Threads: Conceitos e Benefícios

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Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Capítulo 4: Threads
4.2 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Introdução
 As threads executam dentro de uma aplicação
 Muitas aplicações podem ser implementadas com múltiplas threads: 
 Editor de texto: 
 Atualização da tela.
 Correção ortográfica.
 Ferramenta de desenho.
 Salvamento automático do documento.
 Navegador Web
 Recebimento dos dados.
 Envio de dados.
 Abas de navegação.
 Componentes de segurança.
4.3 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Introdução
 A criação de processos é heavy-weight enquanto a criação de thread é 
light-weight.
 Pode tornar o programa bem mais eficiente. 
 Pode simplificar a programação.
 Kernels são geralmente multithreads
4.4 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Arquitetura de servidor multithread
4.5 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Benefícios
 Responsividade – permite continuar a execução do programa, caso uma 
de suas partes esteja executando uma tarefa específica 
 Em um editor de texto, o usuário pode continuar escrevendo um texto 
enquanto o documento está sendo formatado.
 Compartilhamento de recursos – threads podem se comunicar por meio 
de recursos compartilhados do processo (mais fácil do que shared memory 
e message passing, por exemplo).
 Economia – criar threads é mais leve do que criar processos.
 Solaris: criar um processo pode ser 30 vezes mais lento do que criar 
uma thread. A troca de contexto pode ser 5 vezes mais lenta. 
 Escalabilidade – pode tirar vantagem das arquiteturas multicores.
4.6 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Programação Multicore 
 Sistemas multicore colocam pressões nos programadores: 
 Divisão da atividade.
 Balanceamento da carga.
 Divisão dos dados.
 Dependência dos dados.
 Depuração e testes.
 Paralelismo: um sistema pode executar mais de uma tarefa 
simultaneamente. 
 Concorrência: mais do que uma tarefa progride ao mesmo tempo por 
meio das trocas de contexto realizadas pelo escalonador. 
4.7 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Concorrência vs. Paralelismo
 Execução concorrente em um único núcleo de processamento
 Paralelismo em um sistema multicore:
4.8 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
 Tipos de paralelismo:
 Paralelismo de dado – distribui subconjuntos de dados em 
diferentes processadores. A mesma operação é executa em 
cada conjunto.
 Paralelismo de tarefa – distribui threads pelos núcleos de 
processamento, com cada thread executando uma tarefa 
operação específica. 
Programação Multicore 
4.9 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Single and Multithreaded Processes
4.10 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Single and Multithreaded Processes
Fonte: Tanenbaum
4.11 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Threads de usuário e de Kernel
 Threads de usuário (user threads) – gerenciamento feito a nível de usuário 
pela biblioteca de threads.
 Threads de Kernel (Kernel threads) – o gerenciamento das threads é feito 
pelo Kernel. Geralmente, os sistemas operacionais de propósito geral 
suportam threads de kernel (ex. Windows, Solaris, Linux, Mac OS X)
4.12 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Threads de usuário e de Kernel
Fonte: Tanenbaum
O núcleo tem uma tabela de threads que acompanha todos os 
threads no sistema
4.13 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Threads de Kernel
 Quando uma thread quer criar uma nova thread ou destruir uma já 
existente, ela faz uma chamada ao núcleo que realiza a ação 
atualizando a tabela de threads.
 A tabela de threads do núcleo contém os registradores, o estado e 
outras informações de cada thread.
4.14 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Pool de threads
 Threads em núcleo geram um custo maior de operação do kernel 
quando comparadas às threads de usuário.
Este custo pode ser minimizado mantedo-se um pool de threads.
Fonte: https://en.wikipedia.org/wiki/Thread_pool_pattern
4.15 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Modelos multithreading 
 One-to-One
 Many-to-One
 Many-to-Many
4.16 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Um-para-um (One-to-One)
 Cada thread de usuário mapeia em uma thread no 
kernel. 
 Ao criar uma thread no nível de usuário, uma 
thread é criada no kernel.
 O número de threads por processo pode ser 
restringido devido ao overhead
 Exemplos:
 Windows
 Linux
 Solaris 9 and later
4.17 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Muitos para um (Many-to-One)
 Poucos sistemas suportam esse 
modelo:
 Solaria Green Threads.
 GNU Portable Threads.
 Muitas threads a nível de usuário são 
mapeadas em uma única thread a nível 
de kernel. 
 Quando uma thread é bloqueada, todas 
as outras também são. 
 Múltiplas threads não rodam em paralelo 
pois existe apenas uma thread por vez 
no kernel.
4.18 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Many-to-Many Model
 Permite N threads a nível de usuário 
serem mapeadas para N threads a 
nível de kernel. 
 Exemplos: 
 Solaris (< versão 9)
 Windows com ThreadFiber 
package
4.19 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Two-level Model
 Dois modelos: many-to-many com one-to-one
 Examples
 IRIX
 HP-UX
 Tru64 UNIX
 Solaris 8 and earlier
4.20 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Java Threads
 As threads em Java são gerenciadas pela JVM.
 Normalmente são implementadas seguindo o modelo do SO 
subjacente (1-to-1 ou N-to-1 ou N-to-N). 
4.21 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Pthreads
É uma especificação e não uma implementação.
É uma API (application programming interface).
 existem bibliotecas que implementam Pthreads (Solaris, Linux, 
Mac OS X).
 Estudar o programa: 
pi_2.c
 Passagem de parâmetros para threads e alocação de 
memória no heap:
thread_malloc.c
thread_malloc_correto.c
4.22 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Threads implícitas: OpenMP
 A criação e gerência das threads são realizadas pelo compilador e pelas 
bibliotecas.
 OpenMP: é um conjunto de diretivas de compilação bem como uma API 
que fornece recursos para programação paralela em ambientes com 
memória compartilhada.
Cria threads de acordo com o número de cores
#pragma omp parallel for
for(i=0;i<N;i++) { 
 c[i] = a[i] + b[i]; 
} 
Programa:
– openmp.c
4.23 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Semântica do fork() e exec()
 Se uma thread em um programa chama o fork(), o novo processo 
duplicará todas as threads ou o novo processo conterá apenas uma 
thread?
– Alguns sistemas UNIX implementam as duas versões do fork().
 Se uma thread chama o execve(), o novo processo irá substituir todo o 
processo antigo, incluindo suas threads. 
 Se um execve() for executado após um fork(), então duplicar todas as 
threads se torna desnecessário.
 Se um execve() não for executado, então o novo processo poderá 
duplicar todasas threads.
 Programa: thread_fork.c
4.24 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Signal Handling (tratamento de sinais)
 Sinais são usados em Unix para notificar um processo que algum evento 
ocorreu.
 São identificados por apenas um número (sem parâmetros).
 Um sinal pode ser síncrono ou assíncrono, dependendo da fonte ou da 
razão pela qual o sinal foi gerado.
– Síncrono (ex. acesso ilegal de memória e divisão por 0).
• O sinal é entregue ao mesmo processo que gerou o sinal (este é 
o motivo de ser chamado síncrono). 
– Assíncrono (ex. CTRL+C para terminar um processo).
• O sinal é gerado por um evento externo ao processo em 
execução. 
4.25 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Signal Handling (tratamento de sinais)
 Passos: 
1. Sinal é gerado pela ocorrência de algum evento. 
2. O sinal é entregue ao processo. 
3. O sinal é tratado pelo:
1. tratador padrão (definido pelo Kernel), ou
2. tratador definido pelo usuário.
 Programas:
– signal01.c
– signal02.c
– signal03.c
4.26 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Signal Handling (tratamento de sinais)
 Como um sinal pode ser tratado em sistemas multithreads? Particularmente, 
para qual thread o sinal será entregue?
– Apenas a thread que gerou o sinal.
– Todas as threads do processo.
– Apenas a um grupo de threads do processo.
– Uma thread específica que trata todos os sinais.
4.27 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Cancelamento de threads (thread cancellation)
 Exemplos de cancelamento de threads:
– Banco de dados: se múltiplas threads estiverem pesquisando em um banco 
de dados e uma delas encontrar o resultado, as threads restantes podem ser 
canceladas. 
– Quando um usuário pressiona a tecla “Stop” do navegador, todas as threads 
que foram criadas para o carregamento da página devem ser canceladas.
 Duas abordagens de cancelamento: 
 Cancelamento assíncrono: termina a thread imediatamente (pode deixar 
recursos inconsistentes, exemplo: atualização de arquivo).
 Cancelamento adiado (deferred) a thread periodicamente verifica se existe 
algum pedido de cancelamento. 
while (1) {
/* do some work for awhile */
/* . . . */
pthread testcancel();
}
pthread t tid;
/* create the thread */
pthread create(&tid, 0, worker, NULL);
. . .
/* cancel the thread */
pthread cancel(tid);
4.28 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Thread-Local Storage
 Thread-local storage (TLS) (armazenamento local em 
threads): permite cada thread ter sua própria cópia dos dados. 
– Diferente de variáveis locais
• As variáveis locais estão visíveis apenas pelas threads 
invididuais. 
• TLS está visível em todas as chamadas da thread. 
Como se fosse uma variável globlal somente visível 
para as threads. 
Programa: lts.c
4.29 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Linux Threads
 Em Linux, não há distinção entre threads e processos. De fato, 
ambos são chamados de tarefas (tasks)
 A criação de threads é feita por meio da chamada de sistema: 
clone().
 clone(): os parâmetros definem o que será compartilhado entre a 
tarefa pai e filho. 
 Se nenhum parâmetro de compartilhamento for especificado, então 
clone() funciona como fork().
 Quando a chamada clone() é usada, alguns ponteiros da estrutura 
struct task_struct do filho apontam para os mesmos elementos 
apontados pela tarefa pai. 
4.30 Silberschatz, Galvin and Gagne ©2013Operating System Concepts – 9th Edition
Linux Threads
 Execute o programa pi_2.c e acompanhe as chamadas de sistemas 
com o comando strace. Veja a chamada clone().
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End of Chapter 4
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