多核應(yīng)用編程實戰(zhàn)

內(nèi)容概要

《多核應(yīng)用編程實戰(zhàn)》是一本全面實用的多核應(yīng)用編程指南，旨在介紹如何編寫功能正確、性能優(yōu)越且適合擴展為在多個CPU核心的系統(tǒng)運行的應(yīng)用程序?！抖嗪藨?yīng)用編程實戰(zhàn)》面向多種操作系統(tǒng)和處理器類型引用程序示例，內(nèi)容涵蓋類UNIX操作系統(tǒng)(Linux、Oracle Solaris、OS X)和Windows系統(tǒng)上多核應(yīng)用的編寫方法、多核的硬件實現(xiàn)對應(yīng)用程序的性能影響、編寫并行應(yīng)用程序時要避免的潛在問題，以及如何編寫可擴展至大量并行線程的應(yīng)用程序。
    《多核應(yīng)用編程實戰(zhàn)》適合所有C程序員學(xué)習(xí)參考。

作者簡介

Darryl Gove
Oracle Solaris Studio編譯團隊的高級首席軟件工程師，主要負責應(yīng)用程序和基準方面的分析、并行和優(yōu)化。他具有英國南安普頓大學(xué)運籌學(xué)碩士和博士學(xué)位，另著有Solaris Application Programming、The Developer’s Edge。此外，他經(jīng)常在個人博客www.darrylgove.com上發(fā)表關(guān)于性能、優(yōu)化、多線程和編碼的文章。

書籍目錄

第1章　硬件、進程和線程　　1
1.1 　計算機的內(nèi)部結(jié)構(gòu)　　1
1.2 　多核處理器的緣起　　3
1.2.1 　在單芯片上支持多線程　　4
1.2.2 　通過處理器核心流水線作業(yè)提高指令發(fā)出率　　8
1.2.3 　使用緩存保存最近使用的數(shù)據(jù)　　10
1.2.4 　用虛擬內(nèi)存存儲數(shù)據(jù)　　12
1.2.5 　從虛擬地址轉(zhuǎn)換到物理地址　　13
1.3 　多處理器系統(tǒng)的特征　　14
1.4 　源代碼到匯編語言的轉(zhuǎn)換　　16
1.4.1 　32位與64位代碼的性能　　18
1.4.2 　確保內(nèi)存操作的正確順序　　19
1.4.3 　進程和線程的差異　　21
1.5 　小結(jié)　　23
第2章　高性能編碼　　24
2.1 　定義性能　　24
2.2 　了解算法復(fù)雜度　　25
2.2.1 　算法復(fù)雜度的示例　　26
2.2.2 　算法復(fù)雜度的重要性　　28
2.2.3 　謹慎運用算法復(fù)雜度　　30
2.3 　結(jié)構(gòu)如何影響性能　　30
2.3.1 　在源代碼和生成結(jié)構(gòu)上權(quán)衡性能和便利性　　30
2.3.2 　利用庫結(jié)構(gòu)化應(yīng)用程序　　33
2.3.3 　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對性能的影響　　42
2.4 　編譯器的作用　　47
2.4.1 　兩種編譯器優(yōu)化　　48
2.4.2 　選擇合適的編譯器選項　　50
2.4.3 　如何用跨文件優(yōu)化提高性能　　51
2.4.4 　使用配置文件反饋　　53
2.4.5 　潛在的指針別名會如何抑制編譯器優(yōu)化　　55
2.5 　通過分析確定占用時間的地方　　58
2.6 　怎樣避免手動優(yōu)化　　64
2.7 　從設(shè)計角度看性能　　64
2.8 　小結(jié)　　65
第3章　識別并行機會　　66
3.1 　使用多進程提高系統(tǒng)工作效率　　66
3.2 　多用戶使用一個系統(tǒng)　　67
3.3 　通過整合提高機器工作效率　　68
3.3.1 　用容器隔離共享一個系統(tǒng)的應(yīng)用程序　　69
3.3.2 　使用虛擬機監(jiān)控程序托管多個操作系統(tǒng)　　69
3.4 　采用并行機制提高單個任務(wù)的性能　　71
3.4.1 　理解并行應(yīng)用程序　　72
3.4.2 　并行如何影響算法的選擇　　72
3.4.3 　Amdahl定律　　73
3.4.4 　確定最大實際線程數(shù)　　75
3.4.5 　同步成本怎樣降低擴展性　　76
3.5 　并行模式　　78
3.5.1 　使用SIMD指令的數(shù)據(jù)并行　　78
3.5.2 　通過進程或線程實現(xiàn)并行化　　79
3.5.3 　多個獨立任務(wù)　　79
3.5.4 　多個松散耦合的任務(wù)　　80
3.5.5 　相同任務(wù)的多個副本　　81
3.5.6 　單個任務(wù)拆分到多個線程　　82
3.5.7 　使用流水線任務(wù)完成某個事項　　82
3.5.8 　將工作分配給客戶端和服務(wù)器　　83
3.5.9 　將責任劃分給生產(chǎn)者和消費者　　84
3.5.10 　結(jié)合多種并行化策略　　85
3.6 　依賴關(guān)系對并行運行代碼能力的影響　　85
3.6.1 　反依賴和輸出依賴　　86
3.6.2 　通過推測打破依賴　　88
3.6.3 　關(guān)鍵路徑　　91
3.7 　發(fā)現(xiàn)并行機會　　92
3.8 　小結(jié)　　93
第4章　同步和數(shù)據(jù)共享　　94
4.1 　數(shù)據(jù)爭用　　94
4.1.1 　使用工具檢測數(shù)據(jù)爭用　　95
4.1.2 　避免數(shù)據(jù)爭用　　98
4.2 　同步原語　　98
4.2.1 　互斥量和臨界區(qū)　　98
4.2.2 　自旋鎖　　99
4.2.3 　信號量　　100
4.2.4 　讀寫鎖　　100
4.2.5 　屏障　　101
4.2.6 　原子操作和無鎖代碼　　102
4.3 　死鎖和活鎖　　103
4.4 　線程和進程間的通信　　104
4.4.1 　內(nèi)存、共享內(nèi)存和內(nèi)存映射文件　　104
4.4.2 　條件變量　　105
4.4.3 　信號和事件　　107
4.4.4 　消息隊列　　108
4.4.5 　命名管道　　108
4.4.6 　通過網(wǎng)絡(luò)棧進行通信　　109
4.4.7 　線程之間共享數(shù)據(jù)的其他方法　　110
4.5 　存儲線程私有數(shù)據(jù)　　110
4.6 　小結(jié)　　112
第5章　使用POSIX線程　　113
5.1 　創(chuàng)建線程　　113
5.1.1 　線程終止　　114
5.1.2 　用子線程接收和傳遞數(shù)據(jù)　　115
5.1.3 　分離線程　　116
5.1.4 　設(shè)置pthread的屬性　　117
5.2 　編譯多線程代碼　　119
5.3 　進程終止　　121
5.4 　線程之間共享數(shù)據(jù)　　122
5.4.1 　使用互斥鎖保護訪問　　122
5.4.2 　互斥鎖屬性　　124
5.4.3 　使用自旋鎖　　125
5.4.4 　讀寫鎖　　127
5.4.5 　屏障　　129
5.4.6 　信號量　　130
5.4.7 　條件變量　　136
5.5 　變量和內(nèi)存　　140
5.6 　多進程編程　　143
5.6.1 　在進程之間共享內(nèi)存　　144
5.6.2 　在進程之間共享信號量　　147
5.6.3 　消息隊列　　147
5.6.4 　管道和命名管道　　150
5.6.5 　使用信號與進程通信　　151
5.7 　套接字　　156
5.8 　可重入代碼和編譯器標志　　158
5.9 　小結(jié)　　160
第6章　Windows線程　　161
6.1 　創(chuàng)建Windows本機線程　　161
6.1.1 　終止線程　　165
6.1.2 　創(chuàng)建和重新啟動掛起的線程　　167
6.1.3 　使用內(nèi)核資源的句柄　　168
6.2 　同步和資源共享的方式　　168
6.2.1 　線程間需要同步的一個例子　　169
6.2.2 　保護對臨界區(qū)代碼的訪問　　170
6.2.3 　用互斥量保護代碼段　　172
6.2.4 　輕量級讀寫鎖　　173
6.2.5 　信號量　　175
6.2.6 　條件變量　　177
6.2.7 　向其他線程或進程發(fā)出事件完成的信號　　178
6.3 　Windows中的寬字符串處理　　179
6.4 　創(chuàng)建進程　　180
6.4.1 　在進程之間共享內(nèi)存　　182
6.4.2 　在子進程中繼承句柄　　185
6.4.3 　互斥量命名及其在進程間的共享　　186
6.4.4 　用管道通信　　187
6.4.5 　用套接字進行通信　　190
6.5 　變量的原子更新　　193
6.6 　分配線程本地存儲　　195
6.7 　設(shè)置線程的優(yōu)先級　　197
6.8 　小結(jié)　　198
第7章　自動并行化和OpenMP　　199
7.1 　使用自動并行化產(chǎn)生并行代碼　　199
7.1.1 　識別和并行約簡　　203
7.1.2 　對包含調(diào)用的代碼進行自動并行化　　204
7.1.3 　協(xié)助編譯器實現(xiàn)代碼的自動并行化　　206
7.2 　使用OpenMP生成并行應(yīng)用程序　　208
7.2.1 　使用OpenMP并行化循環(huán)　　209
7.2.2 　OpenMP應(yīng)用程序的運行時行為　　210
7.2.3 　OpenMP并行區(qū)域中的變量作用域　　210
7.2.4 　使用OpenMP并行化約簡　　212
7.2.5 　在并行區(qū)域外訪問私有數(shù)據(jù)　　212
7.2.6 　使用調(diào)度改進工作分配　　214
7.2.7 　用并行段完成獨立工作　　217
7.2.8 　嵌套并行　　218
7.2.9 　使用OpenMP動態(tài)定義并行任務(wù)　　219
7.2.10 　保持數(shù)據(jù)對線程私有　　223
7.2.11 　控制OpenMP運行時環(huán)境　　225
7.2.12 　等待工作完成　　227
7.2.13 　限制執(zhí)行代碼區(qū)域的線程　　229
7.3 　確保并行區(qū)域的代碼按順序執(zhí)行　　232
7.4 　折疊循環(huán)改進工作負荷均衡　　233
7.5 　強制實現(xiàn)內(nèi)存一致性　　234
7.6 　并行化示例　　235
7.7 　小結(jié)　　239
第8章　手工編碼的同步和共享　　240
8.1 　原子操作　　240
8.1.1 　用比較和交換指令構(gòu)成更復(fù)雜的原子操作　　242
8.1.2 　強制實現(xiàn)內(nèi)存排序以確保正確操作　　245
8.1.3 　編譯器對內(nèi)存排序指令的支持　　247
8.1.4 　編譯器對操作的重新排序　　247
8.1.5 　易失變量　　251
8.2 　操作系統(tǒng)提供的原子操作　　251
8.3 　無鎖算法　　254
8.3.1 　Dekker算法　　254
8.3.2 　帶循環(huán)緩存的生產(chǎn)者/消費者　　256
8.3.3 　擴展到多個消費者或生產(chǎn)者　　259
8.3.4 　將生產(chǎn)者/消費者擴展到多個線程　　260
8.3.5 　更改生產(chǎn)者/消費者代碼為使用原子操作　　266
8.3.6 　ABA問題　　268
8.4 　小結(jié)　　271
第9章　基于多核處理器的擴展　　272
9.1 　對應(yīng)用程序擴展的限制　　272
9.1.1 　串行代碼對性能的限制　　272
9.1.2 　超線性擴展　　275
9.1.3 　工作負荷不均衡　　276
9.1.4 　熱鎖　　277
9.1.5 　庫代碼擴展　　282
9.1.6 　工作量不足　　284
9.1.7 　算法限制　　286
9.2 　擴展的硬件限制　　288
9.2.1 　核心之間的帶寬共享　　288
9.2.2 　偽共享　　290
9.2.3 　緩存沖突和容量　　293
9.2.4 　流水線資源匱乏　　297
9.3 　操作系統(tǒng)對擴展性的限制　　301
9.3.1 　過度訂閱　　301
9.3.2 　使用處理器綁定改善內(nèi)存局部性　　303
9.3.3 　優(yōu)先級反轉(zhuǎn)　　310
9.4 　多核處理器和擴展　　310
9.5 　小結(jié)　　311
第10章　其他并行技術(shù)　　312
10.1 　基于GPU的運算　　312
10.2 　語言擴展　　314
10.2.1 　線程構(gòu)建模塊　　314
10.2.2 　Cilk++　　317
10.2.3 　Grand Central Dispatch　　320
10.2.4 　為未來C和C++標準提議的可能功能　　321
10.2.5 　微軟的C++/CLI　　324
10.3 　其他語言　　325
10.4 　集群技術(shù)　　327
10.4.1 　MPI　　328
10.4.2 　以MapReduce作為擴展策略　　331
10.4.3 　網(wǎng)格　　332
10.5 　事務(wù)性內(nèi)存　　332
10.6 　向量化　　333
10.7 　小結(jié)　　334
第11章　結(jié)束語　　335
11.1 　編寫并行應(yīng)用程序　　335
11.1.1 　識別任務(wù)　　335
11.1.2 　估算性能提升　　336
11.1.3 　確定依賴關(guān)系　　336
11.1.4 　數(shù)據(jù)爭用和互斥鎖擴展限制　　336
11.1.5 　鎖的粒度　　337
11.2 　多核處理器上的并行代碼　　337
11.3 　并行化的未來　　339
參考文獻　　340
索引　　342

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