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21 世紀的系統軟體

tags: sysprog

主講人: jserv / 課程討論區: 2017 年系統軟體課程

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有所變，有所不變

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  • source: twitter

  • USD $5995 (而且是 35 年前的物價！) 只能買到 8-bit 微處理器，搭配 64 KB 主記憶體和 10 MB 硬碟。有趣的是，當時軟體開發的模式部分還延續至今

    • 硬體突飛猛進，軟體的問題依舊還在

Maslow’s pyramid of code review

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  • 21 世紀的軟體開發均已規模化，絕非「有就好」，而是持續演化和重構，code review 是免不了的訓練
  • uber 工程師 Charles-Axel Dein 認為好的程式碼應該要:
    • [ Correct ] : 做到預期的行為了嗎？能夠處理各式邊際狀況嗎？即便其他人修改程式碼後，主體的行為仍符合預期嗎？
    • [ Secure ] : 面對各式輸入條件或攻擊，程式仍可正確運作嗎？
    • [ Readable ] : 程式碼易於理解和維護嗎？
    • [ Elegant ] : 程式碼夠「美」嗎？可以簡潔又清晰地解決問題嗎？
    • [ Altruist ] : 除了滿足現有的狀況，軟體在日後能夠重用嗎？甚至能夠抽離一部分元件，給其他專案使用嗎？
  • 「需求」層次: 正確 → 安全 → 可讀 → 優雅 → 利他
  • @Chaoint : 「沒關係」總是講給自己聽的。
  • 「人們不敘述自己的過往，而是為自己的過往作證。」—— Frantz Fanon
  • 「如果你把游泳池當作浴缸泡著，再泡幾年還是不會游泳」 – jserv

延伸閱讀: Code Reading

  • 大量篇幅回顧 C 語言概念，以及在真實世界中的程式如何展現，細節！

什麼叫做簡潔？

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尤拉猜想是 Euler 在 1769 年對費馬定理的延伸： n 個正整數的 k 次方的總和，若是另一個正整數的 k 次方，則 n 不可能小於 k。n = 2 就是費馬最後定理，不過這個猜想在 1966 年被號稱「最短論文」給否定。

延伸閱讀:

「事實」很容易被遮蔽，所以我們要 Benchmark / Profiling

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source: twitter

《進擊的鼓手》之後

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"No pain, no gain"

source: CSAIL at MIT twitter

  • 延伸閱讀: [Operational Amplifier 待補]

運算模式的巨變

[ source ]

  • 早年計算能力相對低的年代，常常有用查表法代替計算，有空間換取時間的做法，來增進效能。… 那個時候 個人電腦的 CPU 可以在一個時脈週期中讀取一筆資料，但是要做乘法計算則需要幾十個時脈週期，所以用查表的比較快。除法和超越函數更是如此，而現在還有一些低階的處理器，還在用這些技巧。

  • 後來當 CPU 時脈提高，但記憶體存取相對變慢的時候，我們必須反過來減少記憶體存取的次數，所以高階處理器 cache 越來越大，做 data  prefetch 來提早取得資料、使用 multi-threaded  architecture 來容忍資料遲到的狀況、使用壓縮的方式傳送資料，甚至還會用 speculation 的方式來猜測資料是在哪裡和是什麼。

  • 在多處理機和多核心電腦上，存取資料的問題更嚴重，除了時間延遲和頻寬之外，還要考慮到尖峰時刻塞車的問題，所以有時候簡單的工作，就可能就不分工了，要不就由一個 CPU 代表去做，做完把結果給大家，要不就大家都做同樣的事情。前者多半在有共享記憶體的多核心處理器上看到，後者多半在分散式的系統看到。

  • 到了異質計算的年代，CPU 和 GPU 的分工，更需要好好地做效能分析。因為傳統 GPU 和 CPU 不共享記憶體，透過較慢的 PCIe  Bus 交換資料，所以有些工作 CPU 自己做比較快。另一方面，當 GPU 有超過 2000 個核心的時候，用重複的計算 (redundant  computation)取代資料交換，也是常見的事。

  • 更進一步談巨量資料，為了節省資料的取得時間，我們往往費盡心思。我們花時間將資料和計算擺在同一個地方，做所謂的 data computation  co-location，將重複出現的資料利用 data  deduplication 技術節省儲存空間和取得時間，用一堆目錄 (indexing) 讓資料可以快速被找到。

  • 當計算機結構有所不同時，優化的策略可能會隨之而變，不能食古不化。但原理雖然簡單，系統和實作技巧卻越來越複雜，軟硬體優化的機會越來越多，可惜能夠真正連通理論和實務的人則越來越少。

  • 以上這些技術，講起來很容易，但在實作上，必須先搞清楚運算和資料的相對位置、距離、時間先後、相依性、數量等等，才知道該如何取捨。但很多人根本不會用效能分析工具，就在那邊瞎子摸象，隨便亂講，這時候要解決問題，就需要瞎貓遇到死耗子的運氣。

  • i586 和 i686 看起來指令相似，但本質不同！

    • 從 i686 (Pentium Pro) 開始，底層已經是 RISC 架構

  • 因為現在計算機結構改變很大，即便把程式用組合語言重寫，效能也不見得比 Compiler 產生的還好

    • 效能的問題在存取資料本身
    • 組合語言會快，是因為你分析過程式要怎樣寫才可以比較快
    • 直接照著程式碼的邏輯改寫組合語言不見得比較好

  • hyperloglog

Deep Learning 背後的資訊建設

不良的軟體導致家破人亡

  • 美國 Carnegie Mellon 大學 Phil Koopman 教授在 2014 年製作一份簡報 「A Case Study of Toyota Unintended Acceleration and Software Safety」，探討豐田汽車(Toyota Motor)在美國捲進了一樁官司背後的工程議題，涵蓋 real-time scheduling 和軟體可靠性

  • 豐田一款 2005 年份 Camry 車款在 2007 年，於美國奧克拉荷馬高速公路上發生的一場暴衝死亡車禍，肇因於該車款內的電子節流閥控制系統軟體發生錯誤，內部的錯誤碼就是造成車輛無預警暴衝的原因。

  • 汽車電子缺陷導致事故？豐田在美惹官非

  • 不良軟體碼可能殺人嗎？答案是肯定的，而且悲劇顯然已經發生

  • 2011 年，包括 Barr Group 四位專家在內的一個七人小組接手先前 NASA 為期 10 個月的調查任務，深入分析了發生事故的豐田汽車，並做成了一份長達 800 頁的調查報告。首先，檢視車用系統的即時作業系統，找出未受保護的 critical variables，且發現了電子節流閥故障安全機制中的漏洞與缺陷。

  • 該專家小組採用 Green Hills 模擬器進行了模擬，透過車輛測試，那些我們所發現的缺陷確實與無預警暴衝有關，對照檢視了汽車黑盒子內的軟體碼，發現它會錯誤記錄車輛意外前最後幾秒的駕駛人動作資訊。針對 2005 年份的 Camry L4 車款原始碼以及車內測試，證實其中有部分關鍵變數並未受軟體保護，記憶體崩潰的原始碼也顯現，stack overflow 與軟體錯誤導致記憶體崩潰，而問題的關鍵就在於那些記憶體崩潰，從而擦槍走火。

  • 軟體缺失導致重大災難的例子比比皆是，像是：

    • 1980 年 (冷戰時期)，北美防空聯合司令部曾告警，美國遭受導彈襲擊，差點釀成第三次世界大戰。後來證實，這是反饋系統的電路故障問題，但反饋系統軟體並未考慮故障問題引發的誤報
    • 1996 年 6 月 4 日，Ariane 5 型運載火箭的首航，原計畫將四顆太陽風觀察衛星運送到預定軌道，但因軟體引發的問題，導致火箭在發射 39 秒後偏軌，從而觸發火箭的自我摧毀裝置。此事件肇因於一系列的 Ada 程式碼錯誤，造成高達 3.7 億美元的損失

延伸閱讀: 史上導致數百萬美元損失的10大計算機漏洞

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Jim Huang
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