Читаем без скачивания Системное программирование в среде Windows - Джонсон Харт

ГЛАВА 8

Синхронизация потоков

Потоки могут упрощать проектирование и реализацию программ и повышать их производительность, но их использование требует принятия мер по защите разделяемых ресурсов от попыток их изменения одновременно несколькими потоками, а также создания таких условий, при которых потоки выполняются лишь в ответ на запрос или тогда, когда это является необходимым. В настоящей главе представлены способы решения этих задач с помощью объектов синхронизации Windows — критических участков кода, мьютексов, семафоров и событий, а также описаны некоторые из проблем, например, взаимоблокировка потоков и возникновение состязаний между ними, которые могут наблюдаться в результате неправильного использования потоков. Объекты синхронизации могут применяться для синхронизации потоков, принадлежащих как одному и тому же, так и различным процессам.

Примеры иллюстрируют объекты синхронизации, а также создают почву для обсуждения как положительных, так и отрицательных аспектов применения тех или иных методов синхронизации на производительность. В последующих главах демонстрируется использование синхронизации для решения дополнительных задач программирования и повышения производительности программ, а также рассказывается о возможных ловушках и применении более развитых средств.

Синхронизация потоков является одной из важнейших и интереснейших тем и играет существенную роль почти в любом многопоточном приложении. Тем не менее, те из читателей, которые заинтересованы главным образом в межпроцессном взаимодействии, сетевом программировании и построении серверов с многопоточной поддержкой, могут перейти непосредственно к главе 11 и вернуться к изучению глав 8-10 в качестве вспомогательного материала, лишь в том случае, если в этом возникнет необходимость.

Необходимость в синхронизации потоков

В главе 7 были продемонстрированы методы создания рабочих потоков и управления ими в условиях, когда каждый рабочий поток обращался к собственным ресурсам. В приведенных в главе 7 примерах каждый поток обрабатывает отдельный файл или отдельную область памяти, но даже и в этом случае возникает необходимость в простейшей синхронизации во время создания и завершения потоков. Так, в программе grepMT все рабочие потоки выполняются независимо друг от друга, но главный поток должен ожидать завершения рабочих потоков, прежде чем вывести сгенерированные ими результаты. Заметьте, что главный поток разделяет общую память с рабочими потоками, но структура программы гарантирует, что главный поток не получит доступа к памяти до тех пор, пока рабочий поток не завершит своего выполнения.

Программа sortMT несколько сложнее, поскольку рабочие потоки должны синхронизировать свое выполнение, ожидая завершения смежных потоков, и не могут быть запущены до тех пор, пока главный поток не создаст все рабочие потоки. Как и в случае программы grepMT, синхронизация достигается за счет ожидания завершения одного или нескольких потоков.

Однако во многих случаях требуется, чтобы выполнение двух и более потоков могло координироваться на протяжении всего времени жизни каждой из них. Например, несколько потоков могут обращаться к одной и той же переменной или набору переменных, и тогда возникает вопрос о взаимоисключающем доступе. В других случаях поток не может продолжать выполнение до тех пор, пока другой поток не достигнет определенного этапа выполнения. Каким образом программист может получить уверенность в том, что, например, два или более потоков не попытаются одновременно изменить данные, хранящиеся в глобальной памяти, такие, например, как статистические данные о производительности? Как, далее, программист может добиться того, чтобы поток не предпринимал попыток удаления элемента из очереди, если очередь не содержит хотя (бы одного элемента?

Несколько примеров иллюстрируют ситуации, которые могут приводить к нарушению условий безопасного выполнения нескольких потоков. (Код считается безопасным в этом смысле, если он может выполняться одновременно несколькими потоками без каких-либо нежелательных последствий.) Условия безопасного выполнения потоков обсуждаются далее в этой и последующих главах.

На рис. 8.1 показано, что может случиться, когда две несинхронизированные потоки разделяют общий ресурс, например ячейку памяти. Оба потока увеличивают значение переменной N на единицу, но в силу специфики очередности, в которой могут выполняться потоки, окончательное значение N равно 5, тогда как правильным значением является 6. Заметьте, что представленный здесь частный результат не обладает ни повторяемостью, ни предсказуемостью; другая очередность выполнения потоков могла бы привести к правильному результату. В SMP-системах эта проблема еще более усугубляется.

Критические участки кода

Инкрементирование N при помощи единственного оператора, например, в виде N++, не улучшает ситуацию, поскольку компилятор сгенерирует последовательность из одной или более машинных инструкций, которые вовсе не обязательно должны выполняться атомарно (atomically), то есть как одна неделимая единица выполнения.

Рис. 8.1. Разделение общей памяти несинхронизированными потоками

Основная проблема состоит в том, что имеется критический участок кода (critical section) (в данном примере — код, который увеличивает N на 1), характеризующийся тем, что если один из потоков приступил к его выполнению, то никакой другой поток не должен входить в данный код до тех пор, пока его не покинет первый поток. Проблему критических участков кода можно считать разновидностью проблемы состязаний, поскольку первый поток "состязается" со вторым потоком в том, чтобы завершить выполнения критического участка еще до того, как его начнет выполнять любой другой поток. Таким образом, мы должны так синхронизировать выполнение потоков, чтобы можно было гарантировать, что в каждый момент времени код будет выполняться только одним потоком.

К аналогичным непредсказуемым результатам будет приводить и код, в котором предпринимается попытка защитить участок инкрементирования переменной путем опроса состояния флага.

while (Flag) Sleep (1000);

Flag = TRUE;

N++;

Flag = FALSE;

Даже в этом случае поток может быть вытеснен в процессе выполнения программы от момента тестирования значения флага до момента, когда его значение будет установлено равным TRUE; критический участок кода образуют два оператора, которые не защищены должным образом от параллельного доступа к ним двух и более потоков.

Другая разновидность попытки решения проблемы синхронизации выполнения потоками критического участка кода могла бы состоять в том, чтобы предоставить каждому потоку собственный экземпляр переменной N, например, так, как показано ниже:

DWORD WINAPI ThFunc(TH_ARGS pArgs) {

 volatile DWORD N;

 … N++; …

}

Однако такой подход ничем не лучше предыдущего, поскольку каждый поток имеет собственный экземпляр переменной в своем стеке, но может, например, требоваться, чтобы N представляло суммарное число действующих потоков. В то же время, этот тип решения необходим в тех случаях, когда каждый поток должен иметь собственный, независимый от других потоков экземпляр переменной. Эта методика часто встречается в наших примерах.

Заметьте, что проблемы подобного рода не ограничиваются случаем потоков одного процесса. С этими проблемами приходится сталкиваться также в случаях, когда два процесса разделяют общую память или изменяют один и тот же файл.

Даже если решить проблему синхронизации, все равно остается еще один скрытый дефект. Оптимизирующие компиляторы могут оставлять значение N в регистре, а не заносить его обратно в ячейку памяти, соответствующую переменной N. Попытка решения этой проблемы путем переустановки переключателей опций компилятора окажет отрицательное воздействие на скорость выполнения остальных участков программы. Правильное решение состоит в том, чтобы использовать определенный в стандарте ANSI С спецификатор памяти volatile, который гарантирует, что после изменения значения переменной оно будет сохраняться в памяти, а при необходимости будет всегда извлекаться из памяти. Ключевое слово volatile сообщает компилятору, что значение переменной может быть в любой момент изменено.

Функции взаимоблокировки

Если все, что требуется — это увеличение, уменьшение или обмен значениями переменных, как в нашем первом простом примере, то функций взаимоблокировки (interlocked functions) вам будет вполне достаточно. Функции взаимоблокировки проще в использовании, обеспечивают более высокое быстродействие по сравнению с другими возможными методами и не приводят к блокированию потоков. Двумя членами этого семейства функций, которые представляют для нас интерес, являются функции InterlockedIncrement и InterlockedDecrement. Обе функции применяются по отношению к 32-битовым целым числам со знаком.