Параллельное и распределенное программирование на С++ - Хьюз Камерон
вместо получения доступа одной задачи к двум счетам, каждая задача получит доступ одному из счетов. Поскольку задача В не может освободить счет 1, пока не получит К туп к счету 2, а задача С не может освободить счет 2, пока не получит доступ к счету 1, программа обслуживания счетов электронного банка будет оставаться заблокированной. Обратите внимание на то, что задачи В и С могут ввести в состояние бесконечной отсрочки и другие задачи (если таковые имеются в системе). Если другие задачи ожидают получения доступа к счетам 1 или 2, а задачи В и С «скованы» взаимоблокировкой, то те другие задачи будут ожидать условия, которое никогда не выполнится. При координации параллельно выполняемых задач необходимо помнить, что взаимоблокировка и бесконечная отсрочка — это самые опасные преграды, которые нужно предусмотреть и избежать.
Рис. 2.3. Ситуация взаимоблокировки между задачами В и С
Проблема №4: трудности организации связи
Многие распространенные параллельные среды (например, кластеры) зачастую состоят из гетерогенных компьютерных сетей. Гетерогенные компьютерные сети— это системы, которые состоят из компьютеров различных типов, работающих в общем случае под управлением различных операционных систем и использующих различные сетевые протоколы. Их процессоры могут иметь различную архитектуру, обрабатывать слова различной длины и использовать различные машинные языки. Помимо разных операционных систем, компьютеры могут различаться используемыми стратегиями планирования и системами приоритетов. Хуже того, все системы могут различаться параметрами передачи данных. Это делает обработку ошибок и исключительных ситуаций (исключений) особенно трудной. Неоднородность системы может усугубляться и другими различиями. Например, может возникнуть необходимость организации совместного использования данных программами, написанными на различных языках или разработанных с использованием различных моделей ПО. Ведь общее системное решение может быть реализовано по частям, написанным на языках Fortran, С++ и J ava . Это вносит проблемы межъязыковой связи. И даже если распределенная или параллельная среда не является гетерогенной, остается проблема взаимодействия между несколькими процессами или потоками. Поскольку каждый процесс имеет собственное адресное пространство, то для совместного использования переменных, параметров и значений, возвращаемых функциями, необходимо применять технологию межпроцессного взаимодействия (interprocess communication — IPC), или МПВ-технологию. И хотя реализация МПВ-методов необязательно является самой трудной частью разработки системы ПО, тем не менее они образуют дополнительный уровень проектирования, тестирования и отладки в создании системы.
POSIX-спецификация поддерживает пять базовых механизмов, используемых для реализации взаимодействия между процессами:
• файлы со средствами блокировки и разблокировки;
• каналы (неименованные, именованные и FIFO-очереди);
• общая память и сообщения;
• сокеты;
• семафоры.
Каждый из этих механизмов имеет достоинства, недостатки, ловушки и тупики, которые проектировщики и разработчики ПО должны обязательно учитывать, если хотят создать надежную и эффективную связь между несколькими процессами. Организовать взаимодействие между несколькими потоками (которые иногда называются облегченными процессами) обычно проще, чем между процессами, так как потоки используют общее адресное пространство. Это означает, что каждый поток в программе может легко передавать параметры, принимать значения, возвращаемые функциями, и получать доступ к глобальным данным. Но если взаимодействие процессов или потоков не спроектировано должным образом, возникают такие проблемы, как взаимоблокировки, бесконечные отсрочки и другие ситуации «гонки» данных. Необходимо отметить, что перечисленные выше проблемы характерны как для распределенного, так и для параллельного программирования.
Несмотря на то что системы с исключительно параллельной обработкой отличаются от систем с исключительно распределенной обработкой, мы намеренно не проводили границу между проблемами координации в распределенных и параллельных системах. Частично мы можем объяснить это некоторым перекрытием существующих проблем, и частично тем, что некоторые решения проблем в одной области часто применимы к проблемам в другой. Но главная причина нашего «обобщенного» подхода состоит в том, что в последнее время гибридные (параллельно-распределенные) системы становятся нормой. Современное положение в параллельном способе обработке данных определяют кластеры и сетки. Причудливые кластерные конфигурации составляют из готовых продуктов. Такие архитектуры включают множество компьютеров со многими процессорами, а однопроцессорные системы уже уходят в прошлое. В будущем предполагается, что чисто распределенные системы будут встраиваться в виде компьютеров с несколькими процессорами. Это означает, что на практике проектировщик или разработчик ПО будет теперь все чаще сталкиваться с проблемами распределения и параллелизма. Вот потому-то мы и рассматриваем все эти проблемы в одном пространстве. В табл. 2.1 представлены комбинации параллельного и распределенного программирования с различными конфигурациями аппаратного обеспечения.
В табл. 2.1 обратите внимание на то, что существуют конфигурации, в которых параллелизм достигается за счет использования нескольких компьютеров. В этом случае подходит применение библиотеки PVM. И точно так же существуют конфигурации, в которых распределение может быть достигнуто лишь на одном компьютере за счет разбиения логики ПО на несколько процессов или потоков. Именно факт использования множества процессов или потоков говорит о том, что работа программы носит «распределенный» характер. Комбинации параллельного и распределенного программирования, представленные в табл. 2.1, подразумевают, что проблемы конфигурации, обычно присущие распределенному программированию, могут возникнуть в ситуациях, обусловленных параллельным программированием, и, наоборот, проблемы конфигурации, обычно связанные с параллельным программированием, могут возникнуть в ситуациях, обусловленных распределенным программированием.
Таблица2.1. Комбинации параллельного и распределенного программирования с различными конфигурациями аппаратного обеспечения
Один компьютер
Множество компьютеров
Параллельное программирование
Оснащен множеством процессоров. Использует логическое разбиение на несколько потоков или процессов. Потоки или процессы могут выполняться на различных процессорах. Для координации задач требуется МПВ-технология
Использует такие библиотеки, как PVM. Требует организации взаимодействия посредством передачи сообщений, что обычно связано с распределенным программированием
Распределенное программирование
Наличие нескольких процессоров не является обязательным. Логика ПО может быть разбита на несколько процессов или потоков. Для координации задач требуется МПВ-технология
Реализуется с помощью сокетов и таких компонентов, как CORBA ORB (Object Request Broker — брокер объектных запросов). Может использовать тип взаимодействия, который обычно связан с параллельным программированием
Независимо от используемой конфигурации аппаратных средств, существует два базовых механизма, обеспечивающих взаимодействие нескольких задач: общая память и средства передачи сообщений. Для эффективного использования механизма общей памяти программисту необходимо предусмотреть решение проблем «гонки» Данных, взаимоблокировки и бесконечных отсрочек. Схема передачи сообщений Должна предполагать возникновение таких «накладок», как прерывистые передачи, бессмысленные (искаженные), утерянные, ошибочные, слишком длинные, просроченные (с нарушением сроков), преждевременные сообщения и т.п. Эффективное использование обоих механизмов подробно рассматривается ниже в этой книге.
