Введение в QNX/Neutrino 2

Из диаграммы видно, что хоть мы теперь и имеем в два раза больше потоков, чем процессоров, мы по-прежнему сталкиваемся с временными интервалами, в течение которых процессоры «недоиспользованы». На рисунке показаны три таких интервала времени. Эти интервалы обозначены числами, соответствующими номеру процессора, и указаны на временных диаграммах загрузки процессоров в строках «Загрузка»:

1. Поток 1 ожидает подтверждения (состояние «W»), при этом поток 5 завершил вычисления и ждет доступности передатчика.

2. Потоки 2 и 6 ожидают подтверждения.

3. Поток 3 ожидает подтверждения, при этом поток 7 завершил вычисления и ждет доступности передатчика.

Этот пример для нас — важный урок. Бессмысленно просто увеличивать количество процессоров в надежде, что все ваши дела пойдут быстрее, поскольку имеются также и ограничивающие факторы. В некоторых случаях эти ограничивающие факторы определяются просто конструкцией материнской платы мультипроцессорной системы, то есть структурой подсистемы разрешения конфликтов за устройства в память, когда несколько процессоров пытаются обратиться по одному и тому же адресу. В нашем случае обратите внимание, что строка «Использование порта передачи данных» стала все больше заполняться. Если бы мы просто увеличили число процессоров, то в конечном счете столкнулись бы с проблемами, связанными с тем, что соответствующие потоки простаивали бы в ожидании передатчика.

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:

(T_compute + T_tx + T_wait) ∙ 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:

T_compute + T_tx ∙ num_x_lines.

На что обратить внимание при использовании симметричного мультипроцессора (SMP)

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 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).

Потоки в независимых ситуациях

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.

Несколько процессов

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.