Gelijktijdig samenvoegen sorteren in gedeeld geheugen
Gegeven een getal 'n' en een n-nummer, sorteer de getallen met behulp van Gelijktijdig Sortering samenvoegen. (Hint: probeer shmget shmat-systeemaanroepen te gebruiken).
Deel 1: Het algoritme (HOE?)
Maak recursief twee kindprocessen, één voor de linkerhelft en één voor de rechterhelft. Als het aantal elementen in de array voor een proces minder dan 5 is, voer dan a uit Invoegsortering . De ouder van de twee kinderen voegt vervolgens het resultaat samen en keert terug naar de ouder, enzovoort. Maar hoe maak je het gelijktijdig?
Deel 2: De logische (WAAROM?)
Het belangrijkste deel van de oplossing voor dit probleem is niet algoritmisch, maar het uitleggen van concepten van besturingssysteem en kernel.
Om gelijktijdig sorteren te bereiken, hebben we een manier nodig om twee processen tegelijkertijd op dezelfde array te laten werken. Om het eenvoudiger te maken, biedt Linux veel systeemaanroepen via eenvoudige API-eindpunten. Twee ervan zijn dat shmget() (voor gedeelde geheugentoewijzing) en shmat() (voor gedeelde geheugenbewerkingen). We creëren een gedeelde geheugenruimte tussen het kindproces dat we afsplitsen. Elk segment is opgesplitst in een linker- en rechterkind, wat wordt gesorteerd. Het interessante deel is dat ze gelijktijdig werken! De shmget() vraagt de kernel om een gedeelde pagina voor beide processen.
Waarom werkt traditionele fork() niet?
Het antwoord ligt in wat fork() feitelijk doet. Vanuit de documentatie creëert 'fork() een nieuw proces door het aanroepende proces te dupliceren'. Het onderliggende proces en het bovenliggende proces worden in afzonderlijke geheugenruimten uitgevoerd. Op het moment van fork() hebben beide geheugenruimten dezelfde inhoud. Het geheugen schrijft file-descriptor(fd) wijzigingen enz. uitgevoerd door een van de processen hebben geen invloed op de andere. Daarom hebben we een gedeeld geheugensegment nodig.
#include #include #include #include #include #include #include #include void insertionSort ( int arr [] int n ); void merge ( int a [] int l1 int h1 int h2 ); void mergeSort ( int a [] int l int h ) { int i len = ( h - l + 1 ); // Using insertion sort for small sized array if ( len <= 5 ) { insertionSort ( a + l len ); return ; } pid_t lpid rpid ; lpid = fork (); if ( lpid < 0 ) { // Lchild proc not created perror ( 'Left Child Proc. not created n ' ); _exit ( -1 ); } else if ( lpid == 0 ) { mergeSort ( a l l + len / 2 - 1 ); _exit ( 0 ); } else { rpid = fork (); if ( rpid < 0 ) { // Rchild proc not created perror ( 'Right Child Proc. not created n ' ); _exit ( -1 ); } else if ( rpid == 0 ) { mergeSort ( a l + len / 2 h ); _exit ( 0 ); } } int status ; // Wait for child processes to finish waitpid ( lpid & status 0 ); waitpid ( rpid & status 0 ); // Merge the sorted subarrays merge ( a l l + len / 2 - 1 h ); } /* Function to sort an array using insertion sort*/ void insertionSort ( int arr [] int n ) { int i key j ; for ( i = 1 ; i < n ; i ++ ) { key = arr [ i ]; j = i - 1 ; /* Move elements of arr[0..i-1] that are greater than key to one position ahead of their current position */ while ( j >= 0 && arr [ j ] > key ) { arr [ j + 1 ] = arr [ j ]; j = j - 1 ; } arr [ j + 1 ] = key ; } } // Method to merge sorted subarrays void merge ( int a [] int l1 int h1 int h2 ) { // We can directly copy the sorted elements // in the final array no need for a temporary // sorted array. int count = h2 - l1 + 1 ; int sorted [ count ]; int i = l1 k = h1 + 1 m = 0 ; while ( i <= h1 && k <= h2 ) { if ( a [ i ] < a [ k ]) sorted [ m ++ ] = a [ i ++ ]; else if ( a [ k ] < a [ i ]) sorted [ m ++ ] = a [ k ++ ]; else if ( a [ i ] == a [ k ]) { sorted [ m ++ ] = a [ i ++ ]; sorted [ m ++ ] = a [ k ++ ]; } } while ( i <= h1 ) sorted [ m ++ ] = a [ i ++ ]; while ( k <= h2 ) sorted [ m ++ ] = a [ k ++ ]; int arr_count = l1 ; for ( i = 0 ; i < count ; i ++ l1 ++ ) a [ l1 ] = sorted [ i ]; } // To check if array is actually sorted or not void isSorted ( int arr [] int len ) { if ( len == 1 ) { std :: cout < < 'Sorting Done Successfully' < < std :: endl ; return ; } int i ; for ( i = 1 ; i < len ; i ++ ) { if ( arr [ i ] < arr [ i - 1 ]) { std :: cout < < 'Sorting Not Done' < < std :: endl ; return ; } } std :: cout < < 'Sorting Done Successfully' < < std :: endl ; return ; } // To fill random values in array for testing // purpose void fillData ( int a [] int len ) { // Create random arrays int i ; for ( i = 0 ; i < len ; i ++ ) a [ i ] = rand (); return ; } // Driver code int main () { int shmid ; key_t key = IPC_PRIVATE ; int * shm_array ; int length = 128 ; // Calculate segment length size_t SHM_SIZE = sizeof ( int ) * length ; // Create the segment. if (( shmid = shmget ( key SHM_SIZE IPC_CREAT | 0666 )) < 0 ) { perror ( 'shmget' ); _exit ( 1 ); } // Now we attach the segment to our data space. if (( shm_array = ( int * ) shmat ( shmid NULL 0 )) == ( int * ) -1 ) { perror ( 'shmat' ); _exit ( 1 ); } // Create a random array of given length srand ( time ( NULL )); fillData ( shm_array length ); // Sort the created array mergeSort ( shm_array 0 length - 1 ); // Check if array is sorted or not isSorted ( shm_array length ); /* Detach from the shared memory now that we are done using it. */ if ( shmdt ( shm_array ) == -1 ) { perror ( 'shmdt' ); _exit ( 1 ); } /* Delete the shared memory segment. */ if ( shmctl ( shmid IPC_RMID NULL ) == -1 ) { perror ( 'shmctl' ); _exit ( 1 ); } return 0 ; }
Java import java.util.Arrays ; import java.util.Random ; import java.util.concurrent.ForkJoinPool ; import java.util.concurrent.RecursiveAction ; public class ConcurrentMergeSort { // Method to merge sorted subarrays private static void merge ( int [] a int low int mid int high ) { int [] temp = new int [ high - low + 1 ] ; int i = low j = mid + 1 k = 0 ; while ( i <= mid && j <= high ) { if ( a [ i ] <= a [ j ] ) { temp [ k ++] = a [ i ++] ; } else { temp [ k ++] = a [ j ++] ; } } while ( i <= mid ) { temp [ k ++] = a [ i ++] ; } while ( j <= high ) { temp [ k ++] = a [ j ++] ; } System . arraycopy ( temp 0 a low temp . length ); } // RecursiveAction for fork/join framework static class SortTask extends RecursiveAction { private final int [] a ; private final int low high ; SortTask ( int [] a int low int high ) { this . a = a ; this . low = low ; this . high = high ; } @Override protected void compute () { if ( high - low <= 5 ) { Arrays . sort ( a low high + 1 ); } else { int mid = low + ( high - low ) / 2 ; invokeAll ( new SortTask ( a low mid ) new SortTask ( a mid + 1 high )); merge ( a low mid high ); } } } // Method to check if array is sorted private static boolean isSorted ( int [] a ) { for ( int i = 0 ; i < a . length - 1 ; i ++ ) { if ( a [ i ] > a [ i + 1 ] ) { return false ; } } return true ; } // Method to fill array with random numbers private static void fillData ( int [] a ) { Random rand = new Random (); for ( int i = 0 ; i < a . length ; i ++ ) { a [ i ] = rand . nextInt (); } } public static void main ( String [] args ) { int length = 128 ; int [] a = new int [ length ] ; fillData ( a ); ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool (); pool . invoke ( new SortTask ( a 0 a . length - 1 )); if ( isSorted ( a )) { System . out . println ( 'Sorting Done Successfully' ); } else { System . out . println ( 'Sorting Not Done' ); } } }
Python3 import numpy as np import multiprocessing as mp import time def insertion_sort ( arr ): n = len ( arr ) for i in range ( 1 n ): key = arr [ i ] j = i - 1 while j >= 0 and arr [ j ] > key : arr [ j + 1 ] = arr [ j ] j -= 1 arr [ j + 1 ] = key def merge ( arr l mid r ): n1 = mid - l + 1 n2 = r - mid L = arr [ l : l + n1 ] . copy () R = arr [ mid + 1 : mid + 1 + n2 ] . copy () i = j = 0 k = l while i < n1 and j < n2 : if L [ i ] <= R [ j ]: arr [ k ] = L [ i ] i += 1 else : arr [ k ] = R [ j ] j += 1 k += 1 while i < n1 : arr [ k ] = L [ i ] i += 1 k += 1 while j < n2 : arr [ k ] = R [ j ] j += 1 k += 1 def merge_sort ( arr l r ): if l < r : if r - l + 1 <= 5 : insertion_sort ( arr ) else : mid = ( l + r ) // 2 p1 = mp . Process ( target = merge_sort args = ( arr l mid )) p2 = mp . Process ( target = merge_sort args = ( arr mid + 1 r )) p1 . start () p2 . start () p1 . join () p2 . join () merge ( arr l mid r ) def is_sorted ( arr ): for i in range ( 1 len ( arr )): if arr [ i ] < arr [ i - 1 ]: return False return True def fill_data ( arr ): np . random . seed ( 0 ) arr [:] = np . random . randint ( 0 1000 size = len ( arr )) if __name__ == '__main__' : length = 128 shm_array = mp . Array ( 'i' length ) fill_data ( shm_array ) start_time = time . time () merge_sort ( shm_array 0 length - 1 ) end_time = time . time () if is_sorted ( shm_array ): print ( 'Sorting Done Successfully' ) else : print ( 'Sorting Not Done' ) print ( 'Time taken:' end_time - start_time )
JavaScript // Importing required modules const { Worker isMainThread parentPort workerData } = require ( 'worker_threads' ); // Function to merge sorted subarrays function merge ( a low mid high ) { let temp = new Array ( high - low + 1 ); let i = low j = mid + 1 k = 0 ; while ( i <= mid && j <= high ) { if ( a [ i ] <= a [ j ]) { temp [ k ++ ] = a [ i ++ ]; } else { temp [ k ++ ] = a [ j ++ ]; } } while ( i <= mid ) { temp [ k ++ ] = a [ i ++ ]; } while ( j <= high ) { temp [ k ++ ] = a [ j ++ ]; } for ( let p = 0 ; p < temp . length ; p ++ ) { a [ low + p ] = temp [ p ]; } } // Function to check if array is sorted function isSorted ( a ) { for ( let i = 0 ; i < a . length - 1 ; i ++ ) { if ( a [ i ] > a [ i + 1 ]) { return false ; } } return true ; } // Function to fill array with random numbers function fillData ( a ) { for ( let i = 0 ; i < a . length ; i ++ ) { a [ i ] = Math . floor ( Math . random () * 1000 ); } } // Function to sort the array using merge sort function sortArray ( a low high ) { if ( high - low <= 5 ) { a . sort (( a b ) => a - b ); } else { let mid = low + Math . floor (( high - low ) / 2 ); sortArray ( a low mid ); sortArray ( a mid + 1 high ); merge ( a low mid high ); } } // Main function function main () { let length = 128 ; let a = new Array ( length ); fillData ( a ); sortArray ( a 0 a . length - 1 ); if ( isSorted ( a )) { console . log ( 'Sorting Done Successfully' ); } else { console . log ( 'Sorting Not Done' ); } } main ();
Uitgang:
Sorting Done Successfully
Tijdcomplexiteit: O(N log N)
Hulpruimte: O (N)
Prestatieverbeteringen?
Probeer de code te timen en de prestaties ervan te vergelijken met de traditionele sequentiële code. Het zou je verbazen als je de prestaties van sequentieel sorteren beter zou kennen!
Wanneer bijvoorbeeld het linkerkind toegang krijgt tot de linkerarray, wordt de array in de cache van een processor geladen. Wanneer nu toegang wordt verkregen tot de rechterarray (vanwege gelijktijdige toegangen), is er een cachemisser omdat de cache is gevuld met het linkersegment en vervolgens het rechtersegment naar het cachegeheugen wordt gekopieerd. Dit heen-en-weer-proces gaat door en het verslechtert de prestaties tot een zodanig niveau dat het slechter presteert dan de sequentiële code.
Er zijn manieren om de cache-missers te verminderen door de workflow van de code te controleren. Maar ze kunnen niet volledig worden vermeden!
