差分
/* プライオリティ */
==== カーネル側から見る ====
[[File:Process-resource.png|thumb|leftright|300px350px|プロセスは色々なリソースを持っている]]
今度はカーネル側から見てみましょう。物理的なCPUが1個しかありません。
また、その実行のためにCPUリソース以外にも必要なリソースも割り当てられています。
実行中プロセスの持つリソースを分類すると次のようになります。
* CPUリソース (タスク系リソース)
* プロセス間通信系リソース
* ファイル管理系リソース
* ユーザ管理系リソース
* ほか
;調べてみよう:個々のプロセスのデータ構造は[httphttps://uc2github.h2np.netcom/misctorvalds/codeslinux/sched_hblob/master/include/linux/sched.html h sched.h]に定義されている[httphttps://uc2github.h2np.netcom/misctorvalds/codeslinux/sched_hblob/master/include/linux/sched.htmlh#N1228 L723 struct task_struct]です。個々のプロセスが保持する情報(とリソース)にはどのようなものがあるかチェックしてみよう。
スレッドやタスクの考え方（と、実装）は80年代にUNIXに入って来た、UNIXの歴史から見ると、わりと新しい技術です。
80年代に入ってから色々な組織がスレッドの実装を試みました。
ですから、単純にプロセスと呼んでも構わないですし、
また同時に（ここまでの説明の範囲では）「プロセス＝タスクのこと」と考えてもかまいません。
このあたりは新旧の考え方が入り乱れて呼び方が混乱しているのは確かなようです。
UNIXが生まれた当時の処理の粒度と今時のUNIXでの処理の粒度は違うので、
そこでここでは説明は理解しやすいようにLinuxそのままではなく
<ref>
LinuxカーネルではTASK_RUNNING、TASK_INTERRUPTIBLE、 TASK_UNINTERRUPTIBLE、 TASK_STOPPEDなどの状態をもちますが、詳しくはヘッダファイルの TASK_STOPPEDなどの状態をもちます。詳しくはヘッダファイルの [httphttps://ucgithub.h2np.netcom/srctorvalds/sched_hlinux/blob/master/include/linux/sched.h#N187 L82 sched.h] を参照してください。
</ref>
ある程度単純化したプロセス状態の基本モデルを考えて説明したいと思います。
;調べてみよう: コマンドuptimeのマニュアルを調べてみよう。またロードアベレージの意味も調べてみよう。コマンド[http://man7.org/linux/man-pages/man1/uptime.1.html uptime]のマニュアルを調べてみよう。またロードアベレージの意味も調べてみよう。
=== プロセスの状態 ===
親プロセスが子プロセスを生むという形を取り、子プロセスは親プロセスのコピーとして動き始めます。例外はすべてのプロセスの始まりであるinitだけです。
;調べてみよう: コマンドpstreeを使って、すべてのプロセスの親子関係がどうなっているかチェックしてみよう。コマンド [http://man7.org/linux/man-pages/man1/pstree.1.html pstree]を使って、すべてのプロセスの親子関係がどうなっているかチェックしてみよう([[pstreeの出力例]])。
==== fork(2) ====
プロセスの生成は[http://man7.org/linux/man-pages/man2/fork.2.html fork(2)]を使い親プロセスが子プロセスを生み出します。下のコードを見て下さい。
<syntaxhighlight langpre class='"C' line="1" >
#include <unistd.h>
#include <stdlib.h>
#include <sys/wait.h>
#include <stdio.h>
pid_t pid, wait_pid;
int wait_stat;
exit(EXIT_SUCCESS);
}
else { if ( pid == -1 ){ exit(EXIT_FAILURE); } fprintf(stderr,"pid in parent: %d\n",pid); wait_pid=wait(&wait_stat); fprintf(stderr,"wait returns : %d(%o)\n",wait_pid,wait_stat); exit(EXIT_SUCCESS);
}
}
</syntaxhighlight pre >
システムコールfork(2)はフォーク後、親プロセスでは子プロセスのプロセスIDを返却し、子プロセスでは0を返却します。
;補足: プログラム中ではシステムコールexecve(2)よりもライブラリ関数execlよりも下のサンプルコードのようにライブラリ関数execl(3)などを使う場合の方が多いでしょうが、ここでは説明としてexecveなどを使う場合の方が多いでしょう。下のコードはライブラリ関数execl(23) を取り上げています。下のコードはを使って/bin/dateを実行している例です。
<syntaxhighlight langpre class='"C' line="1" >
#include <unistd.h>
#include <sys/types.h>#include <sys/wait.h>void main(void) { int wstat;
if ( fork() == 0 ) {
execl("/bin/date","/bin/date",NULL);
}
wait(&wstat);
}
</syntaxhighlightpre>
;調べてみよう: カーネルの中でforkをするのはkernelカーネルの中でforkをするのは[https://github.com/torvalds/linux/blob/master/kernel/fork.cの中の関数do_fork です。関数do_forkは関数copy_processを呼び出してプロセスをコピーするのがメインの役割です。関数copy_processは、必要なものを親プロセスからコピーし子プロセス独自に必要な情報を初期化しています。c#L2541 kernel_clone()]です。それまでは_do_fork()でしたが2020年にリリースされたLinux Kernel 5.9以降kernel_clone()になりました。[https://patchwork.kernel.org/project/linux-kselftest/cover/20200818173411.404104-1-christian.brauner@ubuntu.com/#23554325 参考資料]
==== プロセスを生成するシステムコール ====
プロセスにCPU資源をどのように与えるかの順番を決めるスケジュール (schedule)ことを行うことがスケジューリング(scheduling)です。それを司るのがスケジュラです。それを司るのがスケジューラ(scheduler)<ref>Linux Schedulerhttps://www.kernel.org/doc/html/latest/scheduler/index.html</ref>です。
==== 基本的なスケジュリング方式 基本的なスケジューリング方式 ====
ラウンドロビンは一定時間CPU時間を消化したプロセスを待ち状態に戻し、待っていた次のプロセスに切替えて順繰りにプロセスを実行していく方法です。この一定時間のことをタイムスライス(timesliceTime Slice)といいます。公平にプロセスにCPUを割り当てることになります。タイムスライスを小さくすれば小さくするのど、細かくプロセスをCPUへ割り当てることができますが、しかし割り当て処理の回数が増えるにつれカーネル自体が消費するCPU時間も多くなっていきます。ですから、リーズナブルな値にしなければなりません。あるいはタイムクアンタム (Time Quantum)と呼びます。公平にプロセスにCPUを割り当てることになります。タイムスライスを小さくすれば小さくするのど、細かくプロセスをCPUへ割り当てることができますが、しかし割り当て処理の回数が増えるにつれカーネル自体が消費するCPU時間も多くなっていきます。ですから、リーズナブルな値にしなければなりません。
Linux 2.6系におけるスケジューラーは以前26系におけるスケジューラは以前2.4系で使われていたスケジューラからみると画期的に性能がいいO(1)スケジュラスケジューラ(Order one scheduler)に変更されました。さらにLinux 2.6.23からO(1)スケジュラからCFSスケジューラからCFS(Completely Fair Scheduler)に変更されました。
SCHED_IDLE min/max priority : 0/0
</pre>
またchrtはプロセスのスケジューリング・ポリシーを変更することが出来ます。詳しくはマニュアル [https://man7.org/linux/man-pages/man1/chrt.1.html chrt] を確認してください。
;追記: その後 Linux 3.14 (2014/3/20リリース) からリアルタイム指向の処理に必要なデットラインを処理するための [https://core.ac.uk/download/pdf/14699805.pdf SCHED_DEADLINE] がスケジューラ <ref> デフォルトで使えるかどうかはディストリビューションによります。</ref> に加わっています。Linux 3.14ではデットライン・スケジューラのアルゴリズムはEarliest Deadline First (EDF)を採用していましたが、Linux 4.13 (2017/9/5リリース)からはEDFを改良しさらに Constant Bandwidth Server ( CBS ) 加えた( と、 [https://github.com/torvalds/linux/blob/master/kernel/sched/deadline.c カーネルのコメント] では表現している ）アルゴリズムを採用しています。
タイムスライスの値はスケジューリングのポリシーによっても変化しますし、スケジューリング・ポリシーによっては動的にも変化します。
指定されたプロセスの SCHED_RR 間隔を取得するシステムコール[http://man7.org/linux/man-pages/man2/sched_rr_get_interval.2.html sched_rr_get_interval(2)]を使うと実際の[[プロセスのタイムスライスの値を計測する]]ことが可能です。
これらのスケジューリングもカーネルのパラメータを変えることでチューニングができます。ただし、それに関しての説明は本サイトの主旨を越えてしまいますし、当然ながらカーネル内のパラメータを変更するわけですから、不適切な値の場合、システムに大きな損傷を与える可能性があります。ここでは[https://doc.opensuse.org/documentation/leap/archive/42.1/tuning/html/book.sle.tuning/cha.tuning.taskscheduler.html openSUSEのタスクスケジュラーのチューニング]のページを紹介するに留めます。
==== CFS ====
Linux 2.6.23からCFS(Completely Fair Scheduler)
<ref>
Inside the Linux 2.6 Completely Fair Scheduler
https://developer.ibm.com/tutorials/l-completely-fair-scheduler/
(リンク切れ)
Linux カーネル 2.6 Completely Fair Scheduler の内側
http://www.ibm.com/developerworks/jp/linux/library/l-completely-fair-scheduler/
</ref>
ヒューリスティックな方法では、ある種の特定の条件に嵌まってしまいスケジューリングが公平に処理できなくなったり、あるいは偶然に有利な条件になったり不利な条件になったりとする可能性があります。
それに比べCFSは公平にスケジューリングされます。
それまでの Linux のスケジューラーは、タスクを管理するキューをもち、その中で処理をしていました。CFSでは平衡2分探索木の一種であるのスケジューラは、タスクを管理するキューをもち、その中で処理をしていました。CFSでは平衡2分探索木の一種である
赤黒木
<ref>
あるいはさらなる効率化のために変更される可能性は十分にあります。
これからも、あちらこちらの腕利きのカーネルハッカーがどんどん新しい提案をしてくることでしょう。
=== プライオリティ ===
プロセス待機キューの並べ変え、プロセスのタイムスライスの値を設定する時に、プライオリティが高い程、よりCPUが割り当てられるような計算がされます。
</pre>
=== スレッド ===
スレッドは計算資源を共有しCPU資源だけは別の状態であるような処理の流れをいいます。スレッドにはclone(2)のようなカーネルレベルで実行するスレッドとglibcなどユーザライブラリに含まれているユーザレベルで実行するスレッドの2つがあります。ですからスレッドが必ずしもカーネルモードで動作しているわけではなく、それはプログラムの書かれ方によります。ここの説明ではカーネルスレッドとユーザスレッドとの両方取り上げてみます。
既に説明した通りfork(2)が親と子のプロセスで内容をコピーしているのですが、とはいえ fork(2) 後は各々の実体は独立しています。しかし、スレッドは内容が一緒ですから、つまり処理の流れを別に持つCPU資源だけは複数個持つのですから、新しいプロセスが生まれていないので親も子もありません。CPU資源以外の計算資源のコピーが必要ない場合、あるいは同じ計算資源でCPU 資源を複数持ちたい時、計算資源を共有したい時などにスレッドは便利です。
CPUリソースだけを同時に複数個持つことができることで、たとえば実行しているタスク中でネットワーク入出力からの処理を行いつつ同時に他の計算を繰り返すような場合に非常に有効に働きができます。
この利点は、資源コピーが発生しないまま処理スレッドだけを高速に立ち上げることができると説明しましたが実際にfork(2)とLinuxのpthreadライブラリ(カーネルスレッドではなくユーザスレッド)を使ってどれぐらい違うか試してみました。
1000 回プロセスを生成するのとスレッドを生成するプログラムを書いてみます。結果はAthlon 1GHzマシンでスレッド生成側がトータル0.157秒、プロセス生成側が0.360秒と2倍以上の差をつけました。このようにCPUリソースのみだけで処理が出来るようなものを大量に生成するような場合はスレッドが有利に働きます。
生成可能な最大スレッド数は利用しているシステムのメモリ量に依存します。/proc/sys/kernel/threads-max を参照することでわかります。
* fork版
<syntaxhighlight langpre class='"C' line="1" >
#include <sys/types.h>
#include <unistd.h>
#include <stdio.h>
#include <sys/wait.h>int main(void) { int i,stat;
for(i=0;i<1000;i++) {
if ( fork() == 0 ) {
_exit(0);
}
wait(&stat);
}
printf("%d\n",i);
}
</syntaxhighlightpre>
<pre class="bash">
% cc -O fork.c -o f
* thread版
<syntaxhighlight langpre class='"C' line="1" >
#include <pthread.h>
#include <stdlib.h>
printf("%d\n",i);
}
</syntaxhighlightpre>
<pre class="bash">
% cc -O thread.c -lpthread -o t
=== マルチプロセッサとプロセス ===
[[File:Process-sched.png|thumb|left|450px|プロセスが複数のCPUに割り当てられるマルチプロセッサとプロセス]]複数のプロセッサの話題に移りますが、ここでの複数プロセッサといってもスーパーコンピュータのように超並列とかは、この話題の範囲ではないので除外した上で話を進めます。 さて、我々が現在利用の対象としているタイプのものは、対称マルチプロセッサ(SMP: Symmetric Multi-Processor) と呼ばれるタイプのものです。SMPの特徴で覚えておかなければならない点は各々のプロセッサが各々独自の入出力を持っていないのと、そして、どのプロセッサもシステム内のすべての構成部分に対して同等にアクセスできることの2点です。 似たようなシステムに共有メモリ型マルチプロセッサ ( Shared Memory Multiprocessor )というものがありますが、SMPはメモリを共有しているので共有メモリ型マルチプロセッサと同じ意味です。ただし、狭い定義を採用すれば共有メモリ型マルチプロセッサは、メモリ資源の共有だけに定義を持っているのに対して、SMPはシステムにある構成要素のすべてに対し同等にアクセスできるという点が違うことを注意しましょう。 まずはSMPとはプロセッサの数が増えただけで、あとは構成要素を共有していると理解するのが良いでしょう。ですからSMPの良い部分は単一プロセッサと同じプログラムのモデルが使用できる点です。考えた方として単純にプロセッサが複数あると考えて構いません。単純化したスケジュールのモデルで考えてみましょう。たとえばラウンドロビンのスケジュールを用いて、CPU(ここでの説明はプロセッサと同じということで捉えてください)が1つだったのを2つにしたときを考えてみると下のようになります。 カーネルがSMPの複数CPUに対し処理を割り当てる方法はいくつかあります。それはプロセス単位での割り当てとスレッド単位の割り当てです。 ;補足: ここではプロセス (1タスク/1スレッド) と タスク ( 1タスク / 複数スレッド ) とし、前者が「プロセス単位で」、後者が「スレッド単位」でという意味です。 ある一定のデータを処理するプログラムをまず仮定します。プロセス単位で割り当てるならプログラム側はSMPを何にも意識しなくても構いません。たくさんのプロセスがスケジュールされている場合でもCPU が多い分、自分の番が回ってくる回数が増えるため負荷に強いという意味で、処理能力が向上します。CPUが1個の時に同時に2つのプロセスを動かす時の処理時間とCPUが2個の時に同時に2つのプロセスを動かす時の処理時間を比較すると、後者の方が速くなります。しかし1つのプロセスに着目してみればCPUが1個で1つのプロセスしか動いていない時の処理時間よりは速くなることがありません。 === マルチプロセッサとスレッド === スレッド単位で割り当てる場合、実行中プログラムの持つ複数のスレッドが複数のCPUに同時に割り当てられていきます。その場合はプログラムの処理のスピードは CPU 単体の最大処理速度を越えることが可能になります。ただ、それでも上手にスレッドを分割し、その処理タイミングをきちんとプログラミングできる場合という前提が満たされることが必要です。 [[File:CodeCogsEqn-2.png|thumb|left|250px|こんな計算を仮定してみる。]]例えば、配列 A = { a1, a2, a3, ... an }があって、表の値をすべて掛けたものを、表の値をすべて足したもので割るという計算をしたいとしましょう。 まず、a1 * a2 * a3 * ... * anを計算しAに代入するスレッドとa1 + a2 + a3+ ... + anを計算しBに代入するスレッドを作ります。両方のスレッドの計算の終了を待ってA/Bを計算します。この時、各々のスレッドが別々のCPUで並列に動くので1個のCPUで全部を計算させるよりも速く計算<ref>マルチスレッドを使い円周率を計算したプログラム例: http://h2np.net/pi/mt-bbp.c </ref>ができるはずです。 しかしこの場合、処理効率が単純に2倍に上がるわけではありません。たとえば1CPUでの計算に20秒かかったとしましょう。2CPU を使い分母、分子の計算が分割でき並列に計算されたとしても、もし、分子の計算が12秒かかり、分母の計算が10秒かかり、分子÷分母の計算が0.5秒かかったならば、分母の計算時間と割り算の時間を足したものがクリティカルパスですから、その処理時間は12.5秒となります。このようにCPU数が増えたからといって単純に性能がCPU数に合わせて倍数的に増えていくわけではありませんし、もちろん処理が並列化されていないプログラムをいくら走らせても当然ながらその結果はCPUを1つ占有出来ること以上の効果はありません。 ;調べよう: 並列処理一般において処理効率には上限があることを示しているのがアムダールの法則です。アムダールの法則について調べてみましょう。<ref>ジーン・アムダールが書いた1967年の論文 "[http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~n252/paper/Amdahl.pdf http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~n252/paper/Amdahl.pdf]" が公開されています。ここに書かれている並列計算の遅滞に関する内容が後にアムダールの法則と呼ばれるようになります。</ref>へ移動しました。
=== 脚注 ===
