Джонсон Харт - Системное программирование в среде Windows

Предостережение

Программа grepMP осуществляет асинхронный ввод/вывод в том смысле, что отдельные потоки выполняют параллельное синхронное чтение различных файлов, которые блокируются до момента завершения операции чтения. Можно также организовать параллельное чтение одного и того же файла, если у него имеются различные дескрипторы (обычно, по одному дескриптору для каждого потока). Эти дескрипторы должны быть сгенерированы функцией CreateFile, а не функцией DuplicateHandle. В главе 14 описывается асинхронный ввод/вывод, осуществляемый как с использованием, так и без использования пользовательских потоков, а в примере, доступном на Web-сайте (программа atouMT, описанная в главе 14), операции ввода/вывода выполняются с использованием нескольких потоков по отношению к одному и тому же файлу.

/* Глава 7. grepMT. */

/* Параллельный поиск текстового шаблона — версия, использующая несколько потоков. */

#include "EvryThng.h"

typedef struct { /* Структура данных потока поиска. */

int argc;

TCHAR targv[4][МАХ_РАТН];

} GREP_THREAD_ARG;

typedef GREP_THREAD_ARG *PGR_ARGS;

static DWORD WINAPI ThGrep(PGR_ARGS pArgs);

int _tmain(int argc, LPTSTR argv[]) {

GREP_THREAD_ARG * gArg;

HANDLE * tHandle;

DWORD ThdIdxP, ThId, ExitCode;

TCHAR CmdLine[MAX_COMMAND_LINE];

int iThrd, ThdCnt;

STARTUPINFO Startup;

PROCESS_INFORMATION ProcessInfo;

GetStartupInfo(&StartUp);

/* Основной поток: создает отдельные потоки поиска на основе функции "grep" для каждого файла. */

tHandle = malloc((argc – 2) * sizeof(HANDLE));

gArg = malloc((argc – 2) * sizeof(GREP_THREAD_ARG));

for (iThrd = 0; iThrd < argc – 2; iThrd++) {

_tcscpy(gArg[iThrd].targv[1], argv[1]); /* Pattern. */

_tcscpy(gArg[iThrd].targv[2], argv[iThrd + 2]);

GetTempFileName /* Имя временного файла. */

(".", "Gre", 0, gArg[iThrd].targv[3]);

gArg[iThrd].argc = 4;

/* Создать рабочий поток для выполнения командной строки. */

tHandle[iThrd] = (HANDLE)_beginthreadex(NULL, 0, ThGrep, &gArg[iThrd], 0, &ThId);

}

/* Перенаправить стандартный вывод для вывода списка файлов. */

Startup.dwFlags = STARTF_USESTDHANDLES;

Startup.hStdOutput = GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE);

/* Выполняются все рабочие потоки. Ожидать их завершения. */

ThdCnt = argc – 2;

while (ThdCnt > 0) {

ThdIdxP = WaitForMultipleObjects(ThdCnt, tHandle, FALSE, INFINITE);

iThrd = (int)ThdIdxP – (int)WAIT_OBJECT_0;

GetExitCodeThread(tHandle [iThrd], &ExitCode);

CloseHandle(tHandle [iThrd]);

if (ExitCode ==0) { /* Шаблон найден. */

if (argc > 3) {

/* Вывести имя файла, если имеется несколько файлов. */

_tprintf(_T("\n**Результаты поиска – файл: %s\n"), gArg[iThrd].targv [2]);

fflush(stdout);

}

/* Использовать программу "cat" для перечисления результирующих файлов. */

_stprintf(CmdLine, _T("%s%s"), _Т("cat "), gArg [iThrd].targv[3]);

CreateProcess(NULL, CmdLine, NULL, NULL, TRUE, 0, NULL, NULL, &StartUp, &ProcessInfo);

WaitForSingleObject(ProcessInfo.hProcess, INFINITE);

CloseHandle(ProcessInfo.hProcess);

CloseHandle(ProcessInfo.hThread);

}

DeleteFile(gArg[iThrd].targv[3]);

/* Скорректировать массивы потоков и имен файлов. */

tHandle[iThrd] = tHandle[ThdCnt – 1];

_tcscpy(gArg[iThrd].targv[3], gArg[ThdCnt – 1].targv[3]);

_tcscpy(gArg[iThrd].targv[2], gArg[ThdCnt – 1].targv[2]);

ThdCnt--;

}

}

/* Прототип функции контекстного поиска:

static DWORD WINAPI ThGrep(PGR_ARGS pArgs){ } */

Программы grepMP и grepMT по своей структуре и сложности сопоставимы друг с другом, однако, как и следовало ожидать, программа grepMT характеризуется более высокой производительностью, так как переключение между потоками осуществляется ядром намного эффективнее, чем переключение между процессами. В приложении В показано, что эти теоретические ожидания отвечают действительности, и это особенно заметно в тех случаях, когда файлы размещены на различных дисках. Оба варианта реализации способны работать в SMP-системах, существенно улучшая показатели производительности в терминах общего времени выполнения (истекшего времени); потоки, независимо от того, принадлежат ли они одному и тому же или разным процессам, параллельно выполняются на различных процессорах. Измеренное пользовательское время в действительности превышает общее время выполнения, поскольку рассчитывается в виде суммарной величины для всех процессоров.

В то же время, существует весьма распространенное заблуждение, суть которого состоит в том, что отмеченный параллелизм, независимо от того, касается ли он использования нескольких процессов, как в случае grepMP, или же применения нескольких потоков, как в случае grepMT, способен приводить к повышению производительности лишь в случае SMP-систем. Выигрыш в производительности можно получить и при использовании нескольких дисков, а также при любом другом распараллеливании в системе хранения. Во всех подобных случаях операции ввода/вывода с участием нескольких файлов будут осуществляться в параллельном режиме.

Программа grepMT демонстрирует модель многопоточных приложений, носящую название модели "хозяин/рабочий" ("boss/worker"), а рис. 6.3, после замены в нем термина "процесс" на термин "поток", может служить графической иллюстрацией соответствующих отношений. Главный поток (основной поток в данном случае) поручает выполнение отдельных задач рабочим потокам. Каждый рабочий, поток получает файл, в котором она должна выполнить поиск, а полученные рабочим потоком результаты передаются главному потоку во временном файле.

Существуют многочисленные вариации этой модели, одной из которых является модель рабочей группы (work crew model), в которой рабочие потоки объединяют свои усилия для решения одной задачи, причем каждый отдельный поток выполняет свою небольшую часть работы. Модель рабочей группы используется в нашем следующем примере (рис. 7.2). Рабочие группы даже могут самостоятельно распределять работу между собой без получения каких-либо указаний со стороны главного потока. В многопоточных программах может быть применена практически любая из схем управления, разработанных для коллективов в человеческом обществе.

Рис. 7.2.Выполнение сортировки слиянием с использованием нескольких потоков

Двумя другими основными моделями являются модель "клиент/сервер" (client/server) (проиллюстрирована на рис. 7.1, а пример ее практической реализации рассматривается в главе 11) и конвейерная модель (pipeline model), в которой выполнение задания передается от одного потока к другому (пример многоступенчатого конвейера рассматривается в главе 10 и иллюстрируется на рис. 10.1).

При проектировании многопоточных систем эти модели обладают целым рядом преимуществ, к числу которых можно отнести следующие: