オペレーティング システムの概要

こんにちは、ハブル！ 私の意見では興味深い文献、OSTEP の一連の記事翻訳を紹介したいと思います。 この資料では、UNIX に似たオペレーティング システムの動作、つまり、最新の OS を構成するプロセス、さまざまなスケジューラ、メモリ、およびその他の同様のコンポーネントの動作について、非常に詳しく調べています。 すべての資料のオリジナルはこちらからご覧いただけます ここで。 翻訳は専門的ではなく（まったく自由に）行われたことに注意してください。しかし、一般的な意味を保持していれば幸いです。

このテーマに関するラボの作業は、次の場所にあります。
- オリジナル： Pages.cs.wisc.edu/~remzi/OSTEP/宿題/宿題.html
- オリジナル： github.com/remzi-arpacidusseau/ostep-code
- 私の個人的な適応: github.com/bykvaadm/OS/tree/master/ostep

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プログラム操作

プログラムの実行中に何が起こるでしょうか? 実行中のプログラムは、命令を実行するという XNUMX つの単純なことを行います。 毎秒、数百万、場合によっては数十億の命令がプロセッサによって RAM から取得され、順番にそれらの命令がデコードされ (たとえば、これらの命令がどのタイプに属しているかを認識し)、実行されます。 これには、XNUMX つの数値の加算、メモリへのアクセス、条件のチェック、関数へのジャンプなどが考えられます。 XNUMX つの命令の実行後、プロセッサは別の命令の実行に進みます。 そして、プログラムが終了するまで、次から次へと命令が実行されます。
この例は当然簡略化されていると考えられます。実際、プロセッサを高速化するために、最新のハードウェアでは命令を順番に実行したり、考えられる結果を計算したり、命令を同時に実行したり、同様のトリックを実行したりすることができます。

計算のフォン・ノイマンモデル

私たちが説明する単純化された作業形式は、計算のフォン ノイマン モデルに似ています。 フォン・ノイマンはコンピュータ システムの先駆者の XNUMX 人であり、ゲーム理論の著者の XNUMX 人でもあります。。 プログラムの実行中に、他の多くのイベントが発生し、他の多くのプロセスやサードパーティのロジックが動作します。その主な目的は、システムの起動、運用、およびメンテナンスを簡素化することです。
プログラムを簡単に実行できるようにする (または複数のプログラムを同時に実行できるようにする) 一連のソフトウェアがあり、プログラムが同じメモリを共有したり、異なるデバイスと通信したりできるようにします。 このような一連のソフトウェア (ソフトウェア) は基本的にオペレーティング システムと呼ばれ、そのタスクには、システムが正しく効率的に動作することを監視することと、このシステムの管理を容易にすることが含まれます。

オペレーティングシステム

オペレーティング システム (OS と略されます) は、コンピュータ リソースを管理し、コンピュータとのユーザーの対話を組織化するために設計された、相互に関連するプログラムのセットです。.
OS は、最初に最も重要な技術、つまり技術を通じてその効果を発揮します。 仮想化。 OS は物理リソース (プロセッサ、メモリ、ディスクなど) と対話し、それをより一般的で、より強力で、使いやすい形式に変換します。 したがって、一般的な理解のために、オペレーティング システムと仮想マシンを非常に大まかに比較することができます。
ユーザーがオペレーティング システムにコマンドを与え、仮想マシンの機能 (プログラムの実行、メモリの割り当て、ファイルへのアクセスなど) を使用できるようにするために、オペレーティング システムは次のインターフェイスを提供します。 API (アプリケーション プログラミング インターフェイス)、呼び出しを行うことができます (call)。 一般的なオペレーティング システムでは、何百ものシステム コールを実行できます。
最後に、仮想化により、複数のプログラムの実行 (したがって CPU の共有)、同時にそれらのプログラムの命令とデータへのアクセス (したがってメモリの共有)、およびディスクへのアクセス (したがって I/O デバイスの共有) が可能になるため、オペレーティング システムは、オペレーティング システムとも呼ばれます。リソースマネージャー。 各プロセッサ、ディスク、メモリはシステムのリソースであるため、オペレーティング システムの役割の XNUMX つは、これらのリソースを管理するタスクとなり、このオペレーティング システムが実行するタスクに応じて、効率的かつ誠実に実行したり、その逆を実行したりすることになります。設計されて。

CPU仮想化

次のプログラムを検討してください。
(https://www.youtube.com/watch?v=zDwT5fUcki4&feature=youtu.be)

特別なアクションは実行されません。実際、関数を呼び出すだけです。 スピン() のタスクは、時間チェックを繰り返し、XNUMX 秒経過後に戻ることです。 したがって、ユーザーが引数として渡した文字列を無限に繰り返します。
このプログラムを実行して、文字「A」を引数として渡してみましょう。 結果は特に興味深いものではありません。システムは文字「A」を定期的に表示するプログラムを実行するだけです。
次に、同じプログラムの多数のインスタンスが実行されているが、わかりやすくするために異なる文字を出力する場合のオプションを試してみましょう。 この場合、結果は多少異なります。 プロセッサが XNUMX つあるにもかかわらず、プログラムは同時に実行されます。 それはどのようにして起こるのでしょうか？ しかし、オペレーティング システムがハードウェア機能の助けなしには錯覚を生み出すことが判明しました。 システムに複数の仮想プロセッサがあるかのように錯覚し、単一の物理プロセッサを理論的には無限の数に変え、それによって一見プログラムを同時に実行できるようにします。 この錯覚はと呼ばれます CPU仮想化.
この図からは多くの疑問が生じます。たとえば、複数のプログラムを同時に実行したい場合、どれが起動するのでしょうか? この質問には、OS の「ポリシー」が関与します。 ポリシーは OS のさまざまな場所で使用され、このような質問に答えます。ポリシーは、OS が実装する基本的なメカニズムです。 したがって、OS はリソース マネージャーとしての役割を果たします。

メモリ仮想化

次にメモリを見てみましょう。 最新のシステムにおけるメモリの物理モデルは、バイトの配列として表されます。。 メモリから読み取るには、次のように指定する必要があります セルアドレスアクセスするには。 データを書き込みまたは更新するには、データと、それを書き込むセルのアドレスも指定する必要があります。
プログラムの実行中、メモリは常にアクセスされます。 プログラムは、そのデータ構造全体をメモリに保存し、さまざまな命令を実行することでそれにアクセスします。 一方、命令はメモリにも保存されるため、次の命令の要求ごとにメモリにもアクセスされます。

malloc() 呼び出し

次のプログラムを考えてみましょう。このプログラムは、呼び出しを使用してメモリ領域を割り当てます。 malloc（） (https://youtu.be/jnlKRnoT1m0):

プログラムはいくつかのことを行います。 まず、メモリを割り当て (7 行目)、次に割り当てられたセルのアドレスを出力し (9 行目)、割り当てられたメモリの最初のスロットに XNUMX を書き込みます。 次に、プログラムはループに入り、メモリ内の変数「p」のアドレスに格納されている値をインクリメントします。 また、それ自体のプロセス ID も出力します。 プロセス ID は実行中のプロセスごとに一意です。 いくつかのコピーを起動すると、興味深い結果に遭遇します。最初のケースでは、何もせずに単にいくつかのコピーを実行すると、アドレスが異なります。 しかし、これは私たちの理論には当てはまりません。 正解です。最新のディストリビューションではメモリのランダム化がデフォルトで有効になっています。 無効にすると、期待どおりの結果が得られます。同時に実行されている XNUMX つのプログラムのメモリ アドレスが一致します。

その結果、XNUMX つの独立したプログラムが独自のプライベート アドレス空間で動作し、オペレーティング システムによって物理メモリにマッピングされることが判明しました。。 したがって、あるプログラム内でのメモリ アドレスの使用は他のプログラムにいかなる影響も与えず、各プログラムには、完全に与えられた独自の物理メモリがあるように見えます。 しかし実際には、物理​​メモリはオペレーティング システムによって管理される共有リソースです。

一貫性

オペレーティングシステム内のもうXNUMXつの重要なトピックは- 一貫性。 この用語は、同じプログラム内で同時に多くのものを操作するときに発生する可能性のあるシステムの問題について話すときに使用されます。 一貫性の問題は、オペレーティング システム自体の内部でも発生します。 前のメモリとプロセッサの仮想化の例では、OS が最初のプロセスを開始し、次に XNUMX 番目のプロセスを開始するなど、多くのことを同時に管理していることがわかりました。 結局のところ、この動作はいくつかの問題を引き起こす可能性があります。 したがって、たとえば、最新のマルチスレッド プログラムではそのような問題が発生します。

次のプログラムを検討してください。

main 関数のプログラムは、次の呼び出しを使用して XNUMX つのスレッドを作成します。 pthread_create()。 この例では、スレッドは、他の関数と並んで同じメモリ空間で実行される関数として考えることができ、明らかに複数の関数が同時に実行されます。 この例では、各スレッドが関数を開始して実行します。 worker() は単に変数をインクリメントします。,.

このプログラムを引数 1000 で実行してみましょう。ご想像のとおり、各スレッドが変数を 2000 回インクリメントしたため、結果は 1000 になるはずです。 ただし、すべてがそれほど単純ではありません。 桁違いに多くの繰り返しでプログラムを実行してみましょう。

たとえば、100000 という数値を入力すると、出力は 200000 という数値になることが期待されます。しかし、100000 という数値を数回実行すると、正解が表示されないだけでなく、異なる不正解が得られます。 答えは、数値を増やすには、メモリから数値を抽出し、インクリメントし、数値を書き戻すという XNUMX つの操作が必要であるという事実にあります。 これらすべての命令はアトミックに (すべて同時に) 実行されるわけではないため、このような奇妙なことが発生する可能性があります。 この問題はプログラミングで呼ばれます 競合状態。 未知の瞬間に未知の力があらゆる操作のパフォーマンスに影響を与える可能性があるとき。

出所： habr.com