QNX/UNIX: Анатомия параллелизма

pid 2014, tid 114696
pid 2015, tid 131081
pid 2016, tid 147466
pid 2017, tid 163851

А вот результат эволюции в направлении POSIX при переходе от ядра Linux 2.4.x к 2.6.x (алгоритм формирования TID все еще остается загадочным, но уже выполняются требования POSIX о выделении TID в рамках единого PID):

$ uname -sr Linux 2.6.3-7mdk
$ ./test_pthread
pid 13929, tid 1083759536
pid 13929, tid 1092156336
pid 13929, tid 1100549040
pid 13929, tid 1108941744
pid 13929, tid 1117334448
pid 13929, tid 1125727152
pid 13929, tid 1134119856
pid 13929, tid 1142512560
pid 13929, tid 1150905264
pid 13929, tid 1159297968

И наконец, тот же тест, выполненный в QNX 6.2.1:

# uname -a
QNX home 6.2.1 2003/01/08-14.50:46est х86рс x86
# ptid
pid 671779, tid 2
pid 671779, tid 3
pid 671779, tid 4
pid 671779, tid 5
pid 671779, tid 6
pid 671779, tid 7
pid 671779, tid 8
pid 671779, tid 9
pid 671779, tid 10
pid 671779, tid 11

Спорадическая диспетчеризация

Системы реального времени принципиально отличаются от систем общего назначения тем, что для таких систем важна не только корректность выполнения возложенных на них функций, но и время, за которое эти функции реализуются. Можно даже сказать, что для задач реального времени опоздание с выполнением практически эквивалентно невыполнению задачи: требуемая реакция или управляющее воздействие не поступили в срок. Предельный срок, в который задача реального времени должна быть выполнена, называют критическим сроком обслуживания (deadline).

Если система реального времени реализуется как многопоточная система (а в настоящее время такой вариант рассматривается фактически как стандартный), то при ее разработке зачастую возникает проблема определения того, действительно ли все задачи реального времени, конкурирующие в системе за вычислительный ресурс, успевают исполниться в их критический срок обслуживания.

Примечание

Здесь мы следуем «классической» модели обсуждения из области систем реального времени, хотя уместнее было бы акцентировать внимание не на абсолютной минимизации времени приложения, а именно на том, что приложение обязано «уложиться» в некоторый критический интервал времени (см. выше). Величина же того, насколько быстро приложение выполнит свои критические функции (если оно укладывается в критический интервал) по принципу «меньше — больше», практически уже не имеет никакого значения. Из этого не совсем четкого толкования сложился общий стереотип, состоящий в том, что системы реального времени (в частности, операционные системы реального времени) принято считать «быстрыми» (в том смысле, что они потенциально могут исполнять аналогичные функции быстрее, чем системы общего назначения). Этот взгляд в корне ошибочен: системы реального времени в общем случае, скорее, будут даже «медленнее», чем системы общего назначения, за счет более тщательной отработки операций, например диспетчеризации и переключений контекстов. Во многих случаях можно ожидать, что при многократном выполнении участка кода средняя величина времени его выполнения в ОС общего назначения будет ниже, но вот дисперсия этой средней величины будет намного ниже в системах реального времени.

На сегодняшний день существует несколько систем математического анализа временных характеристик систем реального времени, призванных помочь разработчику в построении системы, распределении приоритетов между задачами и, в конечном счете, определении диспетчеризуемости системы. Систему называют диспетчеризуемой, если все ее задачи укладываются в свои сроки критического обслуживания.

Одна из наиболее известных систем математического анализа временных характеристик систем реального времени с периодическим поступлением запросов на выполнение задач называется «Частотно- монотонный анализ» (ЧМА — Rate Monotonic Analyzing) [13]. Свое название эта система получила от ее основного принципа: «Чем короче период поступления (выше частота) задачи, тем выше ее приоритет». Как уже говорилось, ЧМА предназначен для анализа систем реального времени, в которых каждая задача реального времени обрабатывается со своим периодом, причем еще одним ограничением ЧМА является условие, что период поступления задачи является также и ее критическим сроком обслуживания. В настоящее время появился ряд новых методов анализа характеристик систем реального времени для случаев критических сроков обслуживания, больших или меньших периода поступления, но здесь мы не будем на них останавливаться.

К сожалению, практически невозможно создать эффективную методику анализа систем с полностью случайными сроками поступления задач реального времени. Однако на практике такие ситуации в чистом виде встречаются не особо часто. В отличие от задач с полностью случайным сроком поступления, в математическом анализе систем реального времени рассматриваются так называемые спорадические задачи, то есть задачи, последующий срок поступления которых может наступить не ранее некоторого времени после их предыдущего поступления.

Планирование обслуживания таких задач можно свести к планированию периодических задач и, таким образом, провести для них анализ диспетчеризуемости. Для этого теория ЧМА предлагает введение дополнительной периодической задачи (называемой спорадический сервер), которая проводит обслуживание непериодических (спорадических) задач.

Алгоритм работы такого сервера [13] следующий:

• Шаг 1. Если спорадический запрос прибывает и сервер не может его обработать, потому что уже занят или не имеет свободного ресурса вычислений, запрос будет поставлен в очередь обработки.

• Шаг 2. Если получен спорадический запрос и сервер может его обработать, он делает следующее:

• Шаг 2а. Выполняется до служебного завершения или истощения ресурса вычисления.

• Шаг 2с. Уменьшает текущий ресурс вычисления на используемое количество и