Parallel Patterns Library(PPL) - concurrent_queue - 1

VC++ 10 Concurrency Runtime 2009. 12. 18. 09:00 Posted by 알 수 없는 사용자

concurrent_queuequeue 자료구조와 같이 앞과 뒤에서 접근할 수 있습니다.

concurrent_queue는 스레드 세이프하게 enqueue와 dequeue(queue에 데이터를 넣고 빼는) 조작을 할 수 있습니다.

또 concurrent_queue반복자를 지원하지만 이것은 스레드 세이프 하지 않습니다.

 



concurrent_queuequeue의 차이점


concurrent_queuequeue는 서로 아주 비슷하지만 다음과 같은 다른 점이 있습니다.

( 정확하게는 concurrent_queue와 STL의 deque와의 차이점 이라고 할수 있습니다. )


- concurrent_queue enqueue dequeue 조작이 스레드 세이프 하다.


- concurrent_queue는 반복자를 지원하지만 이것은 스레드 세이프 하지 않다.


- concurrent_queue front pop 함수를 지원하지 않는다.

  대신에 try_pop 함수를 대신해서 사용한다.


- concurrent_queue back 함수를 지원하지 않는다.

  그러므로 마지막 요소를 참조하는 것은 불가능하다.


- concurrent_queue size 메소드 대신 unsafe_size 함수를 지원한다.

  unsafe_size는 이름 그대로 스레드 세이프 하지 않다.


 

 

스레드 세이프한 concurrent_queue의 함수


concurrent_queue에 enqueue 또는 dequeue 하는 모든 조작에 대해서는 스레드 세이프합니다.

 

- empty

- push

- get_allocator

- try_pop

 

empty는 스레드 세이프하지만 empty 호출 후 반환되기 전에 다른 스레드에 의해서 queue가 작아지던가 커지는 경우 이 동작들이 끝난 후에 empty의 결과가 반환됩니다.

 



스레드 세이프 하지 않은 concurrent_queue의 함수

 

- clear

- unsafe_end

- unsafe_begin

- unsafe_size

 

 


반복자 지원

 

앞서 이야기 했듯이 concurrent_queue는 반복자를 지원하지만 이것은 스레드 세이프 하지 않습니다. 그래서 이것은 디버깅 할 때만 사용할 것을 추천합니다.

또 concurrent_queue의 반복자는 오직 앞으로만 순회할 수 있습니다.


concurrent_queue는 아래의 반복자를 지원합니다.

 

- operator++

- operator*

- operator->

 

 

concurrent_queue는 앞서 설명한 concurrent_vector와 같이 스레드 세이프한 컨테이너지만 STL vector deque에는 없는 제약 사항도 있습니다. 우리들이 Vector deque를 스레드 세이프하게 래핑하는 것보다는 Concurrency Runtime에서 제공하는 컨테이너가 성능적으로 더 좋지만 모든 동작이 스레드 세이프하지 않고 지원하지 않는 것도 있으니 조심해서 사용해야 합니다.

 

 

다음에는 일반적인 queue에는 없고 concurrent_queue에서만 새로 생긴 함수에 대해서 좀 더 자세하게 설명하겠습니다.


ps : 앞 주에 Intel의 TBB에 대한 책을 보았습니다. 전체적으로 Concurrency Runtime과 비슷한 부분이 많아서 책을 생각 외로 빨리 볼 수 있었습니다. 제 생각에 TBB나
Concurrency Runtime를 공부하면 다른 하나도 아주 빠르고 쉽게 습득할 수 있을 것 같습니다.

오랜만의 포스팅입니다.

지난 글에서 말씀 드렸듯이, 이번 글에서는 새롭게 추가된 Data Flow Rules에 대해서 소개 드리겠습니다.

새롭게 추가된 8개의 Data Flow 규칙들

일단, 새롭게 추가된 규칙 목록을 먼저 보도록 하겠습니다.

CA1062 ValidateArgumentsOfPublicMethods: 함수의 인자유효성 검사 여부
CA1303 DoNotPassLiteralsAsLocalizedParameters: 문자열 인자의 Globalization 처리 여부
CA2100 ReviewSqlQueriesForSecurityVulnerabilities: SQL Injection 취약점 파악
CA2202 DoNotDisposeObjectsMultipleTimes: Dispose 메서드를 여러 번 호출하는지 여부
CA2204 LiteralsShouldBeSpelledCorrectly: 스펠링 체크
CA2215 DisposeMethodsShouldCallBaseClassDispose: Base 클래스의 Dispose 메서드를 호출하는지 여부
CA2241 ProvideCorrectArgumentsToFormattingMethods: Format 함수 인자 검사
CA2000 DisposeObjectsBeforeLosingScope: Dispose 메서드를 호출하는지 여부

이 규칙들 중에서, CA2000을 제외하면 모두 Visual Studio Team System 2005에서 이미 지원했었던 규칙입니다. 그리고 사실 CA2000도 VSTS 2005에 없었다 뿐이지, FxCop 1.35버전에서는 있었구요. 하지만 이 규칙들은 FxCop 1.36과 Visual Studio Team System 2008에서는 빠져있습니다.

이 규칙들이 빠졌던 이유에 대해서는 아래 URL을 보시면 됩니다.

http://code.msdn.microsoft.com/codeanalysis/Release/ProjectReleases.aspx?ReleaseId=556

즉, FxCop 1.35와 VSTS 2005에 있었던 Analysis 엔진에 성능의 결함, 버그, 일관적이지 못한 분석 결과 등의 문제가 있어서, 그 엔진을 VSTS 2008과 FxCop 1.36에서는 완전히 없애 버린 것입니다.

하지만, 이번 Visual Studio 2010에서는 화려하게 복귀가 되었습니다. 


Phoenix Framework의 탑재


그게 가능했던 이유는 새롭게 탑재된 Phoenix Framework 덕분입니다. 피닉스 프레임워크는 향후 마이크로소프트 컴파일러 기술을 위한 새로운 코드 최적화/분석 프레임워크입니다. C++/CLI 기반으로 만들어진 피닉스 프레임워크는 컴파일러, 코드 최적화, 자동 코드 생성 등 여러 분야에 사용될 수 있는 프레임워크인데요. 자세한 정보는 아래 URL에서 보실 수가 있습니다.

http://research.microsoft.com/en-us/collaboration/focus/cs/phoenix.aspx

https://connect.microsoft.com/Phoenix


그러면 다음 글을 통해서, 새로운 Analysis Engine인 Phoenix 프레임워크에 대해서 더 자세히, 그리고 어떻게 우리가 사용할 수 있을지 알아보도록 하겠습니다.

Parallel Patterns Library(PPL) - concurrent_vector - 2

VC++ 10 Concurrency Runtime 2009. 12. 9. 09:00 Posted by 알 수 없는 사용자


concurrent_vector의 주요 멤버

 

자주 사용하는 것들과 STL vector에 없는 것들을 중심으로 추려 보았습니다.

멤버

스레드 세이프

 

at

O

 

begin

O

 

back

O

 

capacity

O

 

empty

O

 

end

O

 

front

O

 

grow_by

O

new

grow_to_at_least

O

new

max_size

O

 

operator[]

O

 

push_back

O

 

rbegin

O

 

rend

O

 

size

O

 

assign

X

 

clear

X

 

reserve

X

 

resize

X

 

shink_to_fit

X

new

 

concurrent_vector는 기존 요소의 값을 변경할 때는 스레드 세이프하지 않습니다. 기존 요소의 값을 변경할 때는 동기화 객체를 사용하여 lock을 걸어야 합니다.

 

 

concurrent_vector 사용 방법

 

concurrent_vector를 사용하기 위해서 먼저 헤더 파일을 포함해야 합니다.

concurrent_vector의 헤더 파일은 “concurrent_vector.h” 입니다.

 

concurrent_vector의 사용 방법은 STL vector를 사용하는 방법과 거의 같습니다. 그러니 STL vector에 없는 것들만 제외하고는 vector를 사용하는 방법을 아는 분들은 따로 공부해야 할 것이 거의 없습니다.

STL vector에 대해서 잘 모르시는 분들은 About STL : C++ STL 프로그래밍(4)-벡터 글을 참고해 주세요.

 


 

concurrent_vector 초 간단 사용 예


concurrent_vector를 사용한 아주 아주 간단한 예제입니다.^^

 

#include <ppl.h>

#include <concurrent_vector.h>

#include <iostream>

 

using namespace Concurrency;

using namespace std;

 

 

int main()

{

           concurrent_vector< int > v1;

           v1.push_back( 11 );

           return 0;

}

 

 


STL vector에는 없는 grow_by, grow_to_at_least 사용 법

 

grow_by vector의 크기를 확장해 줍니다.

예를 들어 현재 vector의 크기가(size()에 의한) 10인데 이것을 20으로 키우고 싶을 때 사용합니다.

 

원형은 아래와 같습니다.

iterator grow_by( size_type _Delta );

iterator grow_by( size_type _Delta, const_reference _Item );

 

grow_to_at_least는 현재 vector의 크기가 10인데 이것이 20보다 작을 때만 20으로 증가시키고 싶을 때 사용합니다.

원형은 아래와 같습니다.

iterator grow_to_at_least( size_type _N );

 

grow_bygrow_to_at_least의 반환 값은 추가된 처음 요소의 위치가 반복자입니다.

 

grow_by의 예제 코드입니다.

void Append ( concurrent_vector<char>& vector, const char* string) {

    size_t n = strlen(string) + 1;

    memcpy( &vector[vector_grow_by(n)], string, n+1 );

}

위 예제는 http://japan.internet.com/developer/20070306/27.html 에서 참고했습니다.

 

 


shink_to_fit


shink_to_fit는 메모리 사용량과 단편화를 최적화 시켜줍니다. 이것은 메모리 재할당을 하기 때문에 요소에 접근하는 모든 반복자가 무효화됩니다.


 

Intel TBB


CPU로 유명한 Intel에서는 멀티코어 CPU를 만들면서 병렬 프로그래밍을 좀 더 쉽고, 안전화고, 확장성 높은 프로그램을 만들 수 있도록 툴과 라이브러리를 만들었습니다.

라이브러리 중 TBB라는 병렬 프로그래밍 용 라이브러리가 있습니다. 아마 TBB를 아시는 분이라면 Concurrent Runtime PPL에 있는 것들이 TBB에 있는 것들과 비슷한 부분이 많다라는 것을 아실 것입니다.

VSTS 2010 Beta2가 나온지 얼마 되지 않아서 병렬 컨테이너에 대한 문서가 거의 없습니다. 그러나 TBB에 관한 문서는 검색을 해보면 적지 않게 찾을 수 있습니다. concurrent_vector에 대해서 좀 더 알고 싶은 분들은 Intel TBB에 대해서 알아보시면 좋을 것 같습니다.

( 참고로 TBB 관련 서적이 한국어로 근래에 출간되었습니다.  http://kangcom.com/sub/view.asp?sku=200911100001 )

 


다음에는 concurrent_queue에 대해서 알아 보겠습니다.