Конкурентное программирование: глоссарий

Глоссарий
Поделиться:

Введение в конкурентное программирование

Конкурентное программирование (КП) — это подход к разработке программного обеспечения (ПО), при котором несколько вычислительных процессов выполняются одновременно, чтобы повысить эффективность и производительность систем.

Концепция конкуренции тесно связана с многозадачностью, которая подразумевает выполнение нескольких задач или параллельных процессов синхронно.

В отличие от последовательного выполнения, где задачи решаются одна за другой, КП позволяет единовременно обрабатывать множество операций, что крайне полезно в условиях ограниченных ресурсов и высокого уровня взаимодействия. Это включает в себя техники многопоточности, асинхронного выполнения и одновременных вычислений, которые дают возможность программистам продуктивно использовать доступные процессорные мощности.

Concurrency vs Parallelism

Concurrency (Конкурентность)

Термин конкурентность описывает ситуацию, когда выполняются два или более процесса, взаимодействуя друг с другом, хотя и не всегда в одно и то же время. Процессы способны делиться общими ресурсами, такими как файлы или базы данных, и функционировать друг с другом через каналы связи.

Parallelism (параллелизм)

Параллелизм — это состояние, когда две или более подзадачи выполняются в одно и то же время, каждая на отдельном процессоре или ядре. Parallelism предполагает использование многопроцессорных систем и гарантирует синхронность выполнения операций.

Что такое параллелизм и зачем он нужен?

Параллелизм

Parallelism позволяет значительно ускорить выполнение сложных расчетов и обработку больших объемов данных. Использование параллелизма помогает сократить время ожидания результатов и повысить общую производительность системы.

Пример использования

Предположим, поставлена задача обработки большого массива данных. Если разбить этот массив на части и поручить каждую часть отдельному процессу или потоку, они смогут работать одновременно, что позволит быстрее получить результат.

Примеры конкурентного и параллельного программирования

Конкурентное программирование используется в ситуациях, когда необходимо обрабатывать несколько внешних запросов одновременно, например, при разработке веб-сервисов или сетевых приложений, а также обработке транзакций в базах данных. При синхронном получении множества запросов от разных клиентов веб-сервер использует конкурентность для обработки каждого запроса отдельно.

Когда несколько пользователей одновременно пытаются внести изменения в базу данных, система должна гарантировать, что все операции будут завершены корректно и в правильном порядке.

Пример:

import asyncio
import logging
import time

async def async_function(number):
    logging.info(f"Starting Async function: {number}")
    await asyncio.sleep(1)
    logging.info(f"Finishing Async function: {number}")

async def main():
    logging.info("************ Starting Async Program ***************")
    await asyncio.gather(async_function(1), async_function(2), async_function(3))
    logging.info("** *************************************************")

if __name__ == "__main__":
    logging.basicConfig(format="%(message)s", level=logging.INFO)
    s = time.perf_counter()
    asyncio.run(main())
    elapsed = time.perf_counter() - s
    print(f"{__file__} executed in {elapsed:0.2f} seconds.")

В примере код демонстрирует асинхронные операции трех функций async_function, каждая из которых имитирует длительную операцию. Использование asyncio позволяет системе обрабатывать запросы единовременно, не блокируя основной поток.

Параллельное программирование применяется для задач, требующих интенсивного использования центрального процессора (CPU). Это может быть полезно при обработке больших объемов данных, научных вычислениях или машинном обучении. В таких случаях, задача разбивается на подзадачи, которые способны выполняться одновременно на разных ядрах процессора. Такой подход ускоряет поиск оптимального решения, экономит время и ресурсы.

Пример:

import threading
import time

def thread_function(name):
    time.sleep(1)
    print(f"Task {name} finished")

def main():
    threads = []
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=thread_function, args=(i,))
        threads.append(t)
        t.start()

    for t in threads:
        t.join()

if __name__ == "__main__":
    main()

В приведенном примере создается пять потоков, каждый из которых выполняет функцию thread_function. Функция thread_function имитирует длительную операцию, засыпая на одну секунду. После запуска всех потоков, основной поток ожидает завершения с помощью метода join.

Основные языки для конкурентного программирования

Каждый язык, который используется для КП, предлагает уникальные инструменты и подходы, что помогает разработчикам выбирать наиболее подходящее решение для задачи.

Ключевые языки:

  • C++. Поддерживает многопоточность через стандартную библиотеку Threads и Boost Library.
  • Java. Использует модель потоков и содержит встроенные средства синхронизации для управления доступом к общим ресурсам.
  • Python. Содержит модуль threading для управления потоками и asyncio для асинхронного программирования.
  • Go. Предлагает легкое управление goroutines и каналы для передачи сообщений между ними.
  • Rust. Поддерживает многопоточность и асинхронность с помощью механизма async/await.

Краткий обзор значимости конкурентного программирования и параллелизма для современных задач разработки.

Конкурентное программирование и параллелизм важны для современной разработки. С увеличением объемов данных и требований к скорости работы приложений, эти методы помогают ускорить выполнение программ и улучшить производительность.

Концепции помогают обрабатывать большие объемы данных быстрее и продуктивнее, распределяя задачи между частями компьютера.

Это наиболее полезно для серверов, которые должны быстро реагировать на множество запросов одновременно.

Также КП помогает писать код, который работает в фоновом режиме, не мешая основной работе приложения, что делает интерфейс отзывчивее и улучшает пользовательский опыт. Таким образом, concurrency и parallelism — незаменимые инструменты для разработчиков, которые помогают создавать быстрые, масштабируемые и надежные приложения.

Понравилась статья? Запишись в академию ifellow и узнай еще больше!

  • 3 направления
    15+ экспертов

    Школа тестирования

    • Функциональное тестирование
    • Курс нагрузочного тестирования
    • Курс автоматизированного тестирования
    Подробнее
    Иконка мини логотипа Иконка мини логотипа
  • 2 направления
    10+ экспертов

    Школа аналитики

    • Курс системного анализа Junior
    • Курс системного анализа Middle
    Подробнее
    Иконка мини логотипа Иконка мини логотипа
  • 1 направление
    2 эксперта

    Школа Java Разработки

    • Курс Java разработка
    Подробнее
    Иконка мини логотипа Иконка мини логотипа

Оставьте заявку на обучение в академии iFellow

Иконка мини логотипа

Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности персональных данных

Задний фон блока

Файлы cookie обеспечивают работу наших сервисов. Используя наш сайт, вы соглашаетесь с нашими правилами в отношении этих файлов.