sched

#!/usr/bin/python3

import sys
import time
import os
from plot import plot

def usage():
    print("""使い方: {} <並列度>
        * CPUコア0上で<並列度>の数だけ同時に100ミリ秒程度CPUリソースを消費する負荷処理を起動した後に、すべてのプロセスの終了を待つ。
        * "<処理の番号(0~(並列度-1)>.jpg"というファイルに実行結果を示したグラフを書き出す。
        * グラフのx軸はプロセス開始からの経過時間[ミリ秒]、y軸は進捗[%]""".format(progname, file=sys.stderr))
    sys.exit(1)

# 実験に適した負荷を見つもるための前処理にかける負荷。
# このプログラムの実行に時間がかかりすぎるような場合は値を小さくしてください。
# 反対にすぐ終わってしまうような場合は値を大きくしてください。
NLOOP_FOR_ESTIMATION=100000000
nloop_per_msec = None
progname = sys.argv[0]

def estimate_loops_per_msec():
	before = time.perf_counter()
	for _ in  range(NLOOP_FOR_ESTIMATION):
		pass
	after = time.perf_counter()
	return int(NLOOP_FOR_ESTIMATION/(after-before)/1000)

def child_fn(n):
    progress = 100*[None]
    for i in range(100):
        for j in range(nloop_per_msec):
            pass
        progress[i] = time.perf_counter()
    f = open("{}.data".format(n),"w")
    for i in range(100):
        f.write("{}\t{}\n".format((progress[i]-start)*1000,i))
    f.close()
    exit(0)

if len(sys.argv) < 2:
    usage()

concurrency = int(sys.argv[1])

if concurrency < 1:
    print("<並列度>は1以上の整数にしてください: {}".format(concurrency))
    usage()

# CPUコア0上での実行を強制
os.sched_setaffinity(0, {0})

nloop_per_msec = estimate_loops_per_msec()

start = time.perf_counter()

for i in range(concurrency):
    pid = os.fork()
    if (pid < 0):
        exit(1)
    elif pid == 0:
        child_fn(i)

for i in range(concurrency):
    os.wait()

plot.plot_sched(concurrency)