QNX/UNIX: Анатомия параллелизма - Цилюрик Олег Иванович Страница 35

Single scheduling time: 7937.35 msec. [4243731124 cycles]

# nice -n-19 p4-2 10 10

Rescheduling interval = 0.036876 msec.

Threads scheduling time. 8136.42 msec. [4350159949 cycles]

# nice -n-19 p4-1 10 10

Rescheduling interval = 0.036876 msec

Forks scheduling time: 8172.35 msec [4369372230 cycles]

Результаты могут показаться достаточно неожиданными: во всех 3-х вариантах (в группах) это практически одни и те же цифры — различия затрат на выполнение и в едином последовательном потоке, и во многих параллельных процессах (как предельные случаи) не превышают 0,5–2%! Но результат есть результат, и его нужно как-то интерпретировать, ведь, как известно, «из песни слова не выкинешь».

Эти результаты позволяют (пусть грубо и оценочно) «разложить» затраты производительности между обслуживанием системного таймера (службы времени ОС) и диспетчеризацией. Еще раз обратимся к отдельным выборочным результатам:

# nice -n-19 p4-3 10

Rescheduling interval = 3.99939 msec.

Single scheduling time: 5928.8 msec. [3169850746 cycles]

To есть на протяжении «работы» было 5928,8/0,9998475 = 5929 прерываний от службы времени.

# nice -n-19 p4-3 10 10

Rescheduling interval = 0.036876 msec

Single scheduling time: 7937.35 msec. [4243731124 cycles]

На этот раз за счет уменьшения периода системного тика на 2 порядка на протяжении «работы» (того же объема полезной работы!) было уже 7937,35/0,009219 = 860977 событий диспетчеризации.

Поскольку объем работы программы, выполняемый в этих двух случаях, остается неизменным, то на обслуживание дополнительных 860 977 – 5929 = 855 048 системных тиков (совместно с 855 048/4 = 213 762 точками диспетчеризации) и потребовались те 4 243 731 124 – 3 169 850 746 = 1 073 880 378 дополнительных тактов процессора, или около 1256 тактов на один системный тик. Ранее мы уже получали оценки затрат собственно на переключение контекстов между процессами (617) и потоками (374), которые происходят каждый четвертый системный тик, то есть непосредственно переключение контекста «отъедает» в среднем 90–150 (¼ часть затрат переключения контекста) на каждый системный тик или, другими словами, не более 10% затрат на обслуживание службы системных часов.

Попытаемся осмыслить полученные результаты:

• Время переключения адресных пространств процессов, управляемых MMU аппаратно, в принципе должно быть продолжительнее времени переключения контекстов потоков и тем более восстановления контекста единого последовательного потока, но…

• …но объем работы по обслуживанию каждого системного тика (прерывания таймера) настолько превышает объем операций переключения контекстов (рис. 2.7), что это практически полностью нивелирует разницу, будь то приложение в виде многих автономных процессов, многопоточное приложение или приложение в виде единого последовательного потока.

Рис. 2.7. Эффекты, возникающие при принудительном изменении частоты системных часов

На рис. 2.7 показана последовательность тиков системных часов и связанная с нею последовательность актов диспетчеризации. При уменьшении периода наступления системных тиков (частоты аппаратных прерываний от системных часов) в силу фиксированных объемов операций, требуемых как для одних, так и для других действий, относительная доля времени, остающаяся для выполнения полезной работы, падает.

• И это будет выполняться не только для потоков, диспетчеризуемых с дисциплиной RR (вытесняемых по истечении бюджета времени выделенного им кванта), но и для потоков с любойдисциплиной диспетчеризации, в том числе и FIFO, когда выполняющийся поток (а значит, поток наивысшего приоритета в системе) вообще «не собирается» никому передавать управление.

• Для программиста-разработчика результаты этого теста позволяют сформулировать правило, возможно абсурдное с позиций элементарной (но поверхностной) логики: Распараллеливание задачи (если это возможно) на N ветвей (будь то использование потоков или процессов) практически не изменяет итоговое время ее выполнения.

Еще одним побочным результатом рассмотрения можно назвать следующее: эффективность диспетчеризации потоков (сохранения и переключения контекстов), принадлежащих одному процессу, ни в чем не превосходит эффективность диспетчеризации группы потоков, принадлежащих различным процессам. И в этом своем качестве — эффективности периода выполнения — потоки в своей «легковесности» ничем не превосходят автономные параллельные процессы. [25]

В завершение воспользуемся все теми же тестовыми приложениями для ответа на часто задаваемый вопрос: «Насколько эффективно ОС QNX поддерживает приложения, содержащие большое («слишком большое») количество потоков? Посмотрим, как это выглядит. Все выполнения мы делаем при минимально возможном значении системного тика, когда ОС существенно более «озабочена» своими внутренними процессами, нежели процессом вычислений:

# nice -n-19 p4-2 2 10

Rescheduling interval = 0.036876 msec.

Threads scheduling time: 1555.43 msec [831574415 cycles]

# nice -n-19 p4-2 20 10

Rescheduling interval = 0.036876 msec.

Threads scheduling time: 15642 msec. [8362674590 cycles]

# nice -n-19 p4-2 200 10

Rescheduling interval = 0.036876 msec

Threads scheduling time: 161112 msec. [86134950020 cycles]

Наблюдается очень хорошая линейная зависимость итогового времени от числа потоков (от 2 до 200). Таким образом, время выполнения работы в каждом из потоков практически не зависит от общего числа параллельно выполняющихся с ним потоков.

Повторим то же самое, но уже для случая параллельных процессов:

# nice -n-19 p4-1 2 10

Rescheduling interval = 0.036876 msec.

Forks scheduling time: 1622.87 msec [867633362 cycles]

# nice -n-19 p4-1 20 10

Rescheduling interval = 0.036876 msec.

Forks scheduling time: 16682.1 msec [8918698991 cycles]

# nice -n-19 p4-1 200 10

Rescheduling interval = 0.036876 msec

Forks scheduling time: 173398 msec. [92703484992 cycles]

Здесь наблюдается лишь незначительное увеличение крутизны линейной зависимости, что можно отнести к некоторым накладным расходам на поддержание достаточно большого числа записей о процессах в таблицах менеджера процессов, но величина этого эффекта также весьма малосущественна.

В итоге, в отношении «легковесности» потоков можно сказать следующее:

• При необходимости динамическогосоздания параллельных ветвей в ходе выполнения программы (а это достаточно классический случай, например в разнообразных сетевых серверах, создающих ветвь обслуживания для каждого нового клиента) производительность приложения, функционирующего на основе потоков, может быть значительно выше (до нескольких порядков), а время реакции соответственно ниже.