linux thread model

  Linux上posix线程库实现原理讨论

说明一下，这个问题困扰我好长时间，因为正如使用C编程会希望了解进程的内存映象一样，使用POSIX线程库我们也会想去了解其实现的原理。目前只是查过一些资料，或许仍然有误解的地方，请大家继续指正 :)

      首先我们需要了解线程(threads)是个什么概念。在传统UNIX中，进程(process，就是Intel所谓的task)是调度的最小单位，复杂的大型软件往往需要有多个进程，fork+exev是很常用的技巧。但是随着需求的扩大，特别是网络服务的复杂性增长，fork的开销就成为一个瓶颈问题。为此产生了vfork和copy-on-write技术,都是为了减小fork的开销。
      pthreads的引入也是为了解决fork开销问题，同时能够支持SMP（对称多处理器）。在SMP机器上，一个进程内的多个线程可以分布在各个处理器上并行运行。
      由于历史原因，2.5.x以前的linux对pthreads没有提供内核级的支持，所以在linux上的pthreads实现只能采用n：1的方式，也称为库实现。下面先说一下pthreads的3种实现方式。

Linux上posix线程库实现原理讨论 pthreads的实现有3种方式： 第一，多对一，也就是库实现。模型图如下。 这种实现没有OS的支持，线程对OS来说是不可见的，OS不知道线程的存在与否，也不负责对它们进行调度。所有的此类工作由线程库来完成。 可想而知，既然调度不是由OS进行的，那么SMP机器的优势完全用不上。一个进程只能运行在一个CPU上，不管它包含多少线程。

Linux上posix线程库实现原理讨论 第二种，1：1模式。（好象Solaries就是这种模式？） 1:1模式中，每个线程对应存在一个内核线程。也就是说，OS知道每个线程的生老病死，对它们进行调度。 1：1模式适合CPU密集型的机器。我们知道，进程（线程）在运行中会由于等待某种资源而阻塞，可能是I/O资源，也可能是CPU。在多CPU机器上1：1模式是个很不错的选择。因此1：1的优点就是，能够充分发挥SMP的优势。 这种模式也有它的缺点。由于OS为每个线程建立一个内核线程，导致内核级的内存空间（IA32机器的4G虚存空间的最高1G）的大开销。第二个缺点在于，在传统意义上，在mutex互斥锁和条件变量上的操作要求进入内核态，这是因为OS负责调度，它要为线程的转态转换负全责。后面我们会看到，Linux的NPTL库避免了这个缺点，它的互斥锁与条件变量的操作在用户态完成。 下面是1：1模式的示意图：

Linux上posix线程库实现原理讨论 第三种，M：N模式。 这种模式试图兼有上面2种模式的优点。它要求一个分层的模型。比方说，某个进程内有4个线程，其中每2个线程对应一个内核线程。这样，OS知道2个实体的存在，负责它们的调度。而在一个实体内有2个线程，这2个线程间的调度就是OS不加干涉、也不知道的了。 简单的说，M：N模型的OS级调度上，跟1：1模型相似；线程间调度上，跟n：1模型相似。 优点是，既可以在进程内利用SMP的优势，又可以节省系统空间内存的消耗，而且环境切换大多在用户态完成。 缺点是显然的：复杂。 下面是M:N模型的示意图：

Linux上posix线程库实现原理讨论 下面开始胡说八道了，说说Linux上的posix线程库实现。这个问题困扰我好长时间，从昨天开始才查了一大堆资料，囫囵理解了一些东西，可能bugs非常多的说 :wink: 1,    Linux上的posix线程库最初实现是n：1模型，就是没有OS支持的库实现。这也是狭义上的“LinuxPthreads”，它支持2.0及以后的Linux。Linux Kernel  Mailing List FAQ上一位Hacker曾大大推崇这种方式，拿来与Solaries的1：1模型相比较并证明这种模型是优秀的。至少拿现在的情况来说他的观点是不正确的。这观点曾让偶糊涂了很久。 2,   IBM公司实现的NGPT。它采用M:N模式，好象与第一种的LinuxPthreads合作工作。 3,   NPTL。1：1模型。今后Linux平台的POSIX线程库事实上的标准实现。 在2002年8、9月份，一直不肯松劲的Linus Torvalds先生终于被说服了，Ingo Molnar把一些重要特性加入到2.5开发版官方内核中。这些特性大体包括：新的clone系统调用，TLS系统调用，posix线程间信号，exit_group（exit的一个变体），等等。有了OS的支持，Ingo Molnar先生同Ulrich Drepper（glibc的LinuxThreads库的维护者，NPTL的设计者与维护者，现工作于RedHat公司）和其他一些Hackers开始NPTL的完善工作。题外话一句：IBM公司给了他们很大的赞助。 在Linux上，可以用getconf GNU_LIBPTHREAD_VERSION来查看你的posix线程库到底是那一个实现，什么版本。Drepper先生做过测试，据他的测试数据，IA32机器上启动撤销10万个线程，以前的库实现需要15分钟，而NPTL只需要2s。 理论上应当是M：N模型最高效，但是Linux内核提供支持后，反倒是1：1模型的NPTL比M:N的NGPT好要快4倍！为什么会这样呢？目前偶只知道它把环境切换放到用户态了，别的不懂。

Linux上posix线程库实现原理讨论 支持一下，正在学习MP！后面的继续！

Linux上posix线程库实现原理讨论 参考： 1。The Native POSIX Thread Library for Linux。Ulrich Drepper的亲笔大作，可以从http://people.redhat.com/drepper/nptl-design.pdf下载 2。POSIX多线程程序设计，David Butenhof，中国电力 3。Linux内核源代码情景分析。不用说了吧？ P.S. 我觉得《情景分析》有一个错误，作者在介绍进程时说， --> 红色部分显然是错误的。pthreads的必要行完全不能由内核线程取代。事实上，倘若这句话正确，pthreads就变成多余的了 :)

Linux上posix线程库实现原理讨论 急需HP-UX下acc的fork, execl的相关知识，我是初学，亟盼任何回复。 谢谢啦！ [email protected]

Linux上posix线程库实现原理讨论 问一句，为什么不是kernel process 对应一组属于这个process的thread?

Linux上posix线程库实现原理讨论 倘若是库实现那就会象你说的那样。 即使没引入pthreads概念，也有很多没有用户空间的可调度实体，它们有自己的task_struct，有系统空间堆栈，一般叫它们“kernel thread”。象init和kswapd都是典型的kernel thread。“kernel process”的说法好象不标准哩:-)

Linux上posix线程库实现原理讨论 1:1的这种形式是不是为了以空间换时间?如果N:M的话就需要有一个调度的算法,会降低效率?

Linux上posix线程库实现原理讨论 问楼主一个使用上的问题: 就是设置新的线程栈的地址和大小后,系统不提高保护了(不提高保护了具体是什么意思?),要程序自己保护它的溢出啊什么的,该怎么弄呢?给个思路或给点资料吧,谢谢了:)

Linux上posix线程库实现原理讨论 -->不好意思，我一直都是设为NULL让实现自己默认的，没用过这些特性。

Linux上posix线程库实现原理讨论 关于M:N的问题 有一篇论文专门讲的,问题的根源在于MEMORY MANAGEMENT部分是在N之间共享的,是CRITICAL SECTION,影响性能(基于SINGEL CPU,或者SHAREDＭＥＭＯＲＹ　ＭＯＤＥＬ的ＳＭＰ系统）． 对于其他比如ＣＲＯＳＳ　ＢＡＲ　或者ＭＥＳＨ系统来说，Ｍ：Ｎ性能要好的多．

Linux上posix线程库实现原理讨论 柳兄正好请教个问题，线程的stack是在HEAP区 吗？

Linux上posix线程库实现原理讨论 user thread的stackＳ(除了MAIN THREAD外,都在HEAP里面，这里的ＴＨＲＥＡＤ　ＬＩＢ在ＨＥＡＰ可以理解成是ＵＮＩ－ＰＲＯＣＥＳＳ自己的ＨＥＡＰ空间上开辟的ＢＵＦＦＥＲ)． LIGHT weight process（ＬＷＰ）　ＴＨＲＥＡＤ就是ＣＬＯＮＥ的结果，ＳＴＡＣＫＳ就是ＰＲＯＣＥＳＳ的ＳＴＡＣＫ． ＫＥＲＮＥＬ　ＴＨＲＥＡＤ的ＳＴＡＣＫＳ基本上都是在ＨＥＡＰ里面分配的．这里ＴＨＲＥＡＤＳ的调度和资源管理宝库ＨＥＡＰ的管理交给ＯＳ　ＫＥＲＮＥＬ完成． ＴＨＲＥＡＤ的实现没有什么标准，各家做法区别很大，但是在ＡＰＩ层上是一致的．但是对于具体软件系统的设计上来说，还是要仔细区分的．特别是对于性能要求很严格的东西．

Linux上posix线程库实现原理讨论 >;>;user thread的stackＳ(除了MAIN THREAD外,都在HEAP里面， 谢谢。不过我想问一下这是POSIX标准规定的吗？我最近看的文档好象跟这个说法矛盾。

Linux上posix线程库实现原理讨论 呵呵,是从进程栈那往heap方向生长的

Linux上posix线程库实现原理讨论 再问一个问题,系统对于栈的保护是什么意思?比如由于什么原因栈空间不够了,这个时候系统做些什么动作呢?难道是仅仅发个栈溢出信号然后让程序死掉?

Linux上posix线程库实现原理讨论 STACK和HEAP向两个相反方向扩展,当STACK超过他的SIZE限制,或者STACK到达HEAP的边界时候,MEMORY不够,程序退出. 但是有控制系统的专用OS可以在STACK到达HEAP边的时候,不溢出,而是重新构造STACK一次(尽可能的),---我本人不了解,我同事的观点.