Programação Concorrente

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Luana Varejão Rios
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1 + XV Jornada de Cursos CITi Programação Concorrente Aula 1 Benito Fernandes Fernando Castor João Paulo Oliveira Weslley Torres

2 + Suposições básicas Conhecimento básico sobre Programação Orientada a Objetos Experiência de pelo menos um semestre com Java, C# ou C++ Conhecimento sobre os componentes fundamentais de um computador (processador, memória RAM, cache, etc.)

4 NVIDIA GeForce 9500 GT AMD Athlon X IBM Cell Intel Core 2 Duo Sun Ultrasparc 2 Fontes:

5 O que todos esses + processadores têm em comum? Todos eles são multicore (ou multi-núcleo)

6 + Processadores multi-núcleo Incluem vários núclos em uma única pastilha Número de instruções simultâneas = número de núcleos Cache compatilhada ou não Memória compartilhada ou passagem de mensagens Fonte:

7 + Descobrindo o número de núcleos Instruções de emergência Salvar em um arquivo chamado C.java e, em seguida:

8 + Por que multi-núcleo? Antigamente, apenas aumentar o número de transistores era suficiente Juntamente com o aumentos de cache E aumento da frequência de clock Hoje em dia, não é mais o caso Número de transistores continua crescendo Mas a frequência de clock está estagnada Consumo de energia e aquecimento são os fatores limitantes

9 Fonte: +

10 + Por que multi-núcleo (cont.)? Novas abordagens tornaram-se necessárias Solução encontrada: paralelismo Diversos núcleos em uma mesma pastilha Memória única Reaproveitamento de outros componentes Localidade propicia melhor desempenho Alternativa: diversos processadores Supercomputadores usam essa abordagem Mais cara

11 + Paralelismo funciona! Compile e execute o programa abaixo.

12 + Agora este:

13 + Paralelismo: O Bom, o Mau e o Feio Processadores multi-núcleo podem propiciar grandes aumentos de desempenho Melhor caso: aplicações N vezes mais rápidas, onde N é o número de núcleos Entretanto, o aumento costuma ser menor que isso Lei de Amdahl Aumento de desempenho é limitado pela porção não-paralelizável da aplicação

14 Fonte: +

15 + Qual a percentagem de cada aplicação que vocês desenvolvem que é paralelizável?

16 + Paralelismo: O Bom, o Mau e o Feio (cont.) Faltou o Feio: Responder a pergunta do slide anterior não é o suficiente É necessário saber tornar paralela a aplicação Criar aplicações paralelas é difícil Exige técnicas específicas Pois tem problemas específicos Alguns tipos de aplicação se prestam melhor à paralelização do que outros

17 + O objetivo deste curso é: Apresentar algumas das técnicas usadas para se construir aplicações paralelas Usando a linguagem java, já que esta é muito popular* E seu modelo de programação paralela também Várias das ideias são aplicáveis a programas em C# e C++ *

18 + Peraí... mas este não é um curso de Programação CONCORRENTE?

19 + Sistemas concorrentes Caso a quantidade de requisições seja muito alta a aplicação não quebra Execução particionada em unidades de computação Independentes ou inter-dependentes Executadas simultaneamente ou sequencialmente Ilusão de simultaneidade Exemplos: Sistemas operacionais, servidores (web, de aplicação, de DNS, etc.), simuladores Fonte:

20 + Sistemas paralelos Sistemas concorrentes desenvolvidos para ser executados em hardware paralelo Supercomputadores Máquinas multi-núcleo Aglomerados (clusters) Técnicas para construir sistemas concorrentes frequentemente aplicam-se aos paralelos Exceto quando a alocação de processos de software aos elementos de hardware é importante Fonte:

+ Sistemas paralelos Sistemas concorrentes desenvolvidos para ser executados em hardware paralelo Supercomputadores Máquinas multi-núcleo

Importante em dois contextos: - Supercomputação (problemas específicos) - Máquinas multi-núcleo (tema de pesquisas recentes!

21 + Sistemas paralelos Sistemas concorrentes desenvolvidos para ser executados em hardware paralelo Supercomputadores Máquinas multi-núcleo Aglomerados (clusters) Aspecto não coberto neste curso. Importante em dois contextos: - Supercomputação (problemas específicos) - Máquinas multi-núcleo (tema de pesquisas recentes!) Técnicas para construir sistemas concorrentes frequentemente aplicam-se aos paralelos Exceto quando a alocação de processos de software aos elementos de hardware é importante Fonte:

22 + Sistemas distribuídos Sistemas paralelos executados em uma rede de processadores autônomos que não compartilham memória Normalmente dispersos geograficamente Redes não tão rápidas E não tão confiáveis Técnicas mais específicas são necessárias Fonte:

23 + The biggest sea change in software development since the OO revolution is knocking at the door, and its name is Concurrency. Herb Sutter

24 + Em que os sistemas concorrentes são diferentes? Não-determinismo Interação entre processos (ou processadores ou threads ou atores ou tarefas...) Comunicação Sincronização Controle de acesso a recursos compartilhados E os sistemas paralelos? Alocação de elementos de processamento a unidades de hardware Infraestrutura de execução frequentemente cuida disso

25 + Não-determinismo Programas sequenciais produzem as mesmas saídas quando executados com as mesmas entradas Dado que não realizam escolhas aleatórias Esta característica os torna determinísticos Um programa não-determinístico pode produzir saídas diferentes para uma mesma entrada Em execuções subsequentes

26 + Não-determinismo (cont.) Programas paralelos e concorrentes são intrinsecamente não-determinísticos São necessárias técnicas para torná-los determinísticos Dependendo de quais ações são relevantes Fontes possíveis: Escalonamento Interação com o usuário Acesso a recursos

27 + Um programa determinístico... Compile e execute o programa abaixo.

28 +... e um não-determinístico...

29 + Programas não-determinísticos podem passar a ilusão de determinismo

30 + Entrelaçamento (interleaving) de execuções s=s+i s=s+i s=s+i Processo 1 s=s+i s=s+i s=s+i Processo 2 Saída padrão System.out.println(i)

31 + Alguns problemas comuns em programas concorrentes Erros de consistência de memória Deadlock (impasse) Starvation Depuração e teste (entre outros...)

32 + Erros de consistência de memória i = i + 1 Processo 1 i = i - 1 Processo 2 Leitura (i == 1) Leitura (i == 1) Escrita (i == 2) Escrita (i == 0) Memória int i = 1

33 + Evitando erros de consistência de memória É necessário sincronizar o acesso à variável i Acessos a i devem funcionar como se fossem sequenciais região crítica SGBDs funcionam assim Duas possíveis abordagens: Permitir apenas leituras concorrentes Escritas serializadas Só permitir que uma tarefa tenha acesso a i de cada vez exclusão mútua E se uma tarefa precisar usar diversas variáveis?

34 + Deadlocks (impasses) Situação onde um sistema não pode progredir Dependência circular entre processos que precisam reservar certos recursos

35 Deadlocks (cont.) + Processo 1 Processo 2 Reserva a variável i Reserva a variável j Tentar reservar a variável j Tentar reservar a variável i Nenhum dos dois progride Pode ocorrer em diversas situações em sistemas reais!!! Memória

36 + Starvation Decorre de políticas injustas de escalonamento Consequência: alguns processos nunca têm acesso aos recursos desejados Fonte:

37 + Testes e depuração Automação de testes torna-se muito difícil Consequência do não-determinismo Tanto para testes funcionais quanto para testes de caminhos O que significa execução passo-a-passo quando vários passos são simultâneos? Como garantir que certa sequência é executada?

38 No restante do curso, alguns + desses problemas serão examinados com mais calma... e algumas soluções serão apresentadas.

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