Prof. Natalia Castro Fernandes
Mestrado em Telecomunicações – UFF
2º semestre/2012
Introdução
 Processos
 Threads
 IPC – Interprocess Communication
 Memória Compartilhada
 Sockets
 Pipes
Processos
 Processo
 Programa em execução
Execução sequencial
 Inclui:
 Contador de programa
 Pilha
 Seção de dados

O processo
Memória
 Contém múltiplas partes
?
Atividade atual, incluindo o
contador de programa e os
registradores de processo
Pilha com dados temporários
•Parâmetros de funções,
endereço de retorno,
variáveis locais
Heap
•Memória alocada dinamicamente
Seção de dados
Contém variáveis globais
Código, também chamado de
seção de texto
Processos
 Programa x processo
 Programa é passivo
 Processo é ativo

O programa se torna um processo quando é carregado na
memória
Sistema
Operacional
Busca
programa no
disco
Execute A
Usuário
Processo é
criado!
Disco
A
Carrega
programa na
memória
Memória
Criando processos com o fork
#include <sys/types.h>
#include <studio.h>
#include <unistd.h>
int main()
{
pid_t pid;
/* fork another process */
pid = fork();
if (pid < 0) { /* error occurred */
fprintf(stderr, "Fork Failed");
return 1;
}
else if (pid == 0) { /* child process */
execlp("/bin/ls", "ls", NULL);
}
else { /* parent process */
/* parent will wait for the child */
wait (NULL);
printf ("Child Complete");
}
return 0;
}
Exemplos em Python:
teste_fork3.py até teste_fork7.py
Atenção!!!!!
O fork só funciona em Linux para Python
Árvore de processos
Finalização de processos
 Processo executa a sua última linha e pede ao sistema operacional
para deletá-lo (exit)
 Recursos do processos são desalocados pelo sistema
operacional
 Processo pai pode terminar a execução de um processo filho
(abort)
 Exemplos de motivação
 Processo filho excedeu os recursos alocados
 Tarefa passada ao filho não é mais necessária
 Processo pai está sendo finalizado, e alguns sistemas
operacionais não permitem que o filho continue executando
após o pai ter sido finalizado
 Finalização em cascata
Threads
 Threads são processos leves
 Diferentes tarefas da aplicação podem ser implementadas como
threads separados
 Aplicável apenas às tarefas que possam ser paralelizadas
 Exemplos:
 Atualizar o display
 Buscar dados
 Verificar correção ortográfica
Motivação
 A criação de processos é muito custosa
 Criação de threads é mais simples
 Vantagens do uso de threads
 Simplificação do código
 Aumento da eficiência
Processos mono e multithreads
Benefícios
Melhora o tempo de resposta
• Programa continua executando mesmo que
algum thread seja bloqueado (thread no espaço
de kernel)
Compartilhamento por padrão dos
recursos do processo
• Não precisa de técnicas para criar uma memória
compartilhada
É mais simples criar um thread do que um
processo
• Não precisa alocar novos recursos e é fácil trocar
contexto entre threads
Aumenta o paralelismo
• Em máquinas com multiprocessamento
Programação com múltiplos
cores
 Sistemas com múltiplos cores impulsionam novas formas de
programar
 Maior eficiência na execução de programas
 Contudo, existem algumas dificuldades
É possível paralelizar?
As tarefas paralelizáveis tem a mesma
importância?
Quais conjuntos de dados pertencem a
cada thread?
Se duas threads usam dados dependentes,
como sincronizar o acesso?
Como depurar o processo, se existem
múltiplos caminhos de execução?
Threads
 Exemplos
 Ex_sem_thread.py
 Ex_sem_thread_processo.py
 Ex_thread.py
 Ex_threadv2.py
 Ex_thread_mais_legal.py
 Ex_thread_mais_legal_completo.py
 Ex_legal_final.py
Comunicação interprocessos
 Processos em um sistema podem ser independentes ou
cooperativos
 Processos cooperativos podem afetar ou serem afetados por
outros processos
 Processos independentes não podem afetar ou serem afetados
pela execução de outro processo
 Razões para cooperação interprocessos
 Compartilhamento de dados
 Aumento da velocidade de computação
 Modularidade
 Conveniência
Comunicação interprocessos
 Cooperação entre processos depende da interprocess
communication (IPC)
 Dois modelos de IPC
 Memória compartilhada
 Troca de mensagens
Modelos de comunicação
Envio de mensagens
Memória compartilhada
Sincronização

Envio de mensagens pode ser tanto blocante quanto nãoblocante
 Operação blocante é considerada síncrona
 O send blocante bloqueia o emissor até que a mensagem
seja recebida
 O receive blocante bloqueia o receptor até que a mensagem
esteja disponível
 Operação não-blocante é considerada assíncrona
 O emissor envia a mensagem e continua
 O receptor recebe uma mensagem válida ou nulo
Exemplos em Python
 Compartilhamento de variáveis
 shared_mem.py a shared_memv3.py
 OBS:

Multiprocessing – API para processos cooperativos
 Queue() – Cria fila compartilhada
 put(), get()
 Process(codigo do novo processo, argumentos)
 start(), is_alive()
Exemplos em Python
 Compartilhamento de variáveis
 shared_memv4.py

Multiprocessing
 Value(tipo, valor) --- compartilhando um número
 Array(tipo,lista)
 Join() – Bloqueia o pai até o filho terminar
 Shared_memv4b.py
Comunicação em sistemas clienteservidor
 Sockets
 Pipes
Sockets
 Um socket é definido como um ponto de extremidade para a
comunicação
 Concatenação de IP e porta
 Exemplo:
 O socket 161.25.19.8:1625 se refere a porta 1625 no host
161.25.19.8
 A comunicação consiste de um par de sockets
Exemplos em Python
 Socket
 Socket-client.py e socket-server.py
 Socket-client-udp.py e socket-server-udp.py
 Socket-client.py e socket-server-multiple.py
Pipe
 Atua como um condutor permitindo que dois
processos se comuniquem
 Pipes comuns permitem a comunicação em um estilo
produtor-consumidor padrão
 Funcionamento


O produtor escreve em uma ponta do pipe
O consumidor lê a saída na outra ponta


Portanto, pipes comuns são unidirecionais
Requerem relação de pai-filho entre processos comunicantes
Pipes nomeados
 Pipes nomeados são mais potentes que pipes
comuns
 Comunicação bidirecional
 Não há necessidade de relação pai-filho
 Pode ser usado por diversos processos
 Disponível tanto em UNIX quanto em Windows
Exemplos em Python
 Pipe
 Ex-pipe.py
Acesso Concorrente
 Acesso concorrente a um dado compartilhado pode
resultar em inconsistência
 Para manter a consistência, é preciso garantir uma
execução ordenada dos processos cooperativos (que
estão interagindo por meio de uma estrutura
compartilhada)
 Estudo da concorrência entre processos através de
modelos
 Exemplo: Produtor-consumidor
Problema do Produtor-Consumidor
 Produtor e consumidor são dois processos distintos
 O produtor produz e coloca o produto no buffer
 O consumidor consome produtos que estão no buffer
 Consequências
 O buffer passa a ser uma estrutura compartilhada
O produtor não pode colocar um produto em um buffer cheio
 O consumidor não pode consumir um produto se o buffer estiver
vazio
 A variável compartilhada count pode ser usada para saber o número
de elementos no momento dentro do buffer
 Eventualmente, o count pode ser atualizado simultaneamente
pelo produtor e pelo consumidor
 Atualização não é uma tarefa atômica (indivisível)

Produtor
def produtor():
seed()
global count
i=0
while (True):
sleep(random())#Tempo para simular o processo produzindo a
informação
if count<BUFFER_SIZE:
buffer.append(str(i))
count = count +1
i=i+1
else:
while (count>=BUFFER_SIZE):
pass
Consumidor
def consumidor():
seed()
global count
while (True):
if count>0:
buffer.pop(0)
count = count -1
sleep(random()) #Tempo para
simular o processo consumindo a informação
else:
while(count<=0):
pass
Condição de disputa
 O incremento do contador pode ser implementado da
seguinte forma:
register1 = counter
register1 = register1 + 1
counter = register1
 O decremento do contador, por sua vez, seria:
register2 = counter
register2 = register2 - 1
count = register2
Condição de disputa
 Suponha que, no momento, count=5 e que o
produtor e o consumidor estão sendo executados:
t0: produtor: register1 = counter {register1 = 5}
t1: produtor: register1 = register1 + 1 {register1 = 6}
t2: consumidor: register2 = counter {register2 = 5}
t3: consumidor: register2 = register2 - 1 {register2 = 4}
t4: produtor: counter = register1 {count = 6 }
t5: consumidor: counter = register2 {count = 4}
Condição de disputa
 Definição
 Situação em que várias tarefas acessam dados
concorrentemente e o resultado da execução depende da
ordem específica em que o acesso ocorre
Condição de disputa
 Solução para a condição de disputa:
 Sincronização de processos


Proteção das seções críticas
Uma seção crítica (ou região crítica) é um trecho de
código no qual a tarefa está alterando uma estrutura
compartilhada (variáveis compartilhadas, tabelas,
arquivos, etc.)
 Dessa forma, se um processo entra na sua seção
crítica, nenhum outro processo que compartilhe
alguma estrutura pode ser autorizado a entrar na sua
seção crítica
Problema da seção crítica
 Problema de como controlar o acesso às seções críticas de
processos que compartilham dados
 Ideia: Criar um protocolo de acesso
 Processo pede autorização para entrar na seção crítica
 Quando autorizado, processo executa seção crítica
 Processo avisa que terminou sua seção crítica
 Processo continua a sua execução
Problema da seção crítica
A entra na região crítica
A deixa a região crítica
Processo A
B entra na
região crítica
B tenta entrar
na região crítica
Processo B
B deixa a
região crítica
B bloqueado
T1
T2
T3
T4
Soluções para o problema da
região crítica
1. Exclusão mútua
 Nunca dois processos podem estar simultaneamente em suas
regiões críticas
2. Progresso
 Nenhum processo fora da sua região crítica pode bloquear
outros processos
3. Espera limitada
 Nenhum processo deve esperar eternamente para entrar em sua
região crítica
Nada pode ser afirmado sobre a velocidade de
processamento ou sobre o número de CPUs disponíveis
Revendo o Produtor-consumidor
 Qual é/são as seções críticas do código?
 Uso da variável count
 Uso da variável buffer
 Consumidor
def consumidor():
seed()
global count
while (True):
if count>0:
buffer.pop(0)
count = count -1
sleep(random())
#Tempo para simular o processo consumindo a
informação
else:
while(count<=0):
pass
Seção crítica
Revendo o Produtor-consumidor
 Produtor
def produtor():
seed()
global count
i=0
while (True):
sleep(random())#Tempo para simular o processo produzindo a
informação
if count<BUFFER_SIZE:
buffer.append(str(i))
Seção crítica
count = count +1
i=i+1
else:
while (count>=BUFFER_SIZE):
pass
Revendo o Produtor-consumidor
if __name__ == '__main__': ###Programa principal
print "Esse programa simula o problema do produtor-consumidor,
utilizando uma lista compartilhada por n threads: os produtores e os
consumidores"
print "Está se utilizando o método da espera ocupada."
count = 0
prod=20 #Numero de produtores
cons= 20 #Numero de consumidores
t=[1]*(prod+cons) #Inicio o número de threads
for i in range(prod):
t[i] = Thread(target=produtor, args=())
t[i].start()
for i in range(prod,prod+cons):
t[i] = Thread(target=consumidor, args=())
t[i].start()
while (True):
if (len(buffer) != count):
print "ERRO!!!!, pois tamanho do buffer = %d e
count = %d" % (len(buffer),count)
sleep (0.1)
Seção crítica
if (len(buffer)>10):
print "ERRO!!!!, pois o buffer estourou!!!"
Seção
crítica
Revisão
 Como proteger a seção crítica?
 Enquanto um produtor está na seção crítica, nenhum
outro produtor ou consumidor pode entrar na seção
crítica
 Seção crítica = seção aonde se atualiza ou se compara
as variáveis compartilhadas
 Enquanto um consumidor está na seção crítica, nenhum
outro consumidor ou produtor pode entrar na seção
crítica
Semáforos
wait (S) {
while S <= 0
; // no-op
S--;
 Signal e wait
}
 Operações atômicas na modificação do semáforo
 Modificam o valor do sinal
int sinal=1;
wait(sinal);
Região crítica;
signal (sinal);
Se S=1, decrementa S e pode entrar.
Caso contrário, fica esperando em espera
ocupada
Espera ocupada = espera usando CPU
signal (S) {
S++;
}
Deadlock
 Deadlock – Acontece quando dois ou mais processos estão esperando
por um evento que só poderia ser executado por um dos processos em
espera
 Exemplo
 Imagine que
S e Q são dois semáforos inicializados em 1
P0
wait (S);
wait (Q);
P1
wait (Q);
wait (S);
.
.
.
.
.
.
signal (S);
signal (Q);
signal (Q);
signal (S);
Resolvendo o Produtor-Consumidor
 Buffer de tamanho N
 Semáforo mutex inicializado em 1
 Semáforo full inicializado em 0
 Semáforo empty inicializado em N
Controla o acesso ao
buffer
Controla o número de espaços
ocupados no buffer
Controla o número de
espaços vazios no buffer
Resolvendo o Produtor-Consumidor
 Produtor
do {
// produce an item in nextp
wait (empty);
wait (mutex);
// add the item to the buffer
signal (mutex);
signal (full);
} while (TRUE);
Espera ter um vazio
para usar e usa
Pede acesso ao buffer
Não pode trocar
a ordem!
Libera o acesso ao
buffer
Aumenta o número de
espaços ocupados
Resolvendo o Produtor-Consumidor
 The structure of the consumer process
Espera ter um cheio
para usar e usa
do {
wait (full);
wait (mutex);
Pede acesso ao buffer
// remove an item from buffer to nextc
signal (mutex);
signal (empty);
// consume the item in nextc
} while (TRUE);
Libera o acesso ao
buffer
Aumenta o número de
espaços vazios
Semáforos e Locks em Python
 threading.Lock()
 Retorna um objeto do tipo lock
 Usa acquire() e release()
 Uma vez que um thread dê um acquire, os demais threads que
tentarem fazer o acquire ficarão bloqueados até que o thread
dê um release

Apenas um é liberado e os demais, caso existam, ficam na fila
 threading.RLock()
 Semelhante ao Lock, mas um mesmo thread pode pedir o
Rlock mais de uma vez sem se auto-bloquear. Contudo, o
número de releases precisa ser igual ao número de acquires
para liberar o Lock
Exemplos em Python
 Ex_threadv2.py
 Ex-thread-lock.py
 Ex-thread-lockv2.py
 Ex-thread-lockv3.py
 Ex-thread-lockv4.py
Semáforos e Locks em Python
 threading.Semaphore([value])
 Retorna um objeto do tipo semáforo
 Recebe um valor inicial do contador e bloqueará apenas
quando o número ficar negativo
 Valor padrão do contador é 1
 threading.BoundedSemaphore([value])
 Semelhante ao Semaphore, mas garante que o valor
inicial nunca será excedido.
 Valor padrão do contador é 1
Exemplos em Python
 Ex-semaphore.py
 Ex-semaphorev2.py
 Ex-semaphorev3.py
 Ex-semaphorev4.py
 Ex-semaphorev5.py
Exemplo produtor-consumidor
 Produtor-consumidor.py
 Produtor-consumidor-processv3.py
 Produtor-consumidor-processv4.py
Exercícios
 Quatro processos externos transmitirão informações de temperatura
para um processo central, que por sua vez responderá com sua própria
informação de temperatura e indicará se o processo inteiro se
estabilizou. Cada processo externo receberá sua temperatura inicial na
criação e recalculará uma nova temperatura de acordo com a fórmula:
 Nova_temp_ext = (temp_ext*3+2*temp_central)/5
O processo central recalcula a temperatura pela fórmula:
 Nova_temp_central =
(2*temp_central+4_temperaturas_ext_recebidas)/6
Inicialmente, cada processo externo enviará sua temperatura para o
processo central. Se as temperaturas enviadas pelos 4 processos na
última iteração forem iguais, então o sistema se estabilizou. O processo
central deve avisar aos demais que concluiu sua execução e qual foi a
temp_central estabilizada e terminará. Os demais processos deverão
imprimir a informação recebida na tela e terminar. Enquanto o sistema
não estiver estável, o processo central deverá enviar, no fim de cada
iteração, o valor da temperatura central para cada um dos processos e
esperará suas respostas.
Implemente esse sistema utilizando processos e sockets.

Adaptado do livro “Fundamentos de Sistemas Operacionais”
Exercícios
 Repita o problema anterior, usando memória
compartilhada ao invés de socket.
 Nesse caso, não existirá processo central. Uma estrutura
deverá ser compartilhada, contendo a temperatura atual
de cada processo e uma temperatura central.
 Cada processo, ao perceber que as temperaturas se
igualaram, deve escrever na tela o valor da temperatura
final e terminar.
 É importante garantir que a estrutura só será lida ou
atualizada por um processo de cada vez.
Exercícios
 Repita o problema anterior, tirando o controle de
acesso de leitura e escrita às variáveis compartilhadas.
Execute o programa e diga se o controle foi importante
ou não e porquê.
Exercício
 Faça um servidor resolver de DNS simplificado,
utilizando threads. Cada conexão recebida deverá ser
tratada por um novo thread. O servidor receberá do
cliente um nome e deverá retornar, via socket, o IP
correspondente. Use a função
socket.gethostbyname(hostname) para traduzir os
nomes em IP.
Exercício
 Explique o que é mutex.
 Explique e demonstre como um semáforo pode ser
usado para criar um mutex.
 Explique e demonstre como um semáforo pode ser
usado para controlar um número de elementos.