Performanz Lastausgleich und Betriebssysteme
This commit is contained in:
parent
403ba9f9ec
commit
ab67e49300
BIN
Advanced Operating Systems - Cheatsheet.pdf
(Stored with Git LFS)
BIN
Advanced Operating Systems - Cheatsheet.pdf
(Stored with Git LFS)
Binary file not shown.
@ -795,10 +795,10 @@
|
||||
\item Open-Source-Mikrokernel-basiertes Betriebssystem für IoT
|
||||
\item Architektur: Mikrokernel
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item minimale Algorithmenkomplexität
|
||||
\item vereinfachtes Threadkonzept $\rightarrow$ keine Kontextsicherung erforderlich
|
||||
\item keine dynamische Speicherallokation
|
||||
\item energiesparende Hardwarezustände vom Scheduler ausgelöst (inaktive CPU)
|
||||
\item minimale Algorithmenkomplexität
|
||||
\item vereinfachtes Threadkonzept $\rightarrow$ keine Kontextsicherung erforderlich
|
||||
\item keine dynamische Speicherallokation
|
||||
\item energiesparende Hardwarezustände vom Scheduler ausgelöst (inaktive CPU)
|
||||
\item Mikrokerneldesign unterstützt komplementäre NFE: Adaptivität, Erweiterbarkeit
|
||||
\item Kosten: IPC (hier gering)
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
@ -928,7 +928,7 @@
|
||||
\item[$\Rightarrow$] Schichtendifferenzierung ( layered operating system )
|
||||
\item Modularisierung
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
|
||||
Modularer Makrokernel
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Kernelfunktionen in Module unterteilt $\rightarrow$ Erweiter-/Portierbarkeit
|
||||
@ -991,7 +991,7 @@
|
||||
\subsubsection{Modularer Makrokernel vs. Mikrokernel}
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
%\item \includegraphics[width=\linewidth]{Assets/AdvancedOperatingSystems-modularer-makrokernel.png}
|
||||
\item minimale Kernelfunktionalität:
|
||||
\item minimale Kernelfunktionalität
|
||||
\item keine Dienste, nur allgemeine Schnittstellenfür diese
|
||||
\item keine Strategien, nur grundlegende Mechanismen zur Ressourcenverwaltung
|
||||
\item neues Problem: minimales Mikrokerneldesign
|
||||
@ -3434,6 +3434,435 @@
|
||||
\item definierte Länge des kritischen Abschnitts $\rightarrow$ unnötiges Sperren sehr preiswert
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
Spinlock
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Locking für längere kritische Abschnitte
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item wechselseitiger Ausschluss durch aktives Warten
|
||||
\item Granularität: einfach-exklusive Ausführung von Code, der ...
|
||||
\item ... nicht blockiert
|
||||
\item ... (vorhersehbar) kurze Zeit den kritischen Abschnitt nutzt
|
||||
\item Performanz: keine Scheduler-Aktivierung, keine sperrbedingten Kontextwechsel (alle wartenden Threads bleiben ablaufbereit!)
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Benutzung:
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item explizite Lock-Datenstruktur $\rightarrow$ Deadlocks durch Mehrfachsperrung oder multiple Locks möglich
|
||||
\item variable Länge des kritischen Abschnitts $\rightarrow$ unnötiges Sperren sehr teuer! (aktives Warten verschwendet Prozessorzeit)
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
Semaphor
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Locking für komplexere kritische Abschnitte:
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item wechselseitiger Ausschluss durch suspendieren von Threads
|
||||
\item Granularität: n - exklusive Ausführung von (nahezu) beliebigem Code, über längere oder unbekannt lange (aber endliche) kritische Abschnitte
|
||||
\item Performanz: nutzt Scheduler(Suspendierung und Reaktivierung wartender Threads), verursacht potenziell Kontextwechsel, implementiert Warteschlange
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Benutzung
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item mehrfach nutzbare krit. Abschnitte möglich ($\rightarrow$ begrenzt teilbare Ressourcen)
|
||||
\item explizite Reaktion auf Signale während des Wartens möglich
|
||||
\item Deadlocks möglich, unnötiges Sperren teuer
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
R/W-Lock
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Reader/Writer Locks: Spezialformen von Spinlocksund binären Semaphoren ( n = 1)
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Steigerung der Locking-Granularität $\rightarrow$ Optimierung des Parallelitätsgrades
|
||||
\item Idee: sperrende Threads nach Zugriffssemantik auf kritischen Abschnitt in zwei Gruppen unterteilt:
|
||||
\item Reader: nur lesende Zugriffe auf Variablen
|
||||
\item Writer: mindestens ein schreibender Zugriff auf Variablen
|
||||
\item R/W-Spinlock/Semaphor muss explizit als Reader oder Writer gesperrt werden
|
||||
\item Performanz: analog Spinlock/Semaphor
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Benutzung analog Spinlock/Semaphor
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
Fazit: Locks im Linux-Kernel
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Locking-Overhead: Sperrkosten bei korrekter Benutzung
|
||||
\item Lock-Granularität (ebenfalls bei korrekter Benutzung):
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item mögliche Länge des kritischen Abschnitts
|
||||
\item Granularität der selektiven Blockierung (z.B. nur Leser , nur Schreiber )
|
||||
\item 
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Locking-Sicherheit: Risiken und Nebenwirkungen hinsichtlich ...
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item fehlerhaften Sperrens (Auftreten von Synchronisationsfehlern)
|
||||
\item Deadlocks
|
||||
\item unnötigen Sperrens (Parallelität ad absurdum ...)
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
\subsection{Lastangleichung und Lastausgleich}
|
||||
Probleme bei ungleicher Auslastung von Multicore-Prozessoren
|
||||
\begin{enumerate*}
|
||||
\item Performanzeinbußen
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item stark belastete Prozessorkerne müssen Multiplexing zwischen mehr Threadsausführen als schwach belastete
|
||||
\item dadurch: Verlängerungder Gesamtbearbeitungsdauer
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Akkumulation der Wärmeabgabe
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item bedingt durch bauliche Gegebenheiten (Miniaturisierung, CMP)
|
||||
\item Kontrolle erforderlich zur Vermeidung thermischer Probleme (bis zu Zerstörung der Hardware)
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{enumerate*}
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Lösung: Angleichung der Last auf einzelnen Prozessorkernen
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
Lastangleichung
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Verfahren zur Lastangleichung
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item statische Verfahren: einmalige Zuordnung von Threads
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Korrekturen möglich nur durch geeignete Verteilung neuer Threads
|
||||
\item Wirksamkeit der Korrekturen: relativ gering
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item dynamische Verfahren: Optimierung der Zielfunktion zur Laufzeit
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Zuordnungsentscheidungen dynamisch anpassbar
|
||||
\item Korrekturpotentialzur Laufzeitdurch Zuweisung eines anderen Prozessorkerns an einen Thread ( Migration )
|
||||
\item aber: algorithmisch komplexer, höhere Laufzeitkosten
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item verbreitete Praxis in Universalbetriebssystemen: dynamische
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
Dynamische Lastangleichung
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Anpassungsgründe zur Laufzeit
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Veränderte Lastsituation: Beenden von Threads
|
||||
\item Verändertes Verhaltens einzelner Threads: z.B. Änderung des Parallelitätsgrads, vormals E/A-Thread wird prozessorintensiv, etc.
|
||||
\item Zuordnungsentscheidungen
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item auf Grundlage von a-priori - Informationen über Prozessverhalten
|
||||
\item durch Messungen tatsächlichen Verhaltens $\rightarrow$ Übergang von Steuerung zu Regelung
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Kosten von Thread-Migration
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item zusätzliche Thread-bzw. Kontextwechsel
|
||||
\item kalte Caches
|
||||
\item $\rightarrow$ Migrationskosten gegen Nutzen aufwiegen
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
grundlegende Strategien:
|
||||
\begin{enumerate*}
|
||||
\item Lastausgleich (loadbalancing oder loadleveling)
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Ziel: gleichmäßige Verteilung der Last auf alle Prozessorkerne
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Lastverteilung (loadsharing)
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item verwendet schwächere Kriterien
|
||||
\item nur extreme Lastunterschiede zwischen einzelnen Prozessorkernen ausgeglichen(typisch: Ausgleich zwischen leerlaufenden bzw. überlasteten Kernen)
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{enumerate*}
|
||||
|
||||
Anmerkungen
|
||||
\begin{enumerate*}
|
||||
\item Lastausgleich: verwendet strengere Kriterien, die auch bei nicht leerlaufenden und überlasteten Kernen greifen
|
||||
\item 100\%tiger Lastausgleich nicht möglich (2 Threads auf 3 CPUs etc.)
|
||||
\end{enumerate*}
|
||||
|
||||
Lastverteilung beim Linux-Scheduler: globale Entscheidungen
|
||||
\begin{enumerate*}
|
||||
\item anfängliche Lastverteilung auf Prozessorkerne, grob bzgl. Ausgewogenheit
|
||||
\item dynamische Lastverteilung auf Prozessorkerne durch
|
||||
\begin{enumerate*}
|
||||
\item loadbalancing-Strategie
|
||||
\item idlebalancing-Strategie
|
||||
\end{enumerate*}
|
||||
\end{enumerate*}
|
||||
|
||||
Verteilungsstrategien
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item ,,load balancing'' - Strategie
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item für jeden Kern nach Zeitscheibenprinzip (z.B. 200 ms) aktiviert
|
||||
\item ,,Thread-Stehlen'' vom am meisten ausgelasteten Kern
|
||||
\item aber: bestimmte Threads werden (vorerst) nicht migriert
|
||||
\begin{enumerate*}
|
||||
\item solche, die nicht auf allen Kernen lauffähig
|
||||
\item die mit noch ,,heißem Cache''
|
||||
\end{enumerate*}
|
||||
\item erzwungene Thread-Migration (unabhängig von heißen Caches), wenn ,,loadbalancing'' mehrmals fehlgeschlagen
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item ,,idle balancing'' - Strategie
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item von jedem Kern aktiviert, bevor er in Leerlauf geht:
|
||||
\item Versuch einer ,,Arbeitsbeschaffung''
|
||||
\item mögliche Realisierung: gleichfalls als ,,Thread-Stehlen'' vom am meisten ausgelasteten Kern
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
Heuristische Lastverteilung
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item in der Praxis: Heuristiken werden genutzt ...
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item ... für alle Entscheidungen bzgl.
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item loadbalancing (,,Migrieren oder nicht?'')
|
||||
\item threadselection (,,Welchen Threads von anderem Prozessor migrieren?'')
|
||||
\item time-slicing (,,Zeitscheibenlänge für loadbalancing?'')
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item ... unter Berücksichtigung von
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Systemlast
|
||||
\item erwarteter Systemperformanz
|
||||
\item bisherigem Thread-Verhalten
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Bewertung
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Heuristiken verwenden Minimum an Informationen zur Realisierung schneller Entscheidungen $\rightarrow$ Performanz der Lastverteilung
|
||||
\item Tradeoff: höhere Performanz für aktuelle Last durch teurere Heuristiken (Berücksichtigung von mehr Informationen)?
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
\subsection{Grenzen der Parallelisierbarkeit}
|
||||
(oder: warum nicht jedes Performanzproblemdurch zusätzliche Hardware gelöst wird)
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Parallelarbeit aus Anwendungssicht: Welchen Performanzgewinn bringt die Parallelisierung?
|
||||
\item naiv:
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item 1 Prozessor $\rightarrow$ Bearbeitungszeit t
|
||||
\item n Prozessoren $\rightarrow$ Bearbeitungszeit t/n
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Leistungsmaß für den Performanzgewinn: Speedup $S(n)=\frac{T(1)}{T(n)}$, $T(n)$ bearbeitungszeit bei n Prozessoren
|
||||
\item Amdahls Gesetz: ,,Auch hochgradig parallele Programme weisen gewisse Teile strenger Datenabhängigkeit auf - die nur sequenziell ausgeführt werden können -und daher den erzielbaren Speed-up grundsätzlich limitieren.''
|
||||
\item Jedes Programm besteht aus einem nur sequenziell ausführbaren und einem parallelisierbaren Anteil: $T(1)=T_s + T_p$
|
||||
\item mit als sequenziellem Anteil (z.B. $\rightarrow$ 10% sequenzieller Anteil): Effizienz $f=\frac{T_s}{T_s+T_p}$ wobei $0\leq f \leq 1$
|
||||
\item Damit ergibt sich im günstigsten Fall für Bearbeitungszeit bei Prozessoren: $T(n)=f*T(1)+ (1-f)\frac{T(1)}{n}$
|
||||
\item Speedup nach Amdahl: $S(n)=\frac{T(1)}{T(n)}=\frac{1}{f+\frac{1-f}{n}}$
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
Praktische Konsequenz aus Amdahls Gesetz:
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item mögliche Beschleunigung bei Parallelisierung einer Anwendung i.A. durch die Eigenschaften der Anwendungselbst begrenzt (sequenzieller Anteil)
|
||||
\item Erhöhung der Prozessorenanzahlüber bestimmtes Maß hinaus bringt nur noch minimalen Performanzgewinn
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
Annahme bisher
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item parallelisierbarer Anteil auf beliebige Anzahl Prozessoren parallelisierbar
|
||||
\item genauere Problembeschreibung möglich durch Parallelitätsprofil: maximaler Parallelitätsgrad einer Anwendung in Abhängigkeit von der Zeit
|
||||
\item Für ein bestimmtes Problem bringt ab einer Maximalzahl ($p_{max}$) jede weitere Erhöhung der Prozessoren-Anzahl keinen weiteren Gewinn, da die Parallelisierbarkeitdes Problems begrenzt ist.
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
Einfluss von Kommunikation und Synchronisation
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Threads eines Prozesses müssen kommunizieren (Daten austauschen), spätestens nach ihrer Beendigung
|
||||
\item hierzu i.A. auch Synchronisation (Koordination) erforderlich
|
||||
\item Resultat: Prozessoren nicht gesamte Zeit für Berechnungen nutzbar
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
\subsubsection{Overhead durch Kommunikation und Synchronisation}
|
||||
aus Erfahrungen und theoretischen Überlegungen: Zeitaufwand für Kommunikation und Synchronisation zwischen Prozessen (bzw. Threads) einer Anwendung auf verschiedenen Prozessoren:
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item streng monoton wachsende Funktion der Prozessoren-Anzahl n (d.h. Funktion nicht nach oben beschränkt)
|
||||
\item praktische Konsequenz von Kommunikation und Synchronisation:
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item zu viele Prozessoren für eine Anwendung bedeutet
|
||||
\item keine Geschwindigkeitssteigerung
|
||||
\item sogar Erhöhung der Gesamtbearbeitungszeit $T_{\sum}$
|
||||
\item $\rightarrow$ fallender Speedup
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Für minimale Bearbeitungsdauer gibt es eine optimale Anzahl Prozessoren
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
Leistungsmaß Effizienz: Effizienz des Speedups $E(n)=\frac{S(n)}{n}$
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Normierung des Speedupauf CPU-Anzahl entspricht Wirkungsgrad der eingesetzten Prozessoren
|
||||
\item Idealfall: $S(n)=n\Rightarrow E(n)=\frac{S(n)}{n}=1$
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
\paragraph{Optimale Prozessorenanzahl}
|
||||
$T(n)$ Gesamtbearbeitungszeit
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Im Bereich des Minimums: sehr flacher Verlauf
|
||||
\item (geringe) Änderung der Prozessoren-Anzahl in diesem Bereich: kaum Auswirkungen auf Rechenzeit (im steilen, fallenden Bereich hat Prozessorenanzahl jedoch gewaltige Auswirkungen auf Rechenzeit)
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
$E(n)$ Effizienz (Auslastung der Prozessoren)
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item verringert sich stetig mit zunehmender Prozessoren-Anzahl
|
||||
\item Konflikt zwischen Kostenminimierung (= Minimierung der Ausführungszeit bzw. Maximierung des Speed-up) und Nutzenmaximierung (= Maximierung der Effizienz)
|
||||
\item $\rightarrow$ Kompromissbereich
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
|
||||
Nutzen($E(n)$)-Kosten($T(n)$)-Quotienten maximieren: $\mu(n)=\frac{E(n)}{T(n)} T(1)=S(n)*E(n)=\frac{S(n)^2}{n}$
|
||||
|
||||
\begin{enumerate*}
|
||||
\item Effizienz maximieren: $n_{opt}=n^*_E = 1$ unsinnig
|
||||
\item Speedup maximieren = Ausführungszeit minimieren: $n_{opt}=n^*_S$ Individuell für jedes Programm
|
||||
\item Nutzen-Kosten-Funktion maximieren: $n_{opt}=n^*_{\mu}$ individuell für jedes Programm
|
||||
\end{enumerate*}
|
||||
|
||||
\subsection{Beispiel-Betriebssysteme}
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Auswahl: Betriebssysteme, die mit Fokus auf Hochparallelität entworfen wurden
|
||||
\item Konsequenzen für BS-Architekturen:
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Parallelität durch Abstraktion von Multicore-Architekturen: Multikernel
|
||||
\item Parallelität durch netzwerkbasierteMulticore-Architekturen: Verteilte Betriebssysteme
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
\subsubsection{Multikernel: Barrelfish}
|
||||
In a nutshell:
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item seit ca. 2009 entwickeltes, experimentelles Forschungs-Betriebssystem (open source)
|
||||
\item Untersuchungen zur Struktur künftiger heterogener Multicore-Systeme
|
||||
\item gegenwärtig in Entwicklung an ETH Zürich in Zusammenarbeit mit Microsoft
|
||||
\item Forschungsfragen
|
||||
\begin{enumerate*}
|
||||
\item Betriebssystemarchitektur
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Trend stetig wachsender Anzahl Prozessorkerne $\rightarrow$ Skalierbarkeit des Betriebssystems zur Maximierung von
|
||||
Parallelität?
|
||||
\item zunehmende Menge an Varianten der Hardware-Architektur, betreffend z.B.
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Speicherhierarchien
|
||||
\item Verbindungsstrukturen
|
||||
\item Befehlssatz
|
||||
\item E/A-Konfiguration
|
||||
\item $\rightarrow$ Unterstützung zunehmend heterogener Hardware-Vielfalt (insbesondere noch zu erwartender Multicore-Prozessoren)?
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Wissensdarstellung
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Betriebssystem und Anwendungen Informationen über aktuelle Architektur zur Laufzeit liefern
|
||||
\item $\rightarrow$ Informationen zur Adaptivitätdes BS an Last und Hardware zur Maximierung von Parallelität?
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{enumerate*}
|
||||
\item Betriebssystem-Architektur für heterogene Multicore-Rechner
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Idee: Betriebssystem wird strukturiert ...
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item als verteiltes System von Kernen,
|
||||
\item die über Botschaften kommunizieren (Inter-Core-Kommunikation) und
|
||||
\item keinen gemeinsamen Speicher besitzen.
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Entwurfsprinzipien:
|
||||
\begin{enumerate*}
|
||||
\item alle Inter-Core-Kommunikation explizit realisiert d.h. keine implizite Kommunikation z.B. über verteilte Speichermodelle wie DSM (Distributed SharedMemory), Botschaften zum Cache-Abgleich etc.
|
||||
\item Betriebssystem-Struktur ist Hardware-neutral
|
||||
\item Zustandsinformationen als repliziert (nicht als verteilt)betrachtet $\rightarrow$ schwächere Synchronisationsanforderungen!
|
||||
\end{enumerate*}
|
||||
\item Ziele dieser Entwurfsprinzipien
|
||||
\begin{enumerate*}
|
||||
\item Verbesserte Performanz auf Grundlage des Entwurfs als verteiltes System
|
||||
\item Natürliche Unterstützung für Hardware-Inhomogenitäten
|
||||
\item Größere Modularität
|
||||
\item Wiederverwendbarkeit von Algorithmen, die für verteilte Systeme entwickelt wurden
|
||||
\end{enumerate*}
|
||||
\item Implementierung: auf jedem Prozessorkern Betriebssystem-Instanz aus CPU-''Treiber'' und Monitor-Prozess
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
CPU Driver
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Aufgabe: Umsetzung von Strategien zur Ressourcenverwaltung, z.B.
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Durchsetzung von Zugriffssteuerungsentscheidungen
|
||||
\item Zeitscheiben-Multiplexing von Threads
|
||||
\item Vermittlung von Hardware-Zugriffendes Kernels (MMU, Clockusw.)
|
||||
\item Ereignisbehandlung
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Implementierung:
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item hardwarespezifisch
|
||||
\item vollständig ereignisgesteuert, single-threaded, nicht-präemptiv
|
||||
\item läuft im privilegierten Modus (Kernel-Modus)
|
||||
\item ist absolut lokal auf jedem Prozessor-Kern (gesamte Inter-Core-Kommunikation durch die Monitore realisiert)
|
||||
\item ist vergleichsweise klein, so dass er im Lokalspeicher des Prozessorkerns untergebracht werden kann $\rightarrow$ Wartbarkeit, Robustheit, Korrektheit
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
Monitor
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Wichtige Angaben
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item läuft im Nutzer-Modus
|
||||
\item Quellcode fast vollständig prozessorunabhängig
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Monitore auf allen Prozessorkernen: koordinieren gemeinsam systemweite Zustandsinformationen
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item auf allen Prozessor-Kernen replizierte Datenstrukturen: mittels Abstimmungsprotokollkonsistent gehalten (z.B. Speicherzuweisungstabellen u. Adressraum-Abbildungen)
|
||||
\item $\rightarrow$ implementiert Konsensalgorithmenfür verteilte Systeme
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Monitore: enthalten die meisten wesentlichen Mechanismen und Strategien, die in monolithischem Betriebssystem-Kernel (bzw. $\mu$Kernel-Serverprozessen) zu finden sind
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
\subsubsection{Verteilte Betriebssysteme}
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item hier nur Einblick in ein breites Themenfeld
|
||||
\item Grundidee: Ortstransparenz
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item FE des Betriebssystems:
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item abstrahieren ...
|
||||
\item multiplexen ...
|
||||
\item schützen ...
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item hierzu: lokaler BS-Kernel kommuniziert mit über Netzwerk verbundenen, physisch verteilten anderen Kernels (desselben BS)
|
||||
\item Anwendungssicht auf (nun verteilte) Hardware-Ressourcen identisch zu Sicht auf lokale Hardware $\rightarrow$ Ortstransparenz
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Zwei Beispiele:
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Amoeba: Forschungsbetriebssystem, Python-Urplattform
|
||||
\item Plan 9 fom Bell Labs: everything is a file
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
\paragraph{Amoeba}
|
||||
Architektur
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item verteiltes System aus drei (nicht zwingend disjunkten)Arten von Knoten:
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Workstation (GUI/Terminalprozess, Benutzerinteraktion)
|
||||
\item Pool Processor (nicht-interaktive Berechnungen)
|
||||
\item Servers(File ~, Directory ~, Networking ~, ...)
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Betriebssystem: $\mu$Kernel (identisch auf allen Knoten) + Serverprozesse (dedizierte Knoten, s.o.: Servers )
|
||||
\item $\rightarrow$ Vertreter einer verteilten $\mu$Kernel-Implementierung
|
||||
\item Kommunikation:
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item LAN (Ethernet)
|
||||
\item RPCs (Remote ProcedureCalls)
|
||||
\item $\rightarrow$ realisieren ortstransparenten Zugriff auf sämtliche BS-Abstraktionen (Amoeba: objects )
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
\paragraph{Plan 9}
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item verteiltes BS der Bell Labs (heute: Open Source Projekt)
|
||||
\item Besonderheit: Semantik der Zugriffe auf verteilte BS-Abstraktionen
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item ortstransparent (s. Amoeba)
|
||||
\item mit ressourcenunabhängig identischen Operationen - deren spezifische Funktionalität wird für die Anwendung transparent implementiert $\rightarrow$ Konzept ,,everything is a file''... bis heute in unixoiden BS und Linux!
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\item Beispiele:
|
||||
\begin{itemize*}
|
||||
\item Tastatureingabenwerden aus (Pseudo-) ,,Datei'' gelesen
|
||||
\item Textausgabenwerden in ,,Datei'' geschrieben -aus dieser wiederum lesen Terminalanwendungen
|
||||
\item all dies wird logisch organisiert durch private Namensräume
|
||||
\item $\rightarrow$ Konzept hierarchischer Dateisysteme
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
\end{itemize*}
|
||||
|
||||
|
||||
\end{multicols}
|
||||
|
||||
\end{document}
|
||||
Loading…
Reference in New Issue
Block a user