Эта статья представляет собой краткий (шутка!) конспект одноименного (почти) вебинара, недавно проведенного автором.
Цель и вебинара и статьи - дать начинающим представление о тех понятиях, которые вынесены в заголовок, чтобы помочь избежать повсеместной путаницы, сопровождающей эти темы.
Ну и немного раскрыть глаза на то, что, оказывается в PHP есть и асинхронность, и многопоточность, и в общем-то не нужно ждать мифической версии PHP 10, чтобы начать их использовать уже прямо сейчас!
Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Scheduling In Go: Part I — OS Scheduler» автора Билла Кеннеди, о том, как работает внутренний планировщик Go.
Это первый пост в серии из трех частей, который даст представление о механике и семантике, лежащей в основе планировщика в Go. Этот пост посвящен планировщику операционной системы. Начнем!
Внутренняя архитектура планировщика Go позволяет вашим многопоточным программам быть более эффективными и производительными. Важно иметь общее понимание того, как работают планировщики ОС и Go для правильного проектирования многопоточного программного обеспечения. Я опишу достаточно деталей, чтобы вы могли наглядно представить, как все работает, чтобы на практике принимать лучшие решения.
Читать полностью »
Привет! Предлагаю вашему вниманию перевод статьи «Top 20 C++ multithreading mistakes and how to avoid them» автора Deb Haldar.
Сцена из фильма «Петля времени (2012)
Многопоточность— одна из наиболее сложных областей в программировании, особенно в C++. За годы разработки я совершил множество ошибок. К счастью, большинство из них были выявлены на код ревью и тестировании. Тем не менее, некоторые каким-то образом проскакивали на продуктив, и нам приходилось править эксплуатируемые системы, что всегда дорого.
В этой статье я попытался категоризировать все известные мне ошибки с возможными решениями. Если вам известны еще какие-то подводные камни, либо имеете предложения по решению описанных ошибок– пожалуйста, оставляйте свои комментарии под статьей.
Читать полностью »
В нашей статье Stream API & ForkJoinPool мы уже рассказывали про возможности изменять размер пула потоков, который мы можем использовать в параллельных обработчиках, использующих Stream API или Fork Join. Надеюсь эта информация вам пригодилась, когда находясь на должности Senior Java Developer, вы смогли увеличить производительность разработанной вами системы, изменив размер пула по умолчанию. Так как наши курсы, в целом, заточены на переход ступеньку выше от джуниора и миддла выше, то часть программы строится исходя из основных вопросов задаваемых на собеседованиях. Один из из которых звучит так: «У вас есть приложение. И есть задача использующая Stream API или Fork Join, которая поддается распараллеливанию. При каких условиях вы можете счесть разумным изменить размер пула потоков заданный по умолчанию? Какой размер вы предложите в этом случае?»
Можете попробовать ответить на этот вопрос сами, прежде чем читать дальше, чтобы проверить собственную готовность к подобному интервью на данный момент.
Чтобы теоретические рассуждения подкрепить настоящими цифрами предлагаем погонять небольшой бенчмарк для стандартного метода Arrays.parallelSort(), реализующего разновидность алгоритма merge sort, и исполняемого на ForkJoinPool.commonPool(). Запустим этот алгоритм на одном и том же большом массиве с различными размерами commonPool и проанализируем результаты.
Современные операционные системы и микропроцессоры уже давно поддерживает многозадачность и вместе с тем, каждая из этих задач может выполняться в несколько потоков. Это дает ощутимый прирост производительности вычислений и позволяет лучше масштабировать пользовательские приложения и сервера, но за это приходится платить цену — усложняется разработка программы и ее отладка.
В этой статье мы познакомимся с POSIX Threads для того, чтобы затем узнать как это все работает в Linux. Не заходя в дебри синхронизации и сигналов, рассмотрим основные элементы Pthreads. Итак, под капотом потоки.
Основной принцип программирования гласит: не изобретать велосипед. Но иногда, чтобы понять, что происходит и как использовать инструмент неправильно, нам нужно это сделать. Сегодня изобретаем паттерн многопоточного выполнения задач.
Представим, что у вас которая вызывает большую загрузку процессора:
public class Counter {
public Double count(double a) {
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
a = a + Math.tan(a);
}
return a;
}
}Мы хотим как можно быстрее обработать ряд таких задач, попробуем*:
В Java 8 появился новый класс CompletableFuture, который позволяет удобно писать асинхронный код.
При использовании CompletableFuture из нескольких потоков я столкнулся с его неочевидным поведением, а именно с тем, что callbacks на нём могут выполнятся совсем не в тех потоках, как ожидалось. Об этом и о том, как мне удалось решить проблему — я и расскажу в этой статье.
Мною разрабатывался асинхронный, неблокирующийся однопоточный клиент к серверу, который использовал потоконебезопасные структуры данных. Тесты проходили без проблем, но benchmarks иногда падали c ConcurrentModificationException на внутренних структурах однопоточного клиента.
Читать полностью »
Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский и я… многозадачный человек. В смысле у меня много задач и мало времени, чтобы их все уже, наконец, закончить. Отчасти это и к лучшему — всегда есть чем заняться. С другой стороны — пока ты разрываешься между проектами, мир катится куда-то не туда и некому забраться на броневик и призвать толпу остановиться и немного подумать. А вопрос-то серьёзный — долгое время мир JS был погружён в ад обратных звонков и с ними не только не боролись — их боготворили. Потом он чуть менее чем полностью погряз в обещаниях. Сейчас к ним с разных сторон усиленно вставляют подпорки разной степени кривизны. А света в конце тоннеля всё не видать. Но обо всём по порядку...
Сперва определимся с терминами. В процессе работы, приложение выполняет различные задачи. Например, "скачать файл с удалённого сервера" или "обработать запрос пользователя".
Не редки ситуации, когда для выполнения одной задачи требуется выполнение дополнительных задач — "подзадач". Например, для обработки запроса пользователя, необходимо скачать файл с удалённого сервера.
Запустить подзадачу мы можем синхронно, и тогда текущая задача заблокируется в ожидании завершения подзадачи. А можем запустить асинхронно, и тогда текущая задача продолжит своё выполнение не дожидаясь завершения подзадачи.
Тем не менее, обычно для завершения выполнения задачи, пусть и не сразу, но требуется и завершение выполнения подзадачи с последующей обработкой её результатов. Блокировку одной задачи в ожидании сигналов от другой будем называть "синхронизацией". В общем случае, синхронизация одних и тех же задач может происходить и множество раз, по самой различной логике, но в дальнейшем мы будем рассматривать лишь простейший и самый распространённый вариант — синхронизацию по завершению подзадачи.
Статья-гипотеза. Описанное нигде не было реализовано, хотя, в принципе, ничто не мешает запилить такое в Фантоме.
Эта идея пришла мне в голову очень давно и даже где-то была мной описана. Триггер к тому, чтобы её описать сегодня — обсуждение сетевых драйверов Линукса в комментариях к Анатомии драйвера.
Сформулирую проблему, описанную там, как я её понимаю: сетевой драйвер Линукса работает в отдельной нити, которая читает принятые пакеты из устройства и синхронно их обрабатывает. Прогоняет через роутинг, файрволл и, если пакет не нам, отправляет его в исходящий интерфейс.
Понятно, что некоторые пакеты обслуживаются быстро, а иные могут потребовать много времени. В такой ситуации хотелось бы иметь механизм, который динамически порождает обслуживающие нити по мере необходимости, и механизм достаточно дешёвый в ситуации, когда лишние нити не нужны.
То есть хотелось бы такого вызова функции, который при необходимости можно конвертировать в старт нити. Но по цене вызова функции, если нить реально не оказалась нужна.
Мне эта идея пришла когда я рассматривал совершенно фантастические модели для Фантом, включая акторную модель с запуском нити вообще на любой вызов функции/метода. Саму модель я отбросил, а вот идея lazy threads осталась и до сих пор кажется интересной.
Как это.
Читать полностью »
Под напором появления новых асинхронных неблокирующихся фреймворков может показаться, что блокирующиеся вызовы — это пережиток прошлого, и все новые сервисы нужно писать на полностью асинхронной архитектуре. В этом посте я расскажу, как мы решили отказаться от неблокирующих асинхронных вызовов бэкендов в пользу обычных блокирующих.Читать полностью »