{"id":90050,"date":"2020-07-28T13:42:44","date_gmt":"2020-07-28T11:42:44","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/google-nachal-otkrytie-realizaczii-modeli-potokov-mn"},"modified":"2020-07-28T13:42:44","modified_gmt":"2020-07-28T11:42:44","slug":"google-nachal-otkrytie-realizaczii-modeli-potokov-mn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/google-nachal-otkrytie-realizaczii-modeli-potokov-mn","title":{"rendered":"Google beginnt mit der Einf\u00fchrung des M:N-Stream-Modells","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Google angeboten<\/a><\/noindex> Zur Integration in den Linux-Kernel wurde das erste Patchset mit der Implementierung der Komponenten erstellt, die f\u00fcr den Betrieb des M:N-Thread-Modells erforderlich sind. Die Initiative von Google ist mit der Er\u00f6ffnung eines vorher geheim gehaltenen APIs verbunden. SwitchTo<\/a><\/noindex> f\u00fcr den Linux-Kernel, der die Ausf\u00fchrung eines multithreaded Subsystems im Benutzermodus mit dem M:N-Thread-Modell erm\u00f6glicht. Dieses Subsystem wird von Google verwendet, um Dienste bereitzustellen, die minimale Latenzen erfordern. Die Planung und Verwaltung der Thread-Verteilung erfolgt ausschlie\u00dflich im Benutzermodus, was die Anzahl der Kontextwechsel erheblich reduziert, indem die Ausf\u00fchrung von Systemaufrufen minimiert wird.<\/p>\n

Um den Betrieb des angegebenen Subsystems auf Kernel-Ebene von Linux zu gew\u00e4hrleisten, wurde die API SwitchTo implementiert, die drei grundlegende Operationen anbietet \u2013 wait, resume und swap (Umschaltung). Um in den Kernel aufgenommen zu werden, wurde der Code f\u00fcr eine neue Operation FUTEX_SWAP vorgeschlagen. FUTEX_WAIT und FUTEX_WAKE<\/a><\/noindex>, und bietet die Grundlage f\u00fcr die Erstellung von mehrg\u00e4ngigen Bibliotheken im Benutzerspeicher. FUTEX_SWAP kann auch zur Nachrichten\u00fcbertragung zwischen Aufgaben verwendet werden, \u00e4hnlich wie RPC. Derzeit erfordert die \u00dcbertragung einer Nachricht zwischen Aufgaben mindestens vier Aufrufe von FUTEX_WAIT und FUTEX_WAKE. Der Einsatz von FUTEX_SWAP erm\u00f6glicht hingegen eine einzige Operation, die 5 bis 10 Mal schneller ausgef\u00fchrt wird.<\/p>\n

\"Google<\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n

Derzeit werden in der Praxis haupts\u00e4chlich 1:1- und N:1-Thread-Modelle verwendet. Das 1:1-Modell wird in NPTL<\/a><\/noindex> (POSIX-Threads) und LinuxThreads<\/a><\/noindex>verwendet und bedeutet eine direkte Zuordnung von Benutzerthreads zu Threads (Scheduleinheiten) auf Kernel-Ebene. Das N:1-Modell ist in GNU Pth<\/a><\/noindex>implementiert und verlagert die Thread-Diskretion in den Benutzerspeicher, sodass N Benutzerthreads an einen Kernel-Thread gebunden werden k\u00f6nnen, ohne dass der Kernel Informationen \u00fcber die Benutzerthreads hat.<\/p>\n

Der Hauptnachteil des 1:1-Modells sind die hohen Kontextwechselkosten zwischen Kernel und Benutzerraum. Das N:1-Modell l\u00f6st dieses Problem, f\u00fchrt jedoch ein neues ein \u2013 da ein Thread im Kernel eine unteilbare Einheit der Ausf\u00fchrungsplanung ist, k\u00f6nnen Benutzerthreads, die an einen Kernel-Thread gebunden sind, nicht auf mehrere CPU-Kerne skalieren und sind an einen einzigen CPU-Kern gebunden.<\/p>\n

Das M:N-Modell ist hybrid und beseitigt alle zuvor beschriebenen Nachteile, indem es N Str\u00f6me im Benutzerraum mit M Str\u00f6men im Betriebssystem-Kernel abgleicht. Dies erm\u00f6glicht es sowohl die Overhead-Kosten f\u00fcr den Kontextwechsel zu reduzieren als auch die Skalierung \u00fcber die CPU-Kerne zu gew\u00e4hrleisten. Der Preis f\u00fcr diese Variante ist eine erhebliche Verkomplizierung der Implementierung des Thread-Schedulers im Benutzerraum sowie die Notwendigkeit von Mechanismen zur Synchronisation mit dem Scheduler des Kernels.<\/p>\n

\r\n \"Video\r\n
<\/div>\r\n <\/div><\/center><\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quelle: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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