[en] SAFE RECORD SHARING IN DYNAMIC PROGRAMMING LANGUAGES

• Main Author: ALEXANDRE RUPERT ARPINI SKYRME
• Other Authors: NOEMI DE LA ROCQUE RODRIGUEZ
• Language: en
• Published: MAXWELL 2016
• Subjects: [pt] COMUNICACAO; [en] COMMUNICATION; [pt] CONCORRENCIA; [en] CONCURRENCE; [pt] LUA; [en] LUA; [pt] MULTITHREADING; [en] MULTITHREADING; [pt] COMPARTILHAMENTO
• Online Access: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=25871@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=25871@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25871

[pt] Linguagens de programação dinâmicas estão cada vez mais populares e já foram utilizadas para desenvolver uma ampla gama de aplicações. Enquanto isso, processadores multi-núcleo se tornaram padrão, mesmo em computadores pessoais e dispositivos móveis. Dessa forma, os programadores precisam recorrer ao paralelismo para aprimorar o desempenho de seus programas. Entretanto, a programação concorrente permanece difícil. Adicionalmente, a despeito de avanços em linguagens estáticas, avaliamos que linguagens dinâmicas ainda carecem de suporte adequado à concorrência. Nesta tese argumentamos que o principal problema da programação concorrente é a imprevisibilidade - comportamentos inesperados de programas, tais como retornar valores descabidos. Observamos que a imprevisibilidade é mais provável quando memória compartilhada é utilizada. Consequentemente, propomos um modelo de comunicação para concorrência que visa disciplinar o compartilhamento de memória em linguagens dinâmicas. O modelo é baseado nos padrões emergentes de concorrência de não compartilhar dados por padrão, imutabilidade de dados e tipos e efeitos (que transformamos em capacidades). Ele demanda a utilização de objetos compartilháveis para compartilhar dados e utiliza troca de mensagens para comunicação entre fluxos de execução. Objetos compartilháveis podem ser compartilhados apenas para leitura ou para leitura e escrita, o que permite acesso individual de escrita e acessos paralelos de leitura. Implementamos um protótipo em Lua para experimentar com o modelo na prática, bem como para conduzir uma avaliação geral de desempenho. A avaliação demonstra que há benefícios na utilização de memória compartilhada, mas ao mesmo tempo revela que os controles utilizados para assegurar a disciplina ocasionam um impacto de desempenho. === [en] Dynamic programming languages have become increasingly popular and have been used to implement a range of applications. Meanwhile, multicore processors have become the norm, even for desktop computers and mobile devices. Therefore, programmers must turn to parallelism as a means to improve performance. However, concurrent programming remains difficult. Besides, despite improvements in static languages, we find dynamic languages are still lacking in concurrency support. In this thesis, we argue that the main problem with concurrent programming is unpredictability - unexpected program behaviors, such as returning out-of-thin-air values. We observe that unpredictability is most likely to happen when shared memory is used. Consequently, we propose a concurrency communication model to discipline shared memory in dynamic languages. The model is based on the emerging concurrency patterns of not sharing data by default, data immutability, and types and effects (which we turn into capabilities). It mandates the use of shareable objects to share data. Besides, it establishes that the only means to share a shareable object is to use message passing. Shareable objects can be shared as read-write or read-only, which allows both individual read-write access and parallel read-only access to data. We implemented a prototype in Lua, called luashare, to experiment with the model in practice, as well as to carry out a general performance evaluation. The evaluation showed us that safe data sharing makes it easier to allow for communication among threads. Besides, there are situations where copying data around is simply not an option. However, enforcing control over shareable objects has a performance cost, in particular when working with nested objects.