Temas fundamentales del Curso

Temas fundamentales del Curso
Conceptos básicos. Concurrencia y arquitecturas de procesamiento. Multithreading, Procesamiento Distribuido, Procesamiento Paralelo. Concurrencia por memoria compartida. Procesos y sincronización. Locks y Barreras. Semáforos. Monitores. Resolución de problemas concurrentes con sincronización por memoria compartida. Concurrencia por pasaje de mensajes(MP). Mensajes asincrónicos. Mensajes sincrónicos. Remote Procedure Call (RPC). Rendezvous. Paradigmas de interacción entre procesos. Introducción a la programación paralela. Lenguajes, compiladores, bibliotecas y herramientas de desarrollo. Programación Concurrente Clase 1

Metodología del Curso 2004 Teoría.
Material para leer (bibliografía, InterNet, etc). Posibilidad de promoción de la Teoría. Preguntas teóricas en las clases. Pruebas teóricas para la promoción. Práctica. Explicaciones y atención de consultas. Un examen parcial. Es necesario aprobarlo para que se corrijan los exámenes teóricos de la promoción. Exposición final para los que tengan la promoción. Coloquio sobre un tema preparado por el alumno. Programación Concurrente Clase 1

Objetivos del Curso Plantear los fundamentos de la programación concurrente, estudiando su sintaxis y semántica, así como herramientas y lenguajes para la resolución de programas concurrentes. Analizar el concepto de sistemas concurrentes que integran la arquitectura de hardware, el sistema operativo y los algoritmos que permiten la resolución de problemas concurrentes. Estudiar los conceptos fundamentales de comunicación y sincronización entre procesos, por memoria compartida y por mensajes. Vincular la concurrencia en software con los conceptos de procesamiento distribuido y paralelo, para tener los conceptos de soluciones multiprocesador con algoritmos concurrentes. Programación Concurrente Clase 1

El escenario de la Concurrencia
Múltiples automóviles tratando de ir desde el punto A al punto B. Una ruta, un carril = secuencialidad, colisiones. Una ruta, múltiples carriles  paralelismo, interacciones (?) Múltiples rutas procesamiento distribuido, heterogeneidad. El ejemplo tiene la esencia de la concurrencia: Los automóviles son tareas que deben ejecutarse. Los carriles y las rutas alternativas son los múltiples procesadores. Siempre los automóviles deberán sincronizarse (por ejemplo por las luces del tráfico) para no colisionar. La noción de paralelo y distribuido. Programación Concurrente Clase 1

Conceptos de Concurrencia
Un thread de control = programación secuencial, monoprocesador. Múltiples threads de control procesos concurrencia. Los procesos se comunican y sincronizan, en base a dos criterios: Exclusión mútua en el acceso a secciones críticas de código. Espera por condición. La historia de la concurrencia= En los 60’s == Evolución de los sistemas operativos. Controladores de dispositivos independientes(canales). Multiprogramación. En los 70´s== Formalización de la concurrencia en los lenguajes. En los 80’s== Redes, procesamiento distribuido. En los 90’s == MPP , InterNet, CS, Web computing... Hoy== Cluster computing, Grid computing, Procesamiento masivo de datos distribuidos, Real Time Distributed systems... Programación Concurrente Clase 1

Algunos conceptos del Hardware.
Procesadores y niveles de memoria. Memoria primaria. Memoria Caché. Niveles de memoria Caché. Multiprocesadores de memoria compartida. Esquemas UMA (Uniform memory access) con Bus o Swith. (arquitecturas SMP- Symmetric multiprocessors) Esquemas NUMA para mayor número de procesadores distribuidos. Multiprocesadores con memoria distribuida. Grado de acoplamiento de los procesadores. Memoria compartida distribuida. Programación Concurrente Clase 1

Concurrencia: Clases de Aplicaciones
El primer tipo de aplicaciones se corresponde cuando ejecutamos N procesos independientes sobre M procesadores, con N > M. Un sistema de software de “multithreading” maneja simultáneamente tareas independientes, asignando (por ejemplo por tiempos) los procesadores de que dispone. Ejemplos típicos: Sistemas de ventanas en PCs o WS. Time sharing en sistemas operativos multiprocesador. Sistemas de tiempo real en plantas industriales. Programación Concurrente Clase 1

El segundo tipo de aplicaciones es el cómputo distribuido: una red de comunicaciones vincula procesadores diferentes sobre los que se ejecutan procesos que se comunican esencialmente por mensajes. Cada componente del sistema distribuido puede hacer a su vez multithreading. Ejemplos típicos: Servidores de archivos (recursos) en una red. Sistemas de Bases de datos distribuidas (bancos, reservas de vuelos). Servidores WEB distribuidos. Arquitecturas cliente-servidor. Sistemas tolerantes a fallas. Programación Concurrente Clase 1

El procesamiento paralelo es el tercer tipo de aplicaciones. Se trata de resolver un dado problema en el menor tiempo posible, utilizando una arquitectura multiprocesador en la que se pueda distribuir la tarea global en tareas (independientes? interdependientes?) que puedan ejecutarse en diferentes procesadores. Paralelismo de datos y paralelismo de procesos. Ejemplos típicos: Cálculo científico. Modelos de sistemas (meteorología, movimiento planetario). Gráficos, procesamiento de imágenes, realidad virtual, procesamiento de video. Problemas combinatorios y de optimización lineal y no lineal. Modelos econométricos. Programación Concurrente Clase 1

Paradigmas de resolución de programas concurrentes
Si bien el número de aplicaciones es muy grande, en general los “patrones” de resolución concurrente son pocos: 1-Paralelismo iterativo, 2-paralelismo recursivo, 3-productores y consumidores, 4-clientes y servidores, 5-pares que interactúan. En el paralelismo iterativo un programa tiene un conjunto de procesos (posiblemente idénticos) cada uno de los cuáles tiene uno o más loops. Es decir cada proceso es un programa iterativo. La idea es que si estos procesos cooperan para resolver un único problema (ejemplo un sistema de ecuaciones) pueden trabajar independientemente y sincronizar por memoria compartida o envío de mensajes. Programación Concurrente Clase 1

En el paralelismo recursivo el problema general (programa) puede descomponerse en procesos recursivos que trabajan sobre partes del conjunto total de datos. Ejemplos clásicos son por ejemplo el sorting by merging o el cálculo de raíces en funciones continuas. Los esquema productor-consumidor muestran procesos que se comunican. Es habitual que estos procesos se organicen en pipes a través de los cuáles fluye la información. Cada proceso en el pipe es un filtro que consume la salida de su proceso predecesor y produce una salida para el proceso siguiente. Programación Concurrente Clase 1

Cliente-servidor es el esquema dominante en las aplicaciones de procesamiento distribuido. Los servidores son procesos que esperan pedidos de servicios de múltiples clientes. Naturalmente unos y otros pueden ejecutarse en procesadores diferentes. Los mecanismos de invocación son variados (rendezvous y RPC por ejemplo). El soporte distribuido puede ser muy simple (LAN) o extendido a toda la WEB. En los esquemas de pares que interactúan los procesos (que forman parte de un programa distribuido) resuelven partes del problema (normalmente mediante código idéntico) e intercambian mensajes para avanzar en la tarea. El esquema permite mayor grado de asincronismo que C-S. Programación Concurrente Clase 1

Procesamiento Secuencial y Concurrente.
Analizar la resolución secuencial y mono-procesador (UNA máquina) de la fabricación de un objeto compuesto por N partes o módulos. La solución secuencial nos fuerza a establecer un estricto orden temporal. Al disponer de sólo una máquina el ensamblado final del objeto sólo se podrá realizar luego de N pasos de procesamiento o fabricación. Programación Concurrente Clase 1

Ahora supongamos que tenemos N máquinas, una por componente o módulo a fabricar para ensamblar el objeto. Si no hubiera dependencia de la materia prima, cada una de las N máquinas puede trabajar al mismo tiempo===>MENOR tiempo para completar el proceso===>Paralelismo del hardware. Dificultades: Distribución de la carga de trabajo, Necesidad de compartir recursos, Necesidad de esperarse en puntos clave, Necesidad de comunicarse, Dificultad con las fallas aisladas, Asignación de una de las N máquinas para efectuar el ensamblado final (Cual??). Un concepto importante que surge de este ejemplo es el de Speed-Up. Programación Concurrente Clase 1

Hemos visto la solución secuencial directa y la solución paralela (multiplicando el hardware) en el problema de la fabricación de un objeto (sistema) de múltiples componentes (módulos). Ahora supongamos otro enfoque: una sóla máquina le dedica una parte del tiempo a cada componente del objeto final===> Concurrencia sin paralelismo de hardware===> Menor speed-up. Dificultades: Distribución de la carga de trabajo, Necesidad de compartir recursos, Necesidad de esperarse en puntos clave, Necesidad de comunicarse, Dificultad con las fallas de software aisladas, Necesidad de recuperar el “estado” de cada proceso al retomarlo. La concurrencia es un concepto de software no restringido a una arquitectura particular de hardware ni a un número determinado de procesadores. Programación Concurrente Clase 1

Programa Concurrente Un programa concurrente especifica dos o más programas secuenciales que pueden ejecutarse concurrentemente en el tiempo como tareas o procesos. Un proceso o tarea es un elemento concurrente abstracto que puede ejecutarse simultáneamente con otros procesos o tareas, si el hardware lo permite. (recordar los TASKs de ADA). Un programa concurrente puede tener N procesos habilitados para ejecutarse concurrentemente y un sistema concurrente puede disponer de M procesadores cada uno de los cuales puede ejecutar uno o más procesos. Programación Concurrente Clase 1

Objetivos de los sistemas concurrentes
Ajustar el modelo de arquitectura de hardware y software al problema del mundo real a resolver. Incrementar la perfomance, mejorando los tiempos de respuesta de los sistemas de procesamiento de datos, a través de un enfoque diferente de la arquitectura física y lógica de las soluciones. Algunas ventajas que merecen comentarse son la velocidad de ejecución que se puede alcanzar, la mejor utilización de la CPU de cada procesador, y la explotación de la concurrencia inherente a la mayoría de los problemas reales. Programación Concurrente Clase 1

Areas de estudio en Programación Concurrente
ELECCION DE LA GRANULARIDAD : Significa optimizar (para una dada aplicación) la relación entre el número de procesadores y el tamaño de la memoria total. MANEJO DE LOS RECURSOS: Asignación de recursos compartidos, métodos de acceso a los recursos, bloqueo y liberación de recursos, seguridad y consistencia de los recursos. SINCRONIZACIÓN: Se debe asegurar el orden correcto (incluyendo el tiempo) de las acciones que los procesos ejecutan. Este orden es dinámico e interdependiente.El objetivo de la sincronización es restringir las “historias”o “threads” de un programa concurrente sólo a las permitidas. Programación Concurrente Clase 1

Sincronización en Programación Concurrente
Sincronización por exclusión mútua Significa asegurar que sólo un proceso tenga acceso a un recurso compartido en un instante de tiempo. Si el programa tiene “secciones críticas” que pueden compartir más de un proceso, la exclusión mútua evita que dos o más procesos puedan encontrarse en la misma sección crítica al mismo tiempo. Sincronización por condición: Debe permitir bloquear la ejecución de un proceso hasta que se cumpla una condición dada. Ejemplos de los dos mecanismos de sincronización en un problema de utilización de un área de memoria compartida (buffer limitado con productores y consumidores). Programación Concurrente Clase 1

Comunicación y Prioridad en Programación Concurrente
La comunicación entre procesos concurrentes indica el modo en que se organiza y trasmiten datos entre tareas concurrentes. Esta organización requiere especificar protocolos para controlar el progreso y corrección de la comunicación. Los protocolos deben contemplar la posibilidad de pérdida de información. Un proceso que tiene mayor prioridad puede causar la suspensión (pre-emption) de otro proceso concurrente. Análogamente puede tomar un recurso compartido, obligando a retirarse a otro proceso que lo tenga en un instante dado. Programación Concurrente Clase 1

Conceptos relacionados con la Programación Concurrente
Dos o más procesos pueden entrar en deadlock, si por un error en la programación concurrente ambos se quedan esperando que el otro libere un recurso compartido.La ausencia de deadlock es una propiedad necesaria en los procesos concurrentes. Una propiedad deseable en los sistemas concurrentes es el equilibrio en el acceso a los recursos compartidos por todos los procesos (fairness). Dos situaciones NO deseadas en los programas concurrentes son la inanición de un proceso (no logra acceder a los recursos compartidos) y el overloading de un proceso (la carga asignada excede su capacidad de procesamiento). Programación Concurrente Clase 1

Desventajas de la Programación Concurrente
En Programación Concurrente los procesos no son completamente independientes y comparten recursos. La necesidad de utilizar mecanismos de exclusión mútua y sincronización agrega complejidad a los programas ===> menor confiabilidad. Los procesos iniciados dentro de un programa concurrente pueden NO estar “vivos”. Esta pérdida de la propiedad de liveness puede indicar deadlocks o una mala distribución de recursos. Hay un no determinismo implícito en el interleaving de los procesos concurrentes. Esto significa que dos ejecuciones del mismo programa no necesariamente son idénticas ===> dificultad para la interpretación y debug. La comunicación y sincronización produce un overhead de tiempo, inútil para el procesamiento  Perder perfomance Programación Concurrente Clase 1

Problemas asociados con la Programación Concurrente
La mayor complejidad en la especificación de los procesos concurrentes significa que los lenguajes de programación tienen requerimientos adicionales. ===> mayor complejidad en los compiladores y sistemas operativos asociados. Aumenta el tiempo de desarrollo y puesta a punto respecto de los programas secuenciales. También puede aumentar el costo de los errores ===> mayor costo de los ambientes y herramientas de Ingeniería de Software de sistemas concurrentes. La paralelización de algoritmos secuenciales NO es un proceso directo, que resulte fácil de automatizar. Para obtener una real mejora de perfomance, se requiere adaptar el software concurrente al hardware paralelo. Programación Concurrente Clase 1

Mecanismos de comunicación y sincronización entre procesos.
Memoria compartida: Los procesos intercambian mensajes sobre la memoria compartida o actúan coordinadamente sobre datos residentes en ella. Lógicamente los procesos no pueden operar simultáneamente sobre la memoria compartida, lo que obligará a BLOQUEAR y LIBERAR el acceso a la memoria. La solución más elemental será una variable de control tipo “semáforo” que habilite o no el acceso de un proceso a la memoria compartida. Pasaje de Mensajes: Es necesario establecer un “canal” (lógico o físico) para trasmitir información entre procesos. También el lenguaje debe proveer un protocolo adecuado. Para que la comunicación sea efectiva los procesos deben “saber” cuando tienen mensajes para leer y cuando deben trasmitir mensajes. Programación Concurrente Clase 1

Mecanismos de comunicación y sincronización entre procesos.
Independientemente del mecanismo de comunicación / sincronización entre los procesos, los lenguajes de programación concurrente deberán proveer primitivas adecuadas para la especificación e implementación de las mismas. De un lenguaje de programación concurrente se requiere: Indicar las tareas o procesos que pueden ejecutarse concurrentemente. Mecanismos de exclusión mútua. Mecanismos de comunicación entre los procesos. Recordar el ejemplo de ADA. Programación Concurrente Clase 1

Resumen de conceptos La Concurrencia es un concepto de software.
La Programación Paralela se asocia con la ejecución concurrente en múltiples procesadores que pueden tener memoria compartida. La Programación Distribuída es un “caso” de concurrencia con múltiples procesadores y sin memoria compartida. En Programación Concurrente la organización de procesos y procesadores constituyen la arquitectura del sistema concurrente. Especificar la concurrencia es esencialmente especificar los procesos concurrentes, su comunicación y sincronización. Programación Concurrente Clase 1

Si bien el número de aplicaciones es muy grande, en general los “patrones” de resolución concurrente son pocos: 1-Paralelismo iterativo, 2-paralelismo recursivo, 3-productores y consumidores, 4-clientes y servidores, 5-pares que interactúan. En el paralelismo iterativo un programa tiene un conjunto de procesos (posiblemente idénticos) cada uno de los cuáles tiene uno o más loops. Es decir cada proceso es un programa iterativo. La idea es que si estos procesos cooperan para resolver un único problema (ejemplo un sistema de ecuaciones) pueden trabajar independientemente y sincronizar por memoria compartida o envío de mensajes. Programación Concurrente Clase 1

Paralelismo iterativo: multiplicación de matrices.
La solución secuencial: double a[n,n], b[n,n], c[n,n]; for [i = 0 to n-1] { for [j = 0 to n-1] { # compute inner product of a[i,*] and b[*,j] c[i,j] = 0.0; for [k = 0 to n-1] c[i,j] = c[i,j] + a[i,k]*b[k,j]; } El loop interno (índice k) calcula el producto interior de la fila i de la matriz a por la columna j de la matriz b y obtiene c[i,j]. Acciones paralelas posibles... Programación Concurrente Clase 1

Multiplicación de matrices. Paralelismo por filas o columnas.
co [i = 0 to n-1] { # Calcula las filas en paralelo for [j = 0 to n-1] { c[i,j] = 0.0; for [k = 0 to n-1] c[i,j] = c[i,j] + a[i,k]*b[k,j]; } co [j = 0 to n-1] { # Calcula las columnas en paralelo for [i = 0 to n-1] { c[i,j] = 0.0; for [k = 0 to n-1] c[i,j] = c[i,j] + a[i,k]*b[k,j]; } Programación Concurrente Clase 1

Multiplicación de matrices. Ahora con n2 procesos.
co [i = 0 to n-1, j = 0 to n-1] { # TODAS las filas y columnas c[i,j] = 0.0; for [k = 0 to n-1] c[i,j] = c[i,j] + a[i,k]*b[k,j]; } co [i = 0 to n-1] { # FILAS en paralelo co [j = 0 to n-1] { # COLUMNAS en paralelo c[i,j] = 0.0; for [k = 0 to n-1] c[i,j] = c[i,j] + a[i,k]*b[k,j]; } Programación Concurrente Clase 1

Multiplicación de matrices. P procesadores con N/P > 1.
Un procesador WORKER se encargará de un subconjunto de filas o columnas de la matriz resultado. El tamaño del “strip” óptimo es un problema muy interesante para balancear costo de procesamiento con costo de comunicaciones. process worker[w = 1 to P] { # strips en paralelo int first = (w-1) * n/P; # Primer fila del strip int last = first + n/P - 1; # Ultima fila del strip for [i = first to last] { for [j = 0 to n-1] { c[i,j] = 0.0; for [k = 0 to n-1] c[i,j] = c[i,j] + a[i,k]*b[k,j]; } Programación Concurrente Clase 1

Aspectos de la Programación Secuencial
Toda la Programación Secuencial se puede expresar con 3 clases de instrucciones básicas: ASIGNACIÓN, ALTERNATIVA (decisión) e ITERACION (repetición con condición).  asignación simple: x = e,  sentencia compuesta asignación: x = x + 1; y = y – 1; z= x+y;  swap: v1 :=: v2  skip Termina inmediatamente y no tiene efecto sobre ninguna variable de programa. Programación Concurrente Clase 1

 Sentencias de alternativa: IF B  S B expresión booleana (condición), S una instrucción simple o compuesta B “guarda” a S pues S no se ejecuta si B no es verdadera. Puede existir una condición ELSE para ¬B. En muchos casos pueden existir alternativas múltiples (CASE) Las guardas son evaluadas en algún orden arbitrario. Elección no determinística. Si ninguna B es verdadera, el IF no tiene efecto Programación Concurrente Clase 1

 Sentencias de alternativa iterativa múltiple: DO B1  S1 B2  S2 Bn  Sn OD Las sentencias guardadas son evaluadas y ejecutadas hasta que todas las guardas sean falsas. (relacionar con el SELECT –ACCEPT de ADA). La elección es no determinística si más de una guarda es verdadera. Programación Concurrente Clase 1

La repetición e iteración tienen una forma general que se puede expresar con una instrucción del tipo FOR-ALL: FA cuantificadores = Secuencia de Instrucciones AF Cada cuantificador especifica un rango de valores para una variable de iteración (con un rango y una condición Such That): variable = expr_inicial to expr_final st B El cuerpo del for-all se ejecuta una vez por cada valor de la variable de iteración. Si hay cláusula such-that, la variable de iteración toma sólo los valores para los que B es verdadera. Si hay más de un cuantificador el cuerpo del fa se ejecuta para cada combinación de valores. Programación Concurrente Clase 1

Concurrencia y Sincronización
Programa concurrente  dos o más procesos cooperantes. Múltiples threads de control (en el mismo t ?), uno por cada proceso. Los procesos interactúan comunicándose  sincronización Problema  interferencia: un proceso toma una acción que invalida las suposiciones hechas por otro proceso. co S1 // // Sn oc ejecuta las Si concurrentemente La ejecución del co termina cuando todas las Si teminaron Programación Concurrente Clase 1

Acciones atómicas y sincronización
Ejecución de un programa concurrente  interleaving de las acciones atómicas ejecutadas por procesos individuales Interacción  no todos los interleavings son aceptables. La sincronización debe prevenir los interleavings indeseables. Sincronizar => Combinar acciones atómicas de grano fino (fine-grained) en acciones (compuestas) de grano grueso (coarse grained) que den la exclusión mutua. Sincronizar=> Demorar un proceso hasta que el estado de programa satisfaga algún predicado (por condición). Programación Concurrente Clase 1

Acciones atómicas y sincronización. Atomicidad de grano fino.
Acción atómica  hace una transformación de estado indivisible Los estados intermedios en la implementación de la acción no deben ser visibles para los otros procesos = Se debe implementar por Hardware. Analicemos la atomicidad de la operación de asignación... a:=b La lectura y escritura de las variables x,y,z son atómicas. y = 1; x = 0; z=2; co x = y + z // y = x + y // z = 4 oc = Analicemos los posibles resultados si tenemos tres procesadores ejecutando los procesos concurrentes (no necesariamente de la misma velocidad) Programación Concurrente Clase 1

Acciones atómicas y sincronización. Atomicidad de grano fino.
Cuáles serían los posibles “threads” del programa concurrente especificado?? Qué sucedería si tenemos un cambio en el tercer proceso: y = 1; x = 0; z=2; co x = y + z // y = x + y // z = z - 1 oc Se podría probar corrección?? Programación Concurrente Clase 1

En lo que sigue, supondremos máquinas con las siguientes características: Los valores de los tipos básicos se almacenan en elementos de memoria leídos y escritos como acciones atómicas Los valores se cargan en registros, se opera sobre ellos, y luego se almacenan los resultados en memoria Cada proceso tiene su propio conjunto de registros Todo resultado intermedio de evaluar una expresión se almacena en registros o en memoria privada del proceso Programación Concurrente Clase 1

= Si una expresión e en un proceso no referencia una variable alterada por otro proceso, la evaluación será atómica, aunque requiera ejecutar varias acciones atómicas de grano fino.  Si una asignación x=e en un proceso no referencia ninguna variable alterada por otro proceso, la ejecución de la asignación será atómica Pero... normalmente los programas concurrentes no son disjuntos  De algún modo habrá que “proteger” la variable compartida o especificar un orden de precedencia en las posibles operaciones concurrentes. Programación Concurrente Clase 1

Especificación de la sincronización.
En general, necesitamos ejecutar secuencias de sentencias como una única acción atómica =Mecanismo de sincronización para construir una acción atómica de grano grueso (coarse grained) como secuencia de acciones atómicas fine grained que aparecen como indivisibles. En lo que sigue e indica que la expresión e debe ser evaluada atómicamente Programación Concurrente Clase 1

await se debe implementar en su forma más general (exclusión mutua y sincronización por condición) Sólo exclusión mutua  S Ejemplo:  x = x + 1 ; y = y + 1  El estado interno en el cual x e y son incrementadas resulta invisible a los otros procesos que referencian x o y. Programación Concurrente Clase 1

Sincronización por condición   await B  Ejemplo:  await count > 0  await B puede ser implementado como busy waiting o spinning: do (not B)  skip od Acción atómica incondicional  no contiene una condición B Acción atómica condicional  sentencia await con guarda B Programación Concurrente Clase 1

Propiedades de seguridad(safety) y vida(liveness) en Concurrencia
Una propiedad de un programa concurrente es un atributo que resulta verdadero para cualquiera de los threads de ejecución del mismo. Toda propiedad puede ser formulada en términos de dos clases de propiedades: seguridad y vida. La clase de propiedades de “seguridad” se refiere a la NO ocurrencia de eventos “malos”. Por ejemplo son clásicas las propiedades de seguridad ausencia de deadlock y ausencia de interferencia (exclusión mútua) entre procesos. La clase de propiedades de “vida” se refiere a la posibilidad de ocurrencia de eventos “buenos”. Por ejemplo son clásicas: asegurar que un pedido de servicio será atendido, asegurar que un mensaje llega a destino, que un proceso eventualmente alcanzará su sección crítica, etc=> dependen de las políticas de scheduling. Programación Concurrente Clase 1

Propiedades de procesos concurrentes
Fairness: trata de garantizar que los procesos tengan chance de avanzar, sin importar lo que hagan los demás Una acción atómica en un proceso es elegible si es la próxima acción atómica en el proceso que será ejecutado Si hay varios procesos, hay varias acciones atómicas elegibles Una política de scheduling determina cuál será la próxima en ejecutarse Programación Concurrente Clase 1

Fairness Incondicional. Una política de scheduling es incondicionalmente fair si toda acción atómica incondicional que es elegible eventualmente es ejecutada. Fairness Débil. Una política de scheduling es débilmente fair si es incondicionalmente fair y toda acción atómica condicional que se vuelve elegible eventualmente es ejecutada si su guarda se convierte en true y de allí en adelante permanece true. No es suficiente para asegurar que cualquier sentencia await elegible eventualmente se ejecuta: la guarda podría cambiar el valor (de false a true y nuevamente a false) mientras un proceso está demorado. (Recordar el caso de lectores-escritores de ADA) Programación Concurrente Clase 1

Fairness Incondicional. Una política de scheduling es incondicionalmente fair si toda acción atómica incondicional que es elegible eventualmente es ejecutada. Fairness Fuerte: Una política de scheduling es fuertemente fair si es incondicionalmente fair y toda acción atómica condicional que se vuelve elegible eventualmente es ejecutada pues su guarda se convierte en true con infinita frecuencia. Relacionar lo anterior con los esquemas de scheduling que tienen “memoria”para favorecer a los procesos retrasados==> Prioridad dinámica. Programación Concurrente Clase 1

Tareas para la próxima clase
En lo posible leer los cápítulos 1 y 2 del texto “Foundations of Mutithreaded, Parallel and Distributed Programming” de Gregory Andrews. Addison Wesley Leer los ejemplos de paralelismo recursivo, productores y consumidores, clientes y servidores y el código de la multiplicación de matrices distribuida del Capítulo 1 del Andrews. Investigue las primitivas de programación concurrente de un lenguaje de programación que NO sea ADA. Analice un caso conocido de accion atómica de grano grueso: una transacción completa sobre una BD. Explique como protegería la atomicidad de la misma, suponiendo que hay acceso concurrente a la BD. Qué significa el AWAIT en este caso? Programación Concurrente Clase 1

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