Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- projects:libcds:tasks [2018/10/27 16:09] – kel
+++ projects:libcds:tasks [2019/02/04 20:12] (current) – kel
@@ Line 1: / Line 1: @@
 ====== Алгоритмы для доработки в libcds ======
-===== Профилирование и поиск ошибок =====
+===== Требования к реализации =====
-Найти, обосновать и исправить не менее 3 ошибок || пограммирвания (возможные dead lock, data race...). Предполагается использование автоматизированных стредств поиска, таких как:
+//К следующему семестру более явно написать формулировки пп. 4 и 9//
-  - Valgrind //helgrind//
+  - Pull Request должен быть сливаем с текущей master-веткой репозитория
-  - Intel Parallel Studio
+  - Отсутствие закомментированных кусков кода
-  - Google Thread Sanitizer...
+  - Код написан в стиле и стандарте кодирования библиотеки
+  - Написан набор модульных и стресс-тестов (если структура данных стандартная, то тесты используются сущетвующие с регистрацией своей структуры данных)
+  - Поддерживается интерфейс сбора статистики по контейнеру, если таковой есть в библиотеке для реализуемого типа контейнеров
+  - Сборка и прогон тестов с активированными Address и Undefined Behavior Sanitizers не выдаёт никаких ошибок ("-fsanitize=address,undefined")
+  - Тесты прогнаны с активированным Thread Sanitizer и по каждому предупреждению есть уверенность, что это не ошибка
+  - Тесты проанализированы сторонним средством поиска ошибок (например, Intel Parallel Studio) и также по каждому предупреждению есть уверенность, что это не ошибка
+  - После выполнения вышеуказанных пунктов ветка добавляется в CI и на всех поддерживаемых платформах все тесты проходят успешно
-===== Алгоритмы =====
+===== Нереализованные =====
 ==== [2011] Bar-Nissan, Hendler, Suissa. A dynamic elimination-combining stack algorithm.pdf ====
 //Сложность://3\\
@@ Line 14: / Line 20: @@
   - Распределения динамической памяти (allocation) под структуры multiOp быть не должно. Лучшим вариантом будет, если multiOp создаются на стеке, но в этом случае могут быть серьезные проблемы с временем жизни, - обращение к разрушенным данным и пр.
   - Центральный стек — алгоритм Трейбера. Будет здорово, если в реализации класс стека будет вынесен в опции (traits) класса DECStack.
-==== [2014] Henzinger, Kirsch, Payer, Sezgin, Sokolova Quantitative Relaxation of Concurrent Data Structures.pdf ====
-//Сложность://3\\
-Сегментированный стек. В статье приводится псевдокод для tagged pointers (указатель + версия). Следует реализовать его на Hazard Pointer, intrusive и stl-like версию. Размер сегмента — степень двойки, задается в конструкторе. Оценить, возможно ли сделать оптимизацию — не удалять сегмент, а вести некоторый free-list нескольких удаленных сегментов.
-==== [2010] Gidenstam,Sundell,Tsigas Cache-Aware Lock-free Queues for Multiple Producers-Consumers and Weak Memory Consistency.pdf ====
-//Сложность://4\\
-Также: А также: [2010] Gidenstam,Sundell,Tsigas Efficient Lock-Free Queues that Mind the Cache.pdf. Алгоритм интересен тем, что память выделяется под блок элементов, как в std::deque, что может значительно увеличить производительность stl-like очереди. Оценить, можно ли реализовать этот алгоритм на Hazard Pointer. Алгоритм существенно полагается на разработанную авторами SMR схему — помесь HP и reference counting – в части управления списком блоков. Попробовать использовать для блоков shared_ptr + HP. Создать intrusive и stl-like версии.
-==== [2003] Michael CAS-Based Lock-Free Algorithm for Shared Deques.pdf ====
-//Сложность://3\\
-Реализовать описанный в статье алгоритм bounded deque. SMR здесь не требуется, так как deque основана на массиве.
-==== [2003] Gao, Groote, Hesselink Efficient almost wait-free parallel accessible dynamic Hashtables.pdf ====
-//Сложность://5\\
-Интересный алгоритм open-addressing hash table. Следует сделать intrusive-вариант: храним указатели на данные, считаем, что распределять память под данные не нужно.
-Алгоритм описан достаточно хорошо, но непривычно.
-Замечания:
-  - Понять, где следует применять атомарные операции. В псевдокоде это отмечено скобками < >:
-    * < a := b > => atomic load, atomic store
-    * < if a == 0 then a := b > => a.CAS( 0, b )
-  - Псевдокод описан в предположении, что имеется P потоков (процессов), работающих с hash  set. Попробовать избавиться от P. Если не получится — P должен быть параметром конструктора. Для thread-local data использовать TLS. Реализация должна учитывать, что P может быть достигнуто — в этом случае либо выбрасывать исключение (плохо), либо каким-то образом дожидаться освобождения слота (лучше).
-  - К данным, хранимым в hash table, следует применять Hazard Pointer. Для управления внутренними структурами алгоритм использует разновидность refCount.
-Развитие: если можно выделить алгоритм расширения hash-таблицы в отдельную программную сущность (класс), то его в принципе можно применить к любым алгоритмам open-addressing, например, к cuckoo hashing.
 ==== [2005] Purcell, Harris Non-blocking Hashtables with open addressing.pdf ====
@@ Line 59: / Line 32: @@
 Ещё одна реализация skip-list. Алгоритм интересен тем, что на нулевом уровне узлы связаны в double-linked list. Авторы не говорят, применим ли HP к их алгоритму, вместо этого они предлагают использовать reference counting или кратко описанный ими epoch-based подход. Требуется понять, можно ли применить HP и/или RCU.
-==== [2010] Ellen,Fatourou,Ruppert,vanBreugel Non-blocking Binary Search Trees.pdf ====
-//Сложность://2+\\
-В libcds уже есть HP- и RCU-based реализации (без helping'а), требуется сделать append-only версию (без GC – cds::gc::nogc), то есть версию без возможности удаления элементов. Попробовать реализовать helping (будет хорошо, если helping будет включаться отдельным флагом в traits).
 ==== [2011] Brown,Helga Non-blocking k-ary Search Trees.pdf ====
@@ Line 125: / Line 92: @@
 Интересный алгоритм open-addressing hash table. Похож на Cuckoo hashing, реализация которого есть в libcds.
+==== [2010] Ellen,Fatourou,Ruppert,vanBreugel Non-blocking Binary Search Trees.pdf ====
+> //Сложность://2+
+> [[https://github.com/khizmax/libcds/pull/104|Pull request]]
+В libcds уже есть HP- и RCU-based реализации (без helping'а), требуется сделать append-only версию (без GC – cds::gc::nogc), то есть версию без возможности удаления элементов. Попробовать реализовать helping (будет хорошо, если helping будет включаться отдельным флагом в traits).
 ==== A.Williams “C++ Concurrency in Action” - lock-free очередь на shared_ptr ====
@@ Line 143: / Line 116: @@
 Перспективный алгоритм построения lock-free стека, очереди, deque. Должен обеспечивать очень хорошую производительность для push-операций, так как push производится в локальный для потока storage. Псевдокод основан на tagged pointers, требуется применить какой-либо другой SMR – Hazard Pointers, reference counting.
+==== [2003] Gao, Groote, Hesselink Efficient almost wait-free parallel accessible dynamic Hashtables.pdf ====
+> //Сложность://5\\
+> [[https://github.com/khizmax/libcds/pull/102|Pull request]]
+Интересный алгоритм open-addressing hash table. Следует сделать intrusive-вариант: храним указатели на данные, считаем, что распределять память под данные не нужно.
+Алгоритм описан достаточно хорошо, но непривычно.
+Замечания:
+  - Понять, где следует применять атомарные операции. В псевдокоде это отмечено скобками < >:
+    * < a := b > => atomic load, atomic store
+    * < if a == 0 then a := b > => a.CAS( 0, b )
+  - Псевдокод описан в предположении, что имеется P потоков (процессов), работающих с hash  set. Попробовать избавиться от P. Если не получится — P должен быть параметром конструктора. Для thread-local data использовать TLS. Реализация должна учитывать, что P может быть достигнуто — в этом случае либо выбрасывать исключение (плохо), либо каким-то образом дожидаться освобождения слота (лучше).
+  - К данным, хранимым в hash table, следует применять Hazard Pointer. Для управления внутренними структурами алгоритм использует разновидность refCount.
+Развитие: если можно выделить алгоритм расширения hash-таблицы в отдельную программную сущность (класс), то его в принципе можно применить к любым алгоритмам open-addressing, например, к cuckoo hashing.
+==== [2010] Gidenstam,Sundell,Tsigas Cache-Aware Lock-free Queues for Multiple Producers-Consumers and Weak Memory Consistency.pdf ====
+> //Сложность://4\\
+> [[https://github.com/khizmax/libcds/pull/100|Pull request]]
+Также: А также: [2010] Gidenstam,Sundell,Tsigas Efficient Lock-Free Queues that Mind the Cache.pdf. Алгоритм интересен тем, что память выделяется под блок элементов, как в std::deque, что может значительно увеличить производительность stl-like очереди. Оценить, можно ли реализовать этот алгоритм на Hazard Pointer. Алгоритм существенно полагается на разработанную авторами SMR схему — помесь HP и reference counting – в части управления списком блоков. Попробовать использовать для блоков shared_ptr + HP. Создать intrusive и stl-like версии.
+==== [2014] Henzinger, Kirsch, Payer, Sezgin, Sokolova Quantitative Relaxation of Concurrent Data Structures.pdf ====
+> //Сложность://3\\
+> [[https://github.com/khizmax/libcds/pull/98|Pull request]]
+Сегментированный стек. В статье приводится псевдокод для tagged pointers (указатель + версия). Следует реализовать его на Hazard Pointer, intrusive и stl-like версию. Размер сегмента — степень двойки, задается в конструкторе. Оценить, возможно ли сделать оптимизацию — не удалять сегмент, а вести некоторый free-list нескольких удаленных сегментов.
 ===== Реализованные =====
+==== [2003] Michael CAS-Based Lock-Free Algorithm for Shared Deques.pdf ====
+> //Сложность://3\\
+> [[https://github.com/khizmax/libcds/pull/88|Pull request]]
+Реализовать описанный в статье алгоритм bounded deque. SMR здесь не требуется, так как deque основана на массиве.