כיצד לקבוע את עלויות הסינכרון במערכות הפעלה מרובות-הנקראות

הבנת עלויות סינכרוניזציה חוט חיוני עבור אופטימיזציה ביצועים במערכות הפעלה מרובות-הנקראות.עלויות אלה להשפיע ישירות על האופן שבו חוטים ביעילות לתאם גישה משאבים משותפים, המשפיעים על התגובה הכוללת של המערכת ועל ידי חישוב. SynSyncization overheads יכול להשפיע באופן משמעותי על הביצועים בסביבות מחשוב במקביל, שבו מיזוג נתונים מתהליכים מרובים יכול לתקן עלויות גבוהות יותר - לעתים קרובות על ידי שני או יותר של סדר גודל - על נתונים על אותו נתונים על חוט אחד, בעיקר על פני מנגנונים סטנדרטיים של אבטחה, ובדיקה של אבטחה, כדי לזהות את זהה של אבטחה אחת, ובדיקה אחת, בעיקר על פני מנגנונים מתקדמים יותר של אבטחה, ובדיקה של פונקציות אבטחה, ובדיקה אחת, בעיקר על ידי אופטימיזציה של פונקציות אבטחה אחת, כדי לתקן את זהה על ידי אופטימיזציה של פונקציות אבטחה אחת, כדי לתקן את זהה.

מה זה נספח סינכרון ומדוע זה משנה?

סינכרון של קידוד מוגדר כמנגנון המבטיח כי שני תהליכים או יותר במקביל או חוטים אינם מבצעים במקביל חלק מסוים של תוכנית מסוימת הידוע כסעיף קריטי.ביישומים רב-הנקראים, סינכרון מונע תנאים גזע ומבטיח עקביות נתונים כאשר חוטים מרובים גישה משאבים משותפים.עם זאת, תיאום זה מגיע בעלות ביצועים שיכולה להשפיע באופן משמעותי על יעילות היישום.

יש שתי עלויות נפרדות של סינכרוניזציה. ראשית, יש את העלות התפעולית של ניהול הצגים. זה ראש יכול להיות משמעותי: רכישת ובדיקה עבור מנעולים על הצג עבור כל שיטה סינכרונית ובלוק יכול לכפות הרבה מעל הראש.הבנת עלויות אלה הוא חיוני עבור מפתחים עובדים על יישומים קריטיים ביצועים, במיוחד אלה רצים על מערכות מרובותcore שבו סינכרון מעל יכול להפוך בקבוק גדול.

החשיבות של מדידת עלויות סינכרון מרחיבה מעבר למדדי ביצועים פשוטים.קודים שחוקים בדרך כלל משתמשים מנעולים כדי לתאם גישה לנתונים משותפים. במקרים רבים, התוכן עבור מנעולים מקטין את היעילות המקבילה ופגיעה בסקאלות.ללא מדידה נכונה וניתוח, מפתחים עשויים שלא לדעת להציג באופן מודע את צווארי הבקבוק הסינכרון המונעים את היישומים שלהם מסקאלה ביעילות על מעבדים מודרניים.

גורמים בסיסיים המשפיעים על עלויות הסינכרון

מספר גורמים מקושרים משפיעים על העלויות הקשורות לסנכרון חוט במערכות הפעלה מרובות-הנקראות.הבנת גורמים אלה חיונית למדידה מדויקת וקידוד ביצועי סינכרון.

סוג הסינכרון פריטיטיב

סינכרוניזציה שונים נושאים מאפיינים שונים מאוד ביצועים. Mutexes, סמפורים, ספינלוקים, מנעולים של כתיבה, ומשתנים מצב כל אחד יש פרופילים ייחודיים מעל פני השטח. כמה יישומים בעולם האמיתי עשויים לראות יותר תועלת ביצועים על ידי צמצום הזמן משאב נשמר במקום לבחור את הסינכרון הטוב ביותר.

ספינלוקים, למשל, לצרוך מחזורי CPU בזמן ההמתנה לזמינות מנעולים, מה שהופך אותם מתאימים לסעיפים קריטיים קצרים אבל בזבוז עבור ההמתנה ארוכה יותר. דרך יעילה נוספת של יישום סינכרון היא באמצעות ספין-לוקוז.לפני גישה לכל משאב משותף או פיסת קוד, כל מעבד בודק דגל.אם הדגל הוא לאפס, אז המעבד קובע את הדגל וממשיך לבצע את החוט.

רמות התוכן

תוכן נעול מתרחש כאשר חוטים מרובים מנסים לרכוש את אותו מנעול בו זמנית.סינכרון מארגן ביצוע של סט של הצהרות כך שרק חוט אחד בזמן מבצע את זה.בכל פעם שחוטים מרובים בו זמנית מנסים לבצע את אותו בלוק סינכרוני, חוטים אלה למעשה לרוץ יחד כחוט אחד.זה לגמרי שולל את המטרה של מספר חוטים והוא בקבוק ענק בכל רמה של סינכרון ישירות יותר.

תבניות תוכן משתנות באופן משמעותי על בסיס עומס עבודה ועיצוב יישומים.יש יישומים חווים ספייקונים sporadic Contention, בעוד אחרים עומדים בפני תוכן מתמשך שמגביל באופן חמור את יכולת ה-'שינוי' רשימות של כמה פעמים mutex מסוים שינה את חוט הקידוד עצמו.אם המספר גבוה זה אומר הסיכון של שביעות רצון הוא גם גבוה.

שיקולים של אדריכלות

ארכיטקטורת החומרה הבסיסית ממלאת תפקיד קריטי בעלויות הסינכרון.היכולת העיקרית שאנו צריכים ליישם סינכרוניזציה במולו-מעבד היא קבוצה של פרימיטיבי חומרה חומרה חומרה חומרה עם היכולת לקרוא ולשנות מיקום זיכרון.ללא יכולת כזאת, העלות של בניית פרימיטיביזציה בסיסית יהיה גבוה מדי.

פרוטוקולים קושחון Cache משפיעים גם באופן משמעותי על ביצועי הסינכרון.כאשר מספר ליבות ניגשות לאותו משתנה הסינכרון, קו מטמון קופץ כהעברות בעלות בין ליבות. תעבורת קושחון זו מוסיפה הרבה מעל הראש, במיוחד על NUMA (לא-Uniform Memory Access) ארכיטקטורות שבו לבירות זיכרון משתנות בהתאם למיקום הפיזי.

פרק ביקורתי

אורך הזמן שמנעול מוחזק - משך הסעיף הקריטי - משפיע באופן ישיר על עלויות הסינכרון.עבור שיטות קצרות, באמצעות שיטה סינכרונית יכול להיות הרבה יותר קטן מאשר זמן בסיסי בקראת השיטה הוא גדול משמעותית מהזמן למעשה לרוץ אותו.ראש של קריאה שיטה לא מסונכרונית יכול להיות הרבה יותר קטן מאשר זה של קריאה שיטה מסונכרונית.

קטעים קריטיים ארוכים יותר מגבירים את ההסתברות של תוכן ולהרחיב את הזמן שחוטפים אחרים חייבים לחכות.עם זאת, מנעולים עתיריים בעלי ערך גבוה כדי להפחית את משך הסעיף הקריטי יכול להציג את עצמו באמצעות תדירות רכישה מוגברת.מציאת האיזון האופטימלי דורש מדידה זהירה וניתוח של עומסי עבודה ספציפיים של יישומים.

שם הסרטון: Scheduling and Context Switching

וריאציות אלה נוצרות מהטבע של מעבר ההקשר הרב-מקרא, יחד עם העובדה כי הפעילות שלוקחת הרבה מהזמן במבחן זה היא ניהול מנעולים. Switching הוא בלתי צפוי, וכמות המעבר והיכן זה קורה משפיע על כמה פעמים VM צריך לשחרר ו reacquire מנעולים חוטים שונים.קונטקסט מציג עוד על מתי חוטים חסומים עבור מנעולים, כמו מערכת ההפעלה וחייב לשחזר חוטים המדינה.

באמצעות שתי הטכניקות אני מקבל תוצאות דומות למדי: איפשהו בין 1.2 ל-1.5 מיקרו-שניות להחלפת ההקשר, חשבונאות רק עבור העלות הישירה, וניתוק ליבת אחת כדי להימנע מעלויות הגירה.ללא סיכות, זמן מתג עולה עד -2.2 מיקרו-שניות אלה מוסיפים במהירות ביישומים עם תוכן קבוע, מה שהופך את ההקשר לרכיב משמעותי של עלויות הסינכרון הכולל.

שיטות עיקריות למדידת עלויות הסינכרון

באופן מדויק מדידת עלויות סינכרון חוט דורש שילוב של כלים, טכניקות ומתודולוגיות. גישות שונות מספקות תובנות משלימות להתנהגות הסינכרון ואפקט הביצועים.

שיטות ו-Compete Analyzers

כלים מודרניים מציעים יכולות מתוחכמות לניתוח סינכרוניזציה מעל הראש.כלים הביצועים ב- Visual Studio 2010 כוללים שיטה חדשה פרופיל - Resource contention profiling - המסייע לך לזהות תוכן מטבעות בין חוטים. במאמר זה, אני עובר דרך חקירה פרופיל תוכן פרופיל תוכן ומסביר את הנתונים שניתן לאסוף באמצעות Visual Studio 2010DE ו-line אלה יכולים לזהות את הכלים ה-Samstofiled ביותר, אשר יכולים להציע קודים, אשר יכולים להציע, כדי לקדם את השימוש בכלים ארוכים ביותר, אשר ניתן ל-tos, אשר ניתן לאסוף.

עבור כל תוכן, דוחות הפרופיל אשר נחסם, שבו התוכן התרחש (resource ו call ערימה), כאשר התוכן התרחש (זמן הדג) וכמות הזמן (אורך) כי החוט חסם מנסה לרכוש מנעול, להיכנס לסעיף קריטי, לחכות לאובייקט יחיד, וכן על מידע מפורט זה מאפשר למפתחים לאתר בקבוקי סינכרוניזציה ספציפיים ולהבין את ההשפעה שלהם על יישום כולל.

עבור מערכות לינוקס, כלים כמו FLT:0 (fearph1 ), לספק ניתוח של מנעול ברמת הקרנל-דרג (Ricel-level Lock contention) (ההתנהגות ברירת המחדל של הכלי אוספת את הסטט הסטט על ידי ערימה (בקרב kernel בלבד) ומראה את הפונקציה העיקרית עבור כל כניסה.בנוסף, כלים מיוחדים כמו FLT:2mutracetigtigtigtureF-3 מציעים יכולות מוטמטות קלות משקל (מסטרציה) כדי לשפר את פרופיל יעיל רק כדי לשפר את ה-מסטרולעת Cex / לא ניתן כעת.

ה-Hardware Performance Counters

ניגודי ביצועים קשיחים מספקים גישה נמוכה יותר למדדים ברמת CPU המפורטים הקשורים לסנכרון. הדלפקים האלה יכולים לעקוב אחר מפספסי שפי, עסקאות אוטובוס זיכרון ופעולות אטומיות - כל האינדיקטורים הקריטיים של סינכרוניזציה מעל הראש.מעבדים מודרניים חושפים מאות של ניגודי ביצועים שניתן לגשת אליהם באמצעות כלים כמו Intel VTune, AMD uf, או מערכת תת-מערכת תת-מערכת.

ניגודי ביצועים הם בעלי ערך מיוחד להבנת עלויות הכפירה של כאב ראש הקשורות לסנכרון.הם יכולים לחשוף את קו הסימון קו הקפץ קו מטמון, למדוד את תדירות הפעולות האטומיות, ולכמת את רוחב הפס הזיכרון הנצרכים על ידי התנועה הסינכרון.

תזמון סעיפים קריטיים

תזמון ישיר של קטעים קריטיים מספק מדידות פשוטות של סינכרוניזציה מעל הראש.התפוקה של יישום זה מראה כי אנו מקבלים מעט פחות מ-700 עסקאות בכל 5 שניות. אנו נשתמש במדידה זו כדי לראות מה עומד בראש מנגנוני הסינכרון של חוט הם.גישה זו כוללת קוד לכלי למדידת הזמן הכרוך ברכישת מנעולים, מנעולים, והמתנה למנעולים.

מפתחים יכולים ליישם כלי תזמון מותאם אישית באמצעות צירי זמן ברזולוציה גבוהה כדי למדוד את השקיפות של רכישת מנעול ולקיים את הזמנים. על ידי השוואת זמני ביצוע עם וללא סינכרון, ראש טהור של מנגנוני הסינכרון הופך ברור.עם זאת, יש לנקוט זהירות כדי להבטיח כי המדידה עצמה אינה מציגה התנהגות משמעותית מעל פני ראש או שינוי של סינכרוניזציה באמצעות אפקטים של משקיפי.

שיטות ניתוח תוכן

ניתוח תוכן מתקדם הולך מעבר לתזמון פשוט כדי להבין את הסיבות השורשיות של סינכרוניזציה מעל הראש.סוף, אנו מציעים טכניקה חדשה למדידה וניתוח של תוכן מנעול המשתמש נתונים הקשורים מנעולים כדי להאשים את מחזיקי מנעול עבור הניתוק של חוטי ספינים מסתובבים.הגישה שלנו אינה נכונה ⁇ 5% מעל פני יישום כימיה קוונטית שעושה שימוש נרחב של מנעולים (65 מנעולים שונים, מקסימום של דינמיקה ו- 30K) לתכונות מלאות של חיבור מלא.

במצב תוכן של פרופיל משאבים, הפרופיל אוסף נתונים רק עבור אירועים סינכרוניים שגורמים לתכנים ואינו מדווח על רכישות משאבים מוצלחות (ללא חסימה) אם היישום שלך אינו גורם לכל תוכן, שום מידע לא ייאסף.אם אתה מקבל נתונים, זה אומר היישום שלך יש מנעולים תוכן. גישה סלקטיבית זו מתמקדת במאמצים למדידה על בעיות בפועל ולא פעולות מנעול מוצלחות שלא ישפיעו על ביצועי ביצועים.

עקבו אחרי

מערכות הפעלה לחשוף את הדלפקים של ביצועים שעוקבים אחר מדדים הקשורים לסנכרון.הדלפק הזה מראה תוכן נעילה ספירה לשנייה.הבעיה היא שכל אחד מהתמרונות הוא 1, לא משנה אם החוט חיכה לנונו השני או דקה. ועדיין, מספר גדול של תוכן הוא סימן רע ויש לחקור.

ב- Windows, כלים כמו PerfMon מספקים גישה ל- .NET CLR Locks ו-Threads. ב- .NET Core 3 יישומים, כעת ניתן להשתמש בכלי פיקוד חוצה כוכבי לכת בשם dotnet-counters.זהו שיפור גדול בהתחשב בכך שלא הייתה דרך טובה לצרוך ניגודים על לינוקס עד עכשיו.

BPF מבוסס פרופ'

ברקלי Packet (BPF) טכנולוגיה מאפשרת פרופיל יעיל ברמת הקרנל של אירועי סינכרון עם מינימום overhead.שימוש BPF עבור ניתוח תוכן נעילה הוא טוב עבור חי מהיר חי פענוח כי זה יהיה יעיל יותר. אבל מכיוון שהוא לא חוסם את התוצאה, כל ריצה עשויה לדווח נתונים שונים בהתאם למאפיינים של המערכת.

הקרנלים המודרניים תומכים מנעול מבוסס BPF המזין באמצעות כלים המשולבים עם תת-מערכת ה- Perf. כלים אלה יכולים לעקוב אחר רכישות מנעולים, למדוד תוכן, ותכונה מעל פני נתיבי קוד ספציפיים - כל זאת תוך שמירה על רמה נמוכה מתאימה לסביבות ייצור.היכולת לגשת ל-kernel הפנימית הופכת את BPF לעוצמתית במיוחד להבנת התנהגות סינכרונוניזציה ברמת המערכת.

מדדי עלויות הסינכרון

איסוף מדדי סינכרון הוא רק הצעד הראשון - קביעת המדידות האלה נכונה היא חיונית לקבלת החלטות אופטימיזציה מושכלות.הבנת מה המספרים מתכוונים וכיצד הם מתייחסים לביצועי יישום דורש ניתוח זהיר.

זיהוי בעיות לוקה

הסימפטומים המקיפים הקלאסיים מתרחשים כאשר מבצעים יישום על מערכת עם מספר גדול של CPUs, CPU ליבות, או חוטי חומרה לא מראים קנה מידה צפוי בביצועים באמצעות חישוב יחסית למערכת עם מספר קטן יותר של CPUs, CPU ליבות, או חוטי חומרה, או משאירה ניצול CPU ללא שימוש. במילים אחרות, אם יישום אינו מראה בעיות מדרג, אז אין צורך בפעילות מקבילה לעתים קרובות.

אבל רק 8% ניצול CPU מדווח על ידי עומס מנעולים כבד. Oracle Solaris mpstat מדווח גם על מספר גדול של מתגי חיבור חוט מרצון.לכן, יישום שחווה ערכת מנעולים כבדה גם מציג מספר גבוה של מתגי ההקשר מרצון.בקיצור, יישום זה מציג סימפטומים של שימוש בתוכן נעילה. נמוך CPU בשילוב עם חוטים רבים וקצבי חיבור גבוה מציע מאוד דלקת קרום.

ניתוח הטמעה של זמן ההמתנה

לא כל ההמתנה לנעול הם בעייתיים באותה מידה.הבנת חלוקת זמני ההמתנה מסייעת עדיפות מאמצי אופטימיזציה.כמה ממתינים ארוכים מאוד עשויים להצביע על בעיות שונות מאשר ממתינים קצרים רבים.כלים של פרופ'ילינג בדרך כלל לדווח על מדדים כמו זמן המתנה הכולל, זמן המתנה מקסימלי, וזמן ההמתנה הממוצע לכל מנעול או חלק קריטי.

בחינת חלוקת זמן ההמתנה מגלה אם תוכן מבוזר או מרוכז באופן שווה בנתיבים קוד ספציפיים.זמני המתנה משתנים מאוד עשויים להצביע על דפוסי עומס עבודה או בעיות סחבת עדיפות.

עקבו אחרי Code Paths

הבנה שנתיבי הקוד תורמים לרוב לסנכרון מעל הראש היא חיונית לאופטימיזציה יעילה.קודם, אנו 'blame' נעילה תוכן על ההקשר של חוט פוגעני ולא ליזום זמן המתנה באובייקט סינכרון; זה מכוון אנליסט למקור הבעיה.

Call ערימה פרופיל בשילוב עם נתוני נעילה של תוכן חושף את ההקשרים של ביצוע האחראים לסנכרון יתר על פני ראש. מידע זה מראה לא רק אילו מנעולים הם לטעון, אבל אילו תכונות יישום או זרימות עבודה מעוררות תוכן זה.הבנת מערכות יחסים אלה מאפשר אופטימיזציה ממוקדים כי כתובת שורש גורם ולא סימפטומים.

אסטרטגיות מתקדמות למזער את עלויות הסינכרון

לאחר שעלויות הסינכרון נמדדות ומובנים, אסטרטגיות שונות יכולות להפחית את ההשפעה שלהם על ביצועי היישום.הגישה היעילה ביותר תלויה בדפוסי התוכן הספציפיים ודרישות היישום.

הפחתה של Lock Scope ו- Granularity

צמצום היקף מנעולים - הן מבחינת כיסוי קוד והן הגנה על נתונים - מספק הזדמנויות תוכן. מנעול עדין מוגן מגן על מבנים נתונים קטנים יותר, המאפשר מקבילות יותר אבל פוטנציאל להגדיל את ניהול נעילה מעל ראש. Coarse-gned מנעול סימולטורים מסונכרוניזציה אבל עשוי לסידור פעולות ללא צורך.

הרוטינות האופטימלית מאזן את הקונפלטורים האלה המבוססים על תבניות תוכן בפועל.מדנים צריכים להנחות החלטות על נעילה פיצול או איחוד.במקרים מסוימים, ארגון מחדש נתונים כדי לאפשר מנעולים עצמאיים יותר יכול להפחית באופן דרמטי את התוכן ללא ניהול מנעול מופרז מעל פני ראש.

המונחים: Lock-Free Data Structures

מבנים נתונים ללא תשלום משתמשים בפעולות אטומיות במקום מנעולים כדי לתאם גישה זוהה. מבנים אלה יכולים לחסל את התוכן המנעול לחלוטין עבור תבניות גישה מסוימות.יישומים ללא מנעול משותף כוללים תורים, ערימה, וטבלאות hash אשר משתמשים פעולות השוואתיות ו-swap כדי לשמור על עקביות ללא חסימת.

בעוד מבנים ללא מנעול מסורתי מעל הראש, הם מציגים את העלויות שלהם באמצעות פעולות אטומיות ולופות לטריד פוטנציאלי.בנוסף, גודל הדגימה מוגבל לארבע מנגנוני סינכרון, למעט שיטות פוטנציאליות אחרות כגון מבנים ללא מנעול נתונים או זיכרון עסקי תוכנה. מדידת זהירות נדרשת כדי לוודא כי גישות ללא מנעול למעשה לשפר את הביצועים עבור עומסי עבודה ספציפיים.

בחירת Appropriate SynSyncization Primitives

לפרימיון שונים יש תכונות ביצועים שונות.אבל במקרה שבו אתה יכול לבחור בין גישות שונות לסנכרון חוט, בחירת שיטה מהירה יותר במקום איטי אחד יכול לתת לך הטבות נחמד למדי.במיוחד, חשוב לדעת מתי לבחור פעולות בין-מדבקות על גבי צג מלא.קלורי אור כמו פעולות אטומיות או ספינוולים עשוי להיות מתאים עבור חלקים קצרים מאוד, בעוד שמחכים יותר כמו מלצרים יותר טוב יותר.

מנעולים של קרא-כתיבה יכולים לשפר את הביצועים כאשר קורא מספר עצום כותב, המאפשר לקוראים רבים במקביל, תוך הגנה מפני שינויים מקבילים. Semaphores לאפשר איסוף משאבים מבוקרים.בחירת הפרימיטיבי הנכון עבור כל תרחיש סינכרון דורש הבנה הן דפוסי הגישה והן המאפיינים המובילים של אפשרויות זמינות.

הימנעות מהוצאה להורג Serialized

על מכונות עם מעבדים מרובים, אתה יכול לעזוב את כל אך אחד CPU idle כאשר ביצוע סדרתי מתרחש. Redesigning אלגוריתמים כדי להפחית או לחסל נקודות סידוריזציה יכול לשפר באופן דרמטי את ההיקף.טכניקות כוללות חלוקת נתונים כדי לאפשר עיבוד עצמאי, באמצעות אחסון חוט-מקומי כדי להימנע שיתוף, ועסקת לוח זמנים של תכנות עבודה המפחית את הסינכרון.

דרך אחת של הימנעות לחלוטין מהנדרש לסנכרן שיטות היא להשתמש בחפצים נפרדים ומבנים לאחסון עבור חוטים שונים.גישה זו, לפעמים נקראה חסימת חוט, מבטלת סינכרוניזציה לחלוטין על ידי הבטחת נתונים לעולם לא משותף.כאשר סביר, זה מייצג את הסינכרון היעיל ביותר - אופטימיזציה של סינכרון לחלוטין.

אופטימיזציה של ביקורת

צמצום מנעולים הזמן מוחזקות מקטין הן את ההסתברות של תוכן ואת זמן ההמתנה כאשר התוכן מתרחש.זה יכול לכלול העברת עבודה לא ביקורתית מחוץ בלוקים סינכרוניים, קביעת ערכים לפני רכישת מנעולים, או defering פעולות יקרות עד לאחר נעילה.

עם זאת, מדי אגרסיביות של צמצום משקל יכול להחזיר באש על ידי הגדלת תדירות רכישת מנעולים או הדורשת דפוסים סינכרוניזציה מורכבים יותר.המטרה היא להחזיק מנעולים רק כל עוד יש צורך לשמור על נכונות, אבל לא קצר יותר אם זה עושה זאת מציג אחרים מעל הראש או המורכבות.

המונחים: Hardware-Assisted SynSyncization

פרימיטיבי חומרה אלה הם אבני הבניין הבסיסיות המשמשות לבניית מגוון רחב של פעילות הסינכרון ברמת המשתמש, כולל דברים כגון מנעולים וחסמים. באופן כללי, אדריכלים אינם מצפים שמשתמשים ישתמשו בפרימי החומרה הבסיסית, אלא במקום זאת מצפים שהפרימיטיבים ישמשו על ידי מתכנתי המערכת כדי לבנות ספריית סינכרון, תהליך שהוא לעתים קרובות מורכב ומורכב מעבדים מודרניים מספקים הוראות יעילות עבור סינכרונליזציה.

חתיכות מודרניות רבות של חומרה לספק הוראות אטומיות כאלה, שתי דוגמאות נפוצות להיות: מבחן והתחלה, אשר פועל על מילת זיכרון אחת, והשוואה-and-swap, אשר מחליפה את התוכן של שתי מילים זיכרון.שימוש פרימיטיבי חומרה אלה ביעילות יכול להפחית באופן משמעותי את הסינכרון מעל פני ראש בהשוואה לגישות תוכנה בלבד. Libraries ומסגרות ממינוף יותר ויותר יכולות אלה לספק סינכרונכרומנטציה ביצועים גבוהים.

המונחים: Platform-Specific SynSyncization

מערכות הפעלה שונות ופלטפורמות ליישם פרימיטיביים סינכרוניים באופן שונה, מה שמוביל למאפיינים שונים של ביצועים.הבנת הפרטים הספציפיים פלטפורמה אלה עוזר למפתחים לקבל החלטות מושכלות ולהימנע ממכשולים.

לינוקס SynSyncization Mechanisms

בתקופות האפלות והעתיקות לפני גרסה 2.6, הקרנל הלינוקס לא הייתה תמיכה מסוימת בהרבה עבור חוטים, והם היו יותר או ללא תשלום על גבי תמיכה בתהליך.לפני מטושטשים לא היה שום תמיכה נמוכה ייעודית לפתרון סינכרוניזציה (זה נעשה באמצעות אותות); לא היה הרבה שימוש טוב ביכולות של מערכות מרובות-core.

מנגנון ה-Futex של לינוקס (מסלול המשתמש המהיר mutex) מצמצם את מעורבות הקרנל עבור מנעולים לא מעודכנים, מתן ביצועים מצוינים עבור מקרים משותפים בלבד כאשר התוכן מתרחש עושה את הקרנל להיות מעורב בניהול חסימת חוט ו Wakeup. גישה היברידית זו מאזן יעילות עם פונקציונליות, מה שהופך לינוקס סינכרוניזציה פרימיטיבית מאוד תחרותי.

Windows SynSyncization Primitives

Windows מספק קבוצה עשירה של פרימיטיביים סינכרוניים כולל סעיפים קריטיים, mutexes, סמפורים ואירועים. קטעים קריטיים הם אופטימיזציה עבור סינכרון תוך-מעבד ולהשתמש באסטרטגיות של ספינ-אז-wait כדי למזער overhead. Mutexes תומך סינכרוניזציה בין-מעבד אבל לשאת גבוה יותר.

Windows מספקת גם מנעולים קלים של קורא / תסריט ומשתנה מצב המציע ביצועים משופרים עבור תרחישים ספציפיים.הבנה כאשר להשתמש בכל סוג פרימיטיבי הוא חיוני לביצועים אופטימליים בפלטפורמות Windows.NET מוסיפה שכבה נוספת של אבסטרקציות סינכרון כי מפתחים חייבים להבין ולתעד.

השפעות אדריכלות NUMA

לא-Uniform Memory Access (NUMA) אדריכלות מציגה מורכבות נוספת עבור סינכרוניזציה. הן גרסאות של Single-core ורב-core של Synopsys VCS סימולטורים שימשו עבור המדידות הללו על מכונת octa-core אינטל עם 8GB RAM ב- non-uniform Memory Access (NUMA) אדריכלות. כפי שמוצג בטבלה 1, יישום של סימולציה מרובה-ריבית שולט ברמת העיצוב של 246 מסוימת.

במערכות NUMA, synSyncization משתנים צריך להיות מוקצה באופן אידיאלי בזיכרון קרוב לחוטים גישה אליהם לעתים קרובות ביותר. Cross-node סינכרון עולה על שקיפות גבוהה יותר מאשר סינכרוניזציה intra-node.קישור מיקום ואסטרטגיות הקצאת זיכרון להשפיע באופן משמעותי על ביצועי סינכרוניזציה על ארכיטקטורות NUMA.

מחקרים אמיתיים ודוגמאות מעשיות

בחינת דוגמאות בעולם האמיתי של ניתוח עלות סינכרוניזציה ואופטימיזציה מספק תובנות חשובות ליישום מעשי של טכניקות מדידה ואסטרטגיות אופטימיזציה.

ביקורת גבוהה Scenarios

אחראי על 75.6% מהתביעה הנעילה, חשבונאות עבור 17.7% מהמאמץ הכולל של ביצוע ההוצאה להורג.שורה זו לא רק מאשרת כי הוספת משימות תור מרכזי היא בעייתית, אבל קוונטית-המציינת את ההשפעה. תורי עבודה מרכזיים מייצגים מקור משותף של נעילה ביישומים רב-מקודמים.כאשר כל החוטים מתחרים על גישה לשורה אחת, התוכן הופך להיות חמור כמו ספירה.

פרופ'לינג גילה כי (67.5% מכלל העצלות) נובע מיצירת עתידים.גישה באמצעות תורי עבודה מבוזרים וגניבה עבודה צפויה להפחית משמעותית את התוכן של מנעול.במקרה זה מראה כיצד נתוני מדידה ישירות מודיעים החלטות אדריכליות, מה שמוביל לתכנון תור מבוזר שקנה מידה טובה יותר.

מדד ההשפעה

בהנחה שמפקח סביב מפעיל ההסגרה שלך יאט את האפליקציה שלך לכמעט 1/20 של המהירות.כמובן, היחסי המנעול מעל הראש יקטן ככל שהפעולה נעולה שלך תהפוך כבדה יותר, כך שתרחישים מעשיים לא יראו הבדלים דרמטיים כאלה בין מודלים שונים.דוגמה זו ממחישה את החשיבות של מדידת סינכרוניזציה ביחס לעבודה מוגנת.

עבור פעולות טריוויאליות, סינכרון מעל הראש שולט.עבור עבודה משמעותית יותר, סינכרוניזציה הופכת לשבריר קטנה יותר של עלות כוללת.מערכת יחסים זו מנחה החלטות לגבי מתי לייעל סינכרוניזציה לעומת מתי להתמקד בהיבטים אחרים של ביצועים.

Compiler ו- Runtime Optimizations

עבודה קודמת הוכיחה כי הביצועים הגבוהים של RMT נובעים לא רק מביצוע חוטים אדומים, אלא גם מהסינכרון מעל פני מעל פני בין החוטים המקוריים והמפוזרים.הראש של סינכרוניזציה בין-הקורעה יכול להיות משמעותי במיוחד אם הסינכרון הוא מיושם באמצעות זיכרון גלובלי.זה מראה כיצד פרטים יישום משפיעים באופן דרמטי על עלויות סינכרון.

המדפים המודרניים וזמני הריצה מעסיקים אופטימיזציה שונים כדי להפחית את הסינכרון מעל הראש. מצד שני, אני לא צריך לזלזל בעובדה כי 1.3 ו-1.4 VMs האחרון לעשות טוב מאוד ב minimizing הסינכרון מעל הראש (במיוחד במצב 1.4 השרת), כל כך הרבה כי סינכרון מעל לא צריך להיות בעיה עבור רוב היישומים.

Best Practices for Synchronization Cost Management

ניהול יעיל של עלויות סינכרון דורש גישה שיטתית המשלבת מדידות, ניתוח ואופטימיזציה.לאחר שיטות עבודה מבוססות הטוב ביותר מסייע למפתחים להימנע ממכשולים משותפים ולהשיג ביצועים אופטימליים.

המונחים:

לפני ניסיון אופטימיזציה, לקבוע קווי בסיס ביצועים ברורים כי לכמת עלויות הסינכרון הנוכחיות.מד מדדים מרכזיים כולל שערי נעילה, זמני המתנה, CPU ניצול, ו- באמצעות חישובים מייצגים.

מדידות בסיס צריכות לכסות תרחישים שונים כולל ספירות חוט שונות, נחיתות עומס עבודה, וגודלי נתונים.בסיס מקיף זה מראה כיצד סינכרוניזציה עולה בקנה מידה עם פרמטרים מערכת, עוזר לזהות את התנאים שבהם בעיות הופכות חמורות.

פרופיל לפני אופטימיזציה

האסטרטגיה העיקרית להתמודד עם כל בעיות ביצועים, לא רק תוכן נעילה, אני ממליץ הוא די פשוט: להתחיל עם ביצועים פרופיל במצב סמפלינג אם אפשרי.זה בדרך כלל מראה את הבעיה שם.אם אתה לא מוצא את הבעיה עם פרופיל או זה לא אפשרי עבור כל סיבה, אני מסתכל על ניגודי ביצועים, לבדוק: % מעבד, זמן, % GC%, למעט קצב / או אקסט, למנוע חומרים על ידי אופטימיזציה / או חומרים לא מבזבז.

גילויים של מנעולים הם למעשה בעייתיים ולא אילו מנעולים מפתחים מניחים הם בעייתיים.הנתונים האובייקטיביים האלה מתמקדים במאמצים אופטימיזציה על ההזדמנויות הגבוהות ביותר לפשוט.ללא פרופיל, מפתחים מסכנים קוד ש אינו משפיע באופן משמעותי על הביצועים הכלליים.

לשמור על בטיחות

זה אומר, אפילו לא לחשוב על לדלג על בטיחות חוט אם היישום שלך באמת יש תרחיש רב קורא. כל בעיות שחיתות נתונים שאתה יכול להתמודד הם מאוד מזיק ומורכב לשמצה כדי debug. בעוד קידוד עלויות סינכרוניזציה הוא חשוב, תיקון חייב לעולם לא להיות נפגע.

בדיקות תורניות תחת עומס זה חיוני בעת שינוי לוגיקה סינכרונית. תנאי גזע ואגאי מטבעות אחרים יכול להיות עדין וקשה לשחזר.כלי בדיקה אוטומטיים ובדיקת מתח לעזור לאמת כי אופטימיזציה לא להציג בעיות נכונות.

עקבו אחרי Workload Characteristics

אסטרטגיות סינכרוניזציה אופטית תלויות במידה רבה על מאפייני עומס העבודה. קרא-הכבדה עומסי עבודה נהנים מגישות שונות מאשר עומסי עבודה בכתב-הכבדים.תבניות תנועה Bursty דורשות טיפול שונה מאשר עומסי מצב יציבים.

ניתוח עומס עבודה צריך לבחון דפוסי גישה, דפוסי שיתוף נתונים, ומאפיינים זמניים.מידע זה חושף הזדמנויות אופטימיזציה כגון מנעולים לקריאה, חלוקת או זינוק זה תואם עם התנהגות יישום בפועל.

עקבו אחרי הפקה

התנהגות הסינכרון בסביבות הייצור לעתים קרובות שונה מסביבות פיתוח או בדיקה עקב עומסי עבודה שונים, נפח נתונים ורמות concurrency. ניטור רציף של מדדי סינכרון בייצור מסייע לזהות את התקיפות ביצועים לזהות צווארי בקבוק מתעוררים.

כלי ניטור נמוכים-מעליים מאפשרים התבוננות מתמשכת ללא השפעה משמעותית על ביצועי הייצור.התרעה על מדדי סינכרון כגון שיעורי שביעות רצון או זמני המתנה עוזר לצוותים לזהות ולהגיב לבעיות ביצועים באופן יזום.

מגמות מתפתחות וכיוונים עתידיים

הנוף של סינכרון חוט ממשיך להתפתח כמו ארכיטקטורות חומרה מראש מודלים תכנות חדשים להופיע.הבנת מגמות אלה עוזר למפתחים להתכונן לאתגרים עתידיים והזדמנויות.

זיכרון עסקי

מערכות זיכרון תוכנה וחומרה מציעות גישות חלופיות לסנכרון שיכול לפשט תכנות בעוד פוטנציאל להפחית את פני השטח.מערכות אלה מאפשרות למפתחים לציין אזורים אטומיים ללא מנעולים מפורשים, עם ניסיון טיפול ב-Times Control Detection ורזולוציה. בעוד שלא עדיין הזרם המרכזי, זיכרון העסקה מייצג כיוון מבטיח להפחתת המורכבות הסינכרון.

הגדלת ספירות הליבה

בעוד ספירות הליבה של המעבד ממשיכות להגדיל, סינכרוניזציה מעל הראש הופכת יותר ויותר קריטית לביצועים הכלליים.אלגוריסים ומבנים נתונים שעולים היטב לעשרות או מאות ליבות דורשות תשומת לב זהירה לעלויות סינכרון.

מחשוב heterogeneous Computing

מערכות heterogeneous משלבות CPUs, GPUs, ו מאיצים מיוחדים מציגים אתגרים סינכרוניזציה חדשים. תיאום עבודה על פני אלמנטים עיבוד שונים עם היררכיות זיכרון שונות ופרימיטיבי סינכרון דורש טכניקות מדידה ואופטימיזציה חדשים.הבנת עלויות סינכרוניזציה בסביבות מורכבות אלה הופכת אפילו יותר קריטית.

Machine Learning-Assisted Optimization

מחקר מתפתח חוקר באמצעות למידת מכונה כדי לזהות באופן אוטומטי ואופטימיזציה של צווארי בקבוק סינכרון.מערכות אלה מנתחות נתונים פרופיל להציע שינויים קוד או התאמות פרמטרים אשר להפחית את הסינכרון מעל הראש, בעוד שעדיין ניסיוני, גישות כאלה עלולות בסופו של דבר להתאים את רוב תהליך אופטימיזציה הסינכרון.

כלים מעשיים ומשאבים

כלים ומשאבים רבים זמינים כדי לעזור למפתחים למדוד ולייעל עלויות סינכרוניזציה חוט.הידע עם כלים אלה מאפשר ניתוח ביצועים יעיל אופטימיזציה.

קוד פתוח: כלי ניהול

כלי לינוקס (FLT:0) לינוקס (FLT:0) מספק יכולות ניתוח ביצועים מקיפים כולל פרופיל תוכן מנעול (FLT:2ValgrindFLT 3: 3 עם DRD (DRD Race Detector) יכול לזהות בעיות סינכרון, אם כי על valgrind של לינוקס ניתן להשתמש כדי לעקוב אחר תוכן ממורמל לעתים קרובות;

עבור יישומי Java, כלים כמו FLT:0 JConsoleph:1 ו ;2 ;2 ;VMoriph 3 לספק יכולות ניטור מאוישים של IBM Lock Analyzer עבור Java computes מדד אשר משקף את מספר הרכישות העיכובות כמו אחוז של רכישות מנעולים הכוללות.

פרופילים מסחריים

כלים מסחריים מציעים תכונות מתקדמות וממשקים למשתמש מלוטשים.אינטל VTune פרופילr מספק ניתוח מפורט של סינכרון מעל פני מעבדי אינטל. JetBrains dotTrace ו- RedGate ANTS פרופיל מציע מקיף .NET Profiling כולל ניתוח תוכן מנעול. כלים אלה לעתים קרובות מספקים יכולות חזותיות יותר מתוחכמות וניתוח מאשר חלופות קוד פתוח.

מסמכים ולמידה משאבים

הבנה של סינכרוניזציה דורשת ריצוף מוצק בעקרונות תכנות מקבילים. משאבים כגון "אמנות של תכנות רב-מעבד" על ידי מוריס הילייה ו ניר שביט מספקים כיסוי מקיף של תיאוריית סינכרוניזציה ופרקטיקה. תיעוד ספציפי פלטפורמה ממיקרוסופט, Oracle, וקהילת הקרנל לינוקס מציעה מידע מפורט על סינכרוניזציה פרימיטיביים ומאפיינים הביצועים שלהם.

קהילות ופורומים מקוונים מספקים ייעוץ מעשי ופתרון בעיות של עזרה. Stack Overflow, קהילות התכנות של Reddit ופורומים מיוחדים עבור פלטפורמות ספציפיות מציעים תובנות חשובות של מפתחים מנוסים אשר פתרו אתגרים סינכרוניים דומים.

למידע נוסף על אופטימיזציה וביצועים ותכנות במקביל, יש לבחון מקורות מ-FLT:0) מסמך לינוקס על LockingFLT:1,FLT:2 Microsoft's Authoring DocumentationFLT 3: ו-FLT:4Oracle's Java ContorialFLT:5 .

מסקנה

קביעת עלויות סינכרון חוט במערכות הפעלה מרובות-הנקראות היא מיומנות קריטית לפיתוח יישומים מתקדמים ביצועים גבוהים במקביל.באמצעות מדידה שיטתית באמצעות כלים פרו-סינון, ניגודי ביצועים וטכניקות ניתוח מיוחדות, מפתחים יכולים לזהות צווארי בקבוק סינכרון ולהכמת ההשפעה שלהם על ביצועי יישום.

ניהול עלויות סינכרוניזציה יעילה דורש גישה מבוססת נתונים המשלבת מדידת, ניתוח ואופטימיזציה ממוקדת. על ידי קביעת בסיס ביצועים, פרופיל התנהגות בפועל, יישום אסטרטגיות אופטימיזציה מתאימות, מפתחים יכולים למזער סינכרוניזציה מעל פני השטח תוך שמירה על תקינות. כמו מערכות להמשיך בקנה מידה לספירת ליבה גבוהה יותר וארכיטקטורה מורכבת יותר, החשיבות של הבנה וקידוד עלויות סינכרונוניזציה רק להגדיל.

הכלים והטכניקות שנדונו במאמר זה מספקים בסיס מקיף לניתוח וקידוד סינכרוניזציה חוט במערכות מרובות-הנקראות מודרניות.בין אם עובדים עם לינוקס, Windows, או פלטפורמות אחרות, עקרונות המדידה והאופטימיזציה נשארים עקביים.על ידי יישום שיטות אלה באופן שיטתי, מפתחים יכולים לבנות יישומים מדרגיים, ביצועים גבוהים כי ביעילות להשתמש בחומרה רב-core מודרנית.