Multithreading c linux example
позднее он в цикле инициализируется объектом (тоже в main)
>> arg = new DATA;
но удаляется объект почемуто из функций потоков
>> delete a; // удаляем свои данные
причем удаление происходит После разблокирования мутекса!
Так делать очень опасно!
можете легко прибить чужой объект или вычитать чужие данные (чтение тоже выполняется вне лока мутекса почемуто)
Безопасные варианты:
1) создать массив указателей
DATA *arg[SIZE_I][SIZE_J]
и отдавать каждому потоку указатель на индивидуальный кусок памяти.
2)выполнять все операции с общей памятью только при заблокированном мутексе (тоесть в потоках чтение, модификация и освобождение общей памяти должно быть внутри общего pthread_mutex_lock(&lock)).
3) удалять объекты только в том потоке который их создал.
Код статьи в качестве примера использовать не рекомендуется ибо в нем автор наступил на те грабли от которых по идее должен уберечь читателей.
3, Romzzzec ( ? ), 12:48, 14/09/2010 [ответить] | + / – |
>>pthread_create(&thr[i+z], NULL, input_thr, (void *)arg); как я понял должны создаваться потоки для ввода каждого элемента матрицы, но >>//Ожидаем завершения всех потоков при Источник Программирование C в Linux — потоки pthreadsМногопоточность в программировании является важным механизмом в наше время. Поэтому я решил посвятить несколько статей этой теме. В семействах ОС Windows — каждая программа запускает один процесс выполнения, в котором находится как минимум один поток (нить). В процессе может находиться множество потоков, между которыми делится процессорное время. Один процесс не может напрямую обратиться к памяти другого процесса, а потоки же разделяют одно адресное пространство одного процесса. То есть в Windows — процесс это совокупность потоков. В Linux же немного по-другому. Сущность процесса такая же, как и в Windows — это исполняемая программа со своими данными. Но вот поток в Linux является отдельным процессом (можно встретить название как «легковесный процесс», LWP). Различие такое же — процесс отдельная программа со своей памятью, не может напрямую обратиться к памяти другого процесса, а вот поток, хоть и отдельный процесс, имеет доступ к памяти процесса-родителя [2]. LWP процессы создаются с помощью системного вызова clone() с указанием определенных флагов. Но также имеется такая вещь, которая называется «POSIX Threads» — библиотечка стандарта POSIX, которая организует потоки (они же нити) внутри процесса. Т.е тут уже распараллеливание происходит в рамках одного процесса. И тут встает вопрос различия терминов «поток», «процесс», «нить» и т.д. Проблема в том, что в англоязычной литературе данные термины определяются однозначно, у нас же с нашим великим и могучим имеются противоречия, что может привести к дикому диссонансу. Но это все в общих чертах, для более точной информации следует обратиться к соответствующей литературе, либо к официальной документации, можно почитать man’ы. В конце статьи я приведу несколько полезных ссылок на ресурсы, где более подробно расписано как все работает, а пока займемся практикой. Я рассмотрю два варианта «распараллеливания» программы — создания потока/нити с помощью функций из pthread.h (POSIX Threads), либо создание отдельного процесса с помощью функции fork(). Сегодня рассмотрим потоки из библиотеки pthread. Шаблон кода для работы с потоками выглядит следующим образом: Источник Pthreads: Потоки в русле POSIXСовременные операционные системы и микропроцессоры уже давно поддерживает многозадачность и вместе с тем, каждая из этих задач может выполняться в несколько потоков. Это дает ощутимый прирост производительности вычислений и позволяет лучше масштабировать пользовательские приложения и сервера, но за это приходится платить цену — усложняется разработка программы и ее отладка. В этой статье мы познакомимся с POSIX Threads для того, чтобы затем узнать как это все работает в Linux. Не заходя в дебри синхронизации и сигналов, рассмотрим основные элементы Pthreads. Итак, под капотом потоки. Общие сведенияМножественные нити исполнения в одном процессе называют потоками и это базовая единица загрузки ЦПУ, состоящая из идентификатора потока, счетчика, регистров и стека. Потоки внутри одного процесса делят секции кода, данных, а также различные ресурсы: описатели открытых файлов, учетные данные процесса сигналы, значения umask , nice , таймеры и прочее. У всех исполняемых процессов есть как минимум один поток исполнения. Некоторые процессы этим и ограничиваются в тех случаях, когда дополнительные нити исполнения не дают прироста производительности, но только усложняют программу. Однако таких программ с каждым днем становится относительно меньше. В чем польза множественных потоков исполнения? Возьмем какой-нибудь загруженный веб сервер, например habrahabr.ru. Если бы сервер создавал отдельный процесс для обслуживания каждого http запроса, мы бы ожидали вечно пока загрузится наша страница. Создания нового процесса — дорогостоящее удовольствие для ОС. Даже учитывая оптимизацию за счет копирования при записи, системные вызовы fork и exec создают новые копии страниц памяти и списка файловых описателей. В целом ядро ОС может создать новый поток на порядок быстрее, чем новый процесс. Ядро задействует копирование при записи для страниц с данными, сегментов памяти родительского процесса содержащие стек и кучу. Вследствие того, что процессы часто выполняют вызов fork и сразу после этого exec , копирование их страниц во время выполнения вызова fork становится ненужной расточительностью — их все равно приходится отбрасывать после выполнения exec . Сперва записи таблицы страниц указывают на одни и те же страницы физической памяти родительского процесса, сами же страницы маркируются только для чтения. Копирование страницы происходит ровно в тот момент, когда требуется ее изменить. Таблицы страниц до и после изменения общей страницы памяти во время копирования при записи. Существует закономерность между количеством параллельных нитей исполнения процесса, алгоритмом программы и ростом производительности. Это зависимость называется Законом Амдаля. Закон Амдаля для распараллеливания процессов. Используя уравнение, показанное на рисунке, можно вычислить максимальное улучшение производительности системы, использующей N процессоров и фактор F, который указывает, какая часть системы не может быть распараллелена. Например 75% кода запускается параллельно, а 25% — последовательно. В таком случае на двухядерном процессоре будет достигнуто 1.6 кратное ускорение программы, на четырехядерном процессоре — 2.28571 кратное, а предельное значение ускорения при N стремящемся к бесконечности равно 4. Отображение потоков в режим ядраПрактически все современные ОС — включая Windows, Linux, Mac OS X, и Solaris — поддерживают управление потоками в режиме ядра. Однако потоки могут быть созданы не только в режиме ядра, но и в режиме пользователя. При использовании этого уровня ядро не знает о существовании потоков — все управление потоками реализуется приложением с помощью специальных библиотек. Пользовательские потоки по разному отображаются на потоки в режиме ядра. Всего существует три модели, из которых 1:1 является наиболее часто используемой. Отображение N:1В данной модели несколько пользовательских потоков отображаются на один поток ядра ОС. Все управление потоками осуществляет особая пользовательская библиотека, и в этом преимущество такого подхода. Недостаток же в том, что если один единственный поток выполняет блокирующий вызов, то тогда тормозится весь процесс. Предыдущие версии Solaris OS использовали такую модель, но затем вынуждены были от нее отказаться. Отображение 1:1Это самая проста модель, в которой каждый поток созданный в каком-нибудь процессе непосредственно управляется планировщиком ядра ОС и отображается на один единственный поток в режиме ядра. Чтобы приложение не плодило бесконтрольно потоки, перегружая ОС, вводят ограничение на максимальное количество потоков поддерживаемых в ОС. Данный способ отображения потоков поддерживают ОС Linux и Windows. Отображение M:NПри таком подходе M пользовательских потоков мультиплексируются в такое же или меньшее N количество потоков ядра. Преодолеваются негативные эффекты двух других моделей: нити по-настоящему исполняются параллельно и нет необходимости в ОС вводить ограничения на их общее количество. Вместе с тем данную модель довольно трудно реализовать с точки зрения программирования. Потоки POSIXВ конце 1980-х и начале 1990-х было несколько разных API, но в 1995 г. POSIX.1c стандартизовал потоки POSIX, позже это стало частью спецификаций SUSv3. В наше время многоядерные процессоры проникли даже в настольные ПК и смартфоны, так что у большинства машин есть низкоуровневая аппаратная поддержка, позволяющая им одновременно выполнять несколько потоков. В былые времена одновременное исполнение потоков на одноядерных ЦПУ было лишь впечатляюще изобретательной, но очень эффективной иллюзией. Pthreads определяет набор типов и функций на Си.
В традиционном Unix API код последней ошибки errno является глобальной int переменной. Это однако не годится для программ с множественными нитями исполнения. В ситуации, когда вызов функции в одном из исполняемых потоков завершился ошибкой в глобальной переменной errno , может возникнуть состояние гонки из-за того, что и остальные потоки могут в данный момент проверять код ошибки и оконфузиться. В Unix и Linux эту проблему обошли тем, что errno определяется как макрос, задающий для каждой нити собственное изменяемое lvalue .
Создание потокаВ начале создается потоковая функция. Затем новый поток создается функцией pthread_create() , объявленной в заголовочном файле pthread.h. Далее, вызывающая сторона продолжает выполнять какие-то свои действия параллельно потоковой функции. При удачном завершении pthread_create() возвращает код 0, ненулевое значение сигнализирует об ошибке.
Рассмотрим теперь пример многопоточной программы. Чтобы подключить библиотеку Pthread к программе, нужно передать компоновщику опцию -lpthread . О присоединении потока pthread_join расскажу чуть позже. Строка pthread_t tid задает идентификатор потока. Атрибуты функции задает pthread_attr_init(&attr) . Так как мы не задавали их явно, будут использованы значения по умолчанию. Завершение потокаПоток завершает выполнение задачи когда:
Синтаксис проще, чем при создании потока. Если в последнем варианте старшая нить из функции main() выполнит pthread_exit() вместо просто exit() или return , то тогда остальные нити продолжат исполняться, как ни в чем не бывало. Ожидание потокаФункция pthread_join() ожидает завершения потока обозначенного THREAD_ID . Если этот поток к тому времени был уже завершен, то функция немедленно возвращает значение. Смысл функции в том, чтобы синхронизировать потоки. Она объявлена в pthread.h следующим образом: При удачном завершении pthread_join() возвращает код 0, ненулевое значение сигнализирует об ошибке. Если указатель DATA отличается от NULL , то туда помещаются данные, возвращаемые потоком через функцию pthread_exit() или через инструкцию return потоковой функции. Несколько потоков не могут ждать завершения одного. Если они пытаются выполнить это, один поток завершается успешно, а все остальные — с ошибкой ESRCH. После завершения pthread_join() , пространство стека связанное с потоком, может быть использовано приложением. В каком-то смысле pthread_joini() похожа на вызов waitpid() , ожидающую завершения исполнения процесса, но с некоторыми отличиями. Во-первых, все потоки одноранговые, среди них отсутствует иерархический порядок, в то время как процессы образуют дерево и подчинены иерархии родитель — потомок. Поэтому возможно ситуация, когда поток А, породил поток Б, тот в свою очередь заделал В, но затем после вызова функции pthread_join() А будет ожидать завершения В или же наоборот. Во-вторых, нельзя дать указание одному ожидай завершение любого потока, как это возможно с вызовом waitpid(-1, &status, options) . Также невозможно осуществить неблокирующий вызов pthread_join() . Досрочное завершение потокаТочно так же, как при управлении процессами, иногда необходимо досрочно завершить процесс, многопоточной программе может понадобиться досрочно завершить один из потоков. Для досрочного завершения потока можно воспользоваться функцией pthread_cancel . При удачном завершении pthread_cancel() возвращает код 0, ненулевое значение сигнализирует об ошибке. Важно понимать, что несмотря на то, что pthread_cancel() возвращается сразу и может завершить поток досрочно, ее нельзя назвать средством принудительного завершения потоков. Дело в том, что поток не только может самостоятельно выбрать момент завершения в ответ на вызов pthread_cancel() , но и вовсе его игнорировать. Вызов функции pthread_cancel() следует рассматривать как запрос на выполнение досрочного завершения потока. Поэтому, если для вас важно, чтобы поток был удален, нужно дождаться его завершения функцией pthread_join() . Небольшая иллюстрация создания и отмены потока. Чтобы не создалось впечатление, что тут царит произвол и непредсказуемость результатов данного вызова, рассмотрим таблицу параметров, которые определяют поведение потока после получения вызова на досрочное завершение. Как мы видим есть вовсе неотменяемые потоки, а поведением по умолчанию является отложенное завершение, которое происходит в момент завершения. А откуда мы узнаем, что этот самый момент наступил? Для этого существует вспомогательная функция pthread_testcancel . Отсоединение потокаЛюбому потоку по умолчанию можно присоединиться вызовом pthread_join() и ожидать его завершения. Однако в некоторых случаях статус завершения потока и возврат значения нам не интересны. Все, что нам надо, это завершить поток и автоматически выгрузить ресурсы обратно в распоряжение ОС. В таких случаях мы обозначаем поток отсоединившимся и используем вызов pthread_detach() . При удачном завершении pthread_detach() возвращает код 0, ненулевое значение сигнализирует об ошибке. Отсоединенный поток — это приговор. Его уже не перехватить с помощью вызова pthread_join() , чтобы получить статус завершения и прочие плюшки. Также нельзя отменить его отсоединенное состояние. Вопрос на засыпку. Что будет, если завершение потока не перехватить вызовом pthread_join() и чем это отлично от сценария, при котором завершился отсоединенный поток? В первом случае мы получим зомбо-поток, а во втором — все будет норм. Потоки versus процессыНапоследок предлагаю рассмотреть несколько соображений на тему, следует ли проектировать приложение многопоточным или запускать его в несколько процессов с одним потоком? Сперва выгоды параллельных множественных потоков. В начальной части статьи мы уже указывали на эти преимущество, поэтому вкратце их просто перечислим.
Теперь немного о недостатках.
Тема потоков практически бездонна, даже основы работы с потоками может потянуть на пару лекций, но мы уже знаем достаточно, чтобы изучить структуру многопоточных приложений в Linux. Источник |