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Adrien Bourmault
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42d2bacac5
commit
6d3931b09e
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@ -1,149 +0,0 @@
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from threading import Thread
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import random # juste pour que le temps de travail des threads soit aléatoire
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import time
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arrows = []
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local_threads_number = 10
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def init():
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for j in range(0, local_threads_number):
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arrows.append(j % 10)
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print(arrows,' < initial arrows state')
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def local_thread(coord):
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while True:
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time.sleep(random.randint(0,1))
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arrows[coord] = (arrows[coord] + 1) % 10
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print(arrows,' ',coord)
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return
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init() # Scheduler
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for i in range(0, local_threads_number):
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t = Thread(target=local_thread, args=(range(i,i+1)))
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# argument after * must be an iterable, not int < ?
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t.start()
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# Je ne l'isole pas dans un autre fichier
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from threading import Thread
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from datetime import timedelta
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from datetime import datetime
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import random
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import time
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local_threads_number = 7 # in a more realistic model: local threads number << global arrows state size
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# then, locations would be picked at random in this great global arrows state
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# but the goal of this "micro-model" is not to explore the algorithms of choice of an arrow in the state
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# it is to fix the way the scheduler terminates the local threads that have done their task
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#
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# in a realistic model, the number of cycles is infinite (the user decides when to stop a running simulation)
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# and the size of the "renew" list (the list of the active local threads) depends on the computational power available
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# this "micro-model" allows to explore the ineractions [scheduler <-> local threads] when the the "renew" list size varies
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#
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renew_length = 16 # renew_length can vary from 1 to number_of_cycles (if more, a part of it remains empty)
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number_of_cycles = 24 # in a realistic model: number_of_cycles >> renew_length
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renew = []
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done = []
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arrows = []
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copy = []
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def init():
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for i in range(0, renew_length):
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renew.append(0)
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for j in range(0, local_threads_number):
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arrows.append(random.randint(10,99))
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copy.append(arrows[j])
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print(' ',arrows,' < initial global arrows state',' '*11,'now start delta ',end='[')
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for i in range(0, renew_length): print('{:>4}'.format(renew[i]), end='')
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print(']')
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def disp(coord, id, start, prev, next):
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print(' {} at [{}] {} > {} by thread n°{:>3} {: >.3f} - {: >.3f} = {!s:.4} {}'.format(
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arrows,
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coord,
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prev,
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next,
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str(id),
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datetime.now().timestamp() / 10 - int(datetime.now().timestamp() / 10),
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start / 10 - int(start / 10),
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datetime.now().timestamp() - start,
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'[', # renew
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),
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end =''
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)
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for i in range(0, renew_length): print('{:>4}'.format(renew[i]), end='')
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print(']')
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def local_thread(coord, id):
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start = datetime.now().timestamp()
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val = random.randint(1,1000)
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time.sleep(val / 1000) # pourquoi y a-t-il toujours au moins un local thread qui travaille (ou dort !...) pendant toute la durée de la simulation ?
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prev = arrows[coord]
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next = arrows[coord] = 10 + val % 89 # ou n'importe quelle autre modification !...
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done.append(id)
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for i in range(0, renew_length):
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if renew[i] == id:
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renew[i] = 0
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# time.sleep(100000) faute de savoir les arrêter, j'essaie de les "endormir"... mais ça ne marche pas !
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break
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disp(coord, id, start, prev, next)
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init() # Scheduler
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for id in range (0, number_of_cycles):
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for i in range (0, renew_length):
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if renew[i] == 0:
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renew[i] = id
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break
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# là où les local_thread qui se terminent ont écrit un zéro,
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# les local_thread nouvellement créés devraient apparaitre !?
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# c'est peut-être un problème d'affichage: comme les local_threads ne sont pas terminés,
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# ils continuent à afficher un zéro dans "renew" ?
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t = Thread(target=local_thread, args=(random.randint(0, len(arrows) - 1), id))
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t.start()
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time.sleep(1.5)
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print(' ',copy,' < initial global arrows state (to compare)')
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print('history: ',done) # done.sort() # print(done)
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Le **scheduler**, ou processus principal, effectue un calcul sur l'**état global**.
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Pour cela, il génère des threads de calcul locaux ou '**local_threads**'
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auxquels il confie une partie de l'état global.
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Il est seul à avoir accès à l'état global et à la liste des local_threads.
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Il n'a pas accès aux **règles de transition**.
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Chaque local_thread effectue un calcul local puis en soumet le résultat au scheduler.
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Le scheduler assigne les résultats des local_threads à l'état global.
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Il délègue à un **superviseur** des vérification périodiques de l'intégrité de l'état global et peut interrompre le processus en cas d'erreur.
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Il délègue à la **CLI** les fonctions de communications avec les modules périphériques.
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Il exécute un **cycle** qui comporte **deux étapes** principales:
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1. recherche aléatoire d'un espace local
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+ si trouvé:
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- arrêt de cette recherche
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- préemption de cet espace local
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- initiation d'un nouveau thread de calcul auquel est attibué cet espace local
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+ sinon arrêt de cette recherche en un temps fini
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2. recherche des threads de calcul en fin d'exécution
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(ces threads se signalent dans une liste; leur temps de calcul est aléatoire)
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+ si trouvé(s):
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- arrêt de cette recherche
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- mise à jour de l'état global (insertion du ou des états locaux calculés)
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- terminaison des threads de calcul concernés et libération des verrous associés
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+ sinon arrêt de cette recherche en un temps fini
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3. mesures / recueil des commandes / retour d'information
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"""
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