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TODS: ANALISI ED ESTENSIONE DI UN FRAMEWORK ORIENTATO AGLI OGGETTI PER APPLICAZIONI REAL-TIME

TODS: ANALISI ED ESTENSIONE DI UN FRAMEWORK ORIENTATO AGLI OGGETTI PER APPLICAZIONI REAL-TIME. Docente: Prof. Stefano Caselli. Sommario. Introduzione a TODS Estensioni a TODS: implementazione di Rate Monotonic Valutazione delle prestazioni Conclusioni. Introduzione.

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TODS: ANALISI ED ESTENSIONE DI UN FRAMEWORK ORIENTATO AGLI OGGETTI PER APPLICAZIONI REAL-TIME

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  1. TODS: ANALISI ED ESTENSIONE DI UN FRAMEWORK ORIENTATO AGLI OGGETTI PER APPLICAZIONI REAL-TIME Docente: Prof. Stefano Caselli

  2. Sommario • Introduzione a TODS • Estensioni a TODS: implementazione di Rate Monotonic • Valutazione delle prestazioni • Conclusioni

  3. Introduzione • TODS (Timed Object for Distributed Systems) è un framework orientato agli oggetti per le applicazioni real time. • Consente la creazione di oggetti in tempo reale demandando le funzionalità di scheduling e della verifica dei vincoli temporali al framework. • Semplifica l’introduzione di nuovi algoritmi di scheduling.

  4. TODS Layer DisC++ Thread Layer TODS Framework POSIX Thread Glibc Linux OS Linux Thread Struttura di TODS • TODS è organizzato in due strati: • TODS layer: implementa le funzionalità real time in senso stretto • Thread layer: libreria ad oggetti per la programmazione concorrente basata su DisC++ Il Thread layer di TODS dovrebbe impiegare soltanto POSIX Thread. In verità sfrutta direttamente funzionalità della libreria Linux Thread che gradualmente verrà sostituita dalla NPTL.

  5. RTMethod usa i template Riferimento a body() Livello utente (1) • Esempio di applicazione in tempo reale usando gli RTObject di TODS #include <tods.H> using namespace tods; class myRTobj : public RTObject { protected: // the body of the RT method void body( /* void */){ ... // the code that performs task } public: RTMethod< myRTobj, void, void > method; // ctor myRTobj( shared_ptr< RequestManager > rm ) : RTObject( rm ), method( this, &( myRTobj::body ) ) {} };

  6. Algoritmo e parametri Creazione dell’executive dealine Rilascio di task one shot e periodici (method è un oggetto funzione) Terminazione task periodici Livello utente (2) … try { const string algo = "Edf_OnOff_Conf"; vector< string > par( 1 ); par[0] = string( "1.0" ); auto_ptr< RequestManager > tmprm = RTFactory::create( algo, par ); shared_ptr< RequestManager > rm( tmprm ); myRTobj rtObj( rm ); ... const TimeInterval t( 0, 100000000 ); // one-shot request rtObj.method( t ); // periodic request: PeriodicReqHandle< void > h1 = rtObj.method( t, callType::periodic ); … h1.terminate(); } catch ( /* evcezione*/ ) { … }

  7. Livello utente (3) • Gli oggetti in tempo reale sono istanze di classi che ereditano dalla classe RTObject e hanno un RTMethod, ossia un oggetto funzione che gestisce il rilascio,come membro pubblico. • Gli algoritmi di scheduling supportati da TODS sono di tipo priority driven (solo EDF è stato implementato). La classe RTFactory ha in compito di caricare l’algoritmo da uno shared object e di fornire all’Executive i riferimenti di Accepter e Scheduler.

  8. Livello utente (4) • L’Executive eredita l’interfaccia RequestManager. • Il rilascio di un task può essere di tipo periodic o one shot. • Nel caso di task one shot si possono specificare deadline assolute con la classe TimeInstant o relative con la classe TimeInterval. • L’utente non si occupa di parametri come il worst case execution time (WCET) o del test di acceptance: in caso di fallimento viene infatti lanciata una eccezione not_feasible_task.

  9. Implementazione di RM (1) • Lo sviluppo di TODS è orientato all’adozione di Earliest Deadline First (EDF) come algoritmo di scheduling. • L’implementazione di Rate Monotonic (RM) evidenzia la semplicità con cui è possibile introdurre nuovi algoritmi di scheduling. • Le modiche richieste sono state relativamente poche • estensione di alcune interfaccce (classi Job e derivate) • alcune classi sono state reimplementate per supportare policies (es: JobQueue che gestisce la coda dei job)

  10. Implementazione di RM (2) • Sono state fatte alcune scelte di progetto che limitano l’uso di RM • Si è deciso di gestire solo task periodici; sono possibili estensioni per gestire anche task one shot come il polling server o il deferrable server. • Non è stato consentito il partizionamento dell’utilizazzione della CPU supportato dalla implementazione di EDF. • il bound di Liu-Layland restringe molto l’ammissibilità di un nuovo task

  11. <<interface>> Scheduler <<template>> Servant <<interface>> ReqObserver <<Interface>> Accepter eredita eredita RMScheduler <<template>> JobQueue RMAccepter <<interface>> Job Class Diagram notify usa usa <<interface>> RequestManager <<interface>> Request RTObject eredita Executive

  12. Le classi di RM (1) • Rm_OnOff_Conf : classe di configurazione dell’algoritmo RM con il compito di fornire al RequestManager l’accepter e lo scheduler di RM • implementa l’interfaccia RTConfiguration • RMAccepter: implementa le interfacce Accepter e ReqObserver • implementa una variazione del normale pattern Observer per consentire allo Scheduler di notificare all’Accepter il rilascio o la terminazione di task • verifica l’ammissibilità dei task rilasciati → metodo isFeasible() • isFeasible() per i task one shot restituisce sempre il valore false

  13. Le classi di RM (2) • RMScheduler : implementa l’interfaccia Scheduler • presenta differenze rispetto a EDFSceduler che adotta soluzioni per gestire il partizionamento dell’utilizzazione della CPU • accoglie le richieste (precedentemente validate) attraverso il metodo addReq() • usa istanze di JobQueue e Servant, le classi che di fatto realizzano l’algoritmo RM, specificando la policy RMCompareJob che ordina i job rispetto al periodo • JobQueue : eredita dalla classe STL list <Job> • è una classe template per consentire di definire la politica di ordinamento della coda • riordina anche le priorità del thread pool sulla base dell’ordinamento dei Job

  14. Le classi RM (3) • Servant : è una classe di collegamento con il Thread Layer di TODS • possiede un thread a priorità massima che viene risvegliato quando un nuovo job entra nella coda oppure è scaduta una deadline; per il tempo restante rimane in attesa su di una condition variable • possiede un thread pool che vengono assgnati ai job della coda • è una classe template per poter contenere un riferimento a JobQueue che è a sua volta template

  15. Valutazione delle prestazioni • Uno dei principali obiettivi del progetto è valutare le prestazioni del framework ed in particolare l’overhead introdotto da TODS • I test effettuati prevedono tre tipi di stime: • valutazione dell’overhead complessivo al momento del rilascio di un task • valutazione dei contributi specifici di Executive e Accepter • valutazione della latenza • I test principalmente hanno interessato il consolidato algortimo EDF

  16. τ0 … overhead overhead Overhead complessivo • Test: un task τ0 rilascia altri task con deadline successiva per ritardare la loro esecuzione. • Risultati: • nei primi 20 rilasci il valore dell’overhead assume valori di 2-3 ms, particolarmente elevati rispetto alle dimensioni dei task • le successive misure si assestano intorno ai 200-300 μs

  17. Overhead di Accepter e Scheduler • Nel codice dell’executive sono state inseriti dei timer per rilevare l’overhead di Accepter e Scheduler. • I valori ottenuti sono significativamente molto ridotti, dell’ordine di delle decine di microsecondi

  18. Ck.stop() Ck start() Misure di latenza myRTObj.method() • Output del test di latenza latency test n. 0 : measure 3.1585latency test n. 1 : measure 0.222632latency test n. 2 : measure 0.172539latency test n. 3 : measure 0.178615latency test n. 4 : measure 0.171721latency test n. 5 : measure 0.179257latency test n. 6 : measure 0.179567latency test n. 7 : measure 0.17923latency test n. 8 : measure 0.172881latency test n. 9 : measure 0.179821… • Il primo valore è normalmente di 3 ms, gli altri variano fra 170-180 μs.

  19. Osservazioni • I test mettono in evidenza la presenza di valori di overhead abbastanza elevati in relazione alle primi rilasci di job. • L’ipotesi più ragionevole è che l’overhead iniziale dipenda dall’inizalizzazione del thread pool • il thread pool ha dimensione di default di 20 thread • nel test di latenza viene creato un unico thread ed il valore elevato si presenta solo in un caso

  20. Conclusioni • È stata implementata una prima versione dell’algoritmo RM. • Sviluppi futuri possono prevedere l’introduzione di un server periodico per la gestione di task one shot • L’analisi delle prestazioni ha messo in evidenza ulteriori limiti del Thread layer di TODS • È incompatibile con la Native POSIX Threading Libary (NPTL) • Bug nelle implementazioni di oggetti thread sono la probabile causa degli overhead segnalati

  21. Bibliografia • Pallastrelli D., Studio e realizzazione di un framework orientato agli oggetti per applicazioni Real-Time, tesi di laurea. • Gamma, Helm et al., Design Pattern, Addison-Wesley • Alexandrescu A., Modern C++ Design Per futuri sviluppi di RM: • Strosnider, Lehoczky, Sha, The Deferrable Server Algorithm for Enhanced Aperiodic Responsiveness in Hard Real-Time Envirinments, IEEE Trans. on Computers, Jan. 1995

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