数据竞争与不可重入函数检测：多线程程序优化

在谷正阳的并行与分布式计算作业3中，他主要探讨了数据竞争和不可重入函数两个关键主题。作业涉及到使用LLVM和Soot工具来检测多线程程序中的并发问题。以下是详细的知识点： 1. **数据竞争检测**： - 学习了如何利用ThreadSanitizer工具来检测多线程程序中的数据竞争。谷正阳首先回顾了实验一中的两个程序：列向量内元素求和和列向量求和。通过分析，他确认这两个程序不存在数据竞争。然而，实验二中的分治算法求矩阵乘积在改为多线程后出现了数据竞争，初始的矩阵乘积规模过大导致报错信息过长，因此他缩小规模到2*2矩阵乘法，发现是由于多个线程同时使用同一块堆内存导致的冲突。 2. **自旋锁与资源管理**： - 学习了内核中的两种锁机制：自旋锁和挂起进程。自旋锁，如Spinlock，是一种原地等待的策略，适用于资源冲突短暂的情况。但它的缺点是不适合长时间持有，因为会消耗大量CPU资源。谷正阳在使用ThreadSanitizer分析后，发现没有错误，然后使用perf工具分析运行效率，发现带有锁的多线程程序效率远低于单线程，因为数据竞争并未对结果产生负面影响。 3. **不可重入函数识别**： - 在解决不可重入函数的问题上，谷正阳编写了一个简单的程序tiny_race.c，包含几种不同类型的不可重入函数，如全局变量访问、标准IO操作（getchar）和动态内存分配（malloc）。这些函数可能在多线程环境下引发问题，需要确保它们的调用不会违反互斥规则。 4. **实验结论**： - 实验结果显示，对于较小的数据规模，数据竞争的影响可能并不显著，且在特定情况下（如读写分离且数据唯一），即使存在竞争也不会改变结果。另一方面，不可重入函数的识别和处理是确保多线程程序正确性的重要步骤。 谷正阳通过这个作业深化了对并行编程中并发控制的理解，尤其是在数据竞争和线程安全性方面，同时学习了如何使用工具来检测和优化这些问题。