Конкурентное программирование: глоссарий
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.
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.
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.
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.