操作系统实验(多处理器编程)
2022/7/4 14:20:10
本文主要是介绍操作系统实验(多处理器编程)，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！
参考教程: 《操作系统: 设计与实现》南京大学公开课、《深入理解计算机系统》、《操作系统概念》
这一周的主题是并发，而这一篇作为主题的开篇，从操作系统的角度看待并发，之后会深入到Linux系统、Windows系统和相关程序语言上进行分析和实践，内容可能包括: 基于Linux源码分析互斥锁的实践，Windows多线程应用程序的开发，Go语言的并发模式
那么欢迎来到并发的世界 ฅ՞•ﻌ•՞ ต
并发程序的状态机模型
并发的基本单位是线程，并发拥有共享内存的多个执行流，共享全部的内存空间，每个执行流拥有独立的堆栈/寄存器
并发程序执行的每一步都是不确定的，其状态机模型如下:
多线程编程
对POSIX线程进行封装，实现一个小型的线程库threads.h
线程的主要数据结构:
struct thread {
int id; // 线程号 从1开始
pthread_t thread; // pthread 线程ID
void (*entry)(int); // 线程的入口函数
struct thread *next; // 链表
};
创建一个线程:
static inline void create(void *fn) {
struct thread *cur = (struct thread *)malloc(sizeof(struct thread));
assert(cur);
cur->id = threads ? threads->id + 1 : 1;
cur->next = threads;
cur->entry = (void (*)(int))fn;
threads = cur;
pthread_create(&cur->thread, NULL, entry_all, cur);
}
上述流程: malloc分配一个struct thread对象，然后将其插入到链表头部，并设置好id及入口函数，使用pthread_create函数可以真正意义上地创建一个线程
函数定义:
int pthread_create(
pthread_t *thread, // pthread_t指针
const pthread_attr_t *attr, // 线程属性
void *(*start_routine) (void *), // 线程入口函数
void *arg // 传递给线程函数的参数
);
对pthread_create的第3个和第4个参数传入了entry_all和cur，这是一个自定义的、统一的线程函数，当pthread_create创建成功后就会调用这个函数，cur作为参数传递，是truct thread结构类型。
定义了一个统一的线程入口函数:
static inline void *entry_all(void *arg) {
struct thread *thread = (struct thread *)arg;
thread->entry(thread->id); // 执行真正的线程任务
return NULL;
}
最后定义了一个join_all函数:
void join(void (*fn)()) {
join_fn = fn;
}
__attribute__((destructor)) void join_all() {
for (struct thread *next; threads; threads = next) {
pthread_join(threads->thread, NULL);
next = threads->next;
free(threads);
}
join_fn ? join_fn() : (void)0;
}
join_all函数的作用是等待所有线程结束，内部封装了一个pthread_join函数，该函数的作用就是等待指定的线程结束，那么就是遍历整个链表，对每个线程使用pthread_join，当线程结束后则释放内存空间。
完整代码:
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <assert.h>
#include <pthread.h>
struct thread
{
int id;
pthread_t thread;
void (*entry)(int);
struct thread *next;
};
struct thread *threads;
void (*join_fn)();
__attribute__((destructor)) static void join_all()
{
for (struct thread *next; threads; threads = next)
{
pthread_join(threads->thread, NULL);
next = threads->next;
free(threads);
}
join_fn ? join_fn() : (void)0;
}
static inline void *entry_all(void *arg)
{
struct thread *thread = (struct thread *)arg;
thread->entry(thread->id);
return NULL;
}
static inline void create(void *fn)
{
struct thread *cur = (struct thread *)malloc(sizeof(struct thread));
assert(cur);
cur->id = threads ? threads->id + 1 : 1;
cur->next = threads;
cur->entry = (void (*)(int))fn;
threads = cur;
pthread_create(&cur->thread, NULL, entry_all, cur);
}
static inline void join(void (*fn)())
{
join_fn = fn;
}
写一个程序来调用这个库:
#include <threads.h>
void f() {
static int x = 0;
printf("Hello from thread #%d\n", x++);
while (1); // make sure we're not just sequentially calling f()
}
int main() {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
create(f);
}
join(NULL);
}
上述代码创建了1000个线程，并打印一行语句，最后用join等待所有线程结束，这一过程就像从主线程分叉出一堆执行路径，然后等它们都执行完后汇聚在一起:
使用gcc编译该代码(末尾加上-lpthread)后运行:
$ ./demo Hello from thread #0 Hello from thread #3 Hello from thread #1 Hello from thread #5 Hello from thread #4 Hello from thread #7 Hello from thread #2 Hello from thread #9 Hello from thread #8 Hello from thread #10 Hello from thread #6 Hello from thread #11 Hello from thread #12 Hello from thread #13 Hello from thread #14 ... Hello from thread #957 Hello from thread #958 Hello from thread #127 Hello from thread #130 Hello from thread #129 Hello from thread #961 Hello from thread #962 Hello from thread #134 Hello from thread #964 Hello from thread #965 Hello from thread #966 Hello from thread #967 Hello from thread #120 Hello from thread #140 Hello from thread #969
运行该程序后执行top命令
top - 13:24:15 up 41 min, 1 user, load average: 200.16, 51.62, 32.26
Tasks: 390 total, 1 running, 388 sleeping, 0 stopped, 1 zombie
%Cpu(s):100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
MiB Mem : 15867.7 total, 9589.0 free, 2826.0 used, 3452.7 buff/cache
MiB Swap: 2048.0 total, 2048.0 free, 0.0 used. 12250.2 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
10784 hwx 20 0 8264448 9452 1240 S 1594 0.1 1:23.66 demo
2467 hwx 20 0 661868 118848 76844 S 1.7 0.7 1:50.82 Xorg
2604 hwx 20 0 4682468 303284 117188 S 1.7 1.9 1:56.70 gnome-s+
5275 hwx 20 0 826304 55852 41264 S 0.7 0.3 0:10.55 gnome-t+
10761 hwx 20 0 15200 4364 3580 R 0.3 0.0 0:00.04 top
1 root 20 0 168692 11788 8312 S 0.0 0.1 0:01.06 systemd
.....
发现这个进程的CPU占用率高达惊人的1594%，这是并发程序才能做出来的事
运行上述程序后可以确认一些事情:
- x这个变量是共享的，首先它是被定义在静态区的，并且每个线程都可以访问这个变量
- 线程是并发/并行的，如果是串行的话，遇到while(1)就会进入死循环
独立的堆和栈
上述程序已经体现了线程之间可以共享内存，下面这个例子将展现线程栈的一些特点:
#include "threads.h"
__thread char *base,*cur;
__thread int id;
__attribute__((noinline)) void set_cur(void *ptr) {cur = ptr;}
__attribute__((noinline)) char *get_cur() {return cur;}
void stackoverflow(int n) {
set_cur(&n);
if (n % 1024 == 0) {
int size = base - get_cur();
printf("Stack size of T%d >= %d KB\n",id,size/1024);
}
stackoverflow(n+1);
}
void Tprobe(int tid) {
id = tid;
base = (void*)&tid;
stackoverflow(0);
}
int main() {
setbuf(stdout,NULL);
for (int i=0;i<4;i++) {
create(Tprobe);
}
return 0;
}
在GCC编译环境中，可以使用__thread关键字来声明TLS(线程局部存储)变量，这意味着这样的变量不能被各个线程共享，__attribute__((noinline))告知编译器该函数为非内联函数
Trobe函数作为一个线程函数，在该函数中将其参数tid取了地址，赋值给了base，这一步操作的目的是用TLS变量base记下当前函数栈帧的地址(整个递归的起始栈帧)，之后调用了stackoverflow函数，stackoverflow中会刷新cur变量，cur即当前函数栈帧的地址，将这个地址与base作差，近似求得当前栈的增长量，接着再次调用自身，进行无休止的递归，直到栈增长到极限
在main函数中开启了4个线程
运行结果
$ ./demo Stack size of T1 >= 0 KB Stack size of T3 >= 0 KB Stack size of T2 >= 0 KB Stack size of T1 >= 64 KB Stack size of T4 >= 0 KB Stack size of T3 >= 64 KB Stack size of T1 >= 128 KB Stack size of T2 >= 64 KB Stack size of T4 >= 64 KB Stack size of T3 >= 128 KB .... Stack size of T2 >= 7744 KB Stack size of T1 >= 8128 KB Stack size of T3 >= 8064 KB Stack size of T4 >= 7936 KB Stack size of T2 >= 7808 KB Stack size of T3 >= 8128 KB Stack size of T4 >= 8000 KB Stack size of T2 >= 7872 KB Segmentation fault (core dumped)
最后一行是段错误，因为栈达到了极限，可以看到T3最后中止时，栈的大小为8128 KB以上，那么可以推测出一个线程栈的大小是8192KB
操作系统: 数据竞争
多个线程共享内存，因此对共享变量的访问就会形成 “竞争” (races)，这是并发编程的一大难题。对处理器系统中线程的代码可能同时进行，比如两个线程同时执行x++就引发了数据竞争，例如下方代码:
#include "threads.h"
#define n 100000000
long sum = 0;
void do_sum() {
for (int i=0;i<n;i++)
sum++;
}
void print() {
printf("sum = %ld\n",sum);
}
int main(void)
{
create(do_sum);
create(do_sum);
join(print);
}
该程序开启了两个线程，每个线程都对sum加n次，串行执行的话应该得到sum的值为2*n，但是:
$ gcc demo.c -o demo -lpthread && ./demo sum = 104170281
得到了一个这样的不正确的结果
这是原子性的丧失，程序在多处理器系统上不能独占处理器执行，线程是并行执行的，那么要实现互斥和原子性是一个很重要的事情
编译器: 顺序丧失
编译器只考虑程序在一个线程 (处理器) 上执行的顺序语义
采用编译器优化上述程序:
$ gcc -O1 demo.c -o demo -lpthread && ./demo sum = 100000000 $ gcc -O2 demo.c -o demo -lpthread && ./demo sum = 200000000
显而易见，两次得到的结果不一样
将程序反汇编，来探究其原因:
$ gcc -O1 demo.c -o demo -lpthread && objdump -d -M intel demo
...
0000000000001203 <do_sum>:
1203: f3 0f 1e fa endbr64
1207: 48 8b 15 0a 2e 00 00 mov rdx,QWORD PTR [rip+0x2e0a] # 4018 <sum>
120e: b8 00 e1 f5 05 mov eax,0x5f5e100
1213: 83 e8 01 sub eax,0x1
1216: 75 fb jne 1213 <do_sum+0x10>
1218: 48 8d 82 00 e1 f5 05 lea rax,[rdx+0x5f5e100]
121f: 48 89 05 f2 2d 00 00 mov QWORD PTR [rip+0x2df2],rax # 4018 <sum>
1226: c3 ret
...
0000000000001314 <main>:
1314: f3 0f 1e fa endbr64
1318: 48 83 ec 08 sub rsp,0x8
131c: 48 8d 3d e0 fe ff ff lea rdi,[rip+0xfffffffffffffee0] # 1203 <do_sum>
1323: e8 29 ff ff ff call 1251 <create>
1328: 48 8d 3d d4 fe ff ff lea rdi,[rip+0xfffffffffffffed4] # 1203 <do_sum>
132f: e8 1d ff ff ff call 1251 <create>
1334: 48 8d 05 ec fe ff ff lea rax,[rip+0xfffffffffffffeec] # 1227 <print>
133b: 48 89 05 de 2c 00 00 mov QWORD PTR [rip+0x2cde],rax # 4020 <join_fn>
1342: b8 00 00 00 00 mov eax,0x0
1347: 48 83 c4 08 add rsp,0x8
134b: c3 ret
134c: 0f 1f 40 00 nop DWORD PTR [rax+0x0]
...
以上是在O1优化下的汇编码
$ gcc -O2 demo.c -o demo -lpthread && objdump -d -M intel demo
...
00000000000012a0 <do_sum>:
12a0: f3 0f 1e fa endbr64
12a4: 48 81 05 69 2d 00 00 add QWORD PTR [rip+0x2d69],0x5f5e100 # 4018 <sum>
12ab: 00 e1 f5 05
12af: c3 ret
...
0000000000001160 <main>:
1160: f3 0f 1e fa endbr64
1164: 48 83 ec 08 sub rsp,0x8
1168: e8 63 01 00 00 call 12d0 <create.constprop.0>
116d: e8 5e 01 00 00 call 12d0 <create.constprop.0>
1172: 48 8d 05 37 01 00 00 lea rax,[rip+0x137] # 12b0 <print>
1179: 48 89 05 a0 2e 00 00 mov QWORD PTR [rip+0x2ea0],rax # 4020 <join_fn>
1180: 31 c0 xor eax,eax
1182: 48 83 c4 08 add rsp,0x8
1186: c3 ret
1187: 66 0f 1f 84 00 00 00 nop WORD PTR [rax+rax*1+0x0]
118e: 00 00
...
以上是在O2优化下的汇编码
比较一下do_sum函数就可以看到区别，可以简要概括:
-O1: R[eax] = sum; R[eax] += N; sum = R[eax]
-O2: sum += N
启动 O1 后，sum 的求和被提出了循环，循环内除了第一次读和最后一次写 sum之外，其他操作都是冗余的，因此第一次读和最后一次写被移动到了循环外面，其他读写都被删除。删除后，n 个加一也被合并成一个加 n。在 O1 优化下，循环变量 i 并没有被优化，依然被保留了，-O1 不会 “删除” 程序中的任何一个定义的变量，这样既得到优化的结果，又不至于使调试太困难，于是可以看到一个空循环(1213-1216)...
如下是对应的C语言代码:
void f_O1()
{
int t = R(sum);
for (int i = 0; i < N; i++);
t += N;
W(sum, t);
}
在 O2 优化下，求和的循环被彻底删除了，被优化成了 “最优” 的代码，一次读内存、一次加法、一次写内存。此时，f_O2 的执行时间非常短，它们并发的可能性也极低 (但理论上仍可能不正确，且在实际的处理器中能够观测到，因为 add 指令在处理器上的实现并不是原子的)，所以看到了貌似正确的结果。
如下是对于的C语言代码:
void f_O2()
{
int t = R(sum);
t += N;
W(sum, t);
}
在《深入理解计算机系统》的5.4节，可以了解编译器对循环进行优化的操作
综上所述，，编译器优化更改了程序的执行顺序，甚至移动了代码，这使得原本用作线程同步的共享内存变得失效，这便是顺序性的丧失
多核处理器: 读写可见性
先埋个坑，后续在补充...
这篇关于操作系统实验(多处理器编程)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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