Программирование мобильных устройств на платформе .NET Compact Framework - Иво Салмре

Многозадачность и многопоточность в современных операционных системах

Существующие на сегодняшний день современные многозадачные операционные системы позволяют использовать микропроцессор как разделяемый ресурс. Микропроцессорное время распределяется между различными задачами таким образом, что с точки зрения задачи она является единственным владельцем этого ресурса. Это называется многозадачностью, а на выполняемые задачи ссылаются как на процессы. В каждый момент времени на вашем мобильном устройстве выполняются, вероятно, одновременно несколько задач. Скорее всего, количество этих задач больше, чем вы могли бы думать. Некоторые из них обслуживают низкоуровневые потребности, так что "приложениями" вы их даже и не назовете, тогда как другие представляют собой хорошо знакомые вам программы. Время от времени операционная прерывает выполнение задачи в некоторой точке и передает управление другому ожидающему процессу или потоку. Все это хорошо работает, поскольку большую часть времени приложения ничем особенным не заняты; обычно они просто ожидают какого-либо ввода, который необходимо будет обработать. Если же каждый из процессов приложения использует все отведенное для него процессорное время для вычисления значения числа ??!pi□ с бесконечной точностью, то общая производительность значительно страдает. Многозадачность оправдывается тогда, когда значительную часть времени возможности микропроцессора используется в недостаточной степени.

Вопрос о справедливом распределении процессорного времени между различными процессами и потоками — это особая тема, на обсуждение которой потребовалась бы целая книга. Достаточно сказать, что процессорное время распределяется между различными задачами, конкурирующими между собой за обладание этим ресурсом, на основании неких разумных принципов.

Передача управления от одного процесса к другому сопряжена с так называемым переключением контекста. Поскольку каждому процессу приложения кажется, будто он является единственным владельцем микропроцессора, при передаче управления от одного процесса другому должен осуществляться свопинг всех используемых данных. Свопинг охватывает регистры микропроцессора, программный счетчик и указатели виртуальной памяти, а если используется конвейер команд, помещаемых в очередь, или же кэш-память, связанная с микропроцессором, то обработке подлежат и эти данные. Переключение контекста обходится недешево. Чем больше процессов выполняется на устройстве или чем меньше квант времени, выделяемый каждому процессу для выполнения, тем больше доля времени, которое тратится на переключение от одного процесса к другому.

Поскольку обработка операционной системой контекстных переключений между задачами является дорогостоящей, большинство современных систем поддерживают многопоточность, которая представляет собой упрощенную форму многозадачности. Многопоточность обеспечивает поддержку нескольких потоков выполнения внутри одного процесса. Переключение контекста выполнения между различными потоками обходится дешевле, чем переключение контекстов процессов. Однако переключение контекстов потоков также не дается бесплатно. Определенные накладные расходы требуются для изменения исполнительного адреса, свопинга регистровых значений, а также других вспомогательных операций, обеспечивающих гладкое протекание вычислений.

Использование нескольких потоков выполнения в рамках одного и того же пространства памяти приложения может приводить к значительному усложнению кода приложения, обусловленному недетерминированностью времени выполнения вычислений. Попытки двух потоков получить доступ к одним и тем же областям памяти примерно в одно и то же время могут стать причиной возникновения сложных и не до конца определенных ситуаций. Это справедливо как в случае собственного кода С/С++, так и в случае управляемого кода. Для решения проблем подобного рода предназначены блокировки, мьютексы, семафоры и критические разделы; объекты последней разновидности позволяют создавать разделы кода, не являющиеся реентерабельными. В целом, многопоточность напоминает многоярусную автостраду, где есть участки, на которых все движение сливается в одну трассу. И вновь заметим, что подробному рассмотрению всех сложностей и подводных камней параллельного выполнения кода можно было бы посвятить целую книгу.

В конечном счете, все различные процессы и потоки конкурируют между собой за право захватить возможность выполнения на единственном процессоре (или на пуле процессоров, если речь идет о многопроцессорных системах). Каждый процесс может иметь, по крайней мере, один поток, но некоторые процессы могут иметь и несколько потоков выполнения. Операционная система делает все, что возможно, для обеспечения равноправного распределения процессорного времени между процессами и их потоками (примечание: "равноправие" не означает "поровну"), пытаясь минимизировать накладные расходы, связанные с переключением соответствующих контекстов.

Возможность имитации параллельной обработки на машинах с единственным процессором является величайшим благом, но это благо не дается бесплатно. Пользуйтесь им, но пользуйтесь осмотрительно. 

На многих серверах и некоторых настольных компьютерах устанавливаются несколько микропроцессоров. "Многоядерные" ("multicore") системы с дополнительными микропроцессорами становятся все более распространенными; такие микропроцессоры размещаются на одном кристалле и предоставляют многие из тех преимуществ, которые обеспечиваются наличием нескольких физически независимых процессоров. Многопроцессорные системы обеспечивают возможность подлинно одновременного выполнения кода.

Нет ничего невероятного в том, что в будущем эта тенденция коснется и мобильных устройств. В то время как факторы стоимости и энергопотребления тормозят появление на мобильных устройствах нескольких физических центральных процессоров, возможность использования многоядерных процессоров несколько снижает остроту этих проблем. Тем не менее, эффективное использование мультипроцессоров требует специальной поддержки со стороны операционной системы — задача далеко не тривиальная. До настоящего времени поддержка нескольких микропроцессоров не стояла на повестке дня для большинства операционных систем мобильных устройств; вместо этого указанные операционные системы были ориентированы на компактность и эффективность, а не на возможности параллельного выполнения вычислений на нескольких процессорах.

Тем не менее, иногда задают вопрос: "Если на вычислительном устройстве установлено несколько процессоров, то стоит ли использовать в приложении несколько потоков для ускорения вычислений?" На этот вопрос следует ответить так же, как и при проектировании приложений для однопроцессорных устройств: "Вероятно, не стоит. Использовать несколько потоков следует тогда, когда это делается в интересах асинхронного выполнения некоторых операций". Даже в случае многопроцессорных систем, на которых установлена операционная система, поддерживающая параллельные вычисления, многопоточное выполнение еще не является гарантией лучшей производительности. На то есть две причины:

1. Кроме вашего приложения, операционная система почти всегда выполняет другие процессы, а также заботится о собственных нуждах и осуществляет учет использования ресурсов задачами, например, управляет низкоуровневыми драйверами устройств и планирует задачи. Это означает, что ваше приложение не может рассчитывать на то, что в любой момент времени всеми процессорами, установленными на устройстве, будут распоряжаться только его потоки. Введение дополнительного процесса или потока просто создает "еще один рот", который операционная система, уже и так разделяющая свои вычислительные ресурсы между различными многочисленными задачами, должна накормить. Без получения от операционной системы специального разрешения на выделение процессора определенному потоку выполнения ваше приложение просто создает дополнительный запрос на использование доступных процессорных ресурсов.

2. Практическое проектирование надежных алгоритмов параллельных вычислений представляет собой непростую задачу. Разбиение вычислений на ряд независимых ветвей выполнения и их эффективная координация весьма затруднительны и являются предметом непрекращающихся исследований. Если несколько потоков выполняют различные части одной и той же задачи, то существует значительный риск того, что они где-то пересекутся, пытаясь одновременно получить доступ к одной и той же области памяти или стремясь использовать некоторый ресурс, не допускающий параллельного доступа.