Introducción

Definición

La programación concurrente es un paradigma en el desarrollo de software que permite ejecutar múltiples tareas o procesos simultáneamente, ya sea mediante una ejecución paralela real (como en sistemas multicore o multiprocesador) o intercalando tareas de manera que parezca que se ejecutan al mismo tiempo.

Nota: Es importante diferenciar un sistema multicore de uno multiprocesador, siendo el primero un sistema que tiene múltiples núcleos de procesamiento en un solo chip, mientras que el segundo tiene múltiples chips, cada uno con su propio núcleo.
En ambos casos, la programación concurrente permite aprovechar al máximo los recursos del sistema y mejorar el rendimiento de las aplicaciones.

Todo esto de teoría va a ser un bodrio, va a estar mucho más simplificada la práctica

¿Por qué surge?

• La necesidad de mejorar el rendimiento y la eficiencia de los sistemas informáticos.
• La mayoría de los programas y sistemas eran single-threaded, por lo que había que reducir tiempos de ejecución.

Previo a hablar de programación concurrente, es importante entender el concepto de multiprogramming.

Multiprogramming

• Permite que varios programas se carguen en memoria y se ejecuten de manera concurrente.
• El sistema operativo gestiona la ejecución de los programas, asignando tiempo de CPU a cada uno de ellos.
• Gestiona el tiempo de ejecución de cada programa con tal de que la CPU siempre esté ocupada.

Sistemas Operativos y Time-Sharing

• Time-sharing: una extensión lógica de multiprogramación.
• El tiempo del procesador se comparte entre varios usuarios al mismo tiempo
• Se crea la ilusión de una máquina rápida y dedicada para cada usuario

¿Por qué aplicamos programación concurrente?

• Uso de recursos: uso eficiente del tiempo de inactividad durante operaciones de entrada/salida.
• Equidad: compartición equitativa de recursos entre múltiples usuarios o programas.
• Conveniencia: facilita la gestión de múltiples tareas o procesos.

Scheduling

Cooperativo

Las tareas ceden voluntariamente el control de la CPU, permitiendo que otras tareas se ejecuten.

Características Clave

• Control de Tarea: Las tareas controlan su propia cesión de la CPU.

• Cesión: Una tarea cede la CPU cuando está inactiva o cuando decide permitir que otras tareas se ejecuten.

• Ventajas: Simplicidad, baja sobrecarga, utilización predecible de recursos.

• Desafíos:

  • Depende de que las tareas se comporten correctamente.

  • Una sola tarea mal comportada puede acaparar la CPU, afectando la capacidad de respuesta del sistema.

Casos de Uso Ideales

• Entornos donde las tareas pueden ser confiables para ceder regularmente.

• Sistemas que priorizan la simplicidad sobre la eficiencia del multitarea.

Preventivo

El sistema operativo controla la ejecución de las tareas, interrumpiendo y reanudándolas por la fuerza según sea necesario para garantizar una asignación justa y eficiente de recursos.

Características Clave

• Controlado por SO: El SO decide cuándo una tarea debe ceder la CPU.

• Partición de Tiempo: Las tareas tienen porciones de tiempo de CPU y son preemptadas cuando las exceden.

• Ventajas: Mejor capacidad de respuesta, equidad, mejor manejo de tiempo real.

• Desafíos:

  • Mayor complejidad en la implementación.

  • Potencial para contención de recursos y sobrecarga asociada.

Casos de Uso Ideales

• Sistemas operativos de propósito general.

• Entornos donde las tareas no pueden ser confiables para ceder regularmente.

• Sistemas de tiempo real que necesitan tiempos de respuesta garantizados.

Cambio de Contexto

• El proceso de guardar el estado de una tarea actualmente en ejecución y cargar el estado de otra tarea.

¿Qué guarda como estado?

• Program Counter: dirección de la siguiente instrucción
• Registros de la CPU en ese momento
• Stack: variables locales, parámetros de funciones, y direcciones de retorno
• Información de manejo de memoria y otros.

Concurrencia vs Paralelismo vs Interleaving

Concurrencia

• La concurrencia se refiere a la capacidad de un sistema para gestionar múltiples tareas u operaciones al mismo tiempo.
• No significa necesariamente que estas operaciones se estén ejecutando simultáneamente.
• En los sistemas concurrentes, diferentes partes de una tarea o múltiples tareas pueden estar en progreso al mismo tiempo, pero no necesariamente tienen que estar ejecutándose en el mismo momento exacto.

La concurrencia trata sobre la estructura.

Paralelismo

• El paralelismo se refiere a la ejecución de múltiples tareas o procesos simultáneamente.
• Esto requiere hardware con múltiples unidades de procesamiento, como procesadores multi-núcleo.
• En los sistemas paralelos, las tareas se ejecutan literalmente al mismo tiempo, como líneas de ensamblaje paralelas en una fábrica trabajando simultáneamente.

El paralelismo trata sobre la ejecución.

Interleaving / Intercalado

Una técnica para alternar rápidamente entre tareas, ejecutándolas en pequeños fragmentos.

Características clave

• Simula el paralelismo.
• Enfoque de compartición de tiempo: el tiempo de CPU se divide entre múltiples procesos en sucesión rápida.
• Eficiencia: proporciona una utilización eficiente de la CPU al reducir el tiempo de inactividad durante las tareas, como las operaciones de entrada/salida.
• Ejemplo: un chef que prepara múltiples platos alternando entre ellos, en lugar de cocinar cada uno de principio a fin.

Contraste con Overlapping

Procesos vs. Threads

• Programa

Una colección de instrucciones y datos que pueden ser ejecutados por una computadora para realizar una tarea o función específica.

• Proceso

Una instancia en ejecución de un programa. Es una unidad independiente que consiste en su propio espacio de direcciones, memoria, datos y recursos del sistema.

• Thread

La unidad más pequeña de ejecución dentro de un proceso.
Representa una secuencia única de instrucciones que puede ser programada por el scheduler del sistema.
Múltiples hilos dentro de un proceso comparten el mismo espacio de memoria pero tienen su propio

Tipos de threads

• User-Level: El trabajo de gestión de hilos lo hace la aplicación y el kernel no es consciente de la existencia de estos hilos.
• Kernel-Level: Todo el trabajo de gestión de hilos lo realiza el kernel. A nivel de aplicación hay una API para la funcionalidad de hilos del kernel.