Memória Compartilhada Distribuída (DSM)

Eduardo Elael
Pedro de Vasconcellos

• Introdução
• DSM x Troca de Mensagens
• Arquitetura
• Algoritmos
• Modelos de Consistência
• Bibliografia

• Distribuited Shared Memory (DSM)
• “Abstração usada para o compartilhamento de dados
entre computadores que não compartilham memória
física.” - Colouris, Dollimore & Kindberg

• Memória compartilhada
▫ memória física global de um sistema igualmente acessível
por todos processadores
• Memória distribuída
▫ cada processador tem sua própria memória privada;
comunicação por mensagens

• Memória compartilhada distribuída
▫ as memórias são distribuídas fisicamente em cada nó, mas
todos os processadores podem endereçar essa memória

• Modelo de Programação
▫ Dados compartilhados diretamente por processos
▫ Não há encapsulamento de variáveis
▫ DSM
 write(endereço, dados)
 var d = read(endereço)
▫ Troca de Mensagens
 send(destinatário, dados)
 receive(dados)
▫ No DSM torna-se necessário mecanismos de controle de
concorrência

• Eficiência
▫ Experiências: programas paralelos para DSM podem ser
executados tão bem quanto equivalentes escritos com o
paradigma de troca de mensagens para um número
específico de computadores
▫ Não há generalização (resultado depende de muitos fatores)

• Persistência
▫ DSM
 Um processo pode deixar dados em uma posição de memória
específica (esperada), para que outro processo examine o
conteúdo a ser executado, gerando persistência.
 Processos são executados ao mesmo tempo.

• Simplicidade
▫ DSM
 Programação mais simples
 Programador não se preocupa com comunicação entre
processos
 Comunicação: processo escreve dados na memória, a serem
lidos por outros processos
 Sincronização: seções críticas, semáforos, monitores.
 Várias dificuldades:
 Controle de Fluxo
 Mensagens perdidas
 Bloqueio

• Algoritmos:
▫ Algoritmo do Servidor Central
▫ Algoritmo da Migração
▫ Algoritmo da Replicação para Leitura
▫ Algoritmo da Replicação Total
• Problemas:
▫ Consistência dos dados
▫ Velocidade de resposta
▫ Coerência dos dados

• Nó central
▫ Administra todos os dados
• Primitivas de comunicação:
▫ Read
▫ Write
• Proibir a replicação e migração dos dados.
• O servidor é fator crítico na performance dos sistema.
• Possibilidade de mais de um servidor.

• Leitura simples/ Escrita simples
• Armazenamento local
▫ Redução da latência.
• Bloqueio acontece no nível de página.
▫ Reduzir o tamanho da tabela de lock.
• Localização de páginas:
▫ Servidor central
▫ Broadcasting
▫ Servidor distribuído fixo
 gerente do bloco
▫ Servidor distribuído dinâmico
 probable owner

• Leitura múltipla/ Escrita simples
• Somente um processador possui permissão para
atualizar uma cópia replicada em um dado momento
• Localização de páginas necessário.
• Invalidação das outras cópias:
▫ Write Invalidate
▫ Write Update (alternativa)
• Write Invalidate x Write Update:
▫ Write Update: Uso intenso da rede.
▫ Write Invalidade: Necessidade de busca do bloco na hora
do uso.

• Leitura múltipla/ Escrita múltipla
• Semelhante ao de replicação para leitura.
• Um novo elemento chamado de seqüenciador.
• Seqüenciador:
▫ Atribuir um número a cada alteração feita em um dado
replicado
▫ Atualizar todas as cópias na ordem que as alterações foram
executadas

• Manter a coerência a partir de limitações
• Exemplo:
▫ a e b são variáveis armazenadas na DSM
▫ Limitação: sempre a = b
▫ Dois ou mais processos executando o seguinte código
 a = a+1
 b = b+1
▫ Execução imprópria
 a = b = 0
 Processo 1:
 a = a + 1 = 1
 Processo 2 interrompe:
 a = a + 1 = 2
 b = b + 1 = 1
▫ Limitação quebrada
• Solução: seção crítica; semáforos; monitores

• Problema de réplicas e atualizações
▫ Dado é lido a partir de réplicas locais (> eficiência), mas as
atualizações devem ser propagadas a todos os gestores de
réplicas
• Exemplo:
▫ Variáveis a e b acessíveis por dois ou mais processos; ar e
br variáveis locais
▫ Processo 1:
 br = b
 ar = a
 If (ar>=br) then print (“OK”)
▫ Processo 2:
 a = a+1
 b = b+1

• Exemplo (cont):
▫ a = b = 0
▫ Processo 1 deveria ler uma dessas:
 ar = br = 0
 ar = 1 e br = 0
 ar = br = 1
 Todas satisfazendo (ar>=br)
▫ Uma implementação DSM pode entregar as atualizações de
a e b fora de ordem para o gestor de réplicas durante o
processo 1
 ar = 0 e br=1 pode ocorrer

• Modelos fortes aumentam a latência de acesso à
memória e a banda requerida, mas facilitam a
programação
• Modelos “relaxados” permitem reordenação, pipelining e
sobreposição, que aumentam a performance, mas
exigem alto envolvimento do programador na
sincronização de acesso a dados compartilhados

• Consistência Sequencial
▫ Garante que todos os nós recebam as alterações na mesma
ordem
▫ O efeito de cada acesso à memória deve ser executado
globalmente antes que o próximo acesso tenha permissão
para executar
▫ Dispendioso pois requer controle de concorrência e
ordenação de mensagens

▫ No exemplo passado, a combinação ar=0 e br=1 não
ocorreria, pois o processo 1 estaria lendo valores
conflitantes com a ordem de programa do processo 2

▫ Exemplo 1:
 W(x)a -> escrita pelo processo para o item de dados x com o
valor a
 R(x)b ->leitura pelo processo do item de dados x retornando
o valor b
 P1 executa uma escrita para o item de dados x, modificando
o seu valor para a. Operação feita localmente e depois
propagada para os outros processos.
 Mais tarde, P2 lê o valor NIL e, pouco tempo, depois lê a.
Existe um retardo para propagar a atualização de x para P2.

▫ Exemplo 2:
 P1 executa uma escrita para o item de dados x, modificando
o seu valor para a.
 Depois, P2 realiza outra escrita, substituindo x por b.
 P3 e P4 primeiro lêem o valor b e, mais tarde, o valor a
 Operação de escrita do processo P2 ocorreu antes à do
processo P1
 O modelo (a) é sequencialmente consistente
 O modelo (b) não é sequencialmente consistente, pois nem
todos os processos vêem a mesma intercalação de operações
de escrita (acaba em resultados finais diferentes)

• Consistência Causal
▫ Distinção entre eventos potencialmente relacionados por
causalidade e os que não são
▫ Se o evento b é causado ou influenciado por um evento
anterior a, a causalidade requer que todos vejam primeiro
a, para depois ver b
▫ Operações não relacionadas por causalidade são
concorrentes
▫ Escritas potencialmente relacionadas por causalidade
devem ser vistas por todos os processos na mesma ordem;
escritas concorrentes podem ser vistas em ordem diferente

▫ Exemplo 1:
 Sequência de eventos permitida na consistência por
causalidade, mas proibida na sequencial
 Escritas W2(x)b e W1(x)c são concorrentes -> não exige que
todos os processos as vejam na mesma ordem

▫ Exemplo 2:
 Em (a), W2(x)b potencialmente dependente de W1(x)a
porque b pode ser resultado de um cálculo que envolva o
valor lido por R2(x)a. As duas escritas são relacionadas por
causalidade, portanto temos uma violação na ordenação das
operações

▫ Exemplo 2:
 Em (b), a leitura R(x)a foi removida, e W(x)b e W(x)a
agora são escritas concorrentes. Assim, há uma sequência
correta de eventos em um depósito consistente por
causalidade

• Weak Consistency
▫ Nem toda operação de escrita precisa ser vista pelos outros
processos
▫ acesso a variável de sincronização (S) diz quando
sincronizar valores - aumenta trabalho de programadores

Bibliografia
• Colouris, Dollimore, Kindberg. Distribuited Systems: Concepts and Design, Third Edition
• http://www.fisiocomp.ufjf.br/anapaula/SD/SD_aula_16.pdf (último acesso em 21/05/2012)
• http://web.fe.up.pt/~pfs/aulas/sd2009/at/20cons.pdf (último acesso em 21/05/2012)
• http://www.tlc-networks.polito.it/oldsite/anapaula/Aula_Cap07a.pdf (último acesso em
21/05/2012)
• http://www.adonaimedrado.pro.br/principal/index.php?
option=com_content&view=article&id=57&Itemid=92 (último acesso em 21/05/2012)
• http://www.inf.ufrgs.br/gppd/disc/cmp134/trabs/T1/991/DSM/DSM-Hardware.
html#_Toc455993147 (último acesso em 21/05/2012)
• http://www.ic.unicamp.br/~ranido/mc704/DSM.pdf (último acesso em 21/05/2012)
• http://www.inf.ufsc.br/~frank/INE5418/2.5.DSM-Folhetos.pdf (último acesso em 21/05/2012)
• http://www.inf.pucrs.br/~fldotti/sod/dsm.PDF (último acesso em 21/05/2012)

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