Роб Кёртен - Введение в QNX/Neutrino 2. Руководство по программированию приложений реального времени в QNX Realtime Platform

pthread_create(NULL, NULL, new_thread , NULL);

В вышеупомянутом примере мы создали наш новый поток со значениями параметров по умолчанию и передали ему NULL в качестве его единственного параметра (третий NULL в указанном выше вызове pthread_create() ).

Вообще говоря, вы можете передавать вашему новому потоку что угодно через параметр arg . Например, число 123:

pthread_create(NULL, NULL, new_thread , (void*)123);

Более сложный пример — создание «обособленного» (detached) потока с диспетчеризацией карусельного типа (RR) и приоритетом 15:

pthread_attr_t attr;

// Инициализировать атрибутную запись

pthread_attr_init(&attr);

// Установить «обособленность»

pthread_attr_setdetachstate(&attr,

PTHREAD_CREATE_DETACHED);

// Отменить наследование по умолчанию (INHERIT_SCHED)

pthread_attr_setinheritsched(&attr,

PTHREAD_EXPLICIT_SCHED);

pthread_attr_setschedpolicy(&attr, SCHED_RR);

attr.param.sched_priority = 15;

// И, наконец, создать поток

pthread_create(NULL, &attr, new_thread, NULL);

Для того чтобы увидеть, как «выглядит» многопоточная программа, можно запустить из командного интерпретатора команду pidin . Скажем, нашу программу зовут spud . Если мы выполняем pidin один раз до создания программой spud потоков, и еще раз — после того, как spud создала два потока (тогда всего их будет три), то вот как примерно будет выглядеть вывод (я укоротил вывод pidin для демонстрации только того, что относится к spud ):

# pidin

pid tid name prio STATE Blocked

12301 1 spud 10r READY

# pidin

pid tid name prio STATE Blocked

12301 1 spud 10r READY

12301 2 spud 10r READY

12301 3 spud 10r READY

Вы можете видеть, что процесс spud (идентификатор процесса 12301) имеет три потока (столбец «tid» в таблице). Эти три поток» выполняются с приоритетом 10, с диспетчеризацией карусельного (RR) типа (обозначенной как «r» после цифры 10). Все три процесса находятся в состоянии готовности (READY), т. е. готовы использовать процессор, но в настоящее время не выполняются (поскольку в данный момент выполняется другой поток с более высоким приоритетом).

Теперь, когда мы знаем все о создании потоков, давайте рассмотрим, как и где мы можем этим воспользоваться.

Существует два класса задач, где можно было бы эффективно применять многопоточность.

Потоки подобны перегруженным операторам в языке Си++. Поначалу может показаться хорошей идеей перегрузить каждый оператор какой-либо дополнительной интересной функцией, но это сделает программу трудной для восприятия. Аналогичная ситуация с потоками. Вы могли бы создать множество потоков, но это усложнит ваш код и сделает программу малопонятной, а значит, сложной в сопровождении. Разумное же применение потоков, наоборот, внесет в программу дополнительную функциональную ясность.

Применение потоков хорошо там, где можно выполнять операции параллельно — например, в ряде математических задач (графика, цифровая обработка сигналов, и т.д.). Потоки также прекрасны там, где программа должна выполнять несколько независимых функций, при этом использующих общие данные — например, веб-сервер, который обслуживает несколько клиентов одновременно. Эти два класса задач мы здесь и рассмотрим.

Предположим, что мы имеем графическую программу, выполняющую алгоритм трассировки луча. Каждая строка растра на экране зависит от содержимого основной базы данных (которая описывает генерируемую картинку). Ключевым моментом здесь является то, что каждая строка растра не зависит от остальных . Это обстоятельство (независимость строк растра) автоматически приводит к программированию данной задачи как многопоточной.

Ниже приведен однопоточный вариант:

int main (int argc, char **argv) {

int x1;

... // Выполнить инициализации

for (x1 = 0; x1 < num_x_lines; x1++) {

do_one_line(x1);

}

... // Вывести результат

}

Здесь мы видим, что программа итеративно по всем значениям рассчитает необходимые растровые строки.

В многопроцессорных системах эта программа будет использовать только один из процессоров. Почему? Потому что мы не указали операционной системе выполнять что-либо параллельно. Операционная система не настолько умна, чтобы посмотреть на программу и сказать: «Эй, секундочку! У нас ее 4 процессора, и похоже, что у нас тут несколько независимых потоков управления. Запущу-ка я это на всех 4 процессорах сразу!»

Так что это дело разработчика (ваше дело!) — сообщить QNX/Neutrino, какие разделы программы следует выполнять параллельно. Проще всего это можно было бы сделать так:

int main (int argc, char **argv) {

int x1;

... // Выполнить инициализации

for (x1 = 0; x1 < num_x_lines; x1++) {

pthread_create(NULL, NULL, do_one_line, (void*)x1);

}

... // Вывести результат

}

С таким упрощением связано множество проблем. Первая из них (и самая незначительная) состоит в том, что функцию do_one_line() придется модифицировать так, чтобы она могла в качестве своего аргумента принимать значение типа void* вместо int . Это можно легко исправить с помощью оператора приведения типа (typecast).

Вторая проблема несколько сложнее. Скажем, что разрешающая способность дисплея, для которой вы рассчитывали картинку, была равна 1280×1024. Нам пришлось бы создать 1280 потоков! В общем-то, для QNX/Neutrino это не проблема — QNX/Neutrino позволяет создавать до 32767 потоков в одном процессе! Однако, каждый поток должен иметь свой уникальный стек. Если ваш стек имеет разумный размер (скажем 8 Кб), эта программа израсходует под стек 1280×8 Кб (10 мегабайт!) ОЗУ. И ради чего? В вашей системе есть только 4 процессора. Это означает, что только 4 из этих 1280 потоков будут работать одновременно, а другие 1276 потоков будут ожидать доступа к процессору. (В действительности, в данном случае пространство под стек будет выделяться только по мере необходимости. Но тем не менее, это все равно расходование ресурсов впустую — есть ведь еще и другие издержки.)

Более красивым способом решения этой задачи было бы разбить ее на 4 части (по одной подзадаче на каждый процессор), и обрабатывать каждую часть как отдельный поток:

int num_lines_per_cpu;

int num_cpus;

int main (int argc, char **argv) {

int cpu;

... // Выполнить инициализации

// Получить число процессоров

num_cpus = _syspage_ptr->num_cpu;

num_lines_per_cpu = num_x_lines / num_cpus;

for (cpu = 0; cpu < num_cpus; cpu++) {

pthread_create(NULL, NULL, do_one_batch, (void*)cpu);

}

... // Вывести результат