int main(int argc, char *argv[]) {
uint64_t t = ClockCycles();
pthread_t tid;
pthread_create(&tid, NULL, threadfunc, NULL);
pthread_join(tid, NULL);
t = ClockCycles() - t;
cout << "Thread time, " << cycle2milisec(t) << " msec. [" << t <<
" cycles]" << endl;
exit(EXIT_SUCCESS);
}
На результаты этого теста (в отличие от предыдущего) уже достаточно существенно влияет приоритет, под которым выполняется задача, поэтому проделаем его с достаточно высоким приоритетом (29):
# nice -n-19 p2-2
Thread time: 0.147139 msec. [78667 cycles]
# nice -n-19 p2-1
Fork time: 2.5366 msec. [1356179 cycles]
Вот так… время порождения нового «пустого» процесса, даже минимального размера (размер исполняемого файла этого процесса чуть больше 4 Кбайт), почти в 20 раз больше затрат на создание потока! А для процессов большого объема эта разница может доходить до 3–4 порядков (см. результаты первого теста).
Далее рассмотрим сравнительную эффективность с другой стороны: будет ли диспетчеризация многочисленных потоков, принадлежащих одному процессу, эффективнее диспетчеризации такого же количества отдельных процессов? Для процессов задача текстуально выглядит так ( файл p4-1.cc):
void workproc(int how = 1) {
const int nsingl = 1000, msingl = 30;
for (int j = 0; j < how; j++) // ... имитация вычислений
for (uint64_t i = 0; i < msingl; i++)
for (uint64_t k = 0; k < nsingl; k++)
k = (k + 1) - 1;
}
int main(int argc, char *argv[]) {
int numpar = 1;
if (argc > 1 && atoi(argv[1]) > 0)
numpar = atoi(argv[1]);
_clockperiod clcold;
ClockPeriod(CLOCK_REALTIME, NULL, &clcold, 0);
if (argc > 2 && atoi(argv[2]) > 0) {
_clockperiod clcnew = { atoi(argv[2]) * 1000, 0 };
ClockPeriod(CLOCK_REALTIME, &clcnew, &clcold, 0);
}
timespec interval;
sched_rr_get_interval(0, &interval);
cout << "Rescheduling interval = "
<< (double)interval.tv_nsec / 1000000 << " msec." << endl;
uint64_t t = ClockCycles();
for (int i = 0, i < numpar; i++) {
pid_t pid = fork();
if (pid == -1) perror("fork"), exit(EXIT_FAILURE);
if (pid == 0) {
workproc(1000);
exit(EXIT_SUCCESS);
}
}
for (int i = 0; i < numpar; i++) wait3(NULL, WEXITE0, NULL);
t = ClockCycles() - t;
cout << "Forks scheduling time" << cycle2milisec(t)
<< " msec [" << t << " cycles]" << endl;
ClockPeriod(CLOCK_REALTIME, &clcold, NULL, 0);
exit(EXIT_SUCCESS);
}
Имитатором активной вычислительной нагрузки программы является функция
workproc()
, отличительной особенностью которой является то, что она при активной (хоть и бессмысленной) загрузке процессора не делает на всем интервале своего выполнения никаких системных вызовов, которые могли бы привести к вытеснению выполняющего ее потока.
Первым параметром программы является количество процессов, на которые распределяется общий объем вычислений. Но самое главное: начнем управлять размером периода временного системного тика.
Примечание
По умолчанию системный тик (для QNX 6.2.1) равен 1 мсек., но в принципе его значение можно уменьшать функцией
ClockPeriod()
вплоть до 10 мксек. Кстати, в описании именно этой функции присутствует замечание о том, что «
…период решедулирования равен 4 тикам, и это соотношение в системе нельзя изменить».
Второй параметр запуска программы (при его наличии) и определяет размер периода системного тика, выраженный в микросекундах. (В конце выполнения задач подобного рода, изменяющих размер системного тика, нужно обязательнопринять меры к восстановлению его прежнего значения даже в случаях экстремального и аварийного завершения задачи!) Для повышения достоверности тестов величина размера интервала диспетчеризации контролируется независимым образом (вызовом
sched_rr_get_interval()
).
При распараллеливании вычислительного объема между потоками эквивалентный код ( файл p4-2.cc) будет иметь вид (используется та же функция
workproc()
), которую мы повторно не показываем):
void* threadfunc(void* data) {
workproc(100);
pthread_exit(NULL);
}
int main(int argc, char *argv[]) {
int numpar = 1;
if (argc > 1 && atoi(argv[1]) > 0)
numpar = atoi(argv[1]);
pthread_t *tids = new pthread_t [numpar];
_clockperiod clcold;
