El tema con la memoria transaccional es el rendimiento. Básicamente, si
tenemos un código basado en locks para proteger datos compartidos,
cuando un procesador toma un lock puede modificar los datos a su antojo.
En cambio, si lo hacemos mediante una transacción, es necesario guardar
las dos versiones (la vieja y la nueva) por si eso falla. Esto hace que
las operaciones a memoria se dupliquen, el tamaño necesario para
bufferes de escritura (o undo-logs) se dispare en caso de tener
transacciones grandes. De esta forma, si tenemos un código con poca
"contención" en el acceso a los datos compartidos (y generalmente está
optimizado para que así sea, ya que eso es el cuello de botella en
programas paralelos) entonces la versión basada en locks proporcionará
un rendimiento mejor. Además, tendremos numerosas llamadas al runtime
que se encarga de proporcionar esas características (atomicidad,
consistencia...) que enlentecen la ejecución.

También hay propuestas hardware o híbridas, de Universidades o de
fabricantes (como el sistema híbrido de Intel o el Rock de Sun, que
también es híbrido). En estas propuestas, se pasa a algún mecanismo HW
las tareas de mantenimiento de versiones, detección de colisiones,
inicialización y commit de las transacciones, etc.

A mi parecer, uno de los principales problemas, que creo que no se
comenta en el artículo, es la falta de aplicaciones "serias" que
utilicen memoria transaccional. Sí, tenemos micro-benchmarks (todos los
artículos implementan de alguna manera red-black trees y linked lists),
tenemos kernels de aplicaciones, pero en cualquier caso son aplicaciones
generadas a base de "cambiar locks por transacciones". Una de las
ventajas de las transacciones es que se pueden componer, es decir, se
puede anidar una transacción dentro de otra sin ningún problema, y en
cualquier orden. Esto no se puede hacer con locks, ya que puede llevar a
deadlock (si dos threads pretenden tomar dos locks dados en orden
inverso), lo que obliga al programador a ser consciente de todos los
posibles caminos que puedan tomar los threads en el sistema. De esta
forma, el diseño de una aplicación paralelo (el diseño completo, desde
las estructuras de datos hasta el código de cada función) sería
completamente diferente con memoria transaccional, y la mayoría de las
aplicaciones de prueba que tenemos, simplemente, no son válidas.

Pero ese no es el único problema, y es que la programación paralela no
se simplifica tanto como se pudiera pensar en un principio. Las tareas
de sincronización entre threads siguen siendo complejas, y existen
estructuras de datos que son inherentemente muy paralelas utilizando
locks, pero muy poco utilizando transacciones (como el acceso a un
RB-tree, con congestión en la raíz). En muchos casos, un problema se
soluciona de manera más sencilla utilizando un lock que una transacción
(como la gestión de una cola de trabajo, a la que acceden los threads
para determinar qué tienen que hacer) pero ambos sistemas, locks y
transacciones, son incompatibles. De esta forma, difícilmente se pueden
conseguir aplicaciones de prueba realmente válidas.

Sin aplicaciones válidas para verificar la hipotética ventaja (de
rendimiento, simplicidad de programación, etc) los fabricantes del
hardware no se van a tirar a la piscina, y los programadores no tienen
una herramienta válida (que no tarde días en ejecutar un micro-benchmark
por simulación) para evaluar su sistema. Estamos en la pescadilla que se
muerde la cola. Hay mucha gente y muchas empresas interesadas en que
esto salga adelante (Intel, Sun, Microsoft, IBM, y muchos grupos de
investigación por todo el mundo) pero la situación real no está clara.
Ya veremos dentro de 15 años...

Ahhh, ahora se lo que se siente ser un troll!

Saludos!
Andrés (el otro)

Texto original:
http://barrapunto.com/comments.pl?sid=79131&op=&threshold=1&commentsort=0&mode=thread&cid=1103532


On mar, 2012-11-20 at 16:57 -0300, Guillermo Schwarz wrote:
> Si tienes memoria transaccional y las transacciones son versionadas
> (optimistic locking), entonces se mantiene la coherencia transaccional
> de cada una de las transacciones aunque ejecuten en paralelo.
> 
> 
> 
> 
> 2012/11/20 Andres Valloud <[email protected]>
>         Si hay cosas como generaciones, entonces become: aun con
>         object table
>         es un quilombo porque te pueden quedar referencias cruzadas
>         que no se
>         permiten en tu implementacion.  A veces puede que no te quede
>         otra que
>         copiar object bodies.  Y ademas actualizar los remember tables
>         de
>         turno, hacer algo especial si esta andando el IGC, y todas
>         esas cosas.
>         
>         2012/11/20 Hernan Wilkinson <[email protected]>:
>         > dependiendo de la implementacion del manejo de memoria, el
>         become puede ser
>         > simple o complejo... en el caso de usar forward references
>         (implementacion
>         > que usa la mayoria) el become es similar el paso del mark de
>         un gc de mark &
>         > sweep, o sea, hay que buscar todas las referencias, y por lo
>         tanto su
>         > implementacion sera similar a la del gc y en la mayoria de
>         los smalltalks el
>         > gc hace un "stop the world"... tene en cuenta que la mayoria
>         de las
>         > implementaciones usan green threads.
>         >
>         > En el caso de gemstone que usa object table, el become es un
>         simple swap de
>         > referencias y resuelven el conflico de concurrecia
>         simplemente por utilizar
>         > memoria transaccional, no tienen que hacer nada raro mas
>         alla de lo que ya
>         > proveen para trabajar concurrentemente (segun lo que
>         entiendo, puedo estar
>         > equivocado)
>         >
>         > Saludos
>         > Hernan.
>         >
>         >
>         > 2012/11/19 Angel Java Lopez <[email protected]>
>         >>
>         >> Hola gente!
>         >>
>         >> Hoy, mientras leia el Smalltalk-80 the language and its
>         implementation en
>         >> el desayuno, se me ocurrio pensar:
>         >>
>         >> Como hace un Smalltalk para hacer un become: si hay
>         multithreading (es
>         >> decir, si hay varios threads ejecutandose)?
>         >> Pues me imagino que mientras se hace
>         >>
>         >> a become: b
>         >>
>         >> alguno otro thread puede estar operando con b o con a (por
>         ejemplo, tomo
>         >> la clase de b ANTES del become, lookup de un metodo, y
>         luego lo aplica a b
>         >> DESPUES del become)
>         >> (o, si la implementacion interna es un object table (una
>         celda por
>         >> objeto), accedo a la celda de b, tomo algo de la celda (por
>         ejemplo, el
>         >> puntero a la clase), y mientras me cambian la celda, donde
>         esta el puntero
>         >> al resto de los datos)
>         >> (tambien me puedo imaginar una implementacion por object
>         table (una celda
>         >> por objeto), donde haya menos cosas que confundan a un
>         become: a medio
>         >> hacer; por ejemplo, que tenga apenas el puntero al
>         contenido del objeto, y
>         >> ahi en el contenido este el puntero a la clase).
>         >>
>         >> Bueno, no se si me explico ..
>         >>
>         >> Tienen idea?
>         >>
>         >> Me imagino respuestas:
>         >>
>         >> - No, los Smalltalks X, Y, Z solo manejan un thread, y todo
>         lo demas son
>         >> "green threads"
>         >> - En el Smalltalk W, hacemos become: multithreading, pero
>         sin controlar
>         >> nada (sin poner locks, semaforos o lo que sea)
>         >> - En el Smalltalk T, tenemos multithread y hacemos un lindo
>         bolonki para
>         >> hacer que el become: sea thread-safe
>         >> - En el Smalltalk S, tenemos multithread y la
>         implementacion interna
>         >> (object table con celda atomica, con pocos datos; o puntero
>         directo, o lo
>         >> que sea) es tal, que el become termina siendo thread-safe
>         por naturaleza
>         >>
>         >> Cual es?
>         >>
>         >> Nos leemos!
>         >>
>         >> Angel "Java" Lopez
>         >> @ajlopez
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