QNX/UNIX: Анатомия параллелизма

  for (list<element>::iterator i = begin(); i != end(); i++, n++)
   if (*i == e) {
    delay(READ_DELAY);
    break;
   }
  pthread_mutex_unlock(&loc);
  if (n == size()) n = -1;
  return n;
 }
} data;

А в вызывающей программе цикл запросов к данным преобразуем в:

pthread_t *h = new pthread_t[n];
uint64_t t = ClockCycles();
for (int i = 0; i < n; i++) {
 element e = erand(n);
 pthread_create(h + i, NULL, wrand(p) ? add : pos, (void*)e);
}
for (int i = 0; i < n; i++)
 pthread_join(h[i], NULL);
t = ((ClockCycles() - t) * 1000000000) / cps;
delete h;

А используемые этим фрагментом функции потоков определим как:

static void* add(void* par) { data.add((element)par); }
static void* pos(void* par) { data.pos((element)par); }

Совершенно естественно, что список элементов, из которого мы извлекаем данные (и куда изредка помещаем новые), должен защищаться как при модификации, так и при считывании (во избежание их одновременной модификации «со стороны»). Понятно, что в представленном решении мы чересчур перестраховались: во время считывания мы должны защищаться от потенциальной одновременной модификации, но нет необходимости защищать структуру данных от параллельного считывания. Поэтому переопределим структуру данных (файл sy12.cc), используя блокировку чтения/записи, оставив все прочее без изменений:

class dbase : public list<element> {
 static const int READ_DELAY = 1, WRITE_DELAY = 2;
 pthread_rwlock_t loc;
public:
 dbase(void) { pthread_rwlock_init(&loc, NULL); }
 ~dbase(void) { pthread_rwlock_destroy(&loc); }
 void add(const elements e) {
  pthread_rwlock_wrlock(&loc);
  int pos = size() * rand() / RAND_MAX;
  list<element>::iterator p = begin();
  for (int i = 0; i < pos; i++) p++;
  insert(p, e);
  delay(WRITE_DELAY);
  pthread_rwlock_unlock(&loc);
 }
 int pos(const elements e) {
  int n = 0;
  pthread_rwlock_rdlock(&loc);
  for (list<element>::iterator i = begin(); i != end(); i++, n++)
   if (*i == e) {
    delay(READ_DELAY);
    break;
   }
  pthread_rwlock_unlock(&loc);
  if (n == size()) n = -1;
  return n;
 }
} data;

А теперь пришло время сравнить варианты:

# nice -n-19 sy10 500 .2
evaluation time: 1.2296 sec.
# nice -n-19 sy11 500 .2
evaluation time: 1.24973 sec.
# nice -n-19 sy12 500 .2
evaluation time: 0.440904 sec.

При «жесткой» блокировке мы не получаем никакого выигрыша за счет параллельного выполнения запросов к данным, а при использовании блокировки чтения/записи — 3-кратный выигрыш. Проделаем то же самое, но в условиях гораздо меньшей интенсивности обновления данных относительно общего потока запросов:

# nice -n-19 sy10 500 .02
evaluation time 0.989699 sec.
# nice -n-19 sy11 500 .02
evaluation time 0.98391 sec.
# nice -n-19 sy12 500 .02
evaluation time 0.0863443 sec.

Выигрыш становится более чем 10-кратным.

Показанные примеры (sy10.cc, sy11.cc, sy12.cc) в высшей степени условны: картина происходящего будет существенно другой при замене пассивного ожидания (delay()) на активные процессорные операции над данными, но общие тенденции сохраняются.

Спинлок

Спинлок, или «крутящаяся» блокировка, предназначен исключительно для применения в системах SMP (Symmetrical Multi-Processing), то есть в многопроцессорных системах. Поведение спинлока практически идентично классическому мьютексу, за единственным исключением — ожидающий поток не блокируется и не вытесняется. Не забывайте, речь идет о многопроцессорной системе! Основным назначением спинлока является задержка выполнения обработчиков прерываний, и предназначены они для исключения временных потерь, связанных с переключением контекстов.

Функции работы с «крутящейся» блокировкой объявлены в заголовочном файле <рthread.h>. Самих функций немного, и они имеют минимальные возможности по настройке. Спинлок не поддерживает тайм-ауты. Появление этого элемента синхронизации в QNX Neutrino связано с требованиями стандарта POSIX 1003.1j (draft).