Moderne computers zijn grotendeels gebouwd met meerdere processorkernen, en als alles soepel werkt, zou elke kern altijd bezig moeten zijn met het verwerken van taken. In principe krijgt elke kern een wachtrij met werk \u2013 threads, taken, enzovoort \u2013 en de scheduler deelt deze taken uit. Het lastige is wanneer threads nieuwe threads genereren of extra werk cre\u00ebren tijdens de uitvoering. Deze taken worden niet per se afgehandeld door dezelfde kern die al aan iets werkt, vooral niet als het een child-thread is. Ze kunnen aan dezelfde of een andere kern worden toegewezen, afhankelijk van de schedulingstrategie van het besturingssysteem.<\/p>\n
Meestal blijven alle cores gevoed met werk, maar wat als er eentje eerder klaar is? Hier komt werkstelen om de hoek kijken: wanneer een core zijn taken afrondt, snuffelt hij rond en “steelt” hij een taak uit de wachtrij van een andere core. Zo blijft geen enkele core zitten duimendraaien en verspilt hij potentieel. In de praktijk kan dit een groot verschil maken in de algehele prestaties, vooral bij workloads die vanaf het begin niet perfect in balans zijn. Je merkt mogelijk wat prestatiewinst als je systeem of app is ingesteld om deze parallelle ninja-beweging te ondersteunen.<\/p>\n
Werk stelen houdt de processor draaiende door werk dynamisch te herverdelen. Dit voorkomt dat de core inactief wordt, waardoor de algehele doorvoer een flinke boost kan krijgen \u2013 vooral bij workloads waarbij taken in het begin niet gelijkmatig verdeeld zijn. Maar het is niet allemaal rozengeur en maneschijn. Er is wat overhead bij betrokken, vooral omdat wanneer een core werk steelt, deze mogelijk gegevens terug in de cache moet laden (of uit het systeem-RAM moet halen als er cachefouten optreden).Deze cachefouten kunnen de boel vertragen omdat er gewacht wordt tot de gegevens geladen zijn, wat het doel enigszins tenietdoet als de gestolen taak sneller op de oorspronkelijke core had kunnen worden gestart.<\/p>\n
Eerlijk gezegd kan dit proces in sommige configuraties geweldig werken, maar in andere kan het kleine vertragingen veroorzaken. Het is een beetje vreemd, maar op bepaalde machines kan het stelen van werk meer cache-belasting veroorzaken dan voordelen opleveren. Hoe meer cores, hoe complexer de balans wordt.<\/p>\n
Dit is overigens niet alleen een CPU-kwestie. Talrijke programmeeromgevingen hebben ingebouwde ondersteuning voor work stealing \u2013 denk aan talen zoals Cilk (gebruikt in high-performance computing), Rust’s Tokio runtime of. NET’s Task Parallel Library. Ze beheren de werkverdeling achter de schermen, waardoor je de illusie van moeiteloze parallelliteit krijgt. Het besturingssysteem zelf doet ook veel van het zware werk door taken te plannen en threadpools te beheren, meestal via API’s zoals pthread<\/strong> op Linux of Windows ThreadPool<\/strong> op Windows.<\/p>\n In multiprocessystemen is het gebruikelijk dat taken worden toegevoegd aan een pool van werkthreads die het besturingssysteem inplant over beschikbare cores, in plaats van dat er specifieke cores aan specifieke taken worden toegewezen. Dit is waar het mechanisme van werkdiefstal plaatsvindt: werkthreads kunnen taken van elkaars wachtrijen “stelen” om alle cores bezet te houden. De manier waarop taken voor het stelen worden geselecteerd, kan vari\u00ebren: sommige systemen kiezen een willekeurige core en stelen de laatste taak in de wachtrij, andere kiezen de core met de zwaarste belasting, enzovoort.<\/p>\n Uiteindelijk is het stelen van werk slechts een van die slimme technieken die in veel multicoresystemen zijn ingebouwd om de werklast gelijkmatig te verdelen en inactieve CPU’s te voorkomen. Het is een fundamenteel onderdeel van moderne parallelle verwerking, ook al zien de meeste gebruikers het niet direct.<\/p>\n Achter de schermen houdt werkdiefstal alle cores bezig door taken dynamisch te herverdelen van overbelaste naar inactieve cores. Zo maximaliseren multicore CPU’s de effici\u00ebntie zonder dat de gebruiker de werklast handmatig hoeft te verdelen. Natuurlijk is het geen perfect systeem: er is overhead bij betrokken en in sommige gevallen kan het cachemissers veroorzaken die de boel wat vertragen. Maar over het algemeen kan het, als je systeem het goed gebruikt, ervoor zorgen dat multithreaded programma’s veel soepeler werken.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Moderne computers zijn grotendeels gebouwd met meerdere processorkernen, en als alles soepel werkt, zou elke kern altijd bezig moeten zijn met het verwerken van taken.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-1565","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-hulp"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/help.peacedoorball.blog\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1565","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/help.peacedoorball.blog\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/help.peacedoorball.blog\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/help.peacedoorball.blog\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/help.peacedoorball.blog\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1565"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/help.peacedoorball.blog\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1565\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/help.peacedoorball.blog\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1565"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/help.peacedoorball.blog\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1565"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/help.peacedoorball.blog\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1565"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Conclusie<\/span><\/h2>\n