Системное программирование в среде Windows

 Startup.dwFlags = STARTF_USESTDHANDLES;

 Startup.hStdOutput = GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE);

 /* Выполняются все рабочие потоки. Ожидать их завершения. */

 ThdCnt = argc – 2;

 while (ThdCnt > 0) {

  ThdIdxP = WaitForMultipleObjects(ThdCnt, tHandle, FALSE, INFINITE);

  iThrd = (int)ThdIdxP – (int)WAIT_OBJECT_0;

  GetExitCodeThread(tHandle [iThrd], &ExitCode);

  CloseHandle(tHandle [iThrd]);

  if (ExitCode ==0) { /* Шаблон найден. */

   if (argc > 3) {

    /* Вывести имя файла, если имеется несколько файлов. */

    _tprintf(_T("\n**Результаты поиска – файл: %s\n"), gArg[iThrd].targv [2]);

    fflush(stdout);

   }

   /* Использовать программу "cat" для перечисления результирующих файлов. */

   _stprintf(CmdLine, _T("%s%s"), _Т("cat "), gArg [iThrd].targv[3]);

   CreateProcess(NULL, CmdLine, NULL, NULL, TRUE, 0, NULL, NULL, &StartUp, &ProcessInfo);

   WaitForSingleObject(ProcessInfo.hProcess, INFINITE);

   CloseHandle(ProcessInfo.hProcess);

   CloseHandle(ProcessInfo.hThread);

  }

  DeleteFile(gArg[iThrd].targv[3]);

  /* Скорректировать массивы потоков и имен файлов. */

  tHandle[iThrd] = tHandle[ThdCnt – 1];

  _tcscpy(gArg[iThrd].targv[3], gArg[ThdCnt – 1].targv[3]);

  _tcscpy(gArg[iThrd].targv[2], gArg[ThdCnt – 1].targv[2]);

  ThdCnt--;

 }

}

/* Прототип функции контекстного поиска:

static DWORD WINAPI ThGrep(PGR_ARGS pArgs){ } */

Потоки и производительность

Программы grepMP и grepMT по своей структуре и сложности сопоставимы друг с другом, однако, как и следовало ожидать, программа grepMT характеризуется более высокой производительностью, так как переключение между потоками осуществляется ядром намного эффективнее, чем переключение между процессами. В приложении В показано, что эти теоретические ожидания отвечают действительности, и это особенно заметно в тех случаях, когда файлы размещены на различных дисках. Оба варианта реализации способны работать в SMP-системах, существенно улучшая показатели производительности в терминах общего времени выполнения (истекшего времени); потоки, независимо от того, принадлежат ли они одному и тому же или разным процессам, параллельно выполняются на различных процессорах. Измеренное пользовательское время в действительности превышает общее время выполнения, поскольку рассчитывается в виде суммарной величины для всех процессоров.

В то же время, существует весьма распространенное заблуждение, суть которого состоит в том, что отмеченный параллелизм, независимо от того, касается ли он использования нескольких процессов, как в случае grepMP, или же применения нескольких потоков, как в случае grepMT, способен приводить к повышению производительности лишь в случае SMP-систем. Выигрыш в производительности можно получить и при использовании нескольких дисков, а также при любом другом распараллеливании в системе хранения. Во всех подобных случаях операции ввода/вывода с участием нескольких файлов будут осуществляться в параллельном режиме.

Модель "хозяин/рабочий" и другие модели многопоточных приложений

Программа grepMT демонстрирует модель многопоточных приложений, носящую название модели "хозяин/рабочий" ("boss/worker"), а рис. 6.3, после замены в нем термина "процесс" на термин "поток", может служить графической иллюстрацией соответствующих отношений. Главный поток (основной поток в данном случае) поручает выполнение отдельных задач рабочим потокам. Каждый рабочий, поток получает файл, в котором она должна выполнить поиск, а полученные рабочим потоком результаты передаются главному потоку во временном файле.