La descarga está en progreso. Por favor, espere

La descarga está en progreso. Por favor, espere

Tema I: Introducción a la computación distribuida Luis López Fernández.

Presentaciones similares


Presentación del tema: "Tema I: Introducción a la computación distribuida Luis López Fernández."— Transcripción de la presentación:

1 Tema I: Introducción a la computación distribuida Luis López Fernández

2 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Tema I: Contenidos 1.1: Definiciones y conceptos básicos 1.2: Algunas nociones (muy) básicas sobre Java 1.3: Disciplinas base de la computación distribuida 1.4: IPC (Inter Process Communications): Comunicación entre procesos 1.5: Paradigmas de la computación distribuida

3 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Lección : Definiciones y conceptos básicos 1.2: Algunas nociones (muy) básicas sobre Java 1.3: Disciplinas base de la computación distribuida 1.4: IPC (Inter Process Communications): Comunicación entre procesos 1.5: Paradigmas de la computación distribuida

4 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández En ingeniería es imprescindible conocer qué significa cada vocablo sin ambigüedad En el ámbito de la computación distribuida, no existe un vocabulario universal Esto es debido a: Hay múltiples actores involucrados (industria, universidades, individuos) Cada actor tiene sus propios intereses (quizás en conflicto) El estado del arte evoluciona a gran velocidad Esto produce que: Se fomente la confusión entre los diferentes actores involucrados Se dificulte la estandarización En esta asignatura vamos a mantener una serie de convenciones en relación a la nomenclatura y al vocabulario para poder hablar con precisión Para ello, definiremos un conjunto de términos de manera precisa Habrá que tener en cuenta que, en otros contextos, los términos aquí definidos pueden tener significados (sensiblemente) diferentes El vocabulario de la computación distribuida

5 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Definición de Modelo de Computación (Programación): Paradigma que proporciona y determina la visión que un programador tiene sobre la ejecución (y desarrollo) de un programa Podemos establecer diferentes clasificaciones de los Modelos de Computación/Programación dependiendo del criterio que deseemos utilizar: Criterio basado en la modularidad del código: Modelo de programación orientado a objetos Modelos de programación procedimental Criterio basado en el tipo de sistema sobre el que ejecuta el programa: Modelo de computación monolítica Modelo de computación paralela Modelo de computación distribuidaModelo de computación distribuida Modelo de computación cooperativa (computación P2P) Modelos de computación y programación

6 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Computación Monolítica Procesadores: El programa ejecuta en un solo procesador Ligazón: Ninguna Requiere: Se requiere el hardware de un ordenador Ejemplo: Ejecución de programas en un PC Cuestión: ¿Soporta la computación monolítica los sistemas multiusuario? Computación Paralela Procesadores: El programa ejecuta en un conjunto de procesadores que están fuertemente ligados Ligazón Los procesadores cooperan íntimamente y se sincronizan Los procesadores comparten memoria principal Los procesadores comparten otros recursos del ordenador (periféricos, etc.) Requiere: Se requiere el hardware de un ordenador Se requiere el hardware de varios procesadores (CPUs) Se requiere un mecanismo de interconexión y control de los procesadores Ejemplo: Ejecución de programas en un ordenador con núcleo dual. Cuestión: ¿Puede un mismo programa secuencial ejecutar en múltiples procesadores? Modelos de Computación

7 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Computación Distribuida Procesadores: El programa ejecuta en un conjunto de procesadores que están ligeramente ligados Ligazón: Los procesadores pueden intercambiar mensajes Los procesadores no comparten (directamente) memoria principal Los procesadores no comparten (directamente) sus recursos hardware Requiere: (Un sistema distribuido) El hardware de varios ordenadores Una red de ordenadores Hardware de interconexión Ejemplo: Ejecución de un programa en una red de área local Computación Cooperativa y Computación P2P (un tipo de Comput. Distribuida) Procesadores: El programa ejecuta en un conjunto dinámico y muy grande de procesadores que están débilmente ligados. Se asume que los recursos de procesador de los que el programa puede disponer están restringidos. Ligazón: Similar a la de la computación distribuida Requiere: Un sistema distribuido + una red de área extendida (Internet p.e.) Ejemplo: Ejecución de un programa en Internet Modelos de Computación Cont.

8 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Definición de Computación Distribuida Modelo de computación que se caracteriza por estar adaptado a la ejecución de programas en sistemas distribuidos Definición de Sistema Distribuido Sistema informático compuesto por un conjunto de nodos de procesamiento (ordenadores) que se encuentran ligados a través de una red que permite el intercambio de mensajes entre los mismos La computación distribuida (los sistemas distribuidos) se ha convertido en un elemento esencial en la industria en las últimas décadas Redes de área local Internet Aplicaciones Cliente/Servidor ¿Por qué la computación distribuida es tan popular? Computación Distribuida

9 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Compartición de recursos Cualquier recurso disponible en la red puede ser accedido por otros nodos Ejemplos: Servidores de ficheros, Servidores de BD, Impresoras, etc. Ahorro de costes Los ordenadores son baratos, conectar ordenadores en red es barato Construir un sistema distribuido es barato Computación distribuida se pueden compartir los recursos más caros Ejemplos: Impresora a color, hardware específico, memoria, etc. Escalabilidad Con computación monolítica, los recursos disponibles están limitados a los presentes en un solo ordenador Con computación distribuida, los recursos disponibles se pueden escalar introduciendo nuevos nodos (ordenadores) en el sistema soporte Tolerancia a fallos Un recurso crítico puede ser replicado en varios nodos (distantes) de la red. Ejemplo: Copias de seguidad (Backups) Ventajas de la Comunicación No es posible intercambiar información entre ordenadores distantes sin utilizar un modelo de computación distribuida Ventajas de la Computación Distribuida

10 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Si hay tantas ventajas, ¿por qué no todas las aplicaciones son distribuidas? La computación distribuida también presenta serios inconvenientes Modelo de fallos más complejo y difícil de gestionar Computación monolítica Lo habitual es que todas las partes de un programa fallen de manera simultánea No existe el concepto de fallo de comunicación Cuando hay fallos, es posible recuperar el estado de cada parte del programa En computación distribuida Cada parte del programa falla de manera independiente Hay (frecuentemente) fallos en las comunicaciones. La red no es fiable Cuando hay fallos, no hay conocimiento global sobre el estado del programa. Habitualmente no es posible que unas partes del programa puedan tener información relativa al estado de otras Hay más elementos susceptibles de fallo: un sistema distribuido es aquel en el que el fallo de un ordenador que, ni siquiera sabes que existe, puede dejar tu propio ordenador inutilizable – Leslie Lamport. Inconvenientes de la Computación Distribuida

11 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Mayor vulnerabilidad frente a ataques intencionados (aspectos de seguridad) Computación monolítica Es muy difícil manipular la información que se intercambia entre las distintas partes de un programa Es muy difícil suplantar partes de un programa Existe un único administrador conocido y fiable La administración está centralizada Los problemas siempre vienen de dentro del sistema (p.e. virus) En computación distribuida La seguridad de la comunicación no está, en principio, garantizada La identidad de las partes no está, en principio, validada Puede haber diferentes administradores con fiabilidad desconocida La administración es descentralizada En sistemas abiertos (p.e. Internet), se fomenta el que cualquiera pueda formar parte del sistema distribuido Los problemas pueden venir de fuera (p.e. gusanos) o de dentro del sistema (p.e. virus) Inconvenientes de la Computación Distribuida Cont.

12 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Mayor complejidad de desarrollo Computación monolítica Hay un solo hardware en el que se ejecuta la aplicación El modelo de fallos es sencillo de gestionar Los problemas de seguridad son mínimos Hay información global sobre el estado de las distintas partes del programa La comunicación entre los miembros es potente y flexible En computación distribuida Puede haber múltiples plataformas hardware en las que el programa ejecuta El modelo de fallos es complejo y difícil de gestionar Los problemas de seguridad son abundantes y con soluciones complejas No hay información global sobre el estado de las distintas partes del programa La comunicación está limitada (en ancho de banda, en latencia, etc.) Diferentes sistemas utilizan diferentes formatos de representación de datos Inconvenientes de la Computación Distribuida Cont.

13 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández … by Peter Deutsch, James Gosling Las Falacias de la Computación Distribuida son un conjunto de suposiciones erróneas que suelen asumir los programadores inexpertos en desarrollo de software distribuido All prove to be false in the long run and all cause big trouble and painful learning experiences – Peter Deutsch 1.La red es fiable 2.La latencia es cero 3.El ancho de banda es infinito 4.La red es segura 5.La topología no cambia 6.Hay un administrador 7.El coste de transporte es cero 8.La red es homogénea Las Falacias de la Computación Distribuida

14 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández 1.1: Definiciones y conceptos básicos 1.2: Algunas nociones (muy) básicas sobre Java 1.3: Disciplinas base de la computación distribuida 1.4: IPC (Inter Process Communications): Comunicación entre procesos 1.5: Paradigmas de la computación distribuida Lección 1.2

15 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Java es un lenguaje de programación orientado a objetos desarrollado por James Gosling en Sun Microsystems a comienzos de los 90 Los programas Java no se compilan a código nativo (código máquina) El código fuente Java no se interpreta (no es un lenguaje de script) El código Java se compila a bytecode (un código intermedio menos abstracto que el código fuente pero más abstracto que el código máquina) El bytecode es único (no depende del hardware ni del sistema operativo) Nociones sobre el lenguaje de programación Java El bytecode es ejecutado por la Máquina Virtual Java. Hoy en día, lo más habitual es utilizar compilación JIT (Just-In-Time). El bytecode se compila a código nativo como paso previo a la ejecución Los programas Java pueden ejecutar en cualquier plataforma sobre la que exista una JVM (Java Vírtual Machine) Filosofía Write once, run anywhere Por tanto, los programas Java son independientes de la plataforma … digamos que sólo en teoría

16 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández JVM (Java Virtual Machine): Software que virtualiza el entorno de ejecución. Es la parte que se ocupa de que una aplicación pueda ejecutar con independencia de la plataforma JRE (Java Runtime Environment): Paquete de programas que permiten la ejecución de una aplicación Java. Incluye una JVM + una API Dependiendo de la plataforma hardware, se han definido diferentes familias de APIs JME (Java Platform Micro Edition: para entornos con recursos limitados JSE (Java Platform Standard Edition): para ordenadores personales JEE (Java Platform Enterprise Edition): para aplicaciones de empresa distribuidas JDK (Java Development Kit): JRE + herramientas necesarias para desarrollar aplicaciones en el lenguaje Java (compiladores, depuradores, etc.) Netbeans: IDE distribuido por Sun Microsystems para el desarrollo en Java Eclipse: IDE para el desarrollo en Java distribuido como software libre Java: Algo de jerga

17 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández En Java hay tres tipos de programas: las aplicaciones, los applets y los servlets Existen otros tipos de programas muy específicos (MIDlets, etc.) pero no los estudiaremos en este curso Aplicaciones Java (Java stand-alone applications) El programa se ejecuta como un proceso independiente El flujo de ejecución debe comenzar siempre en un método estático con nombre main que se encuentre en una clase pública Java: tipos de programas public class HolaMundo{ public static void main(String[] args){ System.out.println(Hola mundo!); }

18 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Java applets El programa se ejecuta empotrado en otra aplicación (normalmente un navegador) Debe existir una clase pública que extienda la clase Applet de la API estándar y redefina el método paint de la misma El flujo de ejecución comienza en el método paint de la citada clase El applet se descarga desde una máquina remota y se ejecuta en una máquina virtual local Java: tipos de programas Cont. import java.applet.Applet; import java.awt.Graphics; public class HelloWorld extends Applet { public void paint(Graphics gc) { gc.drawString("Hello, world!", 65, 95); }

19 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Java servlets El programa se ejecuta empotrado en otra aplicación (normalmente un servidor) Se debe implementar la interfaz Servlet definida en la API Servlet El servlet el un objeto que ejecuta en una máquina remota e interactúa con un proceso local mediante un protocolo de petición – respuesta Java: tipos de programas Cont. import java.io.*; import javax.servlet.*; import javax.servlet.http.*; public class HelloWorld extends HttpServlet { public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { response.setContentType("text/html"); PrintWriter pw = response.getWriter(); pw.println( Hello, world! "); pw.close(); }

20 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Toda clase pública está definida en un fichero con el mismo nombre que la clase El compilador (javac) espera el nombre de un fichero como argumento El intérprete (java) espera el nombre de una clase como argumento Los ficheros fuente tienen extensión.java, los compilados (bytecode).class Java: Hola mundo # vi HolaMundo.java public class HolaMundo{ public static void main(String[] args){ System.out.println(Hola mundo!); } # javac HolaMundo.java # ls HolaMundo.javaHolaMundo.class # java HolaMundo Hola mundo!

21 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Las clases y los objetos son los dos conceptos básicos de Java Lleva algún tiempo comprender como manejarlas correctamente Un objeto es una entidad que se puede manipular en un programa Las clase son una definición de qué cosas tienen los objetos Las cosas que puede tener un objeto son: atributos y métodos Los atributos son variables tipadas Los métodos son secuencias de instrucciones que actúan sobre los atributos Los objetos son siempre instancias de una clase Java: Clases y objetos public class Persona{ private String nombre; private String apellidos; public Persona (String nombre, String apellidos){ this.nombre = nombre; this.apellidos = apellidos; } public String getNombreCompleto(){ return nombre + + apellidos; }... }

22 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Miembro = atributo o método En Java, los miembros pueden ser de instancia o de clase Un miembro de instancia está asociado a un objeto concreto de esa clase (cada objeto tiene su propio miembro) Un miembro de clase está asociado a una clase (todos los objetos que sean instancia de esa clase comparten el mismo miembro) A un miembro de instancia se accede precediéndolo del identificador de la instancia A un miembro de clase se accede precediéndolo de un identificador de instancia o bien del nombre de la clase Los miembros de clase se preceden de la palabra clave static Java: Miembros estáticos public class Alumno{ private static numAlumnos = 0; }... Alumno.numAlumnos ++; Alumno alumno = new Alumno(); System.out.println(Hay + alumno.numAlumnos + alumnos);

23 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández En Java hay dos tipos de datos: objetos y tipos primitivos Los tipos primitivos incluyen: int, float, double, byte, boolean, etc. Para cada tipo primitivo existe una clase asociada (Integer-int, Float-float, etc.) Desde Java 1.5 la conversión de tipos primitivos a sus objetos equivalentes es automática (mecanismo de autoboxing) Las variables de tipo primitivo contienen su valor Las variables de tipo objeto contienen una referencia al objeto Por seguridad, hay objetos inmutables (no se pueden cambiar) Los objetos de la clase String son inmutables Java: Tipos Persona p1 = new Persona(Luis, López); Persona p2 = p1; p2.setNombre(Patata); System.out.println(p1.getNombreCompleto); //Imprime Patata López int a = 22; int b = a; b = 3; System.out.println(a= + a); //Imprime a=22

24 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández En Java, las clases pueden extenderse mediante un mecanismo de herencia class ClaseHija extends ClasePadre{…} La clase hija hereda (posee) los atributos y métodos de la clase padre La clase hija solo ve los atributos y métodos declarados con visibilidad de paquete, públicos o protegidos, pero no ve los privados En Java, todas las clases heredan de la clase Object definida En Java no se soportan herencia múltiple Java: Herencia class Empleado extends Persona { public Empleado(String nombre, String apellidos){ super(nombre, apellidos); } public int sueldo; }... Empleado e = new Empleado(Pedro, González); System.out.println(e.getNombreCompleto);//Imprime Pedro González...

25 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández En Java, las interfaces proporcionan un conjunto de declaraciones de métodos Las interfaces no proporcionan implementación, son solo declaración Las clases pueden implementar una interfaz determinada, para ello, deben proporcionar una implementación de todos los métodos declarados en la interfaz class MiClase implements MiInterfaz{…} Las interfaces son muy útiles para crear abstracciones y reducir el acoplamiento entre clases Java: Interfaces public interface Coin { public double unitsPerEuro(); }... public class Peseta implements Coin{ public double unitsPerEuro(){ return 166.3; }... Peseta peseta = new Peseta(); Coin coin = peseta;

26 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández En Java, las excepciones son un mecanismo utilizado para indicar que se ha producido un problema algún tipo de problema durante la ejecución Las excepciones se elevan o lanzan ante situaciones de error o conflicto throw new IOException(El fichero no se encuentra); Una excepción lanzada rompe el flujo de ejecución del programa y le hace saltar hasta el llamante de manera recursiva Las excepciones pueden manejarse en cualquier punto de la jerarquía de llamadas Una excepción no manejada va progresando en la jerarquía de llamadas hasta que alcanza el programa principal (método main()) y se detiene el programa en curso Java: Excepciones try{ //código que puede elevar una excepción }catch(TipoDeExcepción e){ //código a ejecutar en caso de excepción }finally(){ //código que se ejecuta haya o no excepción }

27 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández En Java, existe el paquete como instrumento para organizar grandes proyectos El espacio de nombres de paquete es jerárquico y compuesto por etiquetas separadas por puntos. Para declarar que una clase está en un paquete, añadimos al comienzo del fichero package nombre.de.paquete; Para poder utilizar las clases (e interfaces) declaradas en un paquete sin necesidad de incluir el nombre completo del paquete, podemos utilizar imports import java.io.*; import mi.paquete.MiClase; Java: Paquetes package mi.paquete; import java.io.*; import java.lang.*; //importado por defecto en todos los ficheros public class MiClase{ //definición de la clase }

28 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Estas nociones básicas no son suficientes para saber programar en Java Existen infinidad de libros y de documentación en Internet que pueden ser de ayuda para aprender o profundizar en las tecnologías Java Libros: Gay Horstmann, Big Java, John Wiley & Sons, 2002 (bueno para empezar) Bruce Eckel, Piensa en Java, Prentice Hall, 2003 Tutoriales y libros en la web: Java Programming en Wikibooks: Thinking in Java 3rd Ed: Página oficial de Java en Sun Microsystems: Conocer los fundamentos del lenguaje es condición necesaria para poder desarrollar aplicaciones en Java, pero no suficiente … tarde o temprano hay que acudir a la especificación de la API estándar (Para Java 1.4.2) (Para Java 1.5) … (Para Java 1.6) Java: Hay que saber más.

29 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández 1.1: Definiciones y conceptos básicos 1.2: Algunas nociones (muy) básicas sobre Java 1.3: Disciplinas base de la computación distribuida 1.4: IPC (Inter Process Communications): Comunicación entre procesos 1.5: Paradigmas de la computación distribuida Lección 1.3

30 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández La computación distribuida parte de la base de programas que se ejecutan en múltiples ordenadores que se comunican mediante el intercambio de mensajes Para poder enfrentarnos a la problemática de la computación distribuida hay que contar con conocimientos básicos de tres disciplinas Sistemas operativos Programas y procesos Procesos e hilos Concurrencia Redes de ordenadores Arquitectura de redes Protocolos de nivel de red, de nivel de transporte y de nivel de aplicación Tecnologías de red Ingeniería del software Abstracción Programación procedimental Vs programación orientada a objetos Patrones y arquitecturas Modelado de aplicaciones Disciplinas utilizadas en Computación Distribuida

31 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Definición de Programa Software Artefacto construido por un desarrollador utilizando alguna forma de lenguaje de programación Definición de Proceso Un programa que se ejecuta incluyendo: los valores actuales, la información de estado y los recursos utilizados por el sistema operativo para la ejecución del programa Un proceso es una entidad dinámica, solo existe cuando un programa se ejecuta Un proceso atraviesa diferentes estados durante su ejecución Programas y procesos planificado encolado Inicio ListoBloqueadoEjecutando Terminado evento espera fin Diagrama simplificado de las transiciones de estado de un proceso

32 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Definición de Computación Concurrente Ejecución simultánea de varias tareas computacionales que interactúan entre sí El término Simultánea debe ser entendido en sentido amplio: modelos paralelos, modelos de time-slicing, etc. Concurrency occurs when two or more execution flows are able to run simultaneously -- Edsger Dijkstra Es necesario que haya interacción para que se considere que hay un problema de concurrencia en un entorno de computación Las tareas pueden implementarse como programas separados (que ejecutan en procesos separados), o como procesos o hilos de ejecución creados por un solo programa. ¿Qué diferencia hay entre un proceso y un hilo? Computación Concurrente

33 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Procesos Los procesos son independientes El proceso tiene una información de estado voluminosa Los procesos tienen espacios de memoria separados (desde un proceso no se puede acceder a las variables de otro) Los procesos poseen recursos de manera exclusiva (ficheros, sockets, etc.) Dos procesos sólo pueden interactuar con intermediación del sistema operativo Los cambios de contexto entre procesos son costosos y lentos Hilos (pertenecientes al mismo proceso) Un solo proceso puede tener múltiples hilos de ejecución Todos estos hilos comparten la información de estado del proceso Todos los hilos comparten los recursos del proceso (ficheros, sockets, etc.) Cada hilo tiene una pequeña información adicional (pila, pc, registros) Todos los hilos de un proceso comparten el mismo espacio de memoria Los cambios de contexto entre hilos del mismo proceso son muy rápidos Hilos de ejecución (threads) y procesos

34 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández La computación distribuida requiere el uso intensivo de programación concurrente Hay tres escenarios muy habituales Procesos concurrentes ejecutados en múltiples ordenadores Aparece en la mayor parte del software distribuidos En cada ordenador (nodo) el software ejecuta como un proceso independiente Los procesos interactúan sólo a través del intercambio de mensajes (red) Procesos concurrentes ejecutados en un único ordenador Aparece en ordenadores con capacidad multitarea (real o simulada) Los procesos interactúan compartiendo recursos o por intercambio de mensajes Programación concurrente dentro de un mismo proceso Aparece cuando múltiples hilos ejecutan dentro de un mismo proceso Todos los hilos comparten el espacio de memoria y los mismos recursos Aparecen múltiples problemas asociados a la concurrencia Son necesarios mecanismos de control de concurrencia dentro de un proceso Concurrencia y computación distribuida

35 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Creación de hilos en Java En Java, un mismo proceso puede tener múltiples hilos de ejecución Creación de un nuevo hilo de ejecución en Java (método I) Definimos una clase que extienda la clase Thread de la API estándar Redefinición del método run() con el código que ejecutará el hilo public class MiClaseHilo extends Thread{ public void run(){..código a ejecutar en el hilo }} Lanzamos un nuevo hilo al invocar start() sobre una instancia de la clase MiClaseHilo obj = new MiClaseHilo(); obj.start(); Creación de un nuevo hilo de ejecución en Java (método II) Definimos una clase que implemente la interfaz Runnable public class MiClaseHilo implements Runnable{ public void run(){... Lanzamos un hilo con una nueva instancia de la clase Thread MiClaseHilo obj = new MiClaseHilo(); new Thread(obj).start(); Creación de hilos en Java

36 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández public class Threadextends Objectimplements Runnable A thread is a thread of execution in a program. The Java Virtual Machine allows an application to have multiple threads of execution running concurrently. Every thread has a priority. Threads with higher priority are executed in preference to threads with lower priority. Each thread may or may not also be marked as a daemon. When code running in some thread creates a new Thread object, the new thread has its priority initially set equal to the priority of the creating thread, and is a daemon thread if and only if the creating thread is a daemon. When a Java Virtual Machine starts up, there is usually a single non-daemon thread (which typically calls the method named main of some designated class). The Java Virtual Machine continues to execute threads until either of the following occurs: The exit method of class Runtime has been called and the security manager has permitted the exit operation to take place. All threads that are not daemon threads have died, either by returning from the call to the run method or by throwing an exception that propagates beyond the run method. There are two ways to create a new thread of execution. One is to declare a class to be a subclass of Thread. This subclass should override the run method of class Thread. An instance of the subclass can then be allocated and started. For example, a thread that computes primes larger than a stated value could be written as follows: Javadoc de la clase Thread

37 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández public static Thread currentThread() Returns a reference to the currently executing thread object. public static void yield() Causes the currently executing thread object to temporarily pause and allow other threads to execute. public static void sleep(long millis) throws InterruptedException Causes the currently executing thread to sleep (temporarily cease execution) for the specified number of milliseconds. The thread does not lose ownership of any monitors. Parameters: millis - the length of time to sleep in milliseconds. Throws:InterruptedException - if another thread has interrupted the current thread. The interrupted status of the current thread is cleared when this exception is thrown. public void interrupt() Interrupts this thread. […] If this thread is blocked in an invocation of the wait(), wait(long), or wait(long, int) methods of the Object class, or of the join(), join(long), join(long, int), sleep(long), or sleep(long, int), methods of this class, then its interrupt status will be cleared and it will receive an InterruptedException. If this thread is blocked in an I/O operation upon an interruptible channel then the channel will be closed, the thread's interrupt status will be set, and the thread will receive a ClosedByInterruptException. If this thread is blocked in a Selector then the thread's interrupt status will be set and it will return immediately from the selection operation, possibly with a non-zero value, just as if the selector's wakeup method were invoked. If none of the previous conditions hold then this thread's interrupt status will be set. Throws: SecurityException - if the current thread cannot modify this thread (algunos) Métodos de la clase Thread

38 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández public final void join(long millis) throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means to wait forever. Parameters: millis - the time to wait in milliseconds. Throws: InterruptedException - if another thread has interrupted the current thread. The interrupted status of the current thread is cleared when this exception is thrown. public final void setDaemon(boolean on) Marks this thread as either a daemon thread or a user thread. The Java Virtual Machine exits when the only threads running are all daemon threads. This method must be called before the thread is started. public static boolean holdsLock(Object obj) Returns true if and only if the current thread holds the monitor lock on the specified object. This method is designed to allow a program to assert that the current thread already holds a specified lock: Parameters: obj - the object on which to test lock ownership destroy(), stop(): Estos métodos permiten destruir/parar un thread en seco. No se liberan los locks, por lo que su uso no se recomienda (las nuevas APIs los consideran deprecated). Si estamos usando alguno de estos métodos para algo es muy probable que estemos haciendo algo mal. (algunos) Métodos de la clase Thread

39 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Condiciones de carrera Las condiciones de carrera suceden cuando se intercalan de manera arbitraria comandos procedentes de hilos diferentes sobre un mismo recurso Las condiciones de carrera se traducen en comportamientos no deterministas y arbitrarios de los programas Ejemplo Imaginemos una aplicación bancaria concurrente Cada cuenta tiene un saldo medido en euros Múltiples hilos de ejecución pueden operar sobre el saldo (p.e. ingreso) Transferencia entre cuentas Control de concurrencia Hilo I (transf. 100) x1 = leerCuenta(A); x1 = x1 – 100 escribirCuenta(A, x1) y1 = leerCuenta(B) y1 = y escribirCuenta(B, y1) Hilo II (transf. 1) x2 = leerCuenta(A); x2 = x2 – 1 escribirCuenta(A, x2) y2 = leerCuenta(B) y2 = y2 + 1 escribirCuenta(B, y2)

40 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Control de concurrencia Cont. Hilo I (transf. 100) x1 = leerCuenta(A); x1 = x1 – 100 escribirCuenta(A, x1) y1 = leerCuenta(B) y1 = y escribirCuenta(B, y1) Hilo II (transf. 1) x2 = leerCuenta(A); x2 = x2 – 1 escribirCuenta(A, x2) y2 = leerCuenta(B) y2 = y2 + 1 escribirCuenta(B, y2) ABx1y1x2y

41 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Control de concurrencia Cont. Hilo I (transf. 100) x1 = leerCuenta(A); x1 = x1 – 100 escribirCuenta(A, x1) y1 = leerCuenta(B) y1 = y escribirCuenta(B, y1) Hilo II (transf. 1) x2 = leerCuenta(A); x2 = x2 – 1 escribirCuenta(A, x2) y2 = leerCuenta(B) y2 = y2 + 1 escribirCuenta(B, y2) ABx1y1x2y Se han perdido 100 euros por un problema de control de concurrencia!!

42 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández El control de concurrencia básico consta de dos pasos: 1- Detectar qué partes del programa no pueden ser ejecutadas de manera simultánea por varios hilos de ejecución. A estas partes se les denomina secciones críticas. 2- Utilizar algún mecanismo que impida la ejecución simultánea de las secciones críticas por parte de dos o más hilos. Los programas, objetos y librerías que no presenta problemas de concurrencia se dice que son thread-safe Existen diferentes mecanismos para el control de concurrencia en programas multihilo (dependiendo del SO, del lenguaje de programación, etc.) Ejemplos: Cerrojos, Semáforos, Monitores, Mutex, Barreras, etc. En Java existe la posibilidad de utilizar todos estos mecanismos, normalmente son suficientes los mecanismos de sincronización nativos En Java, todo objeto (instancia de una clase) tiene automáticamente asociado un (único) monitor que actúa como un cerrojo El propio lenguaje proporciona mecanismos que permiten utilizar ese cerrojo de manera sencilla para el programador Control de concurrencia en Java

43 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández La palabra clave synchronized Cualquier bloque de código etiquetado con la palabra clave synchronized se convierte en una sección crítica de ejecución exclusiva Solamente puede haber un hilo ejecutando código synchronized en un objeto Proceso de sincronización: Por defecto, el cerrojo del objeto está abierto Cuando un hilo entra en un bloque synchronized, cierra el cerrojo del objeto y toma posesión del mismo El hilo sólo libera el cerrojo cuando concluye la ejecución del bloque Si un hilo tiene que ejecutar un bloque de código synchronized y encuentra el cerrojo cerrado, debe esperar a que el cerrojo se abra para poder continuar Si hay varios hilos esperando por un cerrojo y este se abre, el cerrojo será asignado a uno solo de los hilos en espera, que lo cerrará y comenzará la ejecución de la sección synchronized No se ofrecen garantías sobre qué hilo será el que cierre el cerrojo y lo posea El cierre y la apertura de los cerrojos son operaciones atómicas Un hilo que posee el cerrojo de un objeto puede llamar a bloques synchronized sin necesidad de esperar a otros hilos Control de concurrencia en Java Cont.

44 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Synchronized: ejemplo de uso public class SynchronizedClass { public synchronized void metodoI(){ //Sección crítica I } public void metodoII(){ //obj es cualquier objeto, podría ser this synchronized (obj) { //Sección crítica II } En cada objeto que sea una instancia de SynchronizedClass, no podrá haber más de un hilo ejecutando bloques synchronized Si un hilo está ejecutando un bloque synchronized, cualquier otro hilo que quiera entrar en cualquier bloque synchronized sobre el mismo objeto se bloqueará al comienzo del citado bloque Si un hilo posee el cerrojo y está ejecutando un bloque synchronized, lo liberará al terminar el bloque

45 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández El uso de la palabra clave synchronized permite solucionar múltiples problemas de control de concurrencia, pero no todos Existe un mecanismo adicional que permite obtener mayor flexibilidad y que proporcionan los métodos wait(), notify() y notifyAll() de la clase Object wait() : hace que el hilo que lo invoca pierda el cerrojo y se bloquee. Obsérvese que el hilo que invoca wait() debe poseer el cerrojo ¿qué implica esto? notify() : cuando un hilo lo invoca, permite otro hilo que está bloqueado (tras una invocación a wait() ) se desbloquee. Si hay varios hilos bloqueados, sólo se desbloquea uno de ellos. No se ofrecen garantías sobre cuál notifyAll() : permite que todos los hilos que están bloqueados (tras una invocación a wait() ) se desbloqueen wait(long millis) : equivalente a wait(), pero indicando un tiempo máximo de bloqueo en milisegundos del hilo invocante Un hilo desbloqueado tras un nofity()/notifyAll()/millis sigue respetando las reglas de acceso exclusivo definidas mediante la palabra clave synchronized El mecanismo wait/nofity permite detener un hilo hasta que se cumpla una determinada condición que lo permita continuar wait(), notify() y notifyAll()

46 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Desarrollar una clase con un mecanismo productor-consumidor que cumpla: El elemento de intercambio es el entero ( int ) Hay una cola de intercambio de tamaño uno Se puede leer el elemento de la cola mediante el método get(). Si la cola está vacía el hilo invocante se bloquea hasta que se deposite un elemento Se puede depositar un elemento en la cola mediante el método put(). Si la cola está llena el hilo invocante se bloquea hasta que se lea el elemento Problema de control de concurrencia public class Intercambiador { //? public synchronized int get(){ //? } public synchronized void put(int value){ //? }

47 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Problema de control de concurrencia: Solución public class Intercambiador { private int sharedValue; private boolean available = false; public synchronized int get(){ while(available == false){ try{ wait(); }catch(InterruptedException ie){} } available = false; notifyAll(); //si ponemos solo nofity(), se podría desbloquear un lector return sharedValue; } public synchronized void put(int value){ while(available == true){ try{ wait(); }catch(InterruptedException ie){} } sharedValue = value; available = true; notifyAll(); //si ponemos notify() se podría desbloquear un escritor }

48 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández El paquete java.util.concurrent de la API estándar (a partir de la versión 5.0) contiene un conjunto de clases e interfaces de gran utilidad para el desarrollo de aplicaciones concurrentes. A continuación mostramos un ejemplo: BlockingQueue Interfaz generificada que permite acceder una funcionalidad de cola con inserción, extracción y borrados atómicos y comportamiento síncrono. Métodos (sólo algunos): void put(E o) Añade el elemento especificado a la cola. Si no hay espacio suficiente en la cola (es tamaño de la cola se puede seleccionar en construcción), el hilo llamante se bloquea hasta que haya espacio disponible E take() Recupera la cabeza de la cola, si no hay ningún elemento en la cola espera hasta que se presente alguno Implementaciones: ArrayBlockingQueue, DelayQueue, LinkedBlockingQueue, PriorityBlockingQueue, SynchronousQueue Control de concurrencia con mecanismos prefabricados

49 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Debemos también tener nociones de redes de ordenadores Arquitectura de redes Modelos basados en niveles y encapsulamiento El modelo OSI El modelo Internet Protocolos de nivel de red, de nivel de transporte y de nivel de aplicación El protocolo IP El problema de la congestión Protocolos de nivel de transporte en Internet (TCP/UDP) Protocolos y servicios de nivel de aplicación (HTTP, DNS, etc.) Tecnologías de red Tecnologías basadas en transmisión por cable Tecnologías basadas en transmisión inalámbrica Redes de área local y Ethernet Redes de ordenadores

50 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Es necesario comprender algunos conceptos sobre ingeniería del software para poder continuar con la asignatura, los repasamos brevemente Definición de Abstracción: Proceso por el que se reduce el contenido de información de un concepto con el fin de retener solamente la que sea relevante para un objetivo concreto El uso de la abstracción en ingeniería se traduce en una reducción de la complejidad, lo que facilita la conceptualización de un dominio de conocimiento y mejora su comprensión por parte de los seres humanos La abstracción consiste en obviar los detalles y retener lo esencial La parte esencial de un mecanismo complejo depende del objetivo pretendido En ingeniería, el objetivo suele ser lograr que un ser humano comprenda el funcionamiento y la interacciones de un determinado sistema Por tanto, al realizar el proceso de abstracción, solo conservamos la información relevante que es necesaria para explicar y/o comprender lo deseado Dependiendo del grado de comprensión que se desee alcanzar, se utilizará un mayor o menor nivel de abstracción en la representación del sistema Ingeniería del software: Abstracción

51 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Abstracción: ejemplo El motor de un coche es un sistema extremadamente complejo que funciona gracias a la interacción de elementos mecánicos, eléctricos, reacciones químicas,... Una persona que conduce un coche no tiene necesidad de comprender todos los detalles, le basta con realizar una abstracción que retenga lo relevante ¿Será suficiente ese nivel de abstracción para un mecánico que repare motores? ¿Qué nivel de abstracción tendrá el ingeniero que diseña motores? ¿Y el que diseña los lubricantes? Acelerar Frenar Abstracción Sistema complejo Representación para un conductor

52 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Abstracción en el desarrollo de software En el mundo del software, la abstracción oculta detalles usando encapsulación David J. Barnes Habitualmente usamos la abstracción cuando no es necesario conocer los detalles exactos de cómo algo funciona o se representa, porque podemos usarlo en su forma simplificada. A menudo, entrar dentro del detalle tiende a oscurecer lo que estamos intentando entender en lugar de iluminarlo […] la abstracción juega un papel muy importante en la programación porque lo que a menudo queremos modelar, en software, es una versión simplificada de la cosas que existen en el mundo real […] sin necesidad de construir cosas reales En el mundo del software, todo lo que no sea programar con 0s y 1s es abtracción Los compiladores son abstracciones de las complejidades del código máquina Los IDES son abstracciones de las complejidades del código de los lenguajes Etc. A medida que el nivel de abstracción aumenta Ventaja: se eliminan elementos complejos y se facilita el uso Inconveniente: se restringen las posibilidades de actuar sobre el sistema (funcionalidades)

53 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Abstracción en Computación Distribuida El principal problema de los ingenieros que desarrollan software en general, y muy particularmente de los que desarrollan software distribuido, es el de la complejidad. Los programas distribuidos son muy complejos. Cualquier estrategia que ayude a minimizar la complejidad de diseñarlos, comprenderlos, implementarlos o mantenerlos será de sumo interés para el ingeniero

54 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Los programas y sistemas distribuidos son muy complejos Es necesario utilizar abstracción para diseñarlos, implementarlos, mantenerlos, etc. Dependiendo del objetivo que persigamos, el nivel de abstracción subirá o bajará Son muy habituales las representaciones abstractas que se concentran en la interacción entre los diferentes componentes de un programa o sistema Estas representaciones se suelen realizar con cajas y flechas Ejemplo: Interacción entre un servidor web y un cliente web Abstracción en Computación Distribuida Servidor HTTP Red Navegador Abstracción Servidor HTTP Navegador Petición Respuesta Sistemas muy complejos Abstracción Permite entender interacciones

55 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández En arquitectura de redes, el nivel más alto de abstracción lo representan los modelos en capas (OSI, TCP/IP, etc.) En computación distribuida, podemos utilizar también modelos en capas para representar la arquitectura de los sistemas con un nivel muy elevado de abstracción El modelo en tres niveles que presentamos aquí clasifica las partes de una aplicación distribuida utilizando como criterio la función que desempeñan Abstracción en Computación Distribuida Cont. Presentación Lógica de la aplicación (negocio) Servicios

56 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Presentación Proporciona la interfaz de usuario. Por ejemplo, para un comercio electrónico, serán un conjunto de páginas HTML con formularios que permitan interaccionar con posible comprador. Suelen existir APIs muy completas que facilitan la creación del nivel de presentación Lógica de la aplicación (negocio) Suele consistir en un desarrollo específico que proporciona la funcionalidad básica requerida por la aplicación. Por ejemplo, en un comercio electrónico, la lógica de negocio debe incluir: verificación de las tarjetas de crédito, cálculo de costes e impuestos, procesamiento de los pedidos, etc. Dependiendo de la complejidad de la lógica de negocio, puede ser que no existan APIs específicas para el desarrollo de esta capa Servicios La capa de servicios proporciona un conjunto de funcionalidades genéricas (que no son específicas del negocio) que permiten el funcionamiento de las otras capas. Siguiendo con el ejemplo de comercio electrónico: el sistema de gestión de base de datos, servicios de directorio (DNS), servicios de comunicaciones (HTTP), etc. Multitud de fabricantes de software hacen pingües negocios comercializando herramientas y APIs que proporcionan servicios a las aplicaciones distribuidas Abstracción en Computación Distribuida Cont.

57 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Para esta asignatura, es imprescindible comprender la diferencia entre los modelos de programación orientados a objetos y los procedimentales Ambos modelos han sido concebidos para tratar de minimizar la complejidad El modelo de programación procedimental Define el concepto de procedimiento (o función) Un procedimiento (o función) es una abstracción que se utiliza para encapsular un conjunto de instrucciones que guardan una relación estrecha entre sí Así, es posible razonar en términos de procedimientos y no de instrucciones La abstracción realizada se centra especialmente en las acciones (procedimientos) El modelo de programación orientado a objetos Define el concepto de objeto Un objeto es una abstracción que representa algo en la vida real El objeto representa un estado (a través de atributos) y unos comportamientos (a través de métodos) Así, es posible razonar en términos de objetos que encapsulan la complejidad La abstracción, en este caso, se centra especialmente en los datos (objetos) Ingeniería del software: orientación a objetos

58 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández La abstracción recurre frecuente al uso de diagramas de cajas y flechas para representar sistemas complejos de múltiples elementos que guardan relación El problema es que las cajas y las flechas pueden significar cosas distintas para personas distintas, por lo que la comprensión de los diagramas se dificulta UML (Unified Modeling Language): El un lenguaje que proporciona un conjunto de notaciones estándar para representar modelos abstractos de objetos UML define un conjunto estandarizado de cajas y flechas con significados precisos que permiten representar objetos y algunas de sus relaciones UML está limitado, es decir, hay modelos que se pueden representar mediante UML y hay modelos para los que UML no posee notación estandarizada En esta asignatura, es conveniente conocer la notación de los diagramas de clases definidos en UML UML es útil para representar (y documentar) la arquitectura de una aplicación Siempre que utilicemos UML en los diagramas lo indicaremos de manera explícita Ingeniería del software: UML

59 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Diagramas de clases básicos en UML

60 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Existen algunos términos que aparecen de manera recurrente en el ámbito de los ingenieros de trabajan en computación distribuida Toolkits y frameworks Los toolkits y frameworks suelen consistir en un conjunto de clases, herramientas, APIs, ejemplos de programación y documentación que algunos fabricantes distribuyen con el fin de facilitar el desarrollo de software distribuido El éxito de una tecnología concreta depende en gran medida de la calidad de las herramientas que se proporcionan al desarrollador en el correspondiente toolkit Ejemplos de toolkits y frameworks JDK (Java Development Toolkit): Distribuido de manera gratuita por Sun Microsystems para desarrolladores interesados en el lenguaje Java.NET framework: Distribuido por Microsoft para desarrolladores Web en sistema operativo Windows. Ingeniería del Software: algo de terminología

61 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Componentes El desarrollo de software basado en componentes es una técnica muy habitual para la construcción de sistemas software distribuidos empresariales Los componentes son unidades funcionales independientes accesibles de manera distribuida Un sistema software distribuido se puede construir mediante la unión de componentes preexistentes y bien probados De este modo se minimiza el tiempo y los costes de desarrollo Para que esta filosofía tenga sentido, los componentes deben poder cooperar a través de una red abierta Es necesario definir mecanismos estándar que posibiliten las interacciones entre componentes que, en principio, pueden ser heterogéneos El desarrollo basado en componentes también es un intento de minimizar la complejidad Ejemplos de estándares para el desarrollo de componentes utilizados en la industria EJB (Enterprise Java Beans): Estándar para el desarrollo de componentes distribuidos basado en tecnologías Java COM (Component Object Model): Estándar para el desarrollo de componentes distribuidos basado en tecnologías Microsoft Ingeniería del Software: algo de terminología

62 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández 1.1: Definiciones y conceptos básicos 1.2: Algunas nociones (muy) básicas sobre Java 1.3: Disciplinas base de la computación distribuida 1.4: IPC (Inter Process Communications): Comunicación entre procesos 1.5: Paradigmas de la computación distribuida Lección 1.4

63 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Los servicios de comunicación entre procesos son la base de los sistemas distribuidos al permitir que dos procesos colaboren para lograr una tarea Hay dos mecanismos básicos de comunicación entre procesos 1- Comunicación entre procesos a nivel del sistema operativo (sin red) Permiten la comunicación entre dos procesos en el mismo ordenador Ejemplos: Colas de mensajes, semáforos, memoria compartida, etc. No vamos a utilizarlos en este curso 2- Comunicación entre procesos a través de una red Permiten la comunicación entre dos procesos que residan en la misma red En este caso, la comunicación se produce a través del intercambio de mensajes entre un emisor y un receptor El intercambio puede ser uno-a-uno (unicast – unidifusión) o uno-a-grupo (multicast – multidifusión) IPC – Comunicación entre procesos

64 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Cuando un ordenador tiene soporte de red, ofrece una API que proporciona los servicios de comunicaciones Estas APIs tratan de proporcionar una interfaz abstracta al programador Toda API debe proporcionar, al menos, cuatro tipos de operaciones al desarrollador ENVIAR: Es una primitiva que invoca el proceso emisor con el propósito de transmitir datos a un proceso receptor. Esta primitiva debe permitir identificar al proceso receptor así como especificar los datos a transmitir RECIBIR: Es una primitiva que invoca el proceso receptor con el objetivo de aceptar datos de un proceso emisor. Debe permitir identificar al proceso receptor así como especificar el área de memoria en la que se almacenará la información recibida Inicio de la conexión: Para mecanismos de comunicación orientados a conexión, deben existir primitas que permitan que la conexión se establezca. Lo habitual es que existan dos de ellas: ESPERAR-CONEXIÓN: Es una primitiva invocada por un proceso que está dispuesto a recibir la conexión de otro proceso de forma pasiva. INICIAR-CONEXIÓN: Esta primitiva es invocada por un proceso que quiere iniciar una conexión de manera activa con otro proceso. Es necesario identificar al proceso remoto DESCONECTAR: En comunicaciones orientadas a conexión, cualquiera de los dos extremos de una conexión establecida pueden liberarla invocando esta primitiva Elementos básicos de una API de IPC para redes

65 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Si observamos detenidamente la API básica que hemos definido vemos que Para que un mensaje pueda transferirse realmente, necesitamos que Toda llamada ENVIAR en un extremo, debe tener una llamada RECIBIR en el otro Para que una conexión pueda establecerse realmente, necesitamos que Toda llamada INICIAR-CONEXIÓN debe tener un ESPERAR-CONEXIÓN asociada ¿Cómo logran los procesos ponerse de acuerdo para coordinar sus llamadas? Más aún … ¿Qué tenemos que hacer cuando en el código que desarrollamos para que los programas se coordinen al ejecutarse como procesos? Sincronización de los procesos remotos Proceso E Proceso R ENVIAR RECIBIR? Proceso E Proceso R INICIAR ESPERAR?

66 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Definición de Sincronizar: Hacer que coincidan en el tiempo dos o más fenómenos ¿Cómo sincronizamos la ejecución de ENVIAR en un proceso con la ejecución de RECIBIR en el otro? El mecanismo de sincronización más sencillo es el de utilizar comandos bloqueantes Un comando bloqueante es aquel que bloquea al proceso que lo invoca hasta que se verifica una cierta condición, momento en el que el proceso para a estar Listo Para el envío de un mensaje, el primer proceso que alcanza el comando ENVIAR/RECIBIR se bloquea hasta que el otro proceso lo alcanza Para el establecimiento de una conexión, el proceso que invoca ESPERAR se bloquea hasta que otro proceso invoca INICIAR Sincronización de los procesos remotos

67 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Ejemplo de comunicación con comandos bloqueantes... int x = leerDato(); int y = leerOtroDato(); int z = x + y; String resultado=Suma=+z; enviar(procesoII, resultado);... llamarYoda(); sacarEspadaLaser(); matarSauron(); int z = recibir(procesoI) pagarImpuestos(z);... ProgramaII ProgramaI ListoBloqueadoEjecutandoListoBloqueadoEjecutando

68 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Ejemplo de comunicación con comandos bloqueantes... int x = leerDato(); int y = leerOtroDato(); int z = x + y; String resultado=Suma=+z; enviar(procesoII, resultado);... llamarYoda(); sacarEspadaLaser(); matarSauron(); int z = recibir(procesoI) pagarImpuestos(z);... ProgramaII ProgramaI Listo Bloqueado Ejecutando Listo Bloqueado

69 Ejecutando Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Ejemplo de comunicación con comandos bloqueantes... int x = leerDato(); int y = leerOtroDato(); int z = x + y; String resultado=Suma=+z; enviar(procesoII, resultado);... llamarYoda(); sacarEspadaLaser(); matarSauron(); int z = recibir(procesoI) pagarImpuestos(z);... ProgramaII ProgramaI Listo Bloqueado Ejecutando Listo Bloqueado

70 Ejecutando Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Ejemplo de comunicación con comandos bloqueantes... int x = leerDato(); int y = leerOtroDato(); int z = x + y; String resultado=Suma=+z; enviar(procesoII, resultado);... llamarYoda(); sacarEspadaLaser(); matarSauron(); int z = recibir(procesoI) pagarImpuestos(z);... ProgramaII ProgramaI Listo Bloqueado Ejecutando Listo Bloqueado

71 Ejecutando Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Ejemplo de comunicación con comandos bloqueantes... int x = leerDato(); int y = leerOtroDato(); int z = x + y; String resultado=Suma=+z; enviar(procesoII, resultado);... llamarYoda(); sacarEspadaLaser(); matarSauron(); int z = recibir(procesoI) pagarImpuestos(z);... ProgramaII ProgramaI Listo Bloqueado Ejecutando Listo Bloqueado

72 Ejecutando Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Ejemplo de comunicación con comandos bloqueantes... int x = leerDato(); int y = leerOtroDato(); int z = x + y; String resultado=Suma=+z; enviar(procesoII, resultado);... llamarYoda(); sacarEspadaLaser(); matarSauron(); int z = recibir(procesoI) pagarImpuestos(z);... ProgramaII ProgramaI Listo Bloqueado Ejecutando Listo Bloqueado

73 Ejecutando Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Ejemplo de comunicación con comandos bloqueantes... int x = leerDato(); int y = leerOtroDato(); int z = x + y; String resultado=Suma=+z; enviar(procesoII, resultado);... llamarYoda(); sacarEspadaLaser(); matarSauron(); int z = recibir(procesoI) pagarImpuestos(z);... ProgramaII ProgramaI Listo Bloqueado Ejecutando Listo Bloqueado

74 Ejecutando Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Ejemplo de comunicación con comandos bloqueantes... int x = leerDato(); int y = leerOtroDato(); int z = x + y; String resultado=Suma=+z; enviar(procesoII, resultado);... llamarYoda(); sacarEspadaLaser(); matarSauron(); int z = recibir(procesoI) pagarImpuestos(z);... ProgramaII ProgramaI Listo Bloqueado Ejecutando Listo Bloqueado

75 Ejecutando Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Ejemplo de comunicación con comandos bloqueantes... int x = leerDato(); int y = leerOtroDato(); int z = x + y; String resultado=Suma=+z; enviar(procesoII, resultado);... llamarYoda(); sacarEspadaLaser(); matarSauron(); int z = recibir(procesoI) pagarImpuestos(z);... ProgramaII ProgramaI Listo Bloqueado Ejecutando Listo Bloqueado

76 Ejecutando Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Ejemplo de comunicación con comandos bloqueantes... int x = leerDato(); int y = leerOtroDato(); int z = x + y; String resultado=Suma=+z; enviar(procesoII, resultado);... llamarYoda(); sacarEspadaLaser(); matarSauron(); int z = recibir(procesoI) pagarImpuestos(z);... ProgramaII ProgramaI Listo Bloqueado Ejecutando Listo Bloqueado

77 Ejecutando Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Ejemplo de comunicación con comandos bloqueantes... int x = leerDato(); int y = leerOtroDato(); int z = x + y; String resultado=Suma=+z; enviar(procesoII, resultado);... llamarYoda(); sacarEspadaLaser(); matarSauron(); int z = recibir(procesoI) pagarImpuestos(z);... ProgramaII ProgramaI Listo Bloqueado Ejecutando Listo Bloqueado

78 Ejecutando Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Ejemplo de comunicación con comandos bloqueantes... int x = leerDato(); int y = leerOtroDato(); int z = x + y; String resultado=Suma=+z; enviar(procesoII, resultado);... llamarYoda(); sacarEspadaLaser(); matarSauron(); int z = recibir(procesoI) pagarImpuestos(z);... ProgramaII ProgramaI Listo Bloqueado Ejecutando Listo Bloqueado Mensaje

79 Ejecutando Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Ejemplo de comunicación con comandos bloqueantes... int x = leerDato(); int y = leerOtroDato(); int z = x + y; String resultado=Suma=+z; enviar(procesoII, resultado);... llamarYoda(); sacarEspadaLaser(); matarSauron(); int z = recibir(procesoI) pagarImpuestos(z);... ProgramaII ProgramaI Listo Bloqueado Ejecutando Listo Bloqueado Mensaje

80 Ejecutando Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Ejemplo de comunicación con comandos bloqueantes... int x = leerDato(); int y = leerOtroDato(); int z = x + y; String resultado=Suma=+z; enviar(procesoII, resultado);... llamarYoda(); sacarEspadaLaser(); matarSauron(); int z = recibir(procesoI) pagarImpuestos(z);... ProgramaII ProgramaI Listo Bloqueado Ejecutando Listo Bloqueado Mensaje

81 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Las operaciones de IPC que bloquean al proceso llamante se llaman síncronas Una operación bloqueante solo se desbloquea cuando sucede el evento esperado en el extremo remoto. Es decir, garantizamos que hay una sincronización Existen multitud de APIs de IPC síncronas y es posible programar con ellas Existen también APIs de IPC asíncronas, en las que las llamadas no se bloquean En estos casos, es responsabilidad del programador lograr la sincronización ¿Por qué puede querer alguien llamadas asíncronas? Para evitar bloqueos indefinidos Para mejorar las prestaciones y no desperdiciar ciclos de reloj Ejemplo: programa que recibe de muchas fuentes y almacena paquetes while(true){ int resultado = recibir(paquete); if(resultado == -1) continue; else almacena(paquete); } El programador debe saber si trabaja con llamadas síncronas o asíncronas Envío y recepción síncronas

82 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Al desarrollar programas distribuidos, es necesario codificar tanto la parte receptora como la parte emisora ¿qué modelo hay que usar en cada caso? La sincronía/asincronía de las llamadas depende del servicio subyacente Para comprenderlo, necesitamos realizar diagramas de eventos Llamadas síncronas y asíncronas Evento Tiempo Periodo suspendido Proceso EProceso R Mensaje Obligatorio

83 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández El Proceso R (receptor) se bloquea al invocar RECIBIR El Proceso E (emisor) se bloquea al invocar ENVIAR El Proceso R puede continuar ejecutando cuando ha terminado de recibir el mensaje El Proceso E requiere un acuse de recibo (ACK) confirmando una recepción correcta para poder desbloquearse Enviar síncrono y recibir síncrono Proceso EProceso R ENVIAR RECIBIR Asentimiento El asentimiento forma parte del protocolo que implementa el servicio ICP (es transparente para el programador) El mecanismo enviar-síncrono/recibir-síncrono es aconsejable cuando la lógica de la aplicación de ambos procesos necesita que los datos enviados se reciban antes de continuar con el procesamiento Este mecanismo es utilizado cuando el servicio IPC es de transporte fiable orientado a conexión (p.e. TCP) La realidad puede ser un poco más complicada (bufferes intermedios de recepción, ACKs perdidos, etc)

84 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández El Proceso R (receptor) se bloquea al invocar RECIBIR El Proceso E (emisor) no se bloquea al invocar ENVIAR El Proceso E envía el mensaje y continúa sin esperar El Proceso E no requiere un acuse de recibo (ACK) confirmando la recepción Enviar asíncrono y recibir síncrono Proceso EProceso R ENVIAR RECIBIR Este esquema es apropiado cuando la lógica de la aplicación emisora no depende de la recepción de los datos en el otro extremo Este esquema suele utilizarse cuando el mecanismo IPC subyacente no garantiza que los datos enviados sean, realmente, entregados al receptor (p.e. UDP)

85 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández El Proceso R (receptor) no se bloquea al invocar RECIBIR El Proceso E (emisor) se bloquea al invocar ENVIAR El Proceso E envía el mensaje y se bloquea El Proceso E requiere un acuse de recibo (ACK) para desbloquearse Hay 3 escenarios Enviar síncrono y recibir asíncrono Escenario 1 Los datos ya han llegado al Proceso R cuando se invoca RECIBIR En este caso, los datos se entregan al Proceso R inmediatamente Un ACK desbloquea al Proceso E Proceso EProceso R ENVIAR RECIBIR Asentimiento

86 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Escenario 2 Cuando el Proceso R invoca RECIBIR, los datos no han llegado El Proceso R no recoge ningún dato Para evitar un bloqueo indefinido del Proceso E, es necesario invocar RECIBIR nuevamente Enviar síncrono y recibir asíncrono Cont En este tipo de escenario el receptor se programa como un bucle en el que, cada cierto tiempo, se chequea si hay nuevos datos recibidos A esta técnica se le denomina polling Cuando los datos son finalmente recibidos, el Proceso E puede desbloquearse Proceso EProceso R ENVIAR RECIBIR Asentimiento RECIBIR

87 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Escenario 3 Cuando el Proceso R invoca RECIBIR, los datos no han llegado El Proceso R no recoge ningún dato Para evitar un bloqueo indefinido del Proceso E, se eleva un evento en el Proceso R cuando los datos realmente se reciben Enviar síncrono y recibir asíncrono Cont. Este evento tiene asociado un manejador, que ejecuta la recepción real de los datos El manejador es un método (función) que se invoca en el momento de la recepción, normalmente en un hilo diferente Para que este esquema funcione, el mecanismo IPC debe implementar el servio de evento con retrollamada Los tres escenarios se pueden usar cuando se requiere un transporte fiable de los datos (p.e. TCP) y, al mismo tiempo, se requiere que el receptor no se bloquee Proceso EProceso R ENVIAR RECIBIR Asentimiento Evento

88 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Ninguno de los dos procesos se bloquea Este mecanismo sólo tiene sentido cuando no se requiere un transporte fiable y, además, se usa un mecanismo de eventos con retrollamadas Este esquema no es muy utilizado Enviar asíncrono y recibir asíncrono Proceso EProceso R ENVIAR RECIBIR Evento

89 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Ventaja clara: facilita la vida del programador a la hora de sincronizar los procesos Inconvenientes: Puede producir bloqueos indefinidos de un proceso (p.e. RECIBIR sin ENVIAR) Puede producir interbloqueos (p.e. los dos extremos llaman a RECIBIR) Es inaceptable cuando se requieren altas prestaciones (p.e. servidores) Dos estrategias para minimizar los inconvenientes de llamadas síncronas Estrategia I: Temporizadores La mayoría de las APIs de IPC de red permiten el uso de temporizadores (timeouts) que se pueden utilizar para fijar el tiempo máximo de bloqueo Ejemplo: RECIBIR(procesoRemoto, bufferDatos, 3000) Revisión crítica del mecanismo de bloqueo RECIBIR timeout Recepcion correcta Continúa el programa Código error o excepción

90 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Estrategia II: Uso de múltiples hilos de ejecución Esta estrategia se utiliza habitualmente para el desarrollo de servidores Consiste en crear hilos específicos para algunas operaciones bloqueantes La operación bloqueante, sólo detiene su propio hilo sin afectar al resto Este tipo de estrategia suele requerir el uso de control de concurrencia Revisión crítica del mecanismo de bloqueo Cont. Proceso Nuevo hilo RECIBIR Nuevo hilo ENVIAR

91 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández 1.1: Definiciones y conceptos básicos 1.2: Algunas nociones (muy) básicas sobre Java 1.3: Disciplinas base de la computación distribuida 1.4: IPC (Inter Process Communications): Comunicación entre procesos 1.5: Paradigmas de la computación distribuida Lección 1.5

92 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Definición de Paradigma: Patrón, ejemplo o modelo Estilo o conjunto de prácticas utilizadas para desarrollar un programa (software) Es decir, identificar los paradigmas de la computación distribuida es identificar los modelos, patrones y prácticas que se utilizan habitualmente para desarrollar programas que funcionan en un sistema distribuido En computación distribuida existen centenares de paradigmas, vamos a identificar los más habituales y populares ordenándolos según su nivel de abstracción Paradigmas de computación distribuida Hardware Cliente-servidor, peer-to-peer RPC y RMI Servicios de red, ORB Espacios de objetos, aplicaciones colaborativas Modelo OSI, modelo TCP/IP Paso de mensajes Nivel de abstracción creciente Estudiado en cursos anteriores Estudiado en este curso No se ve en este curso

93 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández El paradigma de paso de mensajes es una abstracción para lograr IPC ¿Qué simplifica esta abstracción? Abstrae todas las complejidades del modelo en capas (es decir, de la red) Servicio con primitivas ENVIAR, RECIBIR, ESPERAR-CONEXIÓN, INICIAR-CONEXIÓN Se logra que la E/S por red sea similar a la E/S típica de ficheros ¿Qué restringe esta abstracción? Hace invisibles (e intocables) los detalles de las capas inferiores (¿Qué pasa si quiero crear un paquete IP falsificando la dirección de origen?) Ejemplo de implementación La API Sockets implementa este modelo Paradigma de paso de mensajes Proceso EProceso R Mensaje I Mensaje II

94 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández El paradigma cliente servidor es esencialmente un patrón arquitectural También es una abstracción sobre el modelo de paso de mensajes Se basa en establecer roles asimétricos a los procesos que colaboran Un proceso es el Servidor: Espera de manera pasiva peticiones de los clientes Responde a esas peticiones según un servicio predefinido Otro proceso es el Cliente (puede haber varios): Invoca peticiones al servidor Espera la respuesta de los clientes ¿Qué simplifica esta abstracción? Simplifica la sincronización en los procesos (se sabe quién espera y actúa) Simplifica la implementación de servicios compartidos por múltiples clientes ¿Qué restringe esta abstracción? Establece a priori el papel de cada proceso (¿Qué sucede si quiero que un cliente se convierta en servidor?) Ejemplos de implementación La mayoría de las aplicaciones más populares en Internet (HTTP, FTP, DNS, etc.) El mecanismo de servlets de Java está concebido para implementar servidores Paradigma cliente-servidor

95 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández El paradigma peer-to-peer es un patrón arquitectural No ofrece una abstracción notable con respecto al modelo de paso de mensajes Elimina la asimetría del modelo cliente-servidor Todos los procesos son equivalentes desde el punto de vista de su habilidad para solicitar o proveer servicios a otros procesos Lo que simplifica y restringe este paradigma es muy dependiente de las facilidades que soporten las APIs que se utilicen para el desarrollo La comunicación suele basarse en mecanismos de petición-respuesta síncronos similar al del modelo cliente-servidor Ejemplos de implementación Todo tipo de aplicaciones de mensajería instantánea, intercambio de ficheros, vídeo-conferencia, etc. El proyecto JXTA o el proyecto Jabber ofrecen APIs y estándares para el desarrollo de sistemas basados en el paradigma peer-to-peer Paradigma peer-to-peer (igual-a-igual) P1 P2 P3

96 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández MOM (Message Oriented Middleware): Middleware Orientado a Mensajes Patrón arquitectural + abstracción similar a la del modelo cliente-servidor Middleware: un software que está en medio El modelo MOM propone la introducción de un middlerware que actúa de intermediario entre un sistema proveedor de servicios (servidor) y un sistema consumidor de servicios (cliente) desacoplándolos El emisor (cliente) deposita una petición en el sistema de gestión de mensajes El emisor queda libre para seguir con sus tareas El sistema de gestión de mensajes actúa como un conmutador dirigiendo la petición hacia el receptor (servidor) más apropiado para procesarla Los receptores almacenan las peticiones en una cola y las van procesando de manera asíncrona siguiendo una política predefinida (FIFO, LIFO, etc.) Cuando una petición se procesa, la respuesta es entregada al proceso emisor (quizás con la intermediación del sistema de mensajes) El proceso emisor puede recuperar la respuesta utilizando polling o a través de un mecanismo de retrollamadas Paradigma MOM

97 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández ¿Qué simplifica esta abstracción? Proporciona una abstracción adicional para operaciones asíncronas con respecto al modelo de paso de mensajes que simplifica su desarrollo y comprensión Permite desacoplar el emisor del receptor (mejora manteniblidad) ¿Qué restringe esta abstracción? El modelo asíncrono elimina cualquier tipo de control que se pueda tener sobre las temporizaciones y la sincronización del emisor y el receptor Ejemplos de implementación Microsoft Message Queue (MSMQ), Java Message Service (JMS), etc. Paradigma MOM Cont. MOM Emisor Receptor

98 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Es paradigma de publicación/suscripción es un patrón arquitectural También es una abstracción sobre el modelo de paso de mensajes Como en el modelo cliente-servidor, hay dos roles asimétricos El publisher (editor) Recibe o produce eventos de diferentes tipos Los subscritores (subscribers) Se suscriben a eventos de determinado tipo Cuando en el servidor se produce un evento, todos los suscriptores que hayan declarado su interés por ese tipo de evento son informados a través del envío de un mensaje, que contiene la información relevante sobre el evento El modelo de programación del suscriptor está basado en retrollamadas Este esquema se utiliza también para el desarrollo de aplicaciones monolíticas (p.e. en desarrollo de interfaces de usuario) Paradigma de publicación/suscripción

99 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández ¿Qué simplifica esta abstracción? Facilita la implementación de servicios de multidifusión Facilita el desarrollo de aplicaciones que gestionan eventos asíncronos (pe. control) ¿Qué restringe esta abstracción? El propio modelo restringe el ámbito de aplicación Ejemplos de implementación Paradigma de publicación/suscripción Publisher Suscriptor Evento Suscripciones Publicación de eventos Evento

100 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández RPC (Remote Procedure Call): Llamadas a procedimientos remotos Es una abstracción notable sobre todos los modelos basados en paso de mensajes No es un patrón arquitectural La idea es la de lograr que, desde el punto de vista del programador, el desarrollo de aplicaciones distribuidas sea idéntico al desarrollo de aplicaciones monolíticas Es decir, la idea es la de ofrecer abstracciones que eliminen todo lo que tenga que ver con comunicaciones, redes, mensajes, protocolos, etc. Las RPC se basa en el mimetismo del modelo de programación procedimental Existe un modelo análogo que mimetiza la filosofía orientada a objetos: el RMI ¿Qué simplifica este paradigma? Permite que desarrollar aplicaciones distribuidas sea tan fácil como desarrollar aplicaciones monolíticas (… lo matizaremos) El desarrollador no tiene por qué saber nada de protocolos, mensajes, formatos … ¿Qué restringe este paradigma? Hace invisibles (e intocables) todo lo que tiene que ver con protocolos, mensajes, formatos, etc. (¿Qué pasa si quiero saber si un mensaje se ha recibido duplicado?, ¿si quiero comprimir los datos de un mensaje?¿si quiero ralentizar el envío de mensajes?, etc. Está adaptado para comportamientos síncronos (petición-respuesta bloqueante) Ejemplos de implementación Java RMI, Sun RPC, DCE, etc. Paradigmas RPC y RMI

101 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Paradigmas RPC y RMI Cont.... int x = 10 int y = 20 int z = sumar(x+y)... int sumar(int a, int b){ return a + b } Ejecución de llamada monolítica... int x = 10 int y = 20 int z = sumar(x+y)... int sumar(int a, int b){ return a + b } Ejecución de llamada RPC Mensaje Proceso

102 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Es una extensión del modelo RPC-RMI en la que se predefinen ciertos servicios Los proveedores de servicios se registran en un directorio en tiempo de ejecución Los consumidores pueden localizar los servicios consultando el directorio La estandarización es imprescindible para lograr interoperabilidad ¿Qué simplifica este paradigma? Permite mejorar la interoperabilidad Simplifica el problema de la localización del interlocutor Incentiva el uso directo de servicios estandarizados ¿Qué restringe este paradigma? Requiere mecanismos de definición de interfaces Restricciones similares a las del modelo RPC-RMI Depende del a implementación Ejemplos de implementación La tecnología Jini de Java se basa en este modelo Los Web Services (Servicios Web) se basan en este modelo Paradigma de servicios de red

103 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández ORB (Object Request Broker): Intermediario de peticiones a objetos El paradigma ORB es esencialmente un patrón arquitectural sobre el modelo RMI Se añaden también funcionalidades adicionales que abstraen ciertos servicios El ORB es un middleware que actúa como mediador en la petición a un objeto El ORB puede realizar multitud de labores entre las que se incluyen: Mediación entre objetos heterogéneos Localización de objetos Creación y activación de objetos bajo demanda Etc. Este paradigma es la base de la arquitectura CORBA ¿Qué simplifica este paradigma? Al leer el estándar CORBA uno diría que este paradigma no simplifica nada … … la realidad es que se elimina gran parte del trabajo tedioso, permitiendo que el desarrollador se centre en la lógica de negocio. Próximo a la filosofía orientada a componentes (el contenedor ofrece los servicios, el desarrollador la log. de negocio) Mejora enormemente la interoperabilidad de las aplicaciones ¿Qué restringe este paradigma? En general, las restricciones son similares a las del modelo RMI Implementaciones concretas pueden añadir restricciones adicionales Ejemplos de implementaciones Cualquier implementación de un ORB CORBA (Orbix, TidORB, OpenORB, etc.) Paradigma basado en ORB

104 Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Paradigma basado en ORB

105 Tema I: Comentarios y referencias Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Comentarios y reflexiones ¿Por qué la utilización de un patrón arquitectural en una aplicación distribuida restringe las capacidades de la aplicación? Intenta imaginar qué tipo de mecanismo puede transformar una llamada a un procedimiento local (a un proceso) en una ejecución de un procedimiento remoto (en otro proceso). ¿Requiere este mecanismo el intercambio de mensajes? ¿Por qué crees que hay tantas abstracciones, patrones arquitecturales, toolkits, frameworks y APIs en el ámbito del desarrollo de aplicaciones distribuidas? La compilación JIT del bytecode de Java ha mejorado las prestaciones de los programas escritos en este lenguaje. ¿Puedes encontrar información relativa al respecto? Referencias M.L. Liu, Computación Distribuida: Fundamentos y Aplicaciones, Pearson Addison Wesley, Capítulos 1,2 y 3 Bruce Eckel, Piensa en Java, Prentice Hall, 2003 Nunca desprecies el poder Wikipedia (www.wikipedia.org)

106 Tema I: Resumen Tema I: Introducción a las computación distribuida Luis López Fernández Contenidos Computación Distribuida: Conceptos básicos Definición Ventajas/Inconvenientes Falacias de la Computación Distribuida Rudimentos de programación en Java Disciplinas relacionadas con la computación distribuida Sistemas operativos: Procesos Programación Concurrente Ingeniería del software Abstracción Comunicación entre procesos (IPC) Invocaciones bloqueantes/no-bloqueantes Envío y recepción síncronos y asíncronos Paradigmas de la computación distribuida Paso de mensajes Cliente/Servidor, P2P RPC-RMI ORB


Descargar ppt "Tema I: Introducción a la computación distribuida Luis López Fernández."

Presentaciones similares


Anuncios Google