Foundations of Weakly Consistent Objects for Shared-Memory Programming

Descrizione del progetto

La programmazione con memoria debolmente coerente

La coerenza forte limita la scalabilità dei sistemi concorrenti perché richiede una coordinazione globale. Mentre i modelli di memoria debole sono adottati nella programmazione a memoria condivisa, la linearizzabilità rimane lo standard per gli oggetti concorrenti, limitando le opzioni di prestazione dei programmatori. Il progetto FOCUS, finanziato dal CER, si propone di sviluppare rilassamenti della linearizzabilità per la programmazione con memoria debolmente coerente, preservandone i vantaggi. Il progetto introdurrà nuovi concetti di correttezza per migliorare il ragionamento del cliente attraverso il perfezionamento osservativo in lingua, promuovendo la composizione tra diversi criteri di correttezza, e fornirà inoltre le basi teoriche per i risultati di impossibilità e i limiti dei costi di coordinazione per vari oggetti, a sostegno dello sviluppo di librerie efficienti in condizioni di coerenza della memoria debole. Il lavoro svolto nell’ambito di FOCUS è stato progettato al fine di migliorare le prestazioni e la scalabilità nella nuova era della memoria distribuita abilitata dall’infrastruttura CXL.

Obiettivo

Despite being intuitive, strong consistency necessitates frequent global coordination, significantly limiting the scalability of concurrent systems. In shared-memory programming, the need to relax the consistency guarantees has long been recognized, spurring extensive research and driving the adoption of weak memory models in programming languages. However, the situation is markedly different at the level of concurrent objects. For objects---designed to provide common functionalities to clients without requiring knowledge of the internal implementation---linearizability remains the de facto standard, leaving programmers with limited means to use formally specified objects free from the performance penalties of strong consistency.

Our overarching goal is to address this gap by designing foundational weakenings of linearizability for general-purpose programming with various forms of weakly consistent memory, while retaining the benefits of linearizability. In particular, we will develop correctness notions that enable client reasoning through in-language observational refinement, analogous to how linearizability readily corresponds to refinement w.r.t. atomic reference implementations. This correspondence will also be the key to achieving compositionality of different correctness criteria within a single program---an essential yet largely overlooked necessity in software development. Additionally, we will develop theoretical foundations that establish impossibility results and lower bounds on coordination costs for various objects under different correctness criteria.

To achieve our goal, we will build on recent advancements by the PI in the study of weak memory models. We envision our outcomes fostering the principled development and use of libraries under weak memory consistency, driving significant improvements in performance and scalability, and positioning us for the emerging era of distributed memory powered by CXL infrastructures.