины диспетчеризации. Проблема состоит в том, что в инициализированной атрибутной записи значение param.sched_priority есть 0 (ноль). Это тот же самый приоритет, что и у «холостого» потока (IDLE), что означает, что создаваемый вами поток будет конкурировать за процессор с «холостым» потоком.
Плавали, знаем. :-)
На том, что QSSL зарезервировала нулевой приоритет только для «холостого» потока, уже «прокололось» немало программистов. Поток с нулевым приоритетом просто не сможет выполняться.
Давайте рассмотрим ряд примеров. Будем считать, что в обсуждаемой программе подключены нужные заголовочные файлы (<pthread.h> и <sched.h>), а также что поток, который предстоит создать, называется new_thread(), и для него существуют все необходимые прототипы и определения.
Самый обычный способ создания потока — просто оставить везде значения по умолчанию:
pthread_create(NULL, NULL, new_thread, NULL);
В вышеупомянутом примере мы создали наш новый поток со значениями параметров по умолчанию и передали ему NULL в качестве его единственного параметра (третий NULL в указанном выше вызове pthread_create()).
Вообще говоря, вы можете передавать вашему новому потоку что угодно через параметр arg. Например, число 123:
pthread_create(NULL, NULL, new_thread, (void*)123);
Более сложный пример — создание «обособленного» (detached) потока с диспетчеризацией карусельного типа (RR) и приоритетом 15:
pthread_attr_t attr;
// Инициализировать атрибутную запись
pthread_attr_init(&attr);
// Установить «обособленность»
pthread_attr_setdetachstate(&attr,
PTHREAD_CREATE_DETACHED);
// Отменить наследование по умолчанию (INHERIT_SCHED)
pthread_attr_setinheritsched(&attr,
PTHREAD_EXPLICIT_SCHED);
pthread_attr_setschedpolicy(&attr, SCHED_RR);
attr.param.sched_priority = 15;
// И, наконец, создать поток
pthread_create(NULL, &attr, new_thread, NULL);
Для того чтобы увидеть, как «выглядит» многопоточная программа, можно запустить из командного интерпретатора команду pidin. Скажем, нашу программу зовут spud. Если мы выполняем pidin один раз до создания программой spud потоков, и еще раз — после того, как spud создала два потока (тогда всего их будет три), то вот как примерно будет выглядеть вывод (я укоротил вывод pidin для демонстрации только того, что относится к spud):
# pidin
pid tid name prio STATE Blocked
12301 1 spud 10r READY
# pidin
pid tid name prio STATE Blocked
12301 1 spud 10r READY
12301 2 spud 10r READY
12301 3 spud 10r READY
Вы можете видеть, что процесс spud (идентификатор процесса 12301) имеет три потока (столбец «tid» в таблице). Эти три поток» выполняются с приоритетом 10, с диспетчеризацией карусельного (RR) типа (обозначенной как «r» после цифры 10). Все три процесса находятся в состоянии готовности (READY), т. е. готовы использовать процессор, но в настоящее время не выполняются (поскольку в данный момент выполняется другой поток с более высоким приоритетом).
Теперь, когда мы знаем все о создании потоков, давайте рассмотрим, как и где мы можем этим воспользоваться.
Существует два класса задач, где можно было бы эффективно применять многопоточность.
Потоки подобны перегруженным операторам в языке Си++. Поначалу может показаться хорошей идеей перегрузить каждый оператор какой-либо дополнительной интересной функцией, но это сделает программу трудной для восприятия. Аналогичная ситуация с потоками. Вы могли бы создать множество потоков, но это усложнит ваш код и сделает программу малопонятной, а значит, сложной в сопровождении. Разумное же применение потоков, наоборот, внесет в программу дополнительную функциональную ясность.
Применение потоков хорошо там, где можно выполнять операции параллельно — например, в ряде математических задач (графика, цифровая обработка сигналов, и т.д.). Потоки также прекрасны там, где программа должна выполнять несколько независимых функций, при этом использующих общие данные — например, веб-сервер, который обслуживает несколько клиентов одновременно. Эти два класса задач мы здесь и рассмотрим.
Предположим, что мы имеем графическую программу, выполняющую алгоритм трассировки луча. Каждая строка растра на экране зависит от содержимого основной базы данных (которая описывает генерируемую картинку). Ключевым моментом здесь является то, что каждая строка растра не зависит от остальных. Это обстоятельство (независимость строк растра) автоматически приводит к программированию данной задачи как многопоточной.
Ниже приведен однопоточный вариант:
int main (int argc, char **argv) {
int x1;
... // Выполнить инициализации
for (x1 = 0; x1 < num_x_lines; x1++) {
do_one_line(x1);
}
... // Вывести результат
}
Здесь мы видим, что программа итеративно по всем значениям рассчитает необходимые растровые строки.
В многопроцессорных системах эта программа будет использовать только один из процессоров. Почему? Потому что мы не указали операционной системе выполнять что-либо параллельно. Операционная система не настолько умна, чтобы посмотреть на программу и сказать: «Эй, секундочку! У нас ее 4 процессора, и похоже, что у нас тут несколько независимых потоков управления. Запущу-ка я это на всех 4 процессорах сразу!»
Так что это дело разработчика (ваше дело!) — сообщить QNX/Neutrino, какие разделы программы следует выполнять параллельно. Проще всего это можно было бы сделать так:
int main (int argc, char **argv) {
int x1;