M.C. Juan Carlos Olivares Rojas Hilos Martes y Miércoles 19-21 hrs. Salón CEDI 1 Edificio D M.C. Juan Carlos Olivares Rojas jolivares@uvaq.edu.mx juancarlosolivares@hotmail.com @jcolivares http://antares.itmorelia.edu.mx/~jcolivar Enero, 2010

Agenda Introducción Modelos multi-hilo Bibliotecas de hilo Consideraciones sobre los hilos Ejemplos de sistemas operativos

Pendientes Práctica de Procesos en Sistemas *X. Miércoles 17 de Febrero. Cancelada. Investigación sobre IPC en Sistemas Operativos Distribuidos. Martes 23 de Febrero. Práctica de RPC. Miércoles 24 de Febrero

RPC Servidor que va a funcionar como administrador de procesos. Los clientes se conectan al servidor para ser atendidos y darles un Ticket aleatorio, la atención de estos clientes se hace en forma de round-robin.

Calendarización Suprimida. Programación de hilos en sistemas *X. Martes 2 de marzo Programación de Pthreads. Martes 9 de marzo Programación de hilos en Java. Martes 16 de marzo.

Introducción El concepto de hilo es muy similar al concepto de subproceso. Los hilos van a permitir bifurcar el código de los programas haciendo que las actividades puedan tomar diversos caminos de acción. Para que puedan realizarse estas actividades de forma concurrente el sistema operativo debe soportarlas.

Concurrencia El término concurrencia indica que se tienen dos o más procesos al mismo tiempo en el mismo lugar; esto no implica que se estén ejecutando al mismo tiempo (paralelismo). El término concurrencia se ha utilizado para indicar que se ejecutan dos o más actividades quasi-paralelamente. En sistemas monoprocesadores esto se logra a través de esquemas de multitarea real y cooperativa.

“Granularidad” del paralelismo Cuando queremos explotar el paralelismo, podemos hacerlo en niveles de detalle distintos: Instrucciones de máquina Sentencias de un lenguaje de programación Módulos dentro de un programa Programas ejecutables completos Grano fino  grano grueso

“Granularidad” del paralelismo El programador debe saber con qué “grano” debe trabajar ante cada problema y no trabajar en niveles de detalle inferior. Ej. si trabajamos con Ada o Java, estamos en el nivel de “módulos”: Concurrencia basada en hilos (threads) no deberíamos perder el tiempo buscando sentencias simples que se pueden ejecutar en paralelo  crear un hilo nuevo para ejecutar una única instrucción no hace ganar tiempo, incluso puede tardar más.

¿Dónde se encuentra la concurrencia? En el hardware (la herramienta para construir sistemas informáticos): ejecución paralela de instrucciones funcionamiento paralelo de los periféricos procesadores múltiples sistemas distribuidos En la Naturaleza (los sistemas que modelamos cuando hacemos ingeniería de software) ¿ejemplos?

Concurrencia inherente o potencial Hay sistemas que en los que forzosamente se dan actividades simultáneas. p.ej. GUI; red de cajeros automáticos; etc. Concurrencia potencial: Hay sistemas o problemas que se pueden resolver de forma secuencial, pero en los que se puede aprovechar la concurrencia p.ej. para aumentar el rendimiento. P.ej. multiplicar dos matrices, ordenar un vector…

Concurrencia Unix Los subprocesos se crean con fork() #include <sys/types.h> pid_t pid; pid = fork() Se pueden copiar procesos con la familia de funciones exec.

fork() if (pid == -1) perror(“Error al crear proceso”); else { /*Proceso hijo*/ /*Proceso padre*/ }

Procesos Padre e Hijos

Señales… A el código de estado de un proceso formalmente se llama señal. Un proceso huérfano es aquel que se ha quedado sin padre. Un proceso zombi es aquel que se ha quedado ocupando una posición de la tabla de descriptor de procesos.

wait() En algunas ocasiones un proceso padre necesita esperar a que sus hijos termine. Para ello necesita sincronizarse los procesos. La función que nos permite parar un proceso hasta que termine otro es wait pid = wait(&estado);

wait() Algunas macros que nos ayudan en este proceso son: WIFEXITED WEXITSTATUS WIFSIGNALED WTERMSIG WCOREDUMP

Señales 10 SIGBUS 11 SIGSEGV 12 SIGSYS 13 SIGPIPE 14 SIGALARM Definidas en <signal.h> 1 SIGHUP 2 SIGINT 3 SIGQUIT 4 SIGILL 5 SIGTRAP 6 SIGIOT 7 SIGEMT 8 SIGFPE 9 SIGKILL 10 SIGBUS 11 SIGSEGV 12 SIGSYS 13 SIGPIPE 14 SIGALARM 15 SIGTERM 16 SIGUSR1 17 SIGUSR2 18 SIGCLD 19 SIGPWR

Señales int kill(pid, sig) sirve para mandar una señal de un proceso a otro. pid > 0 proceso; pid = 0 a todos los procesos que pertenecen al mismo grupo. La función signal sirve para capturar una señal y realizar una función con ella.

Señales main() { void sigint_handler(); if(signal(SIGINT,sigint_handler)== SIG_ERR) perror(“Error en la señal”); …….. } void sigint_handler(int sig) { printf(“señal recibida”);

Hilos Son procesos ligeros ya que no se duplican completamente, sólo duplican su segmento de código. Por tal motivo, comparten datos fácilmente, la desventaja es que ocurren muchos problemas del tipo “race conditions”, pero al igual que IPC se soluciona con mecanismos como regiones críticas, zonas de exclusión mutua, etc.

Hilos Los hilos son procesos ligeros a diferencia de los procesos hijos, los hilos sólo replican el segmento de código, por lo que comparten datos entre otros hilos haciendo mejor uso de la memoria. La problemática con los hilos es que cada sistema operativo implementa sus hilos de manera distinta. Por ejemplo existen los hilos POSIX, los hilos C de Mach, los hilos en Windows, etc.

Implementación de Hilos

Procesos en un Servidor Web

Bibliotecas de hilo Para la programación de hilos existen diversas APIs. En el caso de los sistemas *X hasta no hace mucho (y de hecho aun muchos sistemas se siguen implementando con procesos hijos) se empezó a realmente a estandarizar el uso de hilos. Lenguajes concurrentes como ADA, modula2, Java y actualmente casi todos los Sistemas Operativos lo implementan.

Hilos PThreads (POSIX Threads) es la biblioteca para la creación de hilos más implementada en sistemas *X. Se utiliza la biblioteca pthread por lo que algunos compiladores ya la incluyen de manera predeterminada sino habrá que indicar su uso: gcc … -lpthread int pthread_create(pthread_t *thread, const pthread_attr_t *attr, void *(*start_routine)(void *), void *arg) Creates a new thread of execution. int pthread_detach(pthread_t thread) Marks a thread for deletion. int pthread_equal(pthread_t t1, pthread_t t2) Compares two thread IDs. void pthread_exit(void *value_ptr) Terminates the calling thread. int pthread_join(pthread_t thread, void **value_ptr) Causes the calling thread to wait for the termination

Hilos Crear hilos: int pthread_create(pthread_t *thread, pthread_attr_t *attr, void * (*start_routine)(void *), void *arg) Esperar la finalización de hilos: int pthread_join(pthread_t th, void **thread_return)

Hilos No guardar estado del hilo: int pthread_detach(pthread_t h) Salir de un hilo: pthread_exit(void *retval) Biblioteca a utilizar: #include <pthread.h>

Hilos typedef struct parametros { }; void *funcion(parametros *p) { } int id; char *nombre }; void *funcion(parametros *p) { printf(“%s %d”, p->cadena, p->id); pthread_exit(&(p->id)) }

Hilos Referencia asi mismo: Yo = pthread_self(); /*Demás funciones*/ Enviar una señal a un hilo: pthread_kill(pthread_t hilo, int señal); Los hilos no están tan extendidos por que existen muchas variantes: hilos mach, hilos solaris, Gthreads, etc.

Hilos Mutex: pthread_mutex_init(pthread_mutex_t *mutex, const pthread_mutex_attr_t *attr) int pthread_mutex_lock(pthread_mutex_t *mutex) int pthread_mutex_lock(pthread_mutext_t *mutex) int pthread_mutext_destroy(pthread_mutext_t *mutex)

Hilos En general los hilos en Java debido a su portabilidad binaria son idénticos en todas las plataformas. Existen dos formas básicas de implementar procesos: heredar de la clase Thread o bien implementar la interfaz Runnable. En general en el método public void run() se agrega la funcionalidad del hilo.

Hilos Si se heredo de la clase Thread el hilo debe crearse de la siguiente forma: Thread hilo = new Thread(new Objeto()); El método Thread.sleep(ms); permite dormir un proceso n cantidad de milisegundos.

Hilos En general se ejecuta el hilo poniendo el método start(), e.g.: hilo.start(); Otros métodos de los hilos son: isAlive() para determinar si un hilo está con vida, el metodo stop()* finaliza un hilo, el método suspend()* lo suspende, el método resume() reanuda un proceso y join() espera a que finalice un proceso especificado.

Hilos Se pueden asignar prioridades a los hilos con el método setPriority(), en donde la prioridad puede ser MIN, MAX y NORM_PRIORITY. El método yield() cede prioridad, mientras que el método setDaemon(true) hace que un hilo sea demonio.

Hilos Los demonios son hilos que pueden correrse sin depender de otros procesos. Se utilizan mucho para la programación de servicios del sistema. Se pueden crear grupos de hilos con la clase GroupThread para un mejor manejo.

Consideraciones sobre los hilos El manejo de hilos no necesariamente eficientiza el uso de los recursos. Para aprovechar los hilos debe de ser necesario diseñar aplicaciones que hagan uso exclusivo de hilos, de muy poco se agiliza una aplicación como Word si es que cuenta con 4 núcleos de procesamiento. Los SO deberían de paralelizar aplicaciones pero es sumamente difícil hacerla.

Ejemplos de sistemas operativos Actualmente prácticamente todos los sistemas operativos tienen soporte para hilos y multitareas, incluyendo los dispositivos móviles (sólo una tarea es principal, las demás son secundarias). El uso de sistemas operativos monotarea es realmente difícil de encontrar en aplicaciones actuales, sólo en aquellos dispositivos empotrados (de bajo costo) de uso muy específico se sigue viendo.

Paralelismo El problema del paralelismo radica en que muchos algoritmos no pueden paralelizarse (son serializable o secuenciales). Existen dos tecnologías para realizar paralelismo: PVM (Parallel Virtual Machine) [7] MPI (Message Parking Interface) [8][9][10]

Algoritmo paralelos for(int i = 0; i < 4; i++) { } aleatorio(i); } aleatorio(1)  micro1 aleatorio(2)  micro2 aleatorio(3)  micro3 aleatorio(4)  en espera Compilador optimizado. Sistemas Operativos optimizados

Algoritmos paralelos Conviene No conviene

Algoritmos paralelos Instrucciones como while son más difíciles de paralelizar por que depende de la condición. No siempre los compiladores pueden paralelizar de manera automática un algoritmo. En algunas ocasiones se invierte más tiempo tratando de paralelizar un algoritmo que ejecutándolo de manera secuencial.

Algoritmos paralelos //Procesador uno //Procesador uno for( i=0; i<N/2; i++) { a[i]= c+i; } //Procesador dos for( i = N/2; i<N; i++) //Procesador uno for( i=0; i<N/2; i++) { a[i]= c+i; } //Procesador dos for( ; i<N; i++) No se puede hay dependencia de datos; “Balanceo de cargas y sincronización”

Algoritmos paralelos ¿Por qué no se puede paralelizar? A[0] = C; Por que el segundo proceso depende del resultado del primero. Si se puede si se encuentra un algoritmo que permita encontrar el valor de a[N/2] directo. A[0] = C; //Procesador uno for( i=1; i<N/2; i++) { a[i]= a[i-1]+1; } //Procesador 2 for( i=N/2; i<N; i++) No se puede hay dependencia de datos; “Balanceo de cargas y sincronización”

Caso práctico MPI Existen diversas implementaciones de MPI: LAM/MPI, MPICH, MPICH2, OpenMPI MPI se puede programar en C o Fortran. El primer paso es tener nuestro programa paralelo y asegurarnos de que está corriendo el demonio de MPI: mpd –ncpus=procesadores & mpdtrace -1

Caso Práctico MPI Se debe compilar el programa: mpicc holamundo.c –o holamundo Se debe de correr el proceso idicando el número de procesadores: mpirun –np 10 ./holamnudo

Holamundo.c en MPI #include <stdio.h> #include “mpi.h” int main(int argc, char **argv) { int procesos, rango, tam; char nombre[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME]; MPI_Iinit (&argc, &argv); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &procesos); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rango); MPI_Get_processor_name(nombre, &tam); MPI_barrier(MPI_COMM_WORLD); printf(“Hola, mundo!, soy %d de %d y me ejecuto en:%s\n”, rango, procesos, nombre); MPI_Finalize(); return 0; }

Esquema de un programa en MPI /*Cabecera de MPI*/ #include <mpi.h> int main(int argc, char **argv) { int quiensoy, tamano; MPI_Status estado; /*Inicializamos MPI*/ MPI_Init(&argc, &argv); /*Preguntamos quienes somos*/ MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &quiensoy); /*Nos esperamos hasta quetodos hayan inicializado MPI*/ MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); /*Preguntamos cuanto somos*/ MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &tamano); /*PROGRAMA*/

Esquema de un programa en MPI if(quiensoy == root) { /*Inicialización estrructuras repartidor Reparte tareas Espera resultados Visualiza resultados*/ } else /*recibe la tarea realiza cálculos manda resultados*/ /*Finaliza el programa*/ MPI_Finalize(); exit(0); MPI_abort(MPI_Comm comunicador, int error); MPI_CHAR, MPI_SHORT, MPI_INT, MPI_LONG, MPI_UNSIGNED_CHAR, MPI_UNSIGNED_SHORT, MPI_UNSIGNED_LONG, MPI_UNSIGNED, MPI_FLOAT, MPI_DOUBLE, MPI_LONG_DOUBLE, MPI_BYTE, MPI_PACKED

Paralelización Multiplicación de Matrices Programa secuencial de multiplicación de matrices en Java o C. Programa concurrente, partir del hecho de que se puede poner un hilo en ejecución para multiplicaciones no dependientes.

Sistemas de tiempo real Son sistemas para poder ejecutar satisfactoriamente tareas que han de completarse en un plazo prefijado de tiempo (ej. sistemas de control industrial, sistemas multimedia, sistemas de misión crítica). Se caracterizan porque los procesos tienen que ejecutar en instantes predeterminados.

Clasificación de STR Existen dos tipos de STR: Crítico (rígido): para tareas que siempre deben cumplir los plazos de terminación. Adecuados para la industria. Muy simples, incompatibles con tiempo compartido, memoria virtual, etc. No crítico (flexible): intentan cumplir los plazos, pero no los garantizan al 100%. Adecuados para multimedia, etc.

Ejemplo de STR Aeronave Carro

Sistemas Embebidos de TR

Aplicaciones de los STR Dominio Industrial Controlador de la planta Robot para tratamiento de material peligroso Uso militar Sistema de reconocimiento de blancos automático Sistema de guiado de misiles y navegación Sistemas altamente críticos Plantas nucleares Sistemas de aviónica

Sistemas de Tiempo Real Los tipos de tiempo pueden ser: Los de plazo fijo se ejecutan una vez en un instante determinado. Los periódicos se ejecutan cada cierto tiempo. Los sistemas en tiempo real críticos tienen asignada una franja de tiempo que no pueden rebasar.

Sistemas de Tiempo Real Suelen tener pocos procesos en estado de listo a fin de que no se retrase la ejecución de los mismos. Se introducen retardos en la ejecución, como puede ser la memoria virtual, puesto que la paginación puede producir retrasos inadmisibles para el proceso. Los STR son altamente tolerante a fallas manejados por el sistema.

Arquitecturas de Tiempo Real Sistema en Tiiempo Real Distribuido. Arqutecturas homogeneas o heterogeneas. Redes de area local, y topologias de red. Protocolos de comunicaciones:Ethernet, Token Ring Modelo OSI. Redes FFDI, X-25, ATM. Otras Computadoras Comunicaciones E/S Digital Software de Tiempo-Real Microcontroladores y sistemas embebidos. DSP’s, PLC’s. Buses de multiprocesadores:VMEBUs,Multibus,FutureBus Arquitecturas RISC, Transputers. Uniprocesadores, Multiprocesadores. Memorias chache, DMA’s. Reloj E/S Analógico Computadora (HW) Medio Ambiente Otras E/S

Ejemplo de un sistema en tiempo real. Actividades en una computadora de automobil. C=10ms. T=40ms. D=40ms. C=4ms. T=20ms. D=5ms. Control de Velocidad Control de Frenado C=40ms. T=80ms. D=80ms. Control de combustible C=10ms. T=40ms. Otro software no-critico C=tiempo de computo (peor caso), T=Periodo de ejecucion, D=Plazo de respuesta

Solucion Ciclica. no critico combustible-2 com busti ble-3 76 4 76 4 no critico velocidad frenado combustible-2 14 64 com busti ble-1 vel. * implica descomponer actividades grandes en varias ejecuciones. 60 20 com busti ble-3 vel. 24 54 frenado combustible-2 velocidad 44 40

Solucion Concurrente. La solucion concurrente es mas simple de disenar y modificar. task body speed is begin loop speed_measurement; next:=next+0.2 sleep_until_next; end loop end speed task body brake is begin loop control_brakes; next:=next+0.2 sleep_until_next; end loop end speed task body fuel is begin loop fuel_injection; next:=next+0.2 sleep_until_next; end loop end speed task body non_critical is begin loop perform computation; end loop end speed

Sistemas Distribuidos de TR Son totalmente más complejos debido a la gran heterogeneidad de sus componentes. Debido a esta problemática son poco los Sistemas Operativos Distribuidos de Tiempo Real aunque muchos SO de Tiempo Real (ej. SO de dispositivos empotrados) tienen capacidad de comunicación distribuida.

Sistemas Operativos de TR El problema de la distribución radica en los tiempos de latencia de los mecanismos de comunicación distribuida (sockets, RPC, middlewares, etc.) dado que no hay una garantía de servicio y más si se enfoca en redes públicas como la Internet. En la práctica la gran mayoría de los Sistemas Operativos Distribuidos de Tiempo Real se llegan a implementar en sistemas multiprocesadores.

Sistemas Operativos Distribuidos de TR La mayoría de los sistemas operativos distribuidos de tiempo real caen en el área de multimedia (QNX) y de los sistemas empotrados (Symbian). Los sistemas de navegación son otro claro ejemplo de SOTR.

SOD de Tiempo Real Estos sistemas deben de ser totalmente determinísticos y predecibles. Otro tópico que es un gran reto en este tipo de sistema es la seguridad y en específico el control de acceso. El balanceo de cargas de trabajo es de suma importancia para el uso eficiente del sistema

SOD de Tiempo Real La concurrencia y sincronización de procesos es aún más complicada (un recurso que es utilizado por un proceso debe de ser liberado automáticamente para que otro proceso más crítico pueda trabajar inmediatamente). La selección de hardware es más compleja. La caracterización (medición de tiempos) de estos sistemas es compleja y no muy exacta.

SOD de Tiempo Real El uso de SOD de Tiempo Real tiene que ser manejado con las aplicaciones, ya que de lo contrario no tendría una utilidad práctica; por este motivo, es necesario la adaptación de herramientas como: compiladores, utilerías, base de datos y software de sistema.

Referencias Liberty, Jesse, Horvarth, David (200). Aprendiendo C++ para Linux en 21 Días. México, Prentice Hall. Márquez, Francisco (1994). Unix Programación Avanzada. Estados Unidos, Addison-Wesley.

Referencias Colouris, George, Dollimore, Jean, Kindberg, Tim (2001). Sistemas Distribuidos Conceptos y Diseño. 3a. Edición. España, Pearson Addison-Wesley. Horstmann, Cay, Cornell, Gary (2006). Core Java 2 Volumen II Carácterísticas Avanzadas. España, Perason Prentice Hall.

Referencias Deitel, Harvey, Deitel, Paul (2004). Java Como Programar. Quinta Edición. México, Pearson Prentice Hall. Márquez, Francisco (2004). UNIX Programación Avanzada. Tercera edición, México, Alfaomega Ra-Ma.

Referencias Tanenbaum, Andrew (1996). Sistemas Operativos Distribuidos. México, Prentice Hall. Tanenbaum, Andrew, Van Steen, Maarten (2006). Distributed Systems Principles and Paradigms. Estados Unidos, Pearson Prentice Hall. Mejía, P. (2009), Curso de Sistemas de Tiempo Real, CINVESTAV, México.

¿Preguntas, dudas y comentarios?