Одной из главных фишек языка Go является удобная работа с конкурентностью. Однако, в больших проектах всё равно возникают некоторые проблемы:
утечка горутин
некорректная обработка паник в горутинах
плохая читаемость кода
необходимость писать повторяющийся код из раза в раз
Как указывает автор библиотеки в своей статье, он часто сталкивается с ошибками при работе с горутинами, что побудило его создать новую библиотеку conc.
Каждый язык, поддерживающий параллельные (конкурентные, асинхронные) вычисления, нуждается в способе запуска кода параллельно. Вот примеры из разных API:
go myfunc(); // Golang
pthread_create(&thread_id, NULL, &myfunc); /* C with POSIX threads */
spawn(modulename, myfuncname, []) % Erlang
threading.Thread(target=myfunc).start() # Python with threads
asyncio.create_task(myfunc()) # Python with asyncioЕсть много вариантов нотации и терминологии, но одна семантика — запустить myfunc параллельно основной программе и продолжить родительский поток выполнения (англ. "Control Flow")
Давайте посмотрим как устроено конкурентное и параллельное программирование в .Net, на примере проблемы обедающих философов. План такой, от синхронизации потоков/процессов, до модели акторов (в следующих частях). Статья может быть полезна для первого знакомства или для того, чтобы освежить свои знания.
Зачем вообще уметь это? Транзисторы достигают своего минимального размера, закон Мура упирается в ограничение скорости света и поэтому рост наблюдается в количестве, транзисторов можно делать больше. При этом количество данных растет, а пользователи ожидают немедленной реакции систем. В такой ситуации "обычное" программирование, когда у нас один выполняющий поток, уже не эффективно. Нужно как-то решать проблему одновременного или конкурентного выполнения. Причем, проблема эта существует на разных уровнях: на уровне потоков, на уровне процессов, на уровне машин в сети (распределенные системы). В .NET есть качественные, проверенные временем, технологии для быстрого и эффективного решения таких задач.
Мы всё-таки смогли дойти до третьей части и добрались до самого интересного — организации асинхронных вычислений.
В прошлых двух статьях мы посмотрели на абстракцию параллельно выполняющегося кода и кооперативного выполнения обработчиков задач.
Теперь посмотрим, как можно управлять потоком исполнения (control flow) в случае обработки асинхронных задач.
Процессы в Elixir (ну и в Erlang конечно же) идентифицируются с помощью уникального идентификатора процесса — pid.
Мы используем их, чтобы взаимодействовать с процессами. Сообщения посылаются как бы в pid, а виртуальная машина сама заботится о доставке этих сообщений в правильный процесс.
Иногда, впрочем, чрезмерное доверие к pid может приводить к значительным проблемам.
К примеру, мы можем хранить pid уже мёртвого процесса, или мы можем использовать Supervisor, который абстрагирует создание процессов от нас, поэтому мы даже не знаем, какой у них pid (пер: а ещё Supervisor можете перезапустить упавший процесс с другим pid, и мы об этом не узнаем никак).
Давайте создадим простое приложение и посмотрим: с какими проблемами мы можем столкнуться и как мы эти проблемы будем решать.