1. 多处理器编程的入门

  • 多处理器编程的基本内容包括线程的创建、理解并发程序的执行机制，以及应对宽松内存模型带来的挑战。在并发编程中，我们必须放弃常见的编程假设，如程序的顺序执行和状态的原子性，这使得并发程序的行为变得复杂和难以预测。
  • 编译器和处理器通常会对代码进行优化，这进一步增加了并发编程的复杂性，特别是在涉及多处理器系统时。为了掌握并发编程，除了要具备数学建模的能力，还需借助工具的支持，理解并发程序的真实行为可能与直觉大相径庭。

2. 操作系统与多线程编程模型

  • 操作系统是一个状态机的管理者，允许多个程序并发运行。为了正确处理这种并发性，操作系统通过系统调用实现线程调度，确保程序的正确执行。
  • 在多线程编程模型中，每个线程拥有独立的堆栈并共享内存。程序员可以通过选择不同线程的执行步骤来定义多线程程序的行为，从而实现高效的并行计算。

3. 多线程编程的简化实现

  • 入门多线程编程可以通过简化的线程API来实现。这种方法通过创建状态机并运行相关函数，充分利用多处理器的性能，达到超过100%的CPU利用率。
  • 共享内存的多线程编程方式简单易懂，通过递归和指针操作，可以探讨堆栈的大小和位置，同时揭示程序内存分配的特性。

4. 并发编程的挑战与应对

  • 并发编程是一个极具挑战的领域，它打破了程序顺序执行的假设，使得程序行为变得复杂和难以预测。程序员必须适应这种新范式，放弃以往顺序编程的经验。
  • 并发编程中的细微变化可能引发严重后果，例如简化排序导致的数据破坏、无符号整数运算溢出等问题。对共享变量操作时必须考虑原子性，以避免并发bug。

5. 并发bug的影响与预防

  • 并发bug可能导致严重的安全漏洞，例如释放后指针仍指向数据，可能会泄露敏感信息。支付宝案例展示了并发行为的复杂性，突显了并发bug的难以应对。
  • 共享内存编程带来了许多挑战，甚至连简单的1+1操作在并发环境下都可能出错。历史上，计算机科学家为实现正确的1+1付出了巨大的努力，显示了并发编程的复杂性。

6. 数学视角在并发编程中的重要性

  • 在并发程序设计中，直觉往往不可靠。使用数学视角来解决并发程序问题至关重要，程序员需要证明程序的正确性，以确保其准确性。
  • 编译器的优化假设程序的原子性和顺序性，但在并发编程中，这些假设可能导致程序行为难以理解，甚至隐藏微妙的bug。因此，了解编译器和处理器的优化行为对并发程序设计至关重要。

7. 超标量处理器与共享内存系统

  • 现代处理器采用超标量流水线技术，通过动态数据流分析，在一个时钟周期内执行多条指令。然而，指令冲突的判断和共享内存系统中的相对论效应，使得处理器看到的内存镜像存在差异，增加了理解全局行为的难度。
  • 共享内存系统中的相对论效应不仅挑战了传统的顺序执行模型，还使得model checker等验证工具难以应对，凸显了并发编程的复杂性。

8. 并发程序设计的实际应用

  • 在并发程序设计中，通过使用旗子（flag）和线程操作，可以在共享内存环境下实现正确的并发程序。这些技术在UNIX时代也得到了广泛应用，如通过管道和小工具实现统计和排序功能，体现了Unix哲学中的工具组合思想。
  • 多处理器编程中，选择合适的内存模型对性能和人类理解之间取得平衡是CPU设计者的挑战。Apple Silicon通过硬件配置模拟X86内存模型，成功解决了这一难题，展示了多处理器编程中的创新与突破。

总结

多处理器编程和并发编程虽然充满挑战，但通过理解其核心概念、掌握适当的工具和方法，并采用数学视角进行验证，程序员可以有效应对这些复杂性，设计出更可靠、高效的并发程序。在实际应用中，不断优化并发编程的实践，将为现代计算机系统带来更强大的性能和更高的安全性。