В любом случае, используя потоки-«мусорщики» для сбора неиспользованных ресурсов процессоров, мы сможем обеспечить намного более эффективное использование процессоров. Это время приближенно оценивается по формуле:
(Tcompute + Ttx + Twait) ∙ num_x_lines / num_cpus
При выполнении только вычислений мы ограничены только количеством процессоров; ни один процессор не будет простаивать в ожидании подтверждения. Впрочем, это был бы идеальный случай. Как вы видели из диаграммы, реально периодически возникают временные интервалы, когда один процессор простаивает. Также, как отмечалось ранее, мы в любом случае ограничены по скорости значением:
Tcompute + Ttx ∙ num_x_lines.
При том, что в общем случае вы можете запросто «игнорировать», работаете вы с SMP-архитектурой или с одиночным процессором, есть ряд обстоятельств, которые определенно добавят вам головной боли. К сожалению, это могут быть такие маловероятные события, которые могут проявиться не на этапе разработки, а на этапе его испытаний, в демонстрационных версиях или даже, что самое неприятное, на стадии эксплуатации. Так вот, следование ряду принципов «защитного программирования» избавит вас от связанной с этими проблемами нервотрепки.
Вот краткий перечень того, что следует четко помнить, имея дело с SMP-системой:
• Потоки действительно могут работать и работают параллельно — ни в коем случае не доверяйте при их синхронизации таким механизмам как диспетчеризация FIFO или система приоритетов.
• Потоки могут также выполняться одновременно с обработчиками прерываний (ISR) — это означает, что вам нужно будет не только защитить поток от обработчика прерываний, но и наоборот — обработчик прерываний от потока. Подробнее об этом см. в главе 4, «Прерывания».
• Некоторые операции, которые по вашему мнению должны быть атомарными, в действительности таковыми не являются — это зависит от операции и от процессора. Отметим из такого списка операции типа «чтение- модификация-запись» (например, ++, --, &=, т.д.). См. файл <atomic.h> для анализа возможных замен. (Заметьте, что это не проблема SMP в чистом виде; код для вышеупомянутых операции может выполняться не как атомарный на большинстве RISC-процессоров).
Ранее в разделе «Где хороша многопоточность» говорилось о том, что потокам также находят применение там, где имеет место обработка информации по множеству независимых алгоритмов с разделяемыми структурами данных. При этом, строго говоря, вы могли бы использовать несколько процессов (с одним потоком каждый), явно разделяющих данные, но в некоторых случаях вместо этого гораздо удобнее использовать один многопоточный процесс. Давайте рассмотрим, почему и где здесь можно использовать потоки.
В наших примерах будем отталкиваться от стандартной модели «ввод-обработка-вывод». В наиболее общем случае одна часть этой модели ответственна за получение откуда-либо входных данных, другая часть — за обработку этих данных и преобразование их в некоторые выходные данные (или управляющие воздействия), третья часть — за отправку полученных выходных данных куда надо.
Давайте, во-первых, осмыслим, что мы будем иметь в случае нескольких однопоточных процессов. Для нашей модели у нас было бы три процесса — процесс «ввода», процесс «обработки» и процесс «вывода»:
Система 1: Несколько операций, несколько процессов.
В таком виде наша модель в высшей степени абстрактна, но и в такой же степени «слабо связана». Процесс «ввода» не имеет никакой реальной связи ни с процессом «обработки», ни с процессом «вывода» — он просто отвечает за сбор входных данных и передачу их как-нибудь на следующий этап («этап обработки»).
Мы могли бы сказать то же самое о процессах «обработки» и «вывода» — они также не имеют никакой реальной связи друг с другом. Также здесь предполагается, что обмен данными («ввод — обработка» и «обработка — вывод») осуществляется по некоторому стандартному протоколу (например, через программные каналы, очереди сообщений POSIX, обмен сообщениями QNX/Neutrino — что угодно).
В зависимости от объема потока данных, мы можем пожелать оптимизировать характер связей. Самый простой путь состоит в том, чтобы связать три процесса «теснее». Попробуем теперь вместо использования универсального протокола соединения выбрать схему с разделяемой памятью (на диаграмме толстые стрелки указывают потоки данных; тонкие стрелки — потоки управления):
Система 2: Несколько операций, буферы разделяемой памяти между процессами.
В данной схеме мы «подтянули» связь так, чтобы в результате обеспечить более быстрый и более эффективный обмен данными. В то же время, мы здесь по-прежнему можем применять универсальный протокол для передачи «управляющей» информации, поскольку предполагается, что по сравнению с потоком данных ее не так много.
Система с наиболее тесными связями представлена на следующей схеме:
Система 3: Несколько операций, несколько потоков.
Здесь мы наблюдаем один процесс с тремя потоками. Все три потока неявно разделяют области данных. Обмен управляющей информацией может быть реализован аналогично предыдущим примерам или с помощью ряда примитивов синхронизации потоков (мы уже имели дело с мутексами, барьерами и семафорами — скоро рассмотрим и другие).
Давайте теперь сравним эти три метода по ряду критериев и взвесим все «за» и «против».
В системе 1 связь была самой слабой. Это имеет то преимущество, что каждый из трех процессов может быть легко (то есть при помощи командной строки, в противоположность перекомпиляции/переработке) заменен другим модулем. Это следует из самой природы модели, потому что «единицей модульности» здесь является сам функциональный модуль. Система 1 является также единственной, которая из всех трех может быть распределена по узлам сети QNX/Neutrino. Поскольку информационные связи здесь абстрагированы до некоторого универсального протокола, очевидно, что эти три процесса могут быть выполнены на любой машине в сети. Это может быть очень мощным фактором масштабируемости в Вашем проекте — вам может понадобиться расширить свою сеть до сотен узлов, либо разделенных географически, либо как-то иначе — например, для совместимости с другими аппаратными средствами.
Однако, как только мы переходим к применению разделяемой памяти, мы теряем способность распределять модули по сети. QNX/Neutrino не поддерживает распределенные объекты разделяемой памяти. Таким образом, в Системе 2 мы реально ограничили себя выполнением всех трех процессов на одной и той же машине. Мы не потеряли способность легкой замены или исключения модулей, потому что модули все еще представляют собой отдельные процессы, управляемые командной строкой. Но мы добавили ограничение, в соответствии с которым все заменяемые компоненты должны соответствовать модели с разделяемой памятью.