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PROGRAMACIÓN CONCURRENTE EN LENGUAJES FUNCIONALES:. CONCURRENT HASKELL Rafael Álvarez López Fernando Ávila Ferrer. ÍNDICE. 1. INTRODUCCIÓN 1.1 Motivación y Orígenes 1.2 Concurrencia y lenguajes funcionales 2. CONCURRENT HASKELL 2.1 Procesos 2.2 Sincronización y comunicación
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PROGRAMACIÓN CONCURRENTE EN LENGUAJES FUNCIONALES: CONCURRENT HASKELL Rafael Álvarez López Fernando Ávila Ferrer
ÍNDICE • 1. INTRODUCCIÓN 1.1 Motivación y Orígenes 1.2 Concurrencia y lenguajes funcionales • 2. CONCURRENT HASKELL 2.1 Procesos 2.2 Sincronización y comunicación 2.3 Semáforos 2.4 Otras operaciones concurrentes 2.5 Productor/consumidor 2.6 Canales • 3. CONCLUSIONES • 4. REFERENCIAS
1. INTRODUCCIÓN • La necesidad de ofrecer concurrencia en el acceso a los recursos computacionales se remonta a los primeros sistemas operativos. • Aprovechar al máximo los recursos computacionales fue una necesidad apremiante, sobre todo en la época en que las computadoras eran caras y escasas; el sistema operativo tenía que ofrecer la ejecución concurrente y segura de programas de varios usuarios, que desde distintas terminales utilizaban un solo procesador, y así surgió la necesidad de introducir algunos conceptos de programación concurrente para programar los sistemas operativos.
1.1 Motivación y Orígenes • Existen sistemas inherentemente concurrentes: los sistemas reactivos. • Aparte de esta motivación existen otras dos motivaciones principales, que de hecho fueron anteriores en el tiempo a la utilización de la programación concurrente para la construcción de sistemas reactivos: • Explotación de arquitecturas paralelas para obtener ganancia en la velocidad de ejecución (Programación Paralela). • Mejorar la utilización del procesador (Sistemas Operativos).
1.2 Concurrencia y lenguajes funcionales • Debido a la propiedad de confluencia (podemos encontrar dos secuencias de evaluación diferentes que parten del mismo dato de entrada), los lenguajes funcionales pueden utilizar directamente el paralelismo implícito. Otra opción es añadir al lenguaje ciertas extensiones para especificar la concurrencia, como es el caso que vamos a estudiar.
2. CONCURRENT HASKELL • Concurrent Haskell es una extensión del lenguaje funcional perezoso Haskell para ofrecer la posibilidad de realizar programas concurrentes. Concurrent Haskell representa un nuevo paso que apunta a construir un puente entre el mundo de los lenguajes funcionales puros y los lenguajes intensivos de entrada y salida.
Algo más que una extensión de haskell : • Consigue integrar la concurrencia en un lenguaje perezoso. Por ejemplo los procesos pueden comunicarse como estructuras de datos sin evaluar unos a otros. • Presenta una semántica para Haskell claramente diferenciada en una capa determinista y una capa concurrente. Las técnicas de razonamiento existentes son mantenidas sin modificaciones, por ejemplo, las transformaciones de programas que preservan la corrección en un programa Haskell secuencial también la preservarán en un lenguaje Haskell concurrente. • Hay pocas operaciones primitivas nuevas, que son expresivas y fáciles de implementar.
nuevos ingredientes a haskell: • Procesos, y un mecanismo para gestionarlos. • Estados atómicos mutables, para soportar comunicación y cooperación entre los procesos.
2.1 Procesos • Concurrent Haskell proporciona la nueva primitiva forkIO que inicia un proceso concurrente: forkIO :: IO () -> IO () • forkIO a , es una acción que toma a otra acción , a, como su argumento y crea un proceso concurrente que ejecuta dicha acción. La entrada y salida y otros efectos laterales realizados por a, son interpolados de una manera indefinida con aquellos que siguen el forkIO.
Ejemplo1: import Control.Concurrent main = forkIO (escribir 'a') >> escribir 'b' where escribir c = putChar c >> escribir c
características de forkIO : • Como la implementación de haskell usa evaluación perezosa, forkIO necesitará sincronización entre procesos, ya que un proceso puede intentar evaluar un razonamiento que ya está siendo evaluado por otro proceso, en cuyo caso el primero debe ser bloqueado hasta que el último complete la evaluación y sobrescriba el razonamiento con su valor. • Como tanto el proceso padre como el hijo, pueden cambiar el mismo estado compartido forkIO introduce inmediatamente el no determinismo. El problema es que casi todas las aplicaciones concurrentes interesantes implican el uso del mismo estado compartido por varios procesos. Por tanto, la solución correcta será proveer mecanismos que permitan la gestión segura de un estado compartido. • forkIO es asimétrico. Cuando un proceso ejecuta un forkIO crea un proceso hijo que se ejecuta concurrentemente al padre.
2.2 Sincronización y comunicación • Los procesos pueden necesitar acceso exclusivo a algunos objetos como por ejemplo ficheros. La manera de implementar este acceso exclusivo requiere una variable compartida mutable o un semáforo. • Para que un proceso pueda leer una cadena de valores producida por varios procesos es proporcionando una operación no determinista de ordenación.
Type MVar a • Un valor del tipo MVar t, para algún tipo t, es el nombre de una posición de memoria que pueda estar vacía o contener un valor de tipo t. A su vez sobre MVar se pueden realizar las siguientes operaciones: • newMVar :: IO (MVar a) Crea una nueva MVar • takeMVar :: MVar a -> IO a Bloquea hasta que la posición sea no vacía. Entonces lee y devuelve el valor dejando la posición vacía. • putMVar :: MVar a -> a -> IO () Escribe un valor en la posición especificada. Si existen uno o mas procesos bloqueados en takeMVar sobre dicha variable, se selecciona uno para que lo procese. Puede producir error utilizarlo sobre una variable que ya contenga un valor.
MVar El tipo MVar puede ser usado de tres maneras diferentes: • Puede ser usado como una versión sncronizada del tipo MutVar. • Puede ser empleado como un tipo de canal, donde takeMVar y PutMVar funcionan como recibir y enviar. • El MVar puede ser usado como un semáforo binario, donde los signal y los waits son implementados con putMVar y takeMVar respectivamente.
2.3 Semáforos Aunque se puede implementar con un MVar usando las operaciones putMVar y takeMVar, los semáforos tambien están implementados en Concurrent Haskell. Semáforo binario: data QSem newQSem :: Int -> IO QSem waitQSem :: QSem -> IO () signalQSem :: QSem -> IO ()
2.3 Semáforos Semáforos de cantidad general: data QSemN newQSemN :: Int -> IO QSemN waitQSemN :: QSemN -> Int -> IO () signalQSemN :: QSemN -> Int -> IO ()
2.4 Otras operaciones concurrentes • forkIO :: IO a -> IO --Crea proceso hijo • threadDelay :: Int -> IO () – Dormir durante n microsegundos • newEmptyMVar :: IO (MVar a) – Crear Mvar vacío • newMVar :: a -> IO (MVar a) – Inicializar MVAr • takeMVar :: MVar a -> IO a – take bloqueante • putMVar :: MVar a -> a -> IO () – put bloqueante • tryTakeMVar :: MVar a -> IO (Maybe a) – take no bloqueante • tryPutMVar :: MVar a -> a -> IO Bool – put no bloqueante • isEmptyMVar :: MVar a -> IO Bool -- Test de Mvar vacío • swapMVar :: MVar a -> a -> IO a --- Intercambia el valor de Mvar
2.5 Productor/consumidor • MVar puede ser usado para implementar una conexión entre productor y consumidor. El productor guarda elementos en el MVar y el consumidor los saca. El problema es que no hay nada que impida que el productor escriba un segundo valor antes de que el consumidor haya sacado el primero. • Este problema se soluciona con un segundo MVar para manejar confirmaciones entre consumidor y productor. Llamaremos a la abstracción resultante CVar (variable de canal).
Productor consumidor type CVar a = (MVar a, -- Productor-> consumidor MVar ()) -- Consumidor -> productor newCVar :: IO (CVar a) newCVar = newMVar >>= \ data_var -> newMVar >>= \ ack_var -> putMVar ack_var () >> return (data_var, ack_var) putCVar :: CVar a -> a -> IO () putCVar (data_var,ack_var) val= takeMVar ack_var >> putMVar data_var val getCVar :: CVar a -> IO a getCVar (data_var,ack_var) = takeMVar data_var >>= \ val -> putMVar ack_var () >> return val
2.6 Canales • El proceso creado por el forkIO y su padre pueden realizar entrada y salida independientemente. Podemos pensar en el estado del sistema como un objeto conmutable compartido. Por ejemplo, si dos procesos escriben en el mismo fichero pueden aparecer situaciones indeseadas. Pero como ya sabemos, es común que dos o más procesos quieran acceder al mismo fichero.
Canales Usando MVar’s podemos definir un nuevo tipo que llamaremos canal que permitirá que múltiples procesos escriban y lean de él de forma segura. type Channel a = (MVar (Stream a), -- Último leído MVar (Stream a)) -- Último escrito • newChan :: IO (Channel a) • putChan :: Channel a -> a -> IO • getChan :: Channel a -> IO a
El canal está implementado por un par de MVar’s que apuntan al último elemento leído (read end) y al último elemento escrito (write end) del canal respectivamente. • Las Mvar del canal proporcionan un mecanismo mediante el cual las operaciones de put y get pueden modificar el read end y el write end del canal. • Los datos en el buffer son almacenados en un Stream que es un MVar que puede estar vacío (en cuyo caso no hay datos en el stream) o almacena un Item.
type Stream a = MVar (Item a) • Un Item es simplemente un par de elementos, uno con el dato y otro apundanto al resto del stream. data Item a = MkItem a (Stream a) • Un Stream puede ser considerado como una lista que consiste en alternar Items y Mvars que termina con un “agujero” que consiste en un MVar vacío. El Write end del canal apunta a dicho “agujero”(Hole).
newChan = do { read <- newEmptyMVar ; write <- newEmptyMVar ; hole <- newEmptyMVar ; putMVar read hole ; putMVar write hole ; return (read,write) }
putChan (read,write) val = do { new_hole <- newEmptyMVar ; old_hole <- takeMVar write ; putMVar write new_hole ; putMVar old_hole (MkItem val new_hole) }
getChan (read,write) = do { head_var <- takeMVar read ; MkItem val new_head <- takeMVar head_var ; putMVar read new_head ; return val }
canal multicast dupChan :: Channel a -> IO (Channel a) dupChan (read,write) = do { new_read <- newEmptyMVar ; hole <- readMVar write ; putMVar new_read hole ; return (new_read, write) }
Implementación de canales en Concurrent Haskell • data Chan a • newChan :: IO (Chan a) -- Nuevo canal • writeChan :: Chan a -> a -> IO () --Escribe dato en canal • readChan :: Chan a -> IO a --Lee un dato del canal • dupChan :: Chan a -> IO (Chan a) --Duplica el canal • unGetChan :: Chan a -> a -> IO () --Devuelve un dato al canal • isEmptyChan :: Chan a -> IO Bool --Comprueba si está vacío • getChanContents :: Chan a -> IO [a] -- lee todo el contenido • writeList2Chan :: Chan a -> [a] -> IO () -- Escribe el contenido de una lista en el canal
3. CONCLUSIONES • Hemos comprobado como Concurrent Haskell aporta nueva funcionalidad a Haskell. • Añadiendo forkIO y MVars a Haskell damos un salto cualitativo en cuanto a la cantidad de aplicaciones que podemos escribir. Las extensiones son sencillas y simples de describir. • En la actualidad Haskell y sus versiones concurrentes están siendo empleados de manera comercial como herramienta de programación para servidores, aportando una nueva manera de programar potente y elegante.
4. REFERENCIAS • http://www.haskell.org • Ruíz, B.C.; Gutiérrez, F.; Guerrero, P.; Gallardo, J.E.: Razonando con Haskell. Una introducción a la Programación Funcional. Servicio reprogr. (OCÉ) E.T.S.I.I., Universidad de Málaga. 2000 • http://www.haskell.org/ghc/docs/latest/html/libraries/base/Control.Concurrent.html • Tackling the Awkward Squad: monadic input/output, concurrency, exceptions, and foreign-language calls in Haskell Simon PEYTON JONES Microsoft Research, Cambridge simonpj@microsoft.com • http://research.microsoft.com/users/simonpj • Concurrent Haskell Simon Peyton Jones (University of Glasgow) Andrew Gordon (University of Cambridge) Sigbjorn Finne (University of Glasgow) • Notas para la asignatura Programación Declarativa Avanzada. Blas Carlos Ruiz Jiménez