Рубрика «lock-free» - 3

Lock free структуры данных. Извне: введение в libcds
В этой статье я даю краткий обзор того, как применять библиотеку lock-free структур данных libcds. В реализацию я углубляться здесь не буду, — это просто взгляд извне, взгляд со стороны пользователя библиотеки.

Библиотека libcds имеет свою точку зрения на многие известные структуры данных. Отчасти это объясняется целевой областью – lock-free структуры данных довольно минималистичны по набору предоставляемых методов, — отчасти желанием выйти за ограничения и решения стандартной библиотеки STL. Что из этого получилось – решать пользователям libcds.

Кому интересно – добро пожаловать под кат
Читать полностью »

Lock free структуры данных. Основы: откуда пошли быть барьеры памяти
Как только я заинтересовался lock-free алгоритмами, меня стал мучить вопрос – а откуда взялась необходимость в барьерах памяти, в «наведении порядка» в коде?
Конечно, прочитав несколько тысяч страниц руководств по конкретной архитектуре, мы найдем ответ. Но этот ответ будет годен для этой конкретной архитектуры. Есть ли общий? В конце концов, мы же хотим, чтобы наш код был портабелен. Да и модель памяти C++11 не заточена под конкретный процессор.
Наиболее приемлемый общий ответ дал мне мистер Paul McKenney в своей статье 2010 года Memory Barriers: a Hardware View of Software Hackers. Ценность его статьи – в общности: он построил некоторую упрощенную абстрактную архитектуру, на примере которой и разбирает, что такое барьер памяти и зачем он был введен.
Вообще, Paul McKenney – известная личность. Он является разработчиком и активным пропагандистом технологии RCU, которая активно используется в ядре Linux, а также реализована в последней версии libcds в качестве ещё одного подхода к безопасному освобождению памяти (вообще, о RCU я хотел бы рассказать отдельно). Также принимал участие в работе над моделью памяти C++11.
Статья большая, я даю перевод только первой половины. Я позволил себе добавить некоторые комментарии, [которые выделены в тексте так].
Читать полностью »

Lock free структуры данных. Основы: Атомарность и атомарные примитивы
Построение lock-free структур данных зиждется на двух китах – атомарных операциях и способах упорядочения доступа к памяти. В этой статье речь пойдет об атомарности и атомарных примитивах.

Анонс. Спасибо за теплый прием Начал! Вижу, что тема lock-free интересна хабрасообществу, это меня радует. Я планировал построить цикл по академическому принципу, плавно переходя от основ к алгоритмам, попутно иллюстрируя текст кодом из libcds. Но часть читателей требует зрелищ не мешкая показать, как пользоваться библиотекой, особо не рассусоливая. Я согласен, в этом есть свой резон. В конечном счете, и мне не так интересно, что там внутри boost, — опишите, как его применять! Поэтому свой эпический цикл я разделю на три части: Основы, Внутри и Извне. Каждая статья эпопеи будет относится к одной из частей. В Основах будет рассказываться о низкоуровневых вещах, вплоть до строения современных процессоров; это часть для почемучек вроде меня. Внутри будет освещать интересные алгоритмы и подходы в мире lock-free, — это скорее теория о том, как реализовать lock-free структуру данных, libcds будет неисчерпаемым источником C++ кода. В Извне будут статьи о практике применения libcds, — программные решения, советы и FAQ. Извне будет питаться вашими вопросами/замечаниями/предложениями, дорогие читатели.

А пока я судорожно готовлю начало Извне, — первая часть Основ. Статья во многом не о C++ (хотя и о нем тоже) и даже не о lock-free (хотя без atomic lock-free алгоритмы неработоспособны), а о реализации атомарных примитивов в современных процессорах и о базовых проблемах, возникающих при использовании таких примитивов.
Атомарность — это первый круг ада низкий уровень из двух.
Читать полностью »

Lock free структуры данных. 1 — Начало
Я надеюсь, что эта статья станет началом цикла заметок о lock-free структурах данных. Я хочу поделиться с читателим своим опытом, наблюдениям и размышлениями о том, что такое lock-free структуры данных, как их реализовывать, подходят ли концепции контейнеров стандартной библиотеки STL к lock-free контейнерам, и когда стоит (и стоит ли вообще) применять lock-free структуры данных.

Читать полностью »

Постановка задачи

Один из алгоритмов, который я реализовывал, имел интересные особенности при работе с памятью:

  • Могло выделяться огромное количество, до десятков и сотен миллионов небольших объектов одного типа.
  • Объекты представляли собой POD- типы.
    POD

    A Plain Old Data Structure in C++ is an aggregate class that contains only PODS as members, has no user-defined destructor, no user-defined copy assignment operator, and no nonstatic members of pointer-to-member type.
  • Заранее было неизвестно какое количество объектов понадобится, могло так случится, что потребуется сотня, а может и сто миллионов.
  • Объекты никогда не удаляются по одному, в какой-то момент они становятся не нужны все сразу.
  • Алгоритм хорошо распараллеливается, по этому выделением объектов занимается одновременно несколько потоков, по количеству ядер процессора(ов).

Использование в таких условиях стандартного new – delete приводит к очень большим потерям времени на удаление объектов. Если без отладчика удаление происходило хотя бы за несколько секунд, то в присутствии отладчика освобождение памяти замедляется примерно в 100(!) раз, и отладка проекта становится просто невозможной. Кроме того из-за большого количества выделенных объектов достаточно ощутимым становился перерасход памяти на внутренние данные расперделителя памяти.
Для решения задачи выделения огромного количества объектов одного типа, и их пакетного удаления, был сделан lock-free контейнер MassAllocator. Код компилируется Visual Studio 2012. Полный код проекта выложен на github.
Читать полностью »

На хабре уже было несколько статей про lock-free алгоритмы. Этот пост — это перевод статьи моего коллеги, которую мы планируем публиковать в нашем корпоративном блоге. По роду деятельности мы пишем огромное количество lock-free алгоритмов и структур данных, и этой статьей хочется показать, насколько это интересно и сложно одновременно.

Эта статья во многом похожа на эту статью, но в той статье рассматриваются не все проблемы, с которыми можно столкнуться, разрабатывая lock-free структуры данных, и уделяется очень мало внимания решению этих проблем. В этой статье хочется детально остановиться на некоторых решениях, которые мы используем в реальной реализации lock-free структур данных в нашем продукте, и больше внимания уделить оценке производительности.
Читать полностью »

image
Не секрет, что иногда выделение памяти требует отдельных решений. Например — когда память выделяется и освобождается стремительным домкратом потоком, в параллельных задачах.

В результате стандартный консервативный аллокатор выстраивает все запросы в очередь на pthread_mutex / critical section. И наш многоядерный процессор медленно и печально едет на первой передаче.

И что с этим делать? Познакомимся поближе с деталями реализации метода Scalable Lock-Free Dynamic Memory Allocation. Maged M. Michael. IBM Thomas J. Watson Research Center.

Самый простой код что я сумел найти — написан под LGPL камрадами Scott Schneider и Christos Antonopoulos. Его и рассмотрим.

Читать полностью »

Джефф Прешинг (Jeff Preshing) опубликовал отличную демонстрацию, как нормальный код C++ возвращает непредсказуемый результат на процессорах со слабо упорядоченной обработкой очереди запросов (Weakly-Ordered CPU), то есть на всех многоядерных ARM-процессорах. Например, на iPhone или каком-нибудь современном Android-устройстве.

Простая программа C++ с двумя потоками 20.000.000 раз прибавляет единичку к значению, защищённому мьютексом, — и каждый раз на выходе получается разный результат, который меньше 20.000.000!

Демонстрация сбоев программы при отсутствии барьеров памяти

Как говорится, наш враг — CPU.
Читать полностью »

Мне по работе часто приходится сталкиваться с высоконагруженными многопоточными или многопроцессными сервисами (application-, web-, index-server).
Достаточно интересная, но иногда неблагодарная работа — оптимизировать все это хозяйство.
Растущие потребности клиентов часто упираются в невозможность просто заменить железную составляющую системы на более современную, т.к. производительность компьютеров, скорость чтения-записи жестких дисков и сети растут много медленнее запросов клиентов.
Редко помогает увеличение количества нодов кластера (система как правило распределенная).
Чаще приходится запустив профайлер, искать узкие места, лезть в source code и править ляпы, которые оставили коллеги, а иногда и сам, чего греха таить, много лет назад.
Некоторые из проблем, связаных с синхронизацией, я попытаюсь изложить здесь. Это не будет вводный курс по многопоточному программированию — предпологается, что читатель знаком с понятием thread и context switch, и знает для чего нужны mutex, semaphore и т.д.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js