Here’s a little benchmark complements of Jann Horn. It’s unexpectedly slow on Linux. OpenBSD is so fast, I had to modify the program slightly to measure itself, as the time utility is missing sufficient precision to even record nonzero. All it does is create one extra thread, then both existing threads create 256 sockets. What’s so hard about that? #include <pthread.h> #include <unistd.h> #include
読む人へ なるべくわかりやすく説明を行うつもりではありますが、 マルチスレッドにおけるStack(スタック)、Context Switching(コンテキストスイッチング)、Blocking(ブロッキング)等の概念をお持ちの方が対象でありますので予めご了承お願いします。 それから、本記事に関してはあくまで自己責任で参考までにさせてください。 はじめに Embedded(組込み)S/W世界では多様なH/W構成に直面することが一般的であります。 特にIoTが流行ってる現時代ではOSまでも要らない小規模なH/W構成で完結する場合が多いです。 例えば、センサーをばら撒き、ある特定の場所の気温を計測したい場合は 考慮事項としてコストや省電等(他の要素もある)を考え、 最小限のH/W構成で気温装置を実現するのが求められます。 そんなH/W構成でリソース、特にメモリ等が限った時に役に立つ Prototh
prev: http://d.hatena.ne.jp/mjt/20120916/p1 注目すべきWindows 8の新機能に、新規に導入された幾つかの同期プリミティブがある。Windows 8/2012のSDKでは、Synchapi.h等のヘッダが追加され、同期プリミティブはそちらに移動した。 WaitOnAddress WakeByAddressSingle WakeByAddressAll は、アドレスとそれが指す値を使用してスレッド間の同期を実現するもので、カーネルオブジェクトではないので使いたい放題というポイントがある。つまり、これは他のより高機能な同期オブジェクトを作るときのプリミティブとして使用できる。 WaitOnAddressは、アドレスとサイズ、比較元アドレスを取り、比較元アドレス == アドレスのときに寝る。そうでない場合は寝ない。スレッドを起こしたい時はアドレスに対
Rust is a great language for data-parallel problems with relatively simple parallel access patterns. It particularly excels when the data can be split up into contiguous chunks. On the other hand, things can get messy for parallel access patterns that are non-contiguous or less structured. In this post, I will show you an uglier side of parallelism in Rust. Thankfully, it is not a fundamental flaw
Hi! My name is Dmitry Vyukov, and I'm going to share here various information about lockfree, waitfree, obstructionfree synchronization algorithms and data structures, scalability-oriented architecture, multicore/multiprocessor design patterns, high-performance computing, threading technologies and libraries (OpenMP, TBB, PPL), message-passing systems and related topics. I'm mostly interested in s
karino2 が 並列プログラムから見たFuture というビデオを作って公開していたので、引っ越しの荷造りをしながら眺めた。 長いのでここにざっくりとした主張をまとめると: Future/Promise (およびその後釜の async/await) は非同期プログラミングで callback hell にならない発明という見方をされているが、 そもそもなぜ callback hell が必要だったかの時代背景が十分に理解されていない。 背景の一つはブラウザ JavaScript のプログラミングモデルにシングルスレッド・ノンブロッキング(イベントループ)という制限があったから。 これは(特にフロントエンド開発者の間では)よく理解されている。 もう一つの視点は SEDA みたいなマルチスレッド・ノンブロッキング環境の必要性で、 こっちはいまいち広く理解されていないように思える。 結果とし
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Apple M1についての面白い記事を見かけて、久しぶりにメモリモデル屋(?)の血が騒いだのでブログを書く。 note.com 強いメモリモデル 現代のCPUアーキテクチャでは、x86(64bit, 32bitどちらも)が「強いメモリモデル」を採用しており、それ以外のメジャーなCPUが「弱いメモリモデル」を採用している。この「強いメモリモデル」「弱いメモリモデル」について、まずおさらいしておこう。 以下のように、2つの変数a, bに対して異なるCPUコアが同時にアクセスしたとする。 int a = 0; int b = 0; CPU1: a = 1; b = 1; CPU2: int r1 = b; int r2 = a; (上記はC言語に似た疑似コードを用いているが、実際は機械語命令になっていると考えてほしい。つまり、CPU1は変数a, bの示すメモリアドレスに対するストア命令を実行して
Using TLA+ in the Real World to Understand a Glibc Bug by Malte Skarupke TLA+ is a formal specification language that you can use to verify programs. It’s different from other formal verification systems in that it’s very pragmatic. Instead of writing proofs, it works using the simple method of running all possible executions of a program. You can write assertions and if they’re not true for any p
Goroutineを複数使って並列で処理を行って、それがすべて完了したら次に進みたいとしよう。Goroutineの完了はそれを生成したgoroutineに通知されるわけではないので、メインのgoroutineは何らかのメカニズムを使って全員が完了するまで待って、全員が完了したら実行を再開する必要がある。 sync.WaitGroupは複数のgoroutineの完了を待つための値だ（Javaを知っていれば、java.util.concurrent.CountDownLatchによく似ている）。WaitGroupの値に対してメソッドWaitを呼ぶと、WaitGroupが0になるまでWaitはブロックされる（待たされる）。従って、やりたい処理の数だけWaitGroupの値をインクリメントしておいて、処理完了時にデクリメントすれば、Waitを呼んで処理完了を待っているメインのgoroutineは、
A fork() in the road を読んで.md A fork() in the road を読んで HotOS 2019 で Microsoft Research からの論文である．Unixの代表的なシステムコールであるfork()についての問題点を挙げている． 概要 fork()は最も基本的なシステムコールといっても良く，新しいプロセスを作るときに使われる．今回の論文の主張はfork()は1970年代のマシンではハックと呼べるものだったが，現代では過去の負債となっているというものでおり，カーネルから完全に取り除くべきであるというものである．ただし，ここでいうカーネルとはLinuxカーネルのことを直接指しているのではなく，著者の先行研究でのOSの実装のことを指している． 面白いのは，fork()は研究者にとっては研究を阻害するといったことや，教育者は歴史としては教えるべきだが最初
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