what is memory model

From Wiki[3], the memory model is defined as follows:

In computing, a memory model describes the interactions of threads through memory and their shared use of the data.

The context is multi-thread, which is sth about concurrency/synchronization.

At the time when a computer only has one core/cpu, memory is owned by the single thread, in which instructions has a well-defined order. As time goes by, we have multi-cpus/multi-cores-one-cpu allowing us to executing more than one thread at the same time.The problem is that we only have one memory, and the set of threads are always cooperating with each other to cope with a whole task instead of being independent.They need communication(known as IPC: inter-process communicaiton), which have two methods:

• share memory
• message passing

The latter is used in the network/distributed system, we will leave it aside.The formmer defines a n-to-1 model, which we need to deal with the logic of the program - the execution order of threads happening at the same time.That’s when we need the memory model:

＜Introduction to algorithms＞笔记

Part7 高级算法问题

在part1-6学习基本的数据结构和算法问题后, part7不再集中于对一个算法问题专题进行学习, 而是就不同的高级算法问题进行基本的介绍,其其覆盖的内容十分全面,涉及一下几个领域:

• 排序网络
• 矩阵运算
• 线性规划
• 字符串匹配

Chapter26 如何利用多核来并行排序?

在part2中学习了基本的排序算法,包括插入,快排,归并,堆排序等,它们都是在串行计算机上线性执行的算法.随着硬件的发展,多处理器的进步,如何利用多核来进行并行排序?如何推而广之到多核并行算法?这一章就套路基于计算的一种比较网络模型,同时进行多个比较操作.

比较网络与串行排序算法的区别:

• 比较网络只能执行比较操作, 即只能执行基于比较操作的算法.因此part2中学习的计数排序就无法再比较网络中实现
• 比较网络中比较操作可以并行的执行, 而串行排序算法各操作是依次执行的.故前者拥有更好的算法效率- 更小的算法复杂度

1.比较网络定义

• 组成：
  基本构件:线路和比较器
  

Lab4 抢占式多进程

Part2 写入时复制 copy-on-write fork

如前所述,Unix将fork()系统调用作为进程创建原语.fork()系统调用将调用进程的地址空间（父进程）创建一个新的进程（子进程）.
xv6 Unix fork()通过将父进程页面中的所有数据复制到为子进程分配的新页面中,这个机制基本和dumbfork()相同.复制父进程的地址空间到子进程是fork()中代价最大的操作.
但是,调用fork()后经常在子进程中跟随exec()调用, 其会用加载新程序到子进程的内存.例如, 这是shell的常用机制.在这种情况下,复制父进程地址空间的时间大部分被浪费,因为子进程在调用exec()之前只使用很少的内存.

因此,Unix的更高版本利用虚拟内存硬件,允许父子进程共享映射到其各自地址空间的内存,直到其中一个进程实际修改这段内存.这种技术被称为写时复制(copy-on-fork).为了做到这一点,调用fork()时,内核上将复制父进程的地址空间映射到进程,而不是复制映射页的内容,同时标记现在共享的页面为只读.当两个进程中的一个尝试写入其中一个共享页面时,该进程将出现页面错误.在这一点上,Unix内核意识到该页面真的是一个“虚拟”或“写时复制”的副本,因此它创建一个新的/私有的故障页面的可写副本.这样,单个页面的内容在实际写入之前实际上并不被复制.fork()的这种优化使随后的exec()代价小很多：在子进程调用exec()之前,可能只需要复制一个页面（它的堆栈的当前页面）.

在part2,实现一个 Unix fork(),其具有写时复制功能,并作为一个用户空间库例程来.另外,使得单个用户模式程序定义自己的fork():一个程序想要一个稍微不同的fork()（如总是复制的dumbfork(),或者父子进程共享内存）可以很容易修改而实现.

用户级页面错误处理

用户级的写时复制fork()首先需要知道发生在写保护页面上的页面错误,这是首先要实现的.写时复制只是用户级页面故障处理的许多可能用途之一.
一般实现方式是:设置一个地址空间,以便页面错误指示出何时需要执行操作.例如,大多数Unix内核最初仅在新进程的堆栈区域中映射单个页面,并且随着进程的堆栈增加而随后分配和映射额外的堆栈页面,并导致尚未映射的堆栈地址发生页面错误,对此典型的Unix内核必须跟踪在进程空间的每个区域中出现页面错误时要执行的操作.又例如,堆栈区域中的故障通常会导致分配和映射物理内存新页面.程序BSS区域的故障通常会分配一个新的页面,以0填充,并在进行映射.
以上是内核需要跟踪的信息.不采用传统的Unix方法,而更好地处理用户空间中的每个页面错误,使得bug破坏性更小.这种设计具有额外的优点,允许程序在定义其内存区域方面具有很大的灵活性.

＜Introduction to algorithms＞笔记

Part6 图算法

在前面的部分学习了表示一对一关系的线性数据结构(数组, 链表, stack, queue), 表示一对多关系的树型数据结构(二叉树, 森林, 堆)后, 将其拓展到多对多关系-图.在part6主要是学习用图定义的计算问题和对应的算法,主要包括三个部分:

• 图的表示,及广度/深度优先的图搜索算法
• 求解最小生成树问题
• 最短路径问题

约定:以 $G = (V, E)$ 描述一个图G, 其顶点集为V[G], 顶点数为|V|;边集为E[G], 边数为|E|;故图问题的输入规模的参数有两个, |V|和|G|.例如,算法的复杂度为 $O(VE)$ 表示该算法的运行时间的 $O(|V||E|)$

Chapter22 如何表示和遍历图?

本章的图搜索技术是图算法领域的核心.分为五个部分:

• 图的表示
• 广度优先搜索
• 深度优先搜索
• 有向无环图的拓扑排序
• 有向图的强连通子图

Lab4 抢占式多进程

摘要

Lab4目标是在多用户环境下实现抢占式多进程的支持，分解为三个部分：

• part1: 在JOS中添加对多处理器的支持，实现循环调度算法，并添加基本的环境管理的系统调用（创建/销毁环境，分配/映射内存）
• part2：实现类似Unix的fork机制，允许在用户模式下创建副本
• part3：添加对进程间通信(IPC)的支持，允许不同的用户环境进行进程间的通信和同步。并添加对硬件时钟中断和进程抢占的支持。

准备

下载实验代码：

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git pull
git chekout -b lab4 origin/lab4
git merge Lab3

Lab4 新增的文件：

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kern/cpu.h	多处理器支持的内核私有定义
kern/mpconfig.c	读取多处理器配置的代码
kern/lapic.c	驱动处理器中的本地APIC单元的内核代码
kern/mpentry.S	非启动CPU的汇编代码入口
kern/spinlock.h	包括大内核锁在内的自旋锁的内和私有定义
kern/spinlock.c	自旋锁的内核代码实现
kern/sched.c	调度器的代码框架