Содержание

Что такое многопоточное программирование: обработка, структура и примеры

Многопоточное программирование пришло чуть позже, чем многоядерность компьютеров. Многоядерность компьютера — это когда в одном процессоре содержится несколько ядер, которые обрабатывают поступающие команды. Многоядерность увеличила быстродействие компьютерных устройств, так как открыла возможность выполнять несколько параллельных команд единовременно. Когда ядро только одно, тогда все поступающие в процессор команды обрабатываются в строгой последовательности, которая формируется согласно приоритетности команд.

Инженеры придумали многоядерные компьютеры, а программисты придумали к ним многопоточное программирование. Многопоточное программирование и многопоточность — тесно связанные понятия:

  • многопоточность — это свойство платформы (операционной системы, виртуальной машины или приложения), которое позволяет выполнять один процесс параллельно в несколько потоков;

  • многопоточное программирование — это придание программе свойства, которое позволит ей выполняться параллельно.

Многопоточное программирование

Здесь важно правильно расставить точки над «i»:

  • многоядерность — это свойство устройства, подразумевающие наличие нескольких ядер в процессоре;

  • многопоточность — это свойство ядра, операционной системы, виртуальной машины, подразумевающее способность параллельно выполнять одну программу в несколько потоков;

  • одно ядро в процессоре может выполнять один поток, а может и несколько — это зависит от свойства ядра;

  • процесс в операционной системе — это выполнение одной программы;

  • процессы не взаимосвязаны, поэтому могут выполняться отдельно друг от друга, при этом процесс может состоять из нескольких потоков;

  • поток программы — это «ветвь», «нить», часть кода одной программы, которая может выполняться параллельно с другими такими же частями;

  • потоки одной программы взаимосвязаны и не могут выполняться отдельно друг от друга, при этом потоки разных программ не взаимосвязаны;

  • если программа не запрограммирована выполняться в несколько потоков, тогда она выполняется в один поток, то есть все ее команды выполняются последовательно;

  • любой программный код — это перечень команд для процессора, обозначающих, что ему нужно вычислить или сделать.

Что такое многопоточность и многопоточное программирование

Мы выяснили, что многопоточность — это параллельное выполнение одной программы в несколько потоков. Как это выглядит на деле? Когда мы запускаем операционную систему, то в автоматической загрузке находится несколько системных программ:

  • антивирус,

  • часы с датой, 

  • управление звуком,

  • мессенджер,

  • и др.

Каждая отдельная программа — это отдельный процесс. В операционной системе запускается много служебных процессов, о которых пользователь может и не подозревать. Если после загрузки ОС вы запустите еще и браузер, чтобы зайти в интернет, то вы запустите еще один процесс в системе. Если принять условие, что одна программа — это один процесс, а один процесс — это один поток, тогда каждый такой поток обрабатывается в одном из потоке ядра процессора.

Ядра обрабатывают потоки, а не процессы. Если ядро одно и поток у ядра только один, тогда все программные потоки будут обрабатываться последовательно. При этом операционная система сама решает, какому программному потоку отдать приоритет обработки. Обычно тот программный поток, который «прямо сейчас» необходим пользователю, обрабатывается «без очереди», а остальные «стоят и ждут». Это похоже на автомобили в пробке — все ждут своей очереди, но если едет машина со спецсигналами, тогда автомобили вынуждены «расступиться». Как только спецмашина проедет, все автомобили опять становятся в очередь.

Точно так же реализуется последовательность выполнения программных потоков, если в компьютере несколько ядер и у них есть по несколько потоков для обработки команд. В этом случае ОС будет распределять выполнение программных потоков между несколькими потоками ядер.

Многоядерность и многопоточность компьютеров значительно ускорили обработку программных команд и, следовательно, быстродействие самих устройств. Скорость работы компьютера увеличивается, если работают несколько программ (процессов), но скорость обработки одной программы не сильно увеличивается, если ее обрабатывать в одном потоке. Поэтому программисты решили распараллелить программы и заставить выполнять одну и ту же программу одновременно в несколько потоков. 

На деле это выглядит так: у вас запущена ОС и несколько системных приложений. Вы запустили браузер — все это отдельные процессы. Представим, что вы открываете в браузере несколько вкладок: в одной включаете музыку, в другой открываете почту, в третьей ищите какую-то информацию и т. д. Если браузер реализован в парадигме «многопоточное программирование», тогда каждая отдельная открытая вкладка может быть отдельным потоком одного процесса. Браузер — это процесс, а вкладка — это поток этого процесса. По мере того, какая вкладка у вас будет активной, той операционная система и будет отдавать приоритет обработки в потоках ядра.

Заключение

Многопоточное программирование — это доктрина, позволяющая разработчикам распараллеливать выполнение программ. Многопоточные программы работают быстрее, чем однопоточные аналоги. Однако многопоточность программы требует дополнительных усилий со стороны разработчика, потому что многопоточность программы реализуется только программистом, а не операционной системой. Операционная система лишь распределяет выполнение потоков по степени их важности, но не формирует потоки отдельных процессов.

Многоядерность и многопоточность устройств становится нормой при производстве компьютеров. Использование однопоточных программ на многоядерных компьютерах — это намеренное не использование его мощности. Поэтому рано или поздно многопоточное программирование возьмет верх над однопоточным.

Многопоточное программирование и его проблемы | GeekBrains

Первая обзорная статья из цикла. Зачем оно нужно, и почему с ним так много сложностей.

6 минут

25886

Автор статьи

Андрей Никифоров

Автор статьи

Андрей Никифоров

https://gbcdn. mrgcdn.ru/uploads/post/1309/og_cover_image/8f8cf85c6f838a6e0eddf555c677129a

Здравствуйте!

Как только инженеры придумали многопроцессорные системы, перед программистами сразу встала проблема: как с наименьшими затратами обеспечить параллельное выполнение кода. И хотя с тех пор прошло немало времени, главные принципы не изменились.

В этом цикле статей я хочу рассказать о том, как многопоточное программирование реализовано в разных языках, и как их разработчики смогли облегчить жизнь программистам.

Но сначала мы поговорим об основах. Важное предупреждение: это очень поверхностная и обзорная статья. Если вам кажется, что в ней сказано недостаточно — вам не кажется. Подробности позже. Сейчас общее.

Concurrent vs Parallel vs Async

На Stackoverflow есть популярный вопрос: «чем concurrent отличается от parallel в контексте программирования?». Вот мое видение вопроса.

Concurrent — это постановка проблемы. Я хочу, чтобы некоторые части моего кода выполнялись независимо друг от друга, одновременно.

Parallel — это один из способов решения проблемы одновременности, когда задачи выполняются на отдельных процессорах или ядрах параллельно.

Другой способ решения этой проблемы — выполнение задач в одном потоке в режиме разделения времени: выполняем кусок одной задачи, потом кусок другой, и так далее. Для пользователя это выглядит так, будто задачи выполняются одновременно.

См. также: сопрограммы (coroutines)

Скажем, Erlang реализует сразу два подхода к одновременному выполнению задач: он запускает несколько планировщиков, каждый из которых работает на своем процессорном ядре, и распределяет между ними потоки виртуальной машины. Но так как потоков обычно гораздо больше, чем планировщиков, то каждый планировщик внутри себя реализует вытесняющую многозадачность на основе сокращений(reductions). При этом конкретный поток работает абсолютно, идеально синхронно со стороны кода. Я расскажу о планировщике Erlang в деталях в одной из следующих статей. Там все очень интересно.

Async — вообще совершенно отдельная от многопоточности тема, потому что асинхронное выполнение кода возможно в одном потоке без concurrency. Пример — JavaScript: он однопоточный, он не реализует concurrency, и при этом вы можете отложить выполнение куска кода на потом с помощью петли событий. У нас в блоге есть подробный разбор того, как работает JavaScript.

Ради справедливости нужно заметить, что есть экспериментальные реализации многопоточного движка JavaScript, который реализует concurrency. Вот, взгляните: https://medium.com/@voodooattack/multi-threaded-javascript-introduction-faba95d3bd06

Многозадачность

Я выделяю два основных вида многозадачности.

Вытесняющая
Это то, как работают планировщики современных операционных систем: ОС сама решает, когда и сколько времени она даст каждому потоку, а мнением потока никто не интересуется. При этом для потока переключение контекста происходит незаметно.

Применительно к языкам программирования, вытесняющая многозадачность — когда управление задачами берет на себя виртуальная машина, а сами задачи не имеют возможности управлять переключением.

Такая многозадачность реализована в Erlang, Go и Haskell.

Кооперативная
Тут все наоборот: потоки сами передают управление другим потокам, когда захотят. В старых ОС были именно такие планировщики. Кооперативная многозадачность реализована во многих языках, например в Python, OCaml, Ruby, Node.js.

Проблема кооперативности очевидна: поскольку управление потоками по сути передается в руки программиста, появляется множество возможностей отстрелить ногу по самое колено.

Кроме того, есть еще невытесняющая многозадачность, но я отношу ее к краевому случаю кооперативной. По сути, это переключение задач по желанию пользователя. iOS-разработчики могут помнить, как было реализовано переключение между приложениями в первых версиях iOS: когда пользователь сворачивал приложение, ОС говорила ему: я собираюсь остановить твое выполнение, сохрани свое состояние. При повторном запуске приложения ОС передавала ему сохраненное состояние, и для пользователя это выглядело так, будто приложение продолжало работать с того же места, где было свернуто.

Проблемы планирования задач

Если вы хотите реализовать свой планировщик задач, перед вами встанут два главных вопроса: по какому принципу вы будете переключаться между задачами, и в каком порядке будете задачи выполнять?

Переключение контекста
У первой проблемы есть несколько возможных решений. Самое простое — просто подождать, пока задача закончится. Но что вы будете делать, если в одной из задач вдруг окажется бесконечный цикл? По такому принципу работает JavaScript, однако при достаточно долгом выполнении одной задачи вмешается уже сам браузер и предложит остановить обнаглевший скрипт.

Более сложные варианты — переключать задачи по времени выполнения, или по количеству вызовов функций (по сокращениям). Про сокращения мы еще поговорим позже.

Приоритеты
Теперь второй вопрос: как отсортировать очередь задач, чтобы всем досталось немного времени, и никто не обиделся? Ну, можно вообще не париться, и просто выполнять задачи по очереди: первый зашел, первый вышел (FIFO). Но в таком случае при постоянном притоке задач каждая задача будет вынуждена подождать, пока до нее дойдет очередь.

Можно случайным образом брать задачи из очереди, и при небольшом количестве задач эта стратегия себя оправдывает.

Наконец, можно реализовать систему приоритетов, как это сделано в планировщиках современных ОС.

Языки с реализованными планировщиками решают для себя эти вопросы по-разному, в зависимости от приоритетов разработчиков языка. Скажем, Erlang позиционируется как soft-realtime язык, поэтому он крайне агрессивно и часто переключает контекст, чтобы как можно быстрее дать отработать каждой задаче хотя бы частично.

Общая память

Синхронизация доступа к данным — одна из первых вещей, с которыми столкнется человек, берущийся за многопоточное программирование в низкоуровневых языках. Скажем, C вообще не имеет встроенных примитивов для синхронизации доступа, и вам как минимум потребуется использовать POSIX Semaphores или написать свое решение. В Java есть уже некоторые полезные штуки, но вам все равно придется сперва разобраться в том, как они работают.

А сама проблема заключается в том, что в большинстве языков с неизолированными потоками два потока могут читать или писать в одну переменную, никого о том не предупреждая. Если не разруливать такие ситуации, можно легко получить неопределенное поведение программы.

Для решения этой проблемы применяют блокировки, неблокирующий доступ (CAS) и некоторые особенности конкретных языков.

Блокировки
Блокировки работают очень просто: прежде чем писать в переменную, поток должен захватить семафор. Остальные потоки будут вынуждены ждать, пока семафор не освободится, и лишь потом один из других потоков снова захватит семафор, и так далее. Разумеется, это медленно работает, а также намертво блокирует ожидающие потоки. Кроме того, можно прекрасным образом написать код с взаимными блокировками.

Краевой случай семафора — мьютекс, максимально упрощенный семафор. Главное в нем то, что только один поток в один момент времени может владеть мьютексом. Операционные системы часто имеют свои высокопроизводительные реализации мьютексов — фьютексы в Linux, FAST_MUTEX в Windows. Кроме того, в различных языках есть свои специализированные реализации мьютексов для особых задач.

Не-блокировки
Чтобы избежать части проблем, придумали неблокирующие реализации синхронизации. Одна из них — CAS, compare and set. Я оставлю ссылку, чтобы вы могли почитать о том, как это работает: https://ru.wikipedia.org/wiki/Сравнение_с_обменом. И вот еще вам небольшая презентация: slideshare.net/23derevo/nonblocking-synchronization

Наконец, есть еще один железобетонный способ избежать проблем с синхронизацией: давайте просто запретим потокам писать в общую память. Пусть у каждого потока будет своя куча, где он будет хранить свои данные, а если нужно обменяться информацией — пусть шлет сообщение другому потоку. Такая модель реализована в Go и Erlang, например.

Haskell первым реализовал еще один подход к проблеме синхронизации — STM, software transactional memory. По сути, это реализация транзакционного чтения-записи в общую память, аналогично тому, как устроены транзакции в базах данных. Подробнее можно почитать тут: https://ru.wikipedia.org/wiki/Программная_транзакционная_память

Итак, мы немного посмотрели о том, какие проблемы несет в себе многопоточное программирование и как их теоретически можно решить. В следующих статьях мы посмотрим, как с этими проблемами справляются разработчики разных языков программирования.

java_developer, mutex, multithreading, concurrency

Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.

Что такое многопоточность и многопоточные приложения

С появлением графических процессоров и многоядерных процессоров приложения становятся все более сложными, поскольку разработчики используют потоки для максимальной производительности и скорости отклика приложений. С этой повышенной сложностью возникает более высокая степень сложности при написании кода, отладке, тестировании и управлении приложениями.

Здесь мы объясним, что такое многопоточность, что такое потоки, для чего используются многопоточные приложения, а также углубимся в сравнение TotalView и GDB и как отлаживать многопоточные приложения.

Что такое поток в программировании?

Поток — это независимая единица выполнения, созданная в контексте процесса (или исполняемого приложения). Когда несколько потоков выполняются в процессе одновременно, мы получаем термин «многопоточность». Думайте об этом как о версии многозадачности приложения.

Узнайте больше о параллельной и параллельной многопоточности: Как воспользоваться преимуществами многопоточного и параллельного программирования на C/C++ (Perforce.com)

Что такое многопоточность?

Многопоточность — это модель выполнения программы, которая позволяет создавать в процессе несколько потоков, выполняющихся независимо, но одновременно совместно использующих ресурсы процесса. В зависимости от аппаратного обеспечения потоки могут выполняться полностью параллельно, если они распределены по собственному ядру ЦП.

Для чего используется многопоточность?

Основной причиной включения потоков в приложение является повышение его производительности. Производительность может быть выражена несколькими способами:

  • Веб-сервер будет использовать несколько потоков для одновременной обработки запросов на данные в одно и то же время.
  • Алгоритм анализа изображения будет запускать несколько потоков одновременно и сегментировать изображение на квадранты, чтобы применить фильтрацию к изображению.
  • Приложение трассировки лучей запустит несколько потоков для вычисления визуальных эффектов, в то время как основной поток графического интерфейса отрисовывает окончательные результаты.

Многопоточность также приводит к минимизации и более эффективному использованию вычислительных ресурсов. Повышается скорость отклика приложения, поскольку запросы из одного потока не блокируют запросы из других потоков.

Кроме того, многопоточность требует меньше ресурсов, чем одновременный запуск нескольких процессов. Создание процессов требует гораздо больше накладных расходов, затрат времени и управления по сравнению с созданием потоков и управлением ими.

Что такое пример многопоточности?

Большинство приложений, которые вы используете ежедневно, имеют несколько потоков, работающих за кулисами. Рассмотрим ваш интернет-браузер. В любой момент у вас может быть открыто множество вкладок, каждая из которых отображает различные типы контента. Несколько потоков выполнения используются для загрузки содержимого, отображения анимации, воспроизведения видео и т. д.

Другим примером многопоточной программы, с которой мы все знакомы, является текстовый процессор. Пока вы печатаете, несколько потоков используются для отображения вашего документа, асинхронной проверки орфографии и грамматики вашего документа, создания PDF-версии документа. Все это происходит одновременно, а независимые потоки выполняют эти задачи внутри.

Распространенные проблемы в многопоточных приложениях

Несмотря на все преимущества использования нескольких потоков, они усложняют работу и могут создавать сложные для устранения ошибки. Есть несколько распространенных сценариев, в которых вы можете столкнуться с проблемами при отладке многопоточных приложений. К ним относятся:

  • Исследование проблем с доступом к данным, когда два потока читают и изменяют одни и те же данные. Без надлежащего использования механизмов блокировки могут возникнуть ситуации несогласованности данных и тупиковой блокировки.
  • Нехватка потоков и конфликты ресурсов возникают, если несколько потоков пытаются получить доступ к общему ресурсу.
  • Проблемы с отображением могут возникать, если потоки неправильно координируются при отображении данных.

Посмотрите, как функции TotalView и GDB обрабатывают эти сценарии в демонстрации различий между двумя инструментами отладки. Прочитайте белую книгу.

Как отладить многопоточное приложение

TotalView предназначен для приложений с сотнями миллионов строк кода и обширным параллелизмом и параллелизмом. Полный набор инструментов TotalView включает возможности отладки многопоточности в C, C++ и Fortran. TotalView поддерживает отладку множества технологий многопоточности, включая pthreads, OpenMP, TBB, QThread и многие другие, включая отладку потоков на GPU.

Настоящая мощь TotalView при отладке потоков заключается в его способности индивидуально управлять выполнением потоков и распространением операций на уровне потоков в отладчике. Пользователи могут устанавливать точки останова на уровне потоков, чтобы контролировать выполнение вплоть до отдельного потока. Они также могут анализировать данные, относящиеся к конкретным потокам, и легко сравнивать данные между потоками. С TotalView разработчики могут быстро понять состояние своих потоков, изучить данные и найти ошибки в своем коде. Благодаря отладке многопоточной программы производительность повышается за счет улучшенного параллелизма, параллелизма и точности.

В качестве руководства по отладке многопоточного приложения с помощью TotalView в приведенном ниже видеоролике показано, как легко проверять потоки и переключаться между ними, устанавливать точки останова на уровне потоков, а также выполнять отдельные шаги и управлять потоками.

Использование TotalView для отладки многопоточного приложения

TotalView упрощает процесс отладки сложных многопоточных программ. Узнайте, почему клиенты TotalView полагаются на наши инструменты для решения всех своих задач по отладке. Попробуйте бесплатно, нажав кнопку ниже.

Попробуйте бесплатно

Что такое параллельное программирование | Многопоточное программирование

10 апреля 2019 г.

Передовой опыт кодирования

Статический анализ

Автор Richard Bellairs

Сегодня во многих приложениях программное обеспечение должно быстро принимать решения. И лучший способ сделать это — параллельное программирование на C/C++ и многопоточность (многопоточное программирование).

Здесь мы объясняем, что такое параллельное программирование, многопоточность (многопоточное программирование), параллельное и параллельное, и как избежать дефектов параллельного программирования C/C++.

  • Что такое параллельное программирование?
  • Почему важно многопоточное программирование
  • Каковы общие проблемы многопоточного программирования?
  • Как избежать дефектов многопоточного программирования на C/C++
  • Как извлечь выгоду из параллельного программирования на C/C++

➡️ Многопоточное программирование легко с помощью статического анализа

63 Параллельный и параллельный

Параллельное программирование — это процесс использования набора ресурсов для решения задачи за меньшее время путем разделения работы.

Использование параллельного программирования на C важно для повышения производительности программного обеспечения.

📕 Связанный контент: Руководство по многопоточности и многопоточным приложениям.

Чем параллельное программирование отличается от многопоточного?

Параллельное программирование — это широкое понятие. Он может описывать многие типы процессов, выполняемых на одной машине или на разных машинах.

Многопоточность конкретно относится к одновременному выполнению более чем одного последовательного набора (потока) инструкций.

Многопоточное программирование — это программирование нескольких параллельных потоков выполнения. Эти потоки могут работать на одном процессоре. Или может быть несколько потоков, работающих на нескольких ядрах процессора.

Многопоточность на одном процессоре

Многопоточность на одном процессоре создает иллюзию параллельной работы. На самом деле процессор переключается с помощью алгоритма планирования. Или это переключение на основе комбинации внешних входов (прерываний) и того, как потоки были расставлены по приоритетам.

Многопоточное программирование на нескольких процессорах

Многопоточность на нескольких процессорных ядрах действительно параллельна. Отдельные микропроцессоры работают вместе для более эффективного достижения результата. Одновременно выполняется несколько параллельных одновременных задач.

Почему важна многопоточность?

Многопоточность важна сегодня для групп разработчиков. И это будет оставаться важным по мере развития технологий.

Вот почему:

Процессоры работают на максимальной тактовой частоте

Процессоры достигли максимальной тактовой частоты. Единственный способ получить больше от процессоров — параллелизм.

Многопоточность позволяет одному процессору запускать несколько параллельных потоков. Каждый поток выполняет свою собственную последовательность инструкций. Все они имеют доступ к одному и тому же общему пространству памяти и при необходимости взаимодействуют друг с другом. Потоками можно тщательно управлять для оптимизации производительности.

Параллелизм важен для ИИ

По мере того, как мы достигаем пределов возможностей одного процессора, все больше задач выполняется на нескольких процессорных ядрах. Это особенно важно для ИИ.

Одним из примеров этого является автономное вождение. В традиционном автомобиле люди полагаются на быстрое принятие решений. А среднее время реакции человека составляет 0,25 секунды.

Итак, в автономных транспортных средствах ИИ должен принимать эти решения очень быстро — за десятые доли секунды.

Использование многопоточности в C и параллельного программирования в C — лучший способ гарантировать, что эти решения будут приняты в требуемые сроки.

📕 Похожие материалы: Заменит ли ИИ программистов?

Языки C/C++ теперь включают многопоточные библиотеки

Переход от однопоточных программ к многопоточным увеличивает сложность. Языки программирования, такие как C и C++, эволюционировали, чтобы упростить использование нескольких потоков и справиться с этой сложностью. И C, и C++ теперь включают библиотеки потоков.

Современный C++, в частности, прошел долгий путь, облегчив параллельное программирование. C++11 включал стандартную библиотеку потоков. C++17 добавил параллельные алгоритмы — и параллельные реализации многих стандартных алгоритмов.

В будущих версиях C++ ожидается дополнительная поддержка параллелизма.

Что такое распространенное многопоточное программирование и параллельное и параллельное выполнение?

Многопоточность в языке C дает много преимуществ. Но также могут возникнуть проблемы с параллельным выполнением. И эти ошибки могут поставить под угрозу вашу программу — и привести к угрозам безопасности.

Использование нескольких потоков позволяет получить больше от одного процессора. Но тогда эти потоки должны синхронизировать свою работу в общей памяти. Это может быть сложно сделать правильно — и еще труднее сделать без проблем параллелизма.

Традиционные методы тестирования и отладки вряд ли выявят эти потенциальные проблемы. Вы можете один раз запустить тест или отладчик и не увидеть ошибок. Но когда вы запускаете его снова, возникает ошибка. На самом деле вы можете продолжать тестировать и тестировать — и так и не найти проблему.

Вот два распространенных типа проблем с многопоточностью, которые может быть трудно обнаружить только с помощью тестирования и отладки.

Условия гонки (включая гонку данных)

Условия гонки возникают, когда поведение программы зависит от последовательности или времени неконтролируемых событий.

Гонка данных — это тип состояния гонки. Гонка данных возникает, когда два или более потока получают доступ к общим данным и пытаются изменить их одновременно — без надлежащей синхронизации.

Этот тип ошибки может привести к сбоям или повреждению памяти.

Взаимоблокировка

Взаимная блокировка возникает, когда несколько потоков блокируются во время конкуренции за ресурсы. Один поток застрял в ожидании второго потока, который застрял в ожидании первого.

Этот тип ошибки может привести к зависанию программ.

Как избежать дефектов многопоточного программирования в C/C++

Языки программирования C и C++ эволюционировали, чтобы обеспечить поддержку многопоточности. Но чтобы обеспечить безопасную многопоточность без ошибок или проблем с безопасностью, вам необходимо предпринять дополнительные шаги.

1. Применение стандарта кодирования, который охватывает параллелизм

Использование стандарта кодирования является ключом к безопасной многопоточности в C/C++. Такие стандарты, как CERT, упрощают выявление потенциальных проблем безопасности. CERT даже включает разделы о параллелизме.

Вот пример из CERT C:

CON43-C . Не допускайте гонки данных в многопоточном коде.

А вот пример из CERT C++:

CON53-CPP . Избегайте взаимоблокировки, блокируя в предопределенном порядке.

2.

Запустите анализ потока данных в потоках

Анализ потока данных может помочь вам найти избыточность и параллелизм в потоках.

Анализ потока данных — это метод, часто используемый в статическом анализе. В этом случае статический анализ исходного кода используется для анализа поведения программы во время выполнения.

Серьезные проблемы, включая гонки данных и тупиковые ситуации, можно выявить с помощью анализа потока данных.

3. Используйте статический анализатор

Использование статического анализатора помогает применять стандарт безопасного кодирования и выполнять анализ потока данных — автоматически.

Инструмент статического анализа может определить, где могут возникнуть ошибки. Это означает, что вы сможете найти ошибки, которые раньше не замечали.

Статический анализ может видеть все возможные комбинации путей выполнения. Это гораздо более эффективный метод выявления потенциальных дефектов многопоточности. Кроме того, вы можете развернуть статические анализаторы на более ранних этапах процесса разработки, когда устранение дефектов обходится дешевле всего.

Связанные ресурсы:
📕 Как работает статический анализ
📕 Как работает динамический анализ

Параллельное и параллельное: как использовать преимущества параллельного программирования на C/C++

Воспользуйтесь преимуществами параллельного программирования на C /C++:

Helix QAC и Klocwork упрощают параллельное программирование и многопоточность, не беспокоясь о потенциальных проблемах безопасности.

Как использовать преимущества многопоточности и параллельного программирования на C/C++

Это связано с тем, что Helix QAC и Klocwork применяют стандарты безопасного кодирования, проводят сложный анализ потока данных и дают лучшие результаты с меньшим количеством ложных положительных и ложных отрицательных результатов, чем другие инструменты.

Итак, вы:

  • Получите больше от своих процессоров.
  • Создайте ИИ, способный быстро думать.
  • Управляйте сложностью кода.

Узнайте, как Helix QAC и Klocwork могут помочь вам устранить потенциальные проблемы параллелизма. Зарегистрируйтесь на бесплатную пробную версию.

➡️ бесплатная пробная версия статического анализа

Ричард Беллэрс

Менеджер по маркетингу продуктов, Perforce

Ричард Беллэрс имеет более чем 20-летний опыт работы в самых разных отраслях. В 90-е и начале 2000-х он занимал должности в области разработки электроники и программного обеспечения в производственной, оборонной, испытательной и измерительной отраслях, прежде чем перейти к управлению продуктами и маркетингу продуктов. Сейчас он поддерживает ведущее на рынке решение Perforce для управления качеством кода. Ричард имеет степень бакалавра в области электронной техники, полученную в Университете Шеффилда, и профессиональный диплом в области маркетинга, полученный в Чартерном институте маркетинга (CIM).

No related posts.