Привет! Сегодня я бы хотел обратить ваше внимание на важную тему работы с общим состоянием при параллельном выполнении кода на Rust. В этой статье я не буду распыляться на базовые определения параллельности, потоков, так как если вы уже оказались здесь, значит у вас есть хотя бы примерное понимание этого.
Прежде чем раскрыть саму тему статьи, необходимо указать явные причины, почему не рекомендуется использовать одну и ту же область памяти между потоками:
Происходит вполне осязаемый процесс зомбирования многопоточностью. А потому хотелось бы кое-что уточнить, конкретизировать, что можно считать параллельными вычислениями и, соответственно, параллельным программированием, а что нельзя.
Предположим, перед вами «черный ящик». Это может быть, к примеру, ваш комп , ноут или хотя бы смартфон. Нет внешних критериев, по которым вы могли бы идентифицировать алгоритм его работы. В смысле параллельный он или последовательный. Следовательно, Читать полностью »
Mutex, CAS, акторы, STM, CRDT, иммутабельность, MVCC, Disruptor…
Когда читаешь про многопоточность, кажется, что способов — десятки, и каждый требует отдельного изучения.
На самом деле их ровно три. Всё остальное — реализации и комбинации.
Эта статья — попытка навести порядок в голове. После неё вы сможете:
за 5 секунд классифицировать любой подход к конкурентности;
понимать, почему Erlang выбрал акторы, а Java предлагает synchronized;
не изобретать велосипеды и не зацикливаться на «единственно правильном» решении;
проектировать многопоточный код, держа в голове простую модель.
TL;DR:
— в Rust намного больше достоинств, чем просто скорость и безопасность;
— в Rust по умолчанию CDD (compiler-driven development, разработка через компилирование). Это как TDD, только CDD;
— Rust — не сложный язык, особенно если не гнаться за максимальной производительностью.
На Rust можно смотреть с разных углов. Например, можно на него смотреть как на безопасную замену для C или C++. Многие говорят, что ниша Rust — это "mission critical" программы, а все, кто использует его для других целей — безумцы (Читать полностью »
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.
Термин «автоматное программирование»Читать полностью »
Дедлоки — распространенная проблема в многопоточном программировании. В больших приложениях вручную отслеживать порядок блокировок может быть достаточно сложно, причем эта проблема может не всплыть на этапе тестирования и случиться только в каких-то сложновоспроизводимых кейсах при реальном использовании. Существует много способов их избегания, но здесь мы рассмотрим только один — автоматическое выявление дедлоков на основе графа ожидания.
Конкурентность сложно как следует наладить, как минимум, тем из нас, кому не повезло писать на языках, непосредственно открывающих нутро конкурентного аппаратного обеспечения: речь о потоках и разделяемой памяти. Не менее сложно организовать конкурентность так, чтобы она работала и правильно, и быстро. Все, что вы знаете об оптимизации однопоточного кода, зачастую вам не поможет. На микроуровне (отдельные инструкции) просто невозможно применить обычные правила, актуальные для μ-операций, цепочек зависимостей, пределов пропускной способности и т.д. При конкурентности правила другие.
