Что такое процессорная обработка

Обновлено: 15.01.2025

Существующие в настоящее время алгоритмы прикладных задач, системное программное обеспечение и аппаратные средства преимущественно ориентированы на традиционную адресную обработку данных . Данные должны быть представлены в виде ограниченного количества форматов (например, массивы, списки, записи), должна быть явно создана структура связей между элементами данных посредством указателей на адреса элементов памяти, при обработке этих данных должна быть выполнена совокупность операций, обеспечивающих доступ к данным по указателям. Такой подход обуславливает громоздкость операционных систем и систем программирования, а также служит препятствием к созданию вычислительных средств с архитектурой, ориентированной на более эффективное использование параллелизма обработки данных.

Ассоциативные процессоры

Ассоциативный способ обработки данных позволяет преодолеть многие ограничения, присущие адресному доступу к памяти, за счет задания некоторого критерия отбора и проведения необходимых преобразований, только над теми данными, которые удовлетворяют этому критерию . Критерием отбора может быть совпадение с любым элементом данных, достаточным для выделения искомых данных из всех имеющихся. Поиск данных может происходить по фрагменту, имеющему большую или меньшую корреляцию с заданным элементом данных.

Исследованы и в разной степени применяются несколько подходов, различающихся полнотой реализации модели ассоциативной обработки . Если реализуется только ассоциативная выборка данных с последующим поочередным использованием найденных данных, то говорят об ассоциативной памяти или памяти, адресуемой по содержимому. При достаточно полной реализации всех свойств ассоциативной обработки используется термин "ассоциативный процессор ".

Ассоциативные системы относятся к классу: один поток команд – множество потоков данных ( SIMD = Single Instruction Multiple Data ). Эти системы включают большое число операционных устройств, способных одновременно по командам управляющего устройства вести обработку нескольких потоков данных. В ассоциативных вычислительных системах информация на обработку поступает от ассоциативных запоминающих устройств (АЗУ), характеризующихся тем, что информация в них выбирается не по определенному адресу, а по ее содержанию.

Конвейерные процессоры

Процессоры современных компьютеров используют особенную технологию – конвейеры , которые позволяют обрабатывать более одной команды одновременно.

Обработка команды может быть разделена на несколько основных этапов, назовем их микрокомандами . Выделим основные пять микрокоманд :

выборка команды;
расшифровка команды;
выборка необходимых операндов;
выполнение команды;
сохранение результатов.

Все этапы команды задействуются только один раз и всегда в одном и том же порядке: одна за другой. Это, в частности, означает, что если первая микрокоманда выполнила свою работу и передала результаты второй, то для выполнения текущей команды она больше не понадобится, и, следовательно, может приступить к выполнению следующей команды. Выделим каждую команду в отдельную часть устройства и расположим их в порядке выполнения. В первый момент времени выполняется первая микрокоманда . Она завершает свою работу и начинает выполняться вторая микрокоманда , в то время как первая готова для выполнения следующей инструкции. Первая инструкция может считаться выполненной, когда завершат работу все пять микрокоманд .

Такая технология обработки команд носит название конвейерной обработки. Каждая часть устройства называется ступенью конвейера , а общее число ступеней – длиной конвейера .

Во многих вычислительных системах наряду с конвейером команд используются и конвейеры данных .

Сочетание этих двух конвейеров позволяет достичь очень высокой производительности на определенных классах задач, особенно если используется несколько различных конвейерных процессоров, способных работать одновременно и независимо друг от друга.

Одной из наиболее высокопроизводительных вычислительных конвейерных систем считается СRАY. В этой системе конвейерный принцип обработки используется в максимальной степени. Имеется и конвейер команд, и конвейер арифметических и логических операций. В системе широко применяется совмещенная обработка информации несколькими устройствами. Максимальная пиковая производительность процессора может составлять 12 GFLOPS .

В настоящее время созданы однокристальные векторно-конвейерные процессоры, основными компонентами которых являются скалярный процессор и 8 идентичных векторных устройств, суммарная производительность которых составляет 64 GFLOPS . На их основе построена система SX-6 компании NEC.

Матричные процессоры

Наиболее распространенными из систем класса один поток команд – множество потоков данных ( SIMD ) являются матричные системы, которые лучше всего приспособлены для решения задач, характеризующихся параллелизмом независимых объектов или данных . Организация систем подобного типа, на первый взгляд, достаточно проста. Они имеют общее управляющее устройство , генерирующее поток команд и большое число процессорных элементов , работающих параллельно и обрабатывающих каждая свой поток данных. Таким образом, производительность системы оказывается равной сумме производительностей всех процессорных элементов . Однако на практике чтобы обеспечить достаточную эффективность системы при решении широкого круга задач, необходимо организовать связи между процессорными элементами с тем, чтобы наиболее полно загрузить их работой. Именно характер связей между процессорными элементами и определяет разные свойства системы.

Одним из первых матричных процессоров был SОLОМОN (60-е годы).

Рис. 6.2. Структура матричной вычислительной системы SOLOMON

Система SOLOMON содержит 1024 процессорных элемента , которые соединены в виде матрицы: 32х32. Каждый процессорный элемент матрицы включает в себя процессор , обеспечивающий выполнение последовательных поразрядных арифметических и логических операций, а также оперативное ЗУ емкостью 16 Кбайт. Длина слова – переменная от 1 до 128 разрядов. Разрядность слов устанавливается программно. По каналам связи от устройства управления передаются команды и общие константы . В процессорном элементе используется так называемая многомодальная логика, которая позволяет каждому процессорному элементу выполнять или не выполнять общую операцию в зависимости от значений обрабатываемых данных. В каждый момент все активные процессорные элементы выполняют одну и ту же операцию над данными, хранящимися в собственной памяти и имеющими один и тот же адрес .

Идея многомодальности заключается в том, что в каждом процессорном элементе имеется специальный регистр на 4 состояния – регистр моды . Мода (модальность) заносится в этот регистр от устройства управления. При выполнении последовательности команд модальность передается в коде операции и сравнивается с содержимым регистра моды . Если есть совпадения, то операция выполняется. В других случаях процессорный элемент не выполняет операцию, но может, в зависимости от кода, пересылать свои операнды соседнему процессорному элементу . Такой механизм позволяет выделить строку или столбец процессорных элементов , что очень полезно при операциях над матрицами. Взаимодействуют процессорные элементы с периферийным оборудованием через внешний процессор .

Дальнейшим развитием матричных процессоров стала система ILLIАC-4, разработанная фирмой BURROUGHS. Первоначально система должна была включать в себя 256 процессорных элементов , разбитых на группы, каждый из которых должен управляться специальным процессором. Однако по различным причинам была создана система, содержащая одну группу процессорных элементов и управляющий процессор . Если в начале предполагалось достичь быстродействия 1 млрд. операций в секунду, то реальная система работала с быстродействием 200 млн. операций в секунду. Эта система в течение ряда лет считалась одной из самых высокопроизводительных в мире.

В начале 80-х годов в СССР была создана система ПС-2000, которая также является матричной. Основой этой системы является мультипроцессор ПС-2000, состоящий из решающего поля и устройства управления мультипроцессором. Решающее поле строится из одного, двух, четырех или восьми устройств обработки, в каждом из которых 8 процессорных элементов . Мультипроцессор из 64 процессорных элементов обеспечивает быстродействие 200 млн. операций в секунду на коротких операциях.

Реализация языка C++ включает препроцессор с возможностями макроподстановки, условной трансляции и включения указанных файлов.

Команду препроцессора, как и любую строку, можно продолжить на следующей строке входного текста, поместив символ обратной дробной черты непосредственно перед символом конца продолжаемой строки. Препроцессор до того, как входная строка будет разбита на лексемы, удаляет символы обратной дробной черты и конца строки. Символ обратной дробной черты не должен быть последним символом входного файла.

По определению существует несколько фаз препроцессорной обработки. В конкретной реализации фазы могут сливаться, но результат все равно должен быть таким, как будто были выполнены все фазы.

При необходимости символы, зависящие от системы символы, обозначающие конец строки, заменяются на стандартный символ конца строки. Аналогичной замене подлежат все зависящие от системы символы. Определенные последовательности символов (триграфы) заменяются на эквивалентный им отдельный символ (§R.16.2).

Удаляются все такие пары символов: обратная дробная черта, следующий за ней символ конца строки. В результате будут слиты строки входного текста, из которых была удалена эта пара.

Выполняются команды препроцессора, и производятся макроподстановки (§R.16.3, §R.16.4, §R.16.5, §R.16.6, §R.16.7 и §R.16.8).

В символьных константах и строках литералов комбинации специальных символов заменяются на свои эквиваленты (§R.2.5.2).

Сливаются соседние строки литералов.

Результат препроцессорной обработки подвергается синтаксическому и семантическому анализу, транслируется, а затем связывается с необходимыми библиотеками и другими программами.

Прежде чем начнется какая-либо иная препроцессорная обработка, каждое вхождение триграфной последовательности заменяется на один символ в соответствии с приведенной ниже таблицей.

называется макроопределением. Она указывает препроцессору, что надо произвести замену всех последующих вхождений идентификатора на заданную последовательность лексем, называемую строкой замены. Обобщенные пробелы, окружающие эту последовательность лексем, отбрасываются. Например, при определении

после макроподстановки примет вид

идентификатор ( идентификатор , … , идентификатор ) строка-лексем

называется макроопределением с параметрами или "функциональным" макроопределением. В нем недопустимы пробелы между первым идентификатором и символом (. Определенный таким способом идентификатор можно переопределить с помощью другого функционального макроопределения, но при условии, что во втором определении то же число и те же наименования параметров, что и в первом, а обе строки замены совпадают. Все символы обобщенного пробела, разделяющие лексемы, считаются идентичными.

Последующие вхождения идентификатора, определенного в функциональном макроопределении, если за ним следуют символ (, последовательность лексем, разделенных запятыми, и символ ), заменяются на строку лексем из макроопределения. Обобщенные пробелы, окружающие строку замены, отбрасываются. Каждое вхождение идентификатора, из списка параметров макроопределения, заменяется на последовательность лексем, представляющую соответствующий фактический параметр в макровызове. Фактическими параметрами являются строки лексем, разделенные запятыми. Запятая, взятая в кавычки, или находящаяся в символьной константе или во вложенных круглых скобках, не разделяет параметров. Число фактических параметров макровызова должно совпадать с числом параметров макроопределения.

Приведем пример. Пусть есть макроопределения

после подстановки примет вид

Для обоих видов макроопределений строка замены проверяется на наличие других макроопределений (§R.16.3.3).

Например, если есть макроопределения

приведет к такому результату:

После конкатенации соседних строк (§R.16.1) получим:

Пусть есть макроопределение,

приведет к такому результату:

даст в результате

Рекурсивную подстановку нельзя выполнить как команду препроцессора, хотя она кажется для него естественной командой.

Управляющая строка вида:

приводит к замене данной строки на содержимое файла с указанным именем. Поиск указанного файла проходит в определенной последовательности частей архива системы и определяется реализацией.

Аналогично, управляющая строка вида:

приводит к замене данной строки на содержимое файла с указанным именем. Поиск этого файла начинается в особых (системных) частях архива, указанных в начале последовательности поиска. Если там он не найден, то поиск файла идет по всей последовательности, как если бы управляющая строка имела вид:

В имени файла, ограниченном символами ‹ и › нельзя использовать символы конца строки или ›. Если в таком имени появится один из символов ', \, или ", а также последовательность символов /* или //, то результат считается неопределенным.

В имени файла, ограниченном парой символов " нельзя использовать символы конца строки или ", хотя символ › допустим. Если в таком имени появится символ ' или \ или последовательность /* или //, то результат считается неопределенным.

имеет вид, соответствующий ни первой, ни второй управляющей строке, то лексемы препроцессора, заданные в этой команде обрабатываются как обычный текст. В результате должна получиться команда, вид которой соответствует одному из приведенных. Она и будет выполнена как положено.

С помощью препроцессора можно организовать условную трансляцию программы. Синтаксически это задается следующим образом:

Многопроцессорная система имеет более двух процессоров. Процессоры добавляются в систему, что помогает увеличить скорость вычислений в системе. Каждый процессор имеет свой набор регистров и основную память.

Однако, поскольку каждый ЦП является отдельным, может случиться так, что одному ЦП может быть нечего обрабатывать. Один процессор может бездействовать, а другой может быть перегружен конкретными процессами. В таком случае процесс и ресурсы динамически распределяются между процессорами.

В этом уроке вы узнаете:

Что такое многопоточность?

Характеристики многопроцессорной обработки

Вот основные функции многопроцессорной обработки:

Многопроцессорность классифицируется в соответствии с тем, как организована их память.
Многопроцессорная обработка повышает надежность системы
Многопроцессорная обработка может повысить производительность путем разложения программы на параллельные исполняемые задачи.

Характеристики многопоточности

Вот важные аспекты многопоточности:

Разница между многопроцессорностью и многопоточностью

Вот важные различия между многопроцессорностью и многопоточностью.

параметр	многопроцессорная обработка	Многопоточность
основной	Многопроцессорность помогает вам увеличить вычислительную мощность.	Многопоточность помогает вам создавать вычислительные потоки одного процесса для увеличения вычислительной мощности.
выполнение	Это позволяет вам выполнять несколько процессов одновременно.	Несколько потоков одного процесса выполняются одновременно.
Переключение процессора	В многопроцессорной обработке ЦП должен переключаться между несколькими программами, чтобы было похоже, что несколько программ выполняются одновременно.	В многопоточности ЦП должен переключаться между несколькими потоками, чтобы создать впечатление, что все потоки работают одновременно.
Создание	Создание процесса происходит медленно и зависит от ресурсов.	Создание потока экономно по времени и ресурсам.
классификация	Многопроцессорная обработка может быть симметричной или асимметричной.	Многопоточность не классифицируется.
Память	Многопроцессорная обработка выделяет отдельную память и ресурсы для каждого процесса или программы.	Многопоточные потоки, принадлежащие одному и тому же процессу, используют ту же память и ресурсы, что и у процесса.
Травление объектов	Многопоточность позволяет избежать травления.	Многопроцессорная обработка основывается на выделении объектов в памяти для отправки другим процессам.
программа	Многопроцессорная система позволяет выполнять несколько программ и задач.	Многопоточная система выполняет несколько потоков одинаковых или разных процессов.
Затраченное время	Меньше времени уходит на обработку задания.	Умеренное количество времени уходит на обработку задания.

Преимущество многопроцессорности

Вот минусы / плюсы мультипроцессинга:

Самым большим преимуществом многопроцессорной системы является то, что она помогает выполнять больше работы в более короткие сроки.
Код обычно прост.
Использует преимущества нескольких процессоров и ядер
Помогает избежать ограничений GIL для CPython
Удалите примитивы синхронизации, если только вы не используете общую память.
Дочерние процессы в основном прерываются / убиваются
Это поможет вам выполнить работу в более короткие сроки.
Эти типы систем следует использовать, когда для обработки большого объема данных требуется очень высокая скорость.
Многопроцессорные системы экономят деньги по сравнению с однопроцессорными системами, поскольку процессоры могут совместно использовать периферийные устройства и источники питания.

Преимущество многопоточности

Вот преимущества / преимущества многопоточности:

Потоки имеют одинаковое адресное пространство
Потоки имеют малый вес и занимают мало памяти
Стоимость связи между потоками низкая.
Доступ к состоянию памяти из другого контекста проще
Это позволяет легко создавать адаптивные интерфейсы
Идеальный вариант для приложений ввода-вывода
Занимает меньше времени для переключения между двумя потоками в общей памяти и время для завершения
Потоки запускаются быстрее, чем процессы, а также при переключении задач.
Все потоки имеют общий пул памяти процесса, что очень полезно.
Занимает меньше времени для создания нового потока в существующем процессе, чем новый процесс

Недостаток многопроцессорности

Вот минусы / минусы при использовании многопроцессорной операционной системы

Мультипроцессорная обработка — это способ организации вычислительного процесса в системах с несколькими процессорами, при котором несколько задач (процессов, потоков) могут одновременно выполняться на разных процессорах системы.

Концепция мультипроцессирования ненова, она известна с 70-х годов, но до середины 80-х доступных многопроцессорных систем не существовало. Однако к настоящему времени стало обычным включение нескольких процессоров в архитектуру даже персонального компьютера. Более того, многопроцессорность теперь является одним из необходимых требований, которые предъявляются к компьютерам, используемым в качестве центрального сервера более-менее крупной сети.

Не следует путать мультипроцессорную обработку с мультипрограммной обработкой. В мультипрограммных системах параллельная работа разных устройств позволяет одновременно вести обработку нескольких программ, но при этом в процессоре в каждый момент времени выполняется только одна программа. То есть в этом случае несколько задач выполняются попеременно на одном процессоре, создавая лишь видимость параллельного выполнения. А в мультипроцессорных системах несколько задач выполняются действительно одновременно, так как имеется несколько обрабатывающих устройств — процессоров. Конечно, мульипроцессирование вовсе не исключает мультипрограммирования: на каждом из процессоров может попеременно выполняться некоторый закрепленный за данным процессором набор задач.

Мультипроцессорная организация системы приводит к усложнению всех алгоритмов управления ресурсами, например требуется планировать процессы не для одного, а для нескольких процессоров, что гораздо сложнее. Сложности заключаются и в возрастании числа конфликтов по обращению к устройствам ввода-вывода, данным, общей памяти и совместно используемым программам. Необходимо предусмотреть эффективные средства блокировки при доступе к разделяемым информационным структурам ядра. Все эти проблемы должна решать операционная система путем синхронизации процессов, ведения очередей и планирования ресурсов. Более того, сама операционная система должна быть спроектирована так, чтобы уменьшить существующие взаимозависимости между собственными компонентами.

В наши дни становится общепринятым введение в ОС, функций поддержки мультипроцессорной обработки данных. Такие функции имеются во всех популярных ОС, таких как Sun Solaris 2.x, Santa Crus Operations Open Server 3.x, IBM OS/2, Microsoft Windows NT и Novell NetWare, начиная с 4.1.

Мультипроцессорные системы часто характеризуют либо как симметричные, либо как несимметричные. При этом следует четко определять, к какому аспекту мультипроцессорной системы относится эта характеристика — к типу архитектуры или к способу организации вычислительного процесса.

Симметричная архитектура мультипроцессорной системы предполагает однородность всех процессоров и единообразие включения процессоров в общую схему мультипроцессорной системы. Традиционные симметричные мультипроцессорные конфигурации разделяют одну большую память между всеми процессорами.

Масштабируемость, или возможность наращивания числа процессоров, в симметричных системах ограничена вследствие того, что все они пользуются одной и той же оперативной памятью и, следовательно, должны располагаться в одном корпусе. Такая конструкция, называемая масштабируемой по вертикали, практически ограничивает число процессоров до четырех или восьми.

В симметричных архитектурах все процессы пользуются одной и той же схемой отображения памяти. Они могут очень быстро обмениваться данными, так что обеспечивается достаточно высокая производительность .для тех приложений (например, при работе с базами данных), в которых несколько задач должны активно взаимодействовать между собой.

В асимметричной архитектуре разные процессоры могут отличаться как своими характеристиками (производительностью, надежностью, системой команд и т. д., вплоть до модели микропроцессора), так и функциональной ролью, которая поручается им в системе. Например, одни процессоры могут предназначаться для работы в качестве основных вычислителей, другие — для управления подсистемой ввода-вывода, третьи — еще для каких-то особых целей.

Функциональная неоднородность в асимметричных архитектурах влечет за собой структурные отличия во фрагментах системы, содержащих разные процессоры системы. Например, они могут отличаться схемами подключения процессоров к системной шине, набором периферийных устройств и способами взаимодействия процессоров с устройствами.

Масштабирование в асимметричной архитектуре реализуется иначе, чем в симметричной. Так как требование единого корпуса отсутствует, система может состоять из нескольких устройств, каждое из которых содержит один или несколько процессоров. Это масштабирование по горизонтали. Каждое такое устройство называется кластером, а вся мультипроцессорная система — кластерной.

Другим аспектом мультипроцессорных систем, который может характеризоваться симметрией или ее отсутствием, является способ организации вычислительного процесса. Последний, как известно, определяется и реализуется операционной системой.

Асимметричное мультипроцессирование является наиболее простым способом организации вычислительного процесса в системах с несколькими процессорами. Этот способ часто называют также «ведущий-ведомый».

Функционирование системы по принципу «ведущий-ведомый» предполагает выделение одного из процессоров в качестве «ведущего», на котором работает операционная система и который управляет всеми остальными «ведомыми» процессорами. То есть ведущий процессор берет на себя функции распределения задач и ресурсов, а ведомые процессоры работают только как обрабатывающие устройства и никаких действий по организации работы вычислительной системы не выполняют.

Так как операционная система работает только на одном процессоре и функции управления полностью централизованы, то такая операционная система оказывается не намного сложнее ОС однопроцессорной системы.

Асимметричная организация вычислительного процесса может быть реализована как для симметричной мультипроцессорной архитектуры, в которой все процессоры аппаратно неразличимы, так и для несимметричной, для которой характерна неоднородность процессоров, их специализация на аппаратном уровне.

В архитектурно-асимметричных системах на роль ведущего процессора может быть назначен наиболее надежный и производительный процессор. Если в наборе процессоров имеется специализированный процессор, ориентированный, например, на матричные вычисления, то при планировании процессов операционная система, реализующая асимметричное мультипроцессирование, должна учитывать специфику этого процессора. Такая специализация снижает надежность системы в целом, так как процессоры не являются взаимозаменяемыми.

Симметричное мультипроцессирование как способ организации вычислительного процесса может быть реализовано в системах только с симметричной мультипроцессорной архитектурой. Напомним, что в таких системах процессоры работают с общими устройствами и разделяемой основной памятью.

Симметричное мультипроцессирование реализуется общей для всех процессоров операционной системой. При симметричной организации все процессоры равноправно участвуют и в управлении вычислительным процессом, и в выполнении прикладных задач. Например, сигнал прерывания от принтера, который распечатывает данные прикладного процесса, выполняемого на некотором процессоре, может быть обработан совсем другим процессором. Разные процессоры могут в какой-то момент одновременно обслуживать как разные, так и одинаковые модули общей операционной системы. Для этого программы операционной системы должны обладать свойством повторной входимости (реентерабельностью).

Операционная система полностью децентрализована. Модули ОС выполняются на любом доступном процессоре. Как только процессор завершает выполнение очередной задачи, он передает управление планировщику задач, который выбирает из общей для всех процессоров системной очереди задачу, которая будет выполняться на данном процессоре следующей. Все ресурсы выделяются для каждой выполняемой задачи по мере возникновения в них потребностей и никак не закрепляются за процессором. При таком подходе все процессоры работают с одной и той же динамически выравниваемой нагрузкой. В решении одной задачи могут участвовать сразу несколько процессоров, если она допускает такое распараллеливание, например путем представления в виде нескольких потоков.

В случае отказа одного из процессоров симметричные системы, как правило, сравнительно просто реконфигурируются, что является их большим преимуществом перед плохо реконфигурируемыми асимметричными системами.

Симметричная и асимметричная организация вычислительного процесса в мультипроцессорной системе не связана напрямую с симметричной или асимметричной архитектурой, она определяется типом операционной системы. Так, в симметричных архитектурах вычислительный процесс может быть организован как симметричным образом, так и асимметричным. Однако асимметричная архитектура непременно влечет за собой и асимметричный способ организации вычислений.

5.3 Понятия «процесс» и «поток»

Чтобы поддерживать мультипрограммирование, ОС должна определить и оформить для себя те внутренние единицы работы, между которыми будет разделяться процессор и другие ресурсы компьютера. В настоящее время в большинстве операционных систем определены два типа единиц работы. Более крупная единица работы, обычно носящая название процесса, или задачи, требует для своего выполнения нескольких более мелких работ, для обозначения которых используют термины «поток», или «нить».

Итак, в чем же состоят принципиальные отличия в понятиях «процесс» и «поток»?

Очевидно, что любая работа вычислительной системы заключается в выполнении некоторой программы. Поэтому и с процессом, и с потоком связывается определенный программный код, который для этих целей оформляется в виде исполняемого модуля. Чтобы этот программный код мог быть выполнен, его необходимо загрузить в оперативную память, возможно, выделить некоторое место на диске для хранения данных, предоставить доступ к устройствам ввода-вывода, например к последовательному порту для получения данных по подключенному к этому порту модему; и т. д. В ходе выполнения программе может также понадобиться доступ к информационным ресурсам, например файлам, портам TCP/UPD, семафорам. И, конечно же, невозможно выполнение программы без предоставления ей процессорного времени, то есть времени, в течение которого процессор выполняет коды данной программы.

В операционных системах, где существуют и процессы, и потоки, процесс рассматривается операционной системой как заявка на потребление всех видов ресурсов, кроме одного — процессорного времени. Этот последний важнейший ресурс распределяется операционной системой между другими единицами работы — потоками, которые и получили свое название благодаря тому, что они представляют собой последовательности (потоки выполнения) команд.

В простейшем случае процесс состоит из одного потока, и именно таким образом трактовалось понятие «процесс» до середины 80-х годов (например, в ранних версиях UNIX) и в таком же виде оно сохранилось в некоторых современных ОС. В таких системах понятие «поток» полностью поглощается понятием «процесс», то есть остается только одна единица работы и потребления ресурсов — процесс. Мультипрограммирование осуществляется в таких ОС на уровне процессов.

Для того чтобы процессы не могли вмешаться в распределение ресурсов, а также не могли повредить коды и данные друг друга, важнейшей задачей ОС является изоляция одного процесса от другого. Для этого операционная система обеспечивает каждый процесс отдельным виртуальным адресным пространством, так что ни один процесс не может получить прямого достуца к командам и данным другого процесса.

При необходимости взаимодействия процессы обращаются к операционной системе, которая, выполняя функции посредника, предоставляет им средства межпроцессной связи — конвейеры, почтовые ящики, разделяемые секции памяти и некоторые другие.

Однако в системах, в которых отсутствует понятие потока, возникают проблемы при организации параллельных вычислений в рамках процесса. А такая необходимость может возникать. Действительно, при мультипрограммировании повышается пропускная способность системы, но отдельный процесс никогда не может быть выполнен быстрее, чем в однопрограммном режиме (всякое разделение ресурсов только замедляет работу одного из участников за счет дополнительных затрат времени на ожидание освобождения ресурса). Однако приложение, выполняемое в рамках одного процесса, может обладать внутренним параллелизмом, который в принципе мог бы позволить ускорить его решение. Если, например, в программе предусмотрено обращение к внешнему устройству, то на время этой операции можно не блокировать выполнение всего процесса, а продолжить вычисления по другой ветви программы. Параллельное выполнение нескольких работ в рамках одного интерактивного приложения повышает эффективность работы пользователя. Так, при работе с текстовым редактором желательно иметь возможность совмещать набор нового текста с такими продолжительными по времени операциями, как переформатирование значительной части текста, печать документа или его сохранение на локальном или удаленном диске. Еще одним примером необходимости распараллеливания является сетевой сервер баз данных. В этом случае параллелизм желателен как для обслуживания различных запросов к базе данных, так и для более быстрого выполнения отдельного запроса за счет одновременного просмотра различных записей базы.

Потоки возникли в операционных системах как средство распараллеливания вычислений. Конечно, задача распараллеливания вычислений в рамках одного приложения может быть решена и традиционными способами.

Во-первых, прикладной программист может взять на себя сложную задачу организации параллелизма, выделив в приложении некоторую подпрограмму- диспетчер, которая периодически передает управление той или иной ветви вычислений. При этом программа получается логически весьма запутанной, с многочисленными передачами управления, что существенно затрудняет ее отладку и модификацию.

Во-вторых, решением является создание для одного приложения нескольких процессов для каждой из параллельных работ. Однако использование для создания процессов стандартных средств ОС не позволяет учесть тот факт, что эти процессы решают единую задачу, а значит, имеют много общего между собой — они могут работать с одними и теми же данными, использовать один и тот же кодовый сегмент, наделяться одними и теми же правами доступа к ресурсам вычислительной системы. Так, если в примере с сервером баз данных создавать отдельные процессы для каждого запроса, поступающего из сети, то все процессы будут выполнять один и тот же программный код и выполнять поиск в записях, общих для всех процессов файлов данных. А операционная система при таком подходе будет рассматривать эти процессы наравне со всеми остальными процессами и с помощью универсальных механизмов обеспечивать их изоляцию друг от друга. В данном случае все эти достаточно громоздкие механизмы используются явно не по назначению, выполняя не только бесполезную, но и вредную работу, затрудняющую обмен данными между различными частями приложения. Кроме того, на создание каждого процесса ОС тратит определенные системные ресурсы, которые в данном случае неоправданно дублируются — каждому процессу выделяются собственное виртуальное адресное пространство, физическая память, закрепляются устройства ввода-вывода и т. п.

Из всего вышеизложенного, следует, что в операционной системе наряду с процессами нужен другой механизм распараллеливания вычислений, который учитывал бы тесные связи между отдельными ветвями вычислений одного и того же приложения. Для этих целей современные ОС предлагают механизм многопоточной обработки (multithreading). При этом вводится новая единица работы — поток выполнения, а понятие «процесс» в значительной степени меняет смысл. Понятию «поток» соответствует последовательный переход процессора от одной команды программы к другой. ОС распределяет процессорное время между потоками. Процессу ОС назначает адресное пространство и набор ресурсов, которые совместно используются всеми его потоками.

Создание потоков требует от ОС меньших накладных расходов, чем процессов. В отличие от процессов, которые принадлежат разным, вообще говоря, конкурирующим приложениям, все потоки одного процесса всегда принадлежат одному приложению, поэтому ОС изолирует потоки в гораздо меньшей степени, нежели процессы в традиционной мультипрограммной системе. Все потоки одного процесса используют общие файлы, таймеры, устройства, одну и ту же область оперативной памяти, одно и то же адресное пространство. Это означает, что они разделяют одни и те же глобальные переменные. Поскольку каждый поток может иметь доступ к любому виртуальному адресу процесса, один поток может использовать стек другого потока. Между потоками одного процесса нет полной защиты, потому что, во-первых, это невозможно, а во-вторых, не нужно. Чтобы организовать взаимодействие и обмен данными, потокам вовсе не требуется обращаться к ОС, им достаточно использовать общую память — один поток записывает данные, а другой читает их. С другой стороны, потоки разных процессов по-прежнему хорошо защищены друг от друга.

Итак, мультипрограммирование более эффективно на уровне потоков, а не процессов. Каждый поток имеет собственный счетчик команд и стек. Задача, оформленная в виде нескольких потоков в рамках одного процесса, может быть выполнена быстрее за счет псевдопараллельного (или параллельного в мультипроцессорной системе) выполнения ее отдельных частей. Например, если электронная таблица была разработана с учетом возможностей многопоточной обработки, то пользователь может запросить пересчет своего рабочего листа и одновременно продолжать заполнять таблицу. Особенно эффективно можно использовать многопоточность для выполнения распределенных приложений, например многопоточный сервер может параллельно выполнять запросы сразу нескольких клиентов.

Использование потоков связано не только со стремлением повысить производительность системы за счет параллельных вычислений, но и с целью создания более читабельных, логичных программ. Введение нескольких потоков выполнения упрощает программирование. Например, в задачах типа «писатель-читатель» один поток выполняет запись в буфер, а другой считывает записи из него. Поскольку они разделяют общий буфер, не стоит их делать отдельными процессами. Другой пример использования потоков — управление сигналами, такими как прерывание с клавиатуры (del или break). Вместо обработки сигнала прерывания один поток назначается для постоянного ожидания поступления сигналов. Таким образом, использование потоков может сократить необходимость в прерываниях пользовательского уровня. В этих примерах не столь важно параллельное выполнение, сколь важна ясность программы.

Наибольший эффект от введения многопоточной обработки достигается в мультипроцессорных системах, в которых потоки, в том числе и принадлежащие одному процессу, могут выполняться на разных процессорах действительно параллельно (а не псевдопараллельно).

Читайте также: