В многопоточных системах поток есть: Операционные системы | Вопросы с ответами

Операционные системы | Вопросы с ответами

1. Выберите из предложенного списка, что может являться критерием эффективности вычислительной системы:
+пропускная способность

-занятость оперативной памяти

-загруженность центрального процессора

-занятость временной памяти

2. Системы пакетной обработки предназначены для решения задач:
+вычислительного характера

-требующих постоянного диалога с пользователем

-занятость оперативной памяти

-требующих решения конкретной задачи за определенный промежуток времени

3. В каких системах гарантируется выполнение задания за определенный промежуток времени:

-пакетной обработки

-разделения времени

-занятость оперативной памяти
+системах реального времени

4. В системах пакетной обработки суммарное время выполнения смеси задач:
+равно сумме времен выполнения всех задач смеси

-меньше или равно суммы времен выполнения всех задач смеси

-больше или равно суммы времен выполнения всех задач смеси

-занятость оперативной памяти

5. В системах реального времени

-набор задач неизвестен заранее

-занятость оперативной памяти

-набор задач известен заранее
+известен или нет набор задач зависит от характера системы

6. Самое неэффективное использование ресурсов вычислительной системы:
+в системах пакетной обработки

-занятость оперативной памяти

-в системах разделения времени

-в системах реального времени

7. В многопоточных системах поток есть –

-заявка на ресурсы

-занятость оперативной памяти

-заявка на ресурс ЦП
+заявка на ресурс ОП

8. Потоки создаются с целью:
+ускорения работы процесса

-защиты областей памяти

-занятость оперативной памяти

-улучшения межпроцессного взаимодействия

9. Как с точки зрения экономии ресурсов лучше распараллелить работу:

-создать несколько процессов

-создать несколько потоков

-занятость оперативной памяти
+оба равнозначны, можно выбирать любой из них

10. Планирование потоков игнорирует:

-приоритет потока

-занятость оперативной памяти

-время ожидания в очереди
+принадлежность некоторому процессу

11. В каких системах тип планирования статический

-реального времени

-разделения времени

-занятость оперативной памяти
+пакетной обработки

12. Состояние, которое не определено для потока в системе:

-выполнение

-синхронизация

-ожидание
+готовность

13. Каких смен состояний не существует в системе:
+выполнение → готовность

-ожидание →выполнение

-ожидание → готовность

-готовность → ожидание

14. Какой из алгоритмов планирования является централизованным:

-вытесняющий

-памятный

-возможный
+невытесняющий

15. При каком кванте времени в системах, использующих алгоритм квантования, время ожидания потока в очереди не зависит от длительности ее выполнения:

-при маленьком кванте времени

-занятость оперативной памяти

-при длительном кванте времени
+при любом кванте времени

16. Приоритет процесса не зависит от:

-того, является ли процесс системным или прикладным
+статуса пользователя

-требуемых процессом ресурсов

-занятость оперативной памяти

17. В каких пределах может изменяться приоритет потока в системе Windows NT:

-от базового приоритета процесса до нижней границы диапазона приоритета потоков реального времени

-от нуля до базового приоритета процесса

-занятость оперативной памяти
+базовый приоритет процесса ± 2

18. Каких классов прерываний нет?

-аппаратных

-асинхронных

-внутренних
+программных

19. Какие из прерываний можно считать синхронными?

-внешние
+внутренние

-программные

-динамические

20. Память с самой высокой стоимостью единицы хранения:

-дисковая память

-оперативная память

-занятость оперативной памяти
+регистры процессора

21. Какая функция ОС по управления оперативной памятью характерна только для мультизадачных ОС:

-выделение памяти по запросу

-освобождение памяти по завершению процесса

-занятость оперативной памяти
+защита памяти

22. Какая стратегия управления памятью определяет, какие конкретно данные необходимо загружать в память:
+выборки

-размещения

-замещения

-загрузки

23. Виртуальные адреса являются результатом работы:

-пользователя
+транслятора

-компоновщика

-ассемблера

24. Какого типа адреса могут быть одинаковыми в разных процессах:
+виртуальные

-физические

-реальные

-сегментные

25. Недостатки распределения памяти фиксированными разделами:

-сложность реализации

-сложность защиты
+ограничение на число одновременно выполняющихся процессов

-фрагментация памяти

26. Какой процесс обязательно должен выполняться в системе памяти с перемещаемыми разделами:

-сжатие

-перемещение

-занятость оперативной памяти
+свопинг

27. Что из ниже перечисленного верно для свопинга:

-на диск выгружается неиспользуемая в настоящий момент часть процесса

-на диск выгружаются неиспользуемые процессом данные

-занятость оперативной памяти
+на диск выгружается не активный процесс

28. Таблица страниц используется для:
+преобразования виртуального адреса в физический

-для ускорения работы процесса

-для реализации свопинга

-занятость оперативной памяти

29. Объем страницы:

-выбирается по возможности максимальный

-занятость оперативной памяти

-выбирается минимальным
+для процессоров х86 стандартно равен 4 кбайта

30. Кэширование – это:

-способ функционирования дисковых устройств

-способ работы с ОП

-занятость оперативной памяти
+способ взаимного функционирования двух типов запоминающих устройств

31. Что может выступать в качестве кэша для ОП:
+дисковые устройства

-быстродействующая статическая память

-виртуальная память

-занятость оперативной памяти

32. Атаки класса «отказ в обслуживании» направлены на:
+полный или частичный вывод ОС из строя

-вывод из строя аппаратуры ПК

-занятость оперативной памяти

-полное или частичное удаление установленного ПО

33. Какой вид многозадачности не существует?

-Вытесняющая многозадачность
+Кооперативная (не вытесняющая) многозадачность

-занятость оперативной памяти

-Симметричная многозадачность

34. Существуют ли классификация ядер ОС по особенностям выполнения ядра в многопроцессорных системах? (учитывая, что такие системы ядром поддерживаются)

-Да
+Нет

-Возможно

-Нереально

35. Где должен располагаться код для обнаружения оборудования? (учитывая современные устройства)
+В ядре (или обязательных модулях, серверах для немонолитных архитектур)

-Вне ядра, в драйверах

-Не занятость оперативной памяти

-Занятость оперативной памяти

36. Какое ядро современных ОС поддерживает Multiboot Specification?
+Windows

-SunOS 82

-MacOS

-Все ядра BSD

37. Что означает аббревиатура PIC в контексте ОС?

-Programmable Interrupt Controller

-Past Implemented Code

-Position Independent Code
+Portable Incompatible Code

38. Какие основные преимущества микроядерной архитектуры?

-Упрощение переносимости

-Улучшение безопасности
+Повышенные отказоустойчивость и степень структурированности

-Все выше перечисленное

39. Предшественником какого современного семейства ОС была ОС Minix Эндрю Таненбаума?

-BSD

-Windows

-СИЛК
+Linux

40. Нашли ли экзоядерные ОС широкое применение в современной вычислительной технике?

-Да
+Нет

-Возможно

-Нереально

41. В какой из ОС впервые был реализован стек протоколов TCP/IP?

-BSD
+Windows

-Linux

-DOS

42. Выберите не подходящее утверждение об отношении DOS к первым версиям Windows?
+В Windows можно было запускать приложения DOS

-занятость оперативной памяти

-Многие функции Windows делегировались соответствующим функциям DOS (то есть для этого производилось переключение режимов работы ЦПУ)

-Поддержка приложений DOS была ограниченной и неполной (при эмуляции на VDM, в рамках режима V86)

43. В какой ОС поддержка графического интерфейса пользователя (GUI) интегрирована непосредственно в ядро?

-Windows

-Оникс

-BSD
+Linux

44. Укажите типы сообщений, которые могут использоваться в микроядерных ОС
+Синхронные и асинхронные

-Только синхронные

-Паразиторные

-Только асинхронные

45. В чём главный недостаток монолитных ядер?
+Их нельзя модифицировать во время работы

-Со временем они настолько разрастаются, что резко усложняется внесение каких-либо изменений

-Они занимают слишком много оперативной памяти

-Невозможно

46. Укажите основное средство межпроцессного взаимодействия в микроядерных архитектурах

-Потоки
+Удалённые вызовы процедур (RPC, Remote Procedure Call)

-Сообщения

-СМС

47. Какая нотация вызовов функций принята в системных вызовах Windows?

-Смесь нотаций языков C и Pascal (обратный порядок аргументов, очистка стека функцией)

-Нотация языка Pascal (прямой порядок аргументов, очистка стека функцией)

-Нотационные знаки
+Нотация языка C (обратный порядок аргументов, очистка стека вызывающим кодом)

48. Достаточно ли установки антивирусного пакета для того, чтобы считать ОС защищенной:
+да

-нет

-Возможно

-зависит от конкретных условий работы

49. Для обеспечения безопасности системы должны использоваться средства, которые при отказе переходят в состояние:

-максимальной защиты
+минимальной защиты

-средняя защита

-нормальная защита

50. При организации защиты в системе необходимо руководствоваться принципом:
+максимальной защиты

-минимальной защиты

-без баланса

-баланса возможного ущерба от угрозы и затрат на ее предотвращение

51. Слабости парольной защиты:
+трудность распознавания

-возможность раскрытия пароля путем подбора

-возможность обхода парольной защиты

-занятость оперативной памяти

52. Процесс авторизации – это процесс

-ввода пользователем учетной информации

-доказательства того, что пользователь тот, за кого себя выдает

-занятость оперативной памяти
+выполнения действий, необходимых для того, чтобы пользователь мог начать работу в системе

53. В асимметричных системах шифрования:

-ключ шифрования совпадает с ключом расшифрования

-занятость оперативной памяти

-ключ шифрования отличается от ключа расшифрования
+ключи генерируются случайным образом

54. Правила разграничения доступа не должны позволять:

-присутствия ничейных объектов в системе

-занятость оперативной памяти

-присутствия объектов, недоступных для администраторов системы
+присутствия всем доступных объектов

55. Файловая система является частью:

-дисковых систем

-драйверов дисков
+ОС

-пользовательских программ

56. Какую структуру образуют файлы в ФС (файловой системе) FAT?

-древовидную
+сетевую

-реляционную

-плоскую

57. Определите, какое это имя файла: USER\DO\FEDYA DOC:
+полное

-простое

-относительное

-конечный

58. Одна ФС в системах Windows занимает, как правило:

-1 физический диск

-1 логический диск
+1 раздел диска

-1 логика

59. В ФС FAT атрибуты файлов хранятся
+вместе с файлом

-в каталогах

-в индексных дескрипторах

-в таблицах FAT

60. Диски – это память:
+с последовательным доступом

-с индексно-последовательным доступом

-с прямым доступом

-с левым

61. Какой разметки нет на диске?

-дорожек
+кластеров

-цилиндров

-секторов

62. Минимальная единица, участвующая в операциях обмена с дисковым устройством:

-байт

-сектор
+дорожка

-цилиндр

63. Размер логического диска:
+меньше или равен размеру раздела

-равен размеру раздела

-больше или равен размеру раздела

-занятость оперативной памяти

64. ОС Windows поддерживают следующие типы разделов:
+основной

-базовый

-подкачки

-дополнительный

65. Раздел, с которого загружается ОС при запуске компьютера называется:

-загрузочным

-основным

-дополнительным
+активным

66. Минимальный фактический размер файла на диске равен:

-1 биту

-1 байту

-1 сектору
+1 кластеру

67. На диске не может быть кластера размером:
+512 байт

-1024 байта

-1536 байт

-2048 байт

68. Числовое значение –12, 16, 32 – в ФС FAT отражает:

-размер кластера на диске

-дополнительный
+разрядность элемента в таблице FAT

-допустимое количество символов в имени файла

69. Максимальный размер диска, поддерживаемого FAT16:

-практически неограничен

-1024 кбит

-512 Мбайт
+2 Гбайта

70. Недостатки ФС FAT:

-сложность реализации
+не поддерживают разграничения доступа к файлам и каталогам

-не поддерживают длинных имен файлов

-не содержат средств поддержки отказоустойчивости

71. Какие функции выполняет операционная система?

-обеспечение организации и хранения файлов

-занятость оперативной памяти
+организация диалога с пользователем, управления аппаратурой и ресурсами компьютера

-все выше перечисленные

72. Где находится BIOS?

-в оперативно-запоминающем устройстве (ОЗУ)

-на винчестере

-на CD-ROM
+в постоянно-запоминающем устройстве (ПЗУ)

73. Папка, в которую временно попадают удалённые объекты, называется
+Корзина

-Оперативная

-Портфель

-Блокнот

74. Текущий диск — это
+диск, с которым пользователь работает в данный момент времени

-CD-ROM

-жесткий диск

-диск, в котором хранится операционная система

75. ОС Windows поддерживает длинные имена файлов Длинным именем файла считается

-любое имя файла без ограничения на количество символов в имени файла

-любое имя файла латинскими буквами, не превыщающее 255 символов

-занятость оперативной памяти
+любое имя файла, не превышающее 255 символов

76. Внутренние команды — это

-команды, предназначенные для создания файлов и каталогов

-занятость оперативной памяти
+команды, встроенные в DOS

-команды, которые имеют расширения sys, exe, com

77. Загрузчик операционной системы MS DOS служит для

-загрузки программ в оперативную память ЭВМ

-обработки команд, введенных пользователем
+считывания в память модулей операционной системы io sys и msdos sys

-подключения устройств ввода-вывода

78. Какие команды DOS называются внешними?

-команды, предназначенные только для работы с периферийными устройствами

-занятость оперативной памяти
+команды, хранящиеся на диске в виде отдельных программа и вызываемые по мере необходимости

-все команды, которые можно реализовать с помощью DOS

79. BIOS — это

-игровая программа

-диалоговая оболочка
+базовая система ввода-вывода

-командный язык операционной системы

80. Операционная система сети включает в себя управляющие и обслуживающие программы К управляющим относятся

-Межпрограммный доступ

-Доступ отдельных прикладных программ к ресурсам сети

-Синхронизация работы прикладных программных средств
+Все выше перечисленные

81. Какой вид многозадачности не существует?

-Вытесняющая многозадачность

-Кооперативная (не вытесняющая) многозадачность
+Симметричная многозадачность

-занятость оперативной памяти

82. Существуют ли классификация ядер ОС по особенностям выполнения ядра в многопроцессорных системах? (учитывая, что такие системы ядром поддерживаются)
+Да

-Нет

-Возможно

-Невозможно

83. Где должен располагаться код для обнаружения оборудования? (учитывая современные устройства)
+В ядре (или обязательных модулях, серверах для немонолитных архитектур)

-Вне ядра, в драйверах

-В памяти

-В дисководе

84. Какое ядро современных ОС поддерживает Multiboot Specification?

-Windows

-MacOS
+Linux

-Все ядра BSD

85. Что означает аббревиатура PIC в контексте ОС?

-Programmable Interrupt Controller

-Past Implemented Code
+Position Independent Code

-Portable Incompatible Code

86. Какие основные преимущества микроядерной архитектуры?

-Упрощение переносимости

-Улучшение безопасности
+Повышенные отказоустойчивость и степень структурированности

-Все выше перечисленное

87. Предшественником какого современного семейства ОС была ОС Minix Эндрю Таненбаума?

-BSD

-Windows
+Linux

-СМС

88. Нашли ли экзоядерные ОС широкое применение в современной вычислительной технике?

-Да

-Возможно

-Нереально
+Нет

89. В какой из ОС впервые был реализован стек протоколов TCP/IP?
+BSD

-Windows

-Linux

-DOS

90. Выберите не подходящее утверждение об отношении DOS к первым версиям Windows?

-В Windows можно было запускать приложения DOS

-занятость оперативной памяти

-Многие функции Windows делегировались соответствующим функциям DOS (то есть для этого производилось переключение режимов работы ЦПУ)
+Поддержка приложений DOS была ограниченной и неполной (при эмуляции на VDM, в рамках режима V86)

91. В какой ОС поддержка графического интерфейса пользователя (GUI) интегрирована непосредственно в ядро?
+Windows

-BSD

-СМС

-Linux

92. Укажите типы сообщений, которые могут использоваться в микроядерных ОС
+Синхронные и асинхронные

-Параллельные

-Только синхронные

-Только асинхронные

93. В чём главный недостаток монолитных ядер?

-Их нельзя модифицировать во время работы

-занятость оперативной памяти
+Со временем они настолько разрастаются, что резко усложняется внесение каких-либо изменений

-Они занимают слишком много оперативной памяти

94. Укажите основное средство межпроцессного взаимодействия в микроядерных архитектурах

-Потоки

-занятость оперативной памяти

-Удалённые вызовы процедур (RPC, Remote Procedure Call)
+Сообщения

95. Какая нотация вызовов функций принята в системных вызовах Windows?
+Смесь нотаций языков C и Pascal (обратный порядок аргументов, очистка стека функцией)

-Нотация языка Pascal (прямой порядок аргументов, очистка стека функцией)

-Нотация языка C (обратный порядок аргументов, очистка стека вызывающим кодом)

-занятость оперативной памяти

96. Для выполнения каких операций оптимизирована серверная операционная система Novell NetWare?

-доступ к файлам
+доступ к файлам и печать

-почтовая служба

-занятость оперативной памяти

97. Какие из этих ОС могут использоваться для построения одноранговых сетей?

-NetWare
+Windows 95/98

-занятость оперативной памяти

-MS-DOS

98. Какие задачи не выполняет ОС при обмене с периферийным устройством?

-решает, может ли быть выполнена требуемая операция обмена

-передает запрос драйверу ПУ

-занятость оперативной памяти
+принимает информацию из сети от устройства управления ПУ

99. Сколько выделенных серверов может одновременно работать в сети?

-нет специальных ограничений

-занятость оперативной памяти
+только один

-по числу требуемых в сети служб — для каждой сетевой службы отдельный выделенный сервер

100. Пусть сеть состоит из идентичных компьютеров, на которых установлены однотипные ОС За одним из компьютеров административно закреплены функции по обслуживанию запросов остальных компьютеров(все пользователи сети хранят свои файлы на диске этого компьютера) К какому типу сети вы отнесете эту сеть?

-сеть с выделенным сервером

-занятость оперативной памяти
+одноранговая сеть

-гибридная сеть

Комментарии:

Добавить комментарий

Потоки  в операционных системах нужны для двух вещей – для параллелизма и одновременности.

Параллелизм – это физически одновременное выполнение для достижения наибольшей производительности(например, между двумя ядрами).

Одновременность – логическое и/или физическое одновременное выполнение (есть один ЦП, на нем одновременно выполняется несколько программ – многозадачная ОС).

Потоки нужны для того и другого понятия для эффективного использования. В самом простом варианте, чтобы достичь параллелизма – использование множества процессов – программы изолированы друг от друга в разных процессах, поэтому параллелизм есть.

Потоки – другой способ достичь параллелизма. Потоки работают внутри одного процесса. Все потоки процесса имеют одно адресное пространство и те же ресурсы ОС. У потоков есть свой стек и свое состояние ЦП.

Параллелизм (примеры)

Примеры:

Веб-сервер, который для каждого пользовательского процесса создает новый процесс, т.е. должен обслуживать несколько запросов параллельно.

Ожидая данных по запросу клиента из БД сервер в это же время мог бы загрузить данные с диска для другого клиента и обработать запрос третьего клиента.

Веб-браузер – в момент обращения к веб- странице, он мог бы параллельно загружать данные из различных источников.

Некоторая вычислительная программа использующая физический параллелизм – например, когда нужно обработать большой массив данных.

В каждом из этих примеров параллелизма есть общее:

• Один код
• Доступ к одним данным
• Один уровень доступа
• Одно множество ресурсов.

разное:

• Стэк и указатель стэка (регистр SP)
• Счетчик инструкций (регистр IP), указывающий на следующую инструкцию
• Множество регистров ЦП

Процессы и потоки

Большинство современных ОС поддерживает два объекта:

1. Процесс, который определяет адресное пространство и общие атрибуты процесса.
2. Поток, который определяет последовательный поток выполнения в рамках процесса.

Поток привязывается к одному процессу и одному адресному пространству.

• Но может быть много потоков в одном адресном пространстве
• Обеспечивают легкий доступ к общим данным
• Создание потоков занимает очень мало времени

ПОТОКИ стали единицей планирования

Процессы – всего лишь контейнер, в котором выполняются потоки.

Процесс – это непосредственно контейнер, а поток – это нити выполнения, которые у него есть внутри.

Многопоточность

Многопоточность полезна для :

•  обработки одновременных событий
•  построение параллельных программ.

Поддержка многопоточности – разделение понятие процесса от минимального потока управления.

• Для параллельного потока выполнения не нужно создавать новые процессы.
• Работает быстрее, меньше требования к памяти.

Раньше: «Процесс»= адресное пространство + ресурсы ОС+ подразумевался единственный поток

Раньше: «Процесс»= адресное пространство + ресурсы ОС+ все потоки принадлежат процессу

Какие бывают потоки?

Виды потоков 

Потоки делают двумя способами:

1)На уровне ядра —  есть функции ядра для создания нового потока.
— выделяется стек выполнения на внутри адресного пространства процесса;
— создает и инициализирует Thread Control Block (блок упр.процессом).

Потоки ядра

2)На уровне пользователя

потоки уровня пользователя

На рисунке три потока. Есть специальная библиотека Pthreads, которая управляет потоками вне ядра самостоятельно.

В обеих вариантах есть плюсы и минусы

Первый вариант минус —  нужен системный вызов при создании потока, а это время процессора. На уровне пользователя системного вызова не нужно, все управляется специальной библиотекой.

Библиотека Pthreads (положительное):

Каждый поток представляется регистрами ЦП, стеком и небольшим блоком TCB

Создание потока, переключение между потоками и синхронизация потоков выполняется без участия ядра

Потоки уровня пользователя могут быть в 10-100 раз быстрее, чем потоки режима ядра

• Множество потоков в одном адресном пространстве это хорошо;
• Потоки режима ядра намного эффективнее процессов, но есть потери на системные вызовы;
• Потоки режима пользователя имеют преимущества и недостатки:
  — высокая скорость и «дешевизна» создания;
  — могут быть проблемы с вводом/выводом и блокировками, из-за того, что ядро не знает об этих потоках.

Поэтому пользовательские потоки не обрели большой популярности.

Возможно решить эти проблемы на уровне планировщика.

В ОС Windows NT потоки реализованы на уровне ядра, что позволяет более тонко регулировать события.

Ввели fiber – вытесняющую многозадачность.

Отличие потоков от процессов

Потоки выполнения отличаются от традиционных процессов  многозадачной операционной системы тем, что:

• процессы, как правило, независимы, тогда как потоки выполнения существуют как составные элементы процессов;
• процессы несут значительно больше информации о состоянии, тогда как несколько потоков выполнения внутри процесса совместно используют информацию о состоянии, а также память и другие вычислительные ресурсы;
• процессы имеют отдельные адресные пространства, тогда как потоки выполнения совместно используют их адресное пространство;
• процессы взаимодействуют только через предоставляемые системой механизмы связей между процессами;
• переключение контекста между потоками выполнения в одном процессе, как правило, быстрее, чем переключение контекста между процессами.

Такие системы, как Windows NT и OS/2, как говорят, имеют «дешёвые» потоки выполнения и «дорогие» процессы. В других операционных системах разница между потоками выполнения и процессами не так велика, за исключением расходов на переключение адресного пространства.

Следующая важная тема в теории операционных систем «Синхронизация».

Скачать презентацию к лекции «Процессы и потоки»

Скачать тест по теме «Процессы и потоки»

Понравилась статья, рекомендуйте Вашим друзьям!

Давайте дружить!

Многопоточная модель в Linux и Windows

За последние несколько месяцев я прошел курс по операционным системам. Однако я хотел бы получить некоторые разъяснения по одному вопросу, который я прочитал. Насколько я понимаю, существует три типа многопоточных моделей для сопоставления потоков пользовательского уровня с потоками уровня kernel —

• Многие к одной модели
• Многие ко многим моделям
• Модель один к одному

Я могу понять, почему модель «многие к одному» не очень эффективна, когда дело доходит до параллельной обработки — потому что блокирующий системный вызов означал бы остановку любой обработки.

Однако в книге, которую я имею в виду, концепции операционной системы (Абрахам Зильбершатц, Грег Ганье и Питер Гэлвин), говорится, что и Linux, и семейство Windows используют модель «один к одному», хотя существуют дополнительные накладные расходы на создание потока kernel для каждого созданного пользовательского потока.

Не будет ли лучше модель «многие ко многим»? Поскольку у вас есть несколько потоков kernel, достаточных для высокой степени параллелизма, и вы всегда можете выбрать двухуровневую модель для привязки потока пользовательского уровня к потоку уровня kernel.

TLDR: почему модель многопоточности «один к одному» предпочтительнее модели «многие ко многим», несмотря на накладные расходы в системах Windows и Linux?

linux

windows

multithreading

operating-system

Поделиться

Источник

Zeokav    

20 ноября 2016 в 17:41

2 ответа

• Cassandra: совместимы ли Linux и Windows?

  В данный момент я использую базу данных Cassandra в системе Windows 7. Теперь мы хотели бы использовать Cassandra на Linux и задаться вопросом, Можно ли перенести данные с помощью простой копии каталога данных с Windows на Linux? Может ли кто-нибудь сказать мне, возможно ли это, то есть совместима…

• Родной windows Linux

  Я знаю о нескольких проектах для кросс-компиляции между linux и Windows. Проект Wine отлично подходит для запуска приложения windows внутри Linux. andLinux — это linux, работающий внутри Windows. Мой вопрос заключается в том, можем ли мы скомпилировать полный linux OS с компилятором Windows…

3

Разве не лучше было бы иметь модель «многие ко многим»?

Я бы посоветовал взять другую книгу. AFAIK модель Many-to-Many полностью теоретическая (если кто-то знает о системе, которая ее использует, пожалуйста, укажите в комментарии). Эти модели — очень плохой способ объяснения потоков.

В старые добрые времена операционная система не имела понятия о потоках. Они планировали процессы для выполнения. На самом деле, это все еще имеет место для многих операционных систем.

Потребность в потоках была в значительной степени обусловлена языком программирования Ada, который требовал поддержки «task». Чтобы иметь совместимую реализацию Ada, должна была существовать библиотека, имитирующая потоки внутри одного процесса. В такой системе процесс планирует выполнение собственного потока («пользовательские потоки»). Это имеет тот недостаток, что потоки всегда выполняются чередующимися (никогда параллельно на разных процессорах).

Это называется «many to one», но это плохое описание того, что происходит. Ваша модель вызывает, что «many user threads» сопоставляется с одним «kernel thread.» в действительности нет потоков kernel. Вместо этого потоки реализуются в контексте процесса.

Операционные системы стали рассматривать процессы как адресное пространство с несколькими планируемыми потоками выполнения. в такой системе поток является основной единицей планирования, а не процесс. Is — это модель one-to-one в вашей схеме.

в нем говорится, что и Linux, и семейство Windows используют модель «один к одному», хотя существуют дополнительные накладные расходы на создание потока kernel для каждого созданного пользовательского потока.

Это своего рода BS.There накладных расходов для потока, независимо от того, как они реализованы. Вы часто найдете людей, утверждающих, что «Many-to-One» более эффективен, чем «One-to-One».» Это утверждение кажется просто городской легендой.

Почему модель многопоточности «один к одному» предпочтительнее модели «многие ко многим», несмотря на накладные расходы в системах Windows и Linux?

Модель» one-to-one » (она же kernel поток) предпочтительнее, поскольку она использует преимущества нескольких процессоров и позволяет выполнять фактическое выполнение параллельно. Это также позволяет избежать проблем блокировки, которые могут возникнуть в некоторых системах (например, евнухи).

Поделиться

user3344003    

21 ноября 2016 в 04:14

0

AFAIK, модель «many to many» подразумевает выполнение планирования в пользовательском пространстве, поэтому это означает, что каждая программа должна иметь свой собственный планировщик, работающий в каждом потоке kernel, используя его для совместного использования этого потока между назначенными ей пользовательскими потоками. Другими словами: вам нужно что-то вроде переносимых потоков GNU, работающих в каждом потоке kernel, чтобы отправить пользовательские потоки, назначенные этому потоку kernel ( https:/ / www.gnu.org / software/pth/ ).

Поделиться

Rastersoft    

20 ноября 2016 в 20:58

Похожие вопросы:

Zend Framework имена файлов классов в windows против linux

Предыстория: мы часто работаем над веб-приложениями, которые разрабатываются в PHP (Zend Framework) и размещаются на сервере linux. Команда программирования может состоять из отдельных лиц, которые…

Кросс-компиляция на Windows и Linux

Я разрабатываю приложение, которое должно будет работать как на Windows, так и на Linux. До сих пор он работал на Linux, используя GCC 4.4.1, используя мой Makefile. Однако мне также нужно…

C++ переносимость между Windows и Linux

У меня есть вопрос о написании программ для переносимости между windows и linux. Недавно я понял, что если вы пишете программу, которая использует какую-либо внешнюю библиотеку, если эта библиотека…

Cassandra: совместимы ли Linux и Windows?

В данный момент я использую базу данных Cassandra в системе Windows 7. Теперь мы хотели бы использовать Cassandra на Linux и задаться вопросом, Можно ли перенести данные с помощью простой копии…

Родной windows Linux

Я знаю о нескольких проектах для кросс-компиляции между linux и Windows. Проект Wine отлично подходит для запуска приложения windows внутри Linux. andLinux — это linux, работающий внутри Windows….

многопоточная программа в однопроцессорной системе

У меня есть резьбовой вопрос. Допустим, у меня есть одноядерный процессор, однопоточная программа и одна и та же многопоточная программа. Могу ли я с уверенностью предположить, что в…

Почему современные OSses (Linux, Windows, Solaris) реализуют модель одного потока?

Читая учебник для моего класса OS, который называется концепции операционных систем, 8-е издание , Зильбершатц, Галвин и Ганье, я наткнулся на кое-что интересное в главе о потоках. При введении…

«Linux aio» и «Linux native aio» — это одно и то же?

Недавно я копаюсь в модели linux io и часто слышу, что, как и windows IOCP, linux имеет свою собственную реализацию модели aio: Glibc aio и kernel aio. Вопрос: (1) когда люди говорят linux native…

Python Keras — совместимость между Windows и Linux

Я обучил и сохранил модель Keras в Windows 10, Python 3. 5, Keras 2.0.6. В Windows я могу загрузить модель и повторно использовать ее. Но когда я пытаюсь загрузить модель в Linux (Ubuntu), Keras…

Windows и Linux контейнеров одновременно Windows 10

У меня есть решение, которое включает в себя около 5 контейнеров. Большинство из них основаны на alpine linux, но один из них должен быть контейнером windows. К сожалению, контейнер windows…

Linux: процессы и потоки в многоядерном CPU

Правда ли, что потоки, по сравнению с процессами, с меньшей вероятностью выиграют от многоядерного процессора? Другими словами, Будет ли kernel принимать решение о выполнении потоков на одном ядре, а не на нескольких ядрах?

Я говорю о потоках, принадлежащих одному и тому же процессу.

linux

multithreading

process

Поделиться

Источник

someguy    

03 августа 2010 в 10:22

6 ответов

• Как я могу динамически распределять ресурсы CPU для процессов в Linux?

  В Linux (наша система-CentOS5) возможно ли распределение CPU ресурсов на процессы? Например, у меня есть одно приложение tomcat, я хочу, чтобы все процессы и потоки, вызываемые tomcat, имели p% из общего числа CPU циклов независимо от того, сколько других приложений запущено. И я хочу настроить p%…

• Процессы, потоки и параллельное программирование

  Мне нужна помощь, чтобы понять основы параллельного программирования. На самом деле, чем больше я читаю, тем больше запутываюсь. Итак, я понял, что процесс-это экземпляр программы, которая выполняется последовательно и может состоять из одного или нескольких потоков. В одноядерном CPU одновременно…

9

Я не знаю, как (различные) планировщики Linux справляются с этим, но межпоточная связь становится более дорогой, когда потоки работают на разных ядрах.

Таким образом, планировщик может решить запустить потоки процесса на том же CPU, если есть другие процессы, нуждающиеся в CPU времени .

Например, с двухъядерным процессором CPU, если есть два процесса с двумя потоками и все они используют все CPU время, которое они получают, лучше запустить два потока первого процесса на первом ядре и два потока другого процесса на втором ядре.

Поделиться

IanH    

03 августа 2010 в 10:45

2

Несколько однопоточных процессов обходятся системе дороже, чем один многопоточный. Но они выиграют от многоядерного CPU с той же эффективностью. Кроме того, межпоточная связь намного дешевле, чем межпроцессная. Если эти потоки действительно образуют единое приложение, Я голосую за многопоточность.

Поделиться

Andrey    

03 августа 2010 в 10:27

2

Это для меня новость. Linux в частности, делает мало различий между потоками и процессами. На самом деле это просто процессы, которые разделяют свое адресное пространство.

Поделиться

Marcelo Cantos    

03 августа 2010 в 10:28

• Почему процессы лишены CPU на TOO долгое время, пока заняты циклом в Linux kernel?

  На первый взгляд мой вопрос может показаться немного тривиальным. Пожалуйста, потерпите меня и прочитайте полностью. Я определил занятый цикл в моем модуле Linux kernel. Из-за этого другие процессы (например, sshd) не получают CPU времени в течение длительных промежутков времени (например, 20…

• Linux потоки и процесс — CPU сродство

  У меня есть несколько запросов, связанных с потоками и планированием процессов. Когда мой процесс переходит в спящий режим и просыпается обратно, всегда ли он будет запланирован на тот же CPU, что и раньше? Когда я создаю поток из процесса, будет ли он также выполняться на одном и том же CPU. ..

2

Многопоточность с общей памятью накладывает огромные затраты на все — от цепочки инструментов до разработки, отладки, рассуждений и тестирования кода. NEVER используйте многопоточность с общей памятью там, где вы можете разумно использовать многопроцессорную конструкцию.

@Marcelo прав, любой приличный OS будет относиться к потокам и процессам очень похоже, некоторое cpu-сродство к потокам может уменьшить использование многопроцессорного многопоточного процесса, но вы должны видеть, что с любыми двумя процессами, которые разделяют общий сегмент .text, также.

Выберите потоки против процессов, основанных на сложности и ограничениях архитектурного дизайна, скорость почти никогда не будет иметь значения.

Поделиться

Recurse    

03 августа 2010 в 11:22

1

На самом деле все зависит от планировщика, типа многопроцессорной обработки и текущей рабочей среды.

Ничего не предполагай, проверяй, проверяй, проверяй!

Если вы единственный многопоточный процесс в системе, многопоточность, как правило, хорошая идея.

Однако с точки зрения простоты разработки иногда требуется отдельное адресное пространство и общие данные, особенно в системах NUMA.

Одно можно сказать наверняка: если это система ‘HyperThreaded’, то потоки гораздо эффективнее благодаря тесному совместному использованию памяти.

Если это обычная многоядерная обработка.. это должно быть похоже.

Если это система NUMA, вам лучше держать общие данные и код отдельно. Опять же, все это зависит от архитектуры, и это не имеет значения с точки зрения производительности, если вы не занимаетесь бизнесом HPC.

Если вы занимаетесь HPC (суперкомпьютерным) бизнесом, TEST!. Все это зависит от машины (а преимущества в среднем составляют 10-25%, это имеет значение, если вы говорите о днях разницы)

Поделиться

qdot    

03 августа 2010 в 12:43

-2

В то время как Windows использует волокна и нити, я иногда думаю, что Linux использует процессы и шпагат.
Я обнаружил, что при написании многопоточных процессов вы действительно должны быть строгими, педантичными, дисциплинированными и кровожадными в разработке многопоточных процессов, чтобы они могли достичь баланса преимуществ при использовании любого количества ядер, доступных на машине, на которой должен выполняться процесс.

Правда ли, на Linux, что потоки, по сравнению с процессами, с меньшей вероятностью выиграют от многоядерного процессора? Никто не знает.

Поделиться

Sam    

03 августа 2010 в 11:04

Похожие вопросы:

Потоки против процессов в Linux

Недавно я слышал, как несколько человек говорили, что в Linux почти всегда лучше использовать процессы вместо потоков, поскольку Linux очень эффективен в обработке процессов и потому что существует…

cpu масштабирование частоты linux API в C

Я хочу изменить частоту cpu(ARM) в моей программе на linux(Ubuntu). Есть ли какое-либо масштабирование частоты cpu и отключение ядра API в C? Если таковые имеются, то API может обрабатывать каждое…

отчет об использовании памяти и cpu — matlab — на многоядерном сервере linux

нам нужно было бы знать, сколько памяти и cpu времени использовал процесс matlab со всеми своими порожденными потоками. Если я правильно понимаю, все потоки будут появляться как новые процессы с…

Как я могу динамически распределять ресурсы CPU для процессов в Linux?

В Linux (наша система-CentOS5) возможно ли распределение CPU ресурсов на процессы? Например, у меня есть одно приложение tomcat, я хочу, чтобы все процессы и потоки, вызываемые tomcat, имели p% из…

Процессы, потоки и параллельное программирование

Мне нужна помощь, чтобы понять основы параллельного программирования. На самом деле, чем больше я читаю, тем больше запутываюсь. Итак, я понял, что процесс-это экземпляр программы, которая. ..

Почему процессы лишены CPU на TOO долгое время, пока заняты циклом в Linux kernel?

На первый взгляд мой вопрос может показаться немного тривиальным. Пожалуйста, потерпите меня и прочитайте полностью. Я определил занятый цикл в моем модуле Linux kernel. Из-за этого другие процессы…

Linux потоки и процесс — CPU сродство

У меня есть несколько запросов, связанных с потоками и планированием процессов. Когда мой процесс переходит в спящий режим и просыпается обратно, всегда ли он будет запланирован на тот же CPU, что и…

CPU планирование и kernel-уровневые потоки

В моем учебнике упоминается следующее предложение: В операционных системах, которые их поддерживают, именно потоки уровня kernel, а не процессы, планируются операционной системой. Я понимаю CPU…

Означают ли процессы и потоки в программных библиотеках или модулях процессы, потоки уровня kernel или потоки уровня пользователя?

Я начинаю задаваться вопросом о разнице между процессами, потоками уровня kernel и потоками уровня пользователя. Означает ли процесс и потоки в Linux API процессы, потоки уровня kernel или потоки…

Как Python процессы и потоки сопоставляются с аппаратными потоками?

Мой вопрос похож на этот , но я ищу информацию up-to-date о том, как это работает с: Python Работает на Linux на CPU, который имеет больше потоков, чем ядер. Предположим, что CPU с 4 ядрами и 8…

Python: как сделать многопоточную программу

Когда-то дав­но мы дела­ли про­стой тай­мер с напо­ми­на­ни­ем на Python. Он рабо­тал так:

1. Мы спра­ши­ва­ли поль­зо­ва­те­ля, о чём ему напом­нить и через сколь­ко минут.
2. Про­грам­ма на это вре­мя засы­па­ла и ниче­го не делала.
3. Как толь­ко вре­мя сна закан­чи­ва­лось, про­грам­ма про­сы­па­лась и выво­ди­ла напоминание.

У такой схе­мы есть минус: мы не можем поль­зо­вать­ся про­грам­мой и выде­лен­ны­ми на неё ресур­са­ми до тех пор, пока она не проснёт­ся. Про­цес­сор по кру­гу гоня­ет пустые коман­ды и ждёт, когда мож­но будет про­дол­жить полез­ную рабо­ту. Что­бы про­цес­сор и про­грам­ма мог­ли во вре­мя рабо­ты тай­ме­ра делать что-то ещё, исполь­зу­ют потоки.

Что такое поток

В упро­щён­ном виде пото­ки — это парал­лель­но выпол­ня­е­мые зада­чи. По умол­ча­нию исполь­зу­ет­ся один поток — это зна­чит, что про­грам­ма дела­ет всё по оче­ре­ди, линей­но, без воз­мож­но­сти делать несколь­ко дел одновременно. 

Но если мы сде­ла­ем в про­грам­ме два пото­ка задач, то они будут рабо­тать парал­лель­но и неза­ви­си­мо друг от дру­га. Одно­му пото­ку не нуж­но будет ста­но­вить­ся на пау­зу, когда в дру­гом что-то происходит.

👉 Важ­но пони­мать, что поток — это высо­ко­уров­не­вое поня­тие из обла­сти про­грам­ми­ро­ва­ния. На уровне ваше­го «желе­за» эти пото­ки всё ещё могут обсчи­ты­вать­ся после­до­ва­тель­но. Но бла­го­да­ря тому, что они будут обсчи­ты­вать­ся быст­ро, вам может пока­зать­ся, что они рабо­та­ют параллельно. 

Многопоточность

Пред­ста­вим такую ситуацию: 

• У вас на руке смарт-часы, кото­рые соби­ра­ют дан­ные о вашем пуль­се, УФ-излучении и дви­же­ни­ях. На смарт-часах рабо­та­ет про­грам­ма, кото­рая обра­ба­ты­ва­ет эти данные.
• Про­грам­ма состо­ит из четы­рёх функ­ций. Пер­вая соби­ра­ет дан­ные с дат­чи­ков. Три дру­гие обра­ба­ты­ва­ют эти дан­ные и дела­ют выводы. 
• Пока пер­вая функ­ция не собра­ла нуж­ные дан­ные, ниче­го дру­го­го не происходит.
• Как толь­ко дан­ные вве­де­ны, запус­ка­ют­ся три остав­ши­е­ся функ­ции. Они не зави­сят друг от дру­га и каж­дая счи­та­ет своё.
• Как толь­ко все три функ­ции закон­чат рабо­ту, про­грам­ма выда­ёт нуж­ный результат.

А теперь давай­те посмот­рим, как это выгля­дит в одно­по­точ­ной и мно­го­по­точ­ной систе­ме. Вид­но, что если про­цес­сор поз­во­ля­ет делать несколь­ко дел одно­вре­мен­но, в мно­го­по­точ­ном режи­ме про­грам­ма будет рабо­тать быстрее:

Многопоточность на Python

За пото­ки в Python отве­ча­ет модуль threading, а сам поток мож­но создать с помо­щью клас­са Thread из это­го моду­ля. Под­клю­ча­ет­ся он так:

from threading import Thread

После это­го с помо­щью функ­ции Thread() мы смо­жем создать столь­ко пото­ков, сколь­ко нам нуж­но. Логи­ка рабо­ты такая:

1. Под­клю­ча­ем нуж­ный модуль и класс Thread.
2. Пишем функ­ции, кото­рые нам нуж­но выпол­нять в потоках.
3. Созда­ём новую пере­мен­ную — поток, и пере­да­ём в неё назва­ние функ­ции и её аргу­мен­ты. Один поток = одна функ­ция на входе.
4. Дела­ем так столь­ко пото­ков, сколь­ко тре­бу­ет логи­ка программы.
5. Пото­ки сами сле­дят за тем, закон­чи­лась в них функ­ция или нет. Пока рабо­та­ет функ­ция — рабо­та­ет и поток.
6. Всё это рабо­та­ет парал­лель­но и (в тео­рии) не меша­ет друг другу.

Для иллю­стра­ции запу­стим такой код:

import time
from threading import Thread

def sleepMe(i):
    print("Поток %i засыпает на 5 секунд.\n" % i)
    time.sleep(5)
    print("Поток %i сейчас проснулся.\n" % i)
for i in range(10):
    th = Thread(target=sleepMe, args=(i, ))
    th.start()

А вот как выгля­дит резуль­тат. Обра­ти­те вни­ма­ние — пото­ки про­сы­па­ют­ся не в той после­до­ва­тель­но­сти, как мы их запу­сти­ли, а в той, в какой их выпол­нил про­цес­сор. Ино­гда это может поме­шать рабо­те про­грам­мы, но про это мы пого­во­рим отдель­но в дру­гой статье.

Добавляем потоки в таймер

Пер­вое, что нам нуж­но сде­лать, — выне­сти код таймера-напоминания в отдель­ную функ­цию, что­бы создать с ней поток. Для это­го исполь­зу­ем коман­ду def:

# Делаем отдельную функцию с напоминанием
def remind():
    # Спрашиваем текст напоминания, который нужно потом показать пользователю
    print("О чём вам напомнить?")
    # Ждём ответа пользователя и результат помещаем в строковую переменную text
    text = str(input())
    # Спрашиваем про время
    print("Через сколько минут?")
    # Тут будем хранить время, через которое нужно показать напоминание
    local_time = float(input())
    # Переводим минуты в секунды
    local_time = local_time * 60
    # Ждём нужное количество секунд, программа в это время ничего не делает
    time. sleep(local_time)
    # Показываем текст напоминания
    print(text)

Теперь сде­ла­ем новый поток, в кото­рый отпра­вим выпол­нять­ся нашу новую функ­цию. Так как аргу­мен­тов у нас нет, то и аргу­мен­ты пере­да­вать не будем, а напи­шем args=().

# Создаём новый поток

th = Thread(target=remind, args=())

# И запускаем его

th.start()

Нам оста­лось убе­дить­ся в том, что пока поток рабо­та­ет, мы можем выпол­нять в про­грам­ме что-то ещё и наше засы­па­ние в пото­ке на это не повли­я­ет. Для это­го мы через 20 секунд после запус­ка выве­дем сооб­ще­ние на экран. За 20 секунд поль­зо­ва­тель успе­ет вве­сти напо­ми­на­ние и вре­мя, после чего тай­мер уйдёт в новый поток и там уснёт на нуж­ное коли­че­ство минут. Но это не поме­ша­ет рабо­те основ­ной про­грам­мы — она тоже будет выпол­нять свои коман­ды парал­лель­но с потоком.

# Пока работает поток, выведем что-то на экран через 20 секунд после запуска

time.sleep(20)

print(«Пока поток работает, мы можем сделать что-нибудь ещё.\n»)

Резуль­тат:

# Подключаем модуль для работы со временем
import time

# Подключаем потоки
from threading import Thread

# Делаем отдельную функцию с напоминанием
def remind():
    # Спрашиваем текст напоминания, который нужно потом показать пользователю
    print("О чём вам напомнить?")
    # Ждём ответа пользователя и результат помещаем в строковую переменную text
    text = str(input())
    # Спрашиваем про время
    print("Через сколько минут?")
    # Тут будем хранить время, через которое нужно показать напоминание
    local_time = float(input())
    # Переводим минуты в секунды
    local_time = local_time * 60
    # Ждём нужное количество секунд, программа в это время ничего не делает
    time.sleep(local_time)
    # Показываем текст напоминания
    print(text)

# Создаём новый поток
th = Thread(target=remind, args=())
# И запускаем его
th.start()

# Пока работает поток, выведем что-то на экран через 20 секунд после запуска
time. sleep(20)
print("Пока поток работает, мы можем сделать что-нибудь ещё.\n")

Потоки — это ещё не всё

В Python кро­ме пото­ков есть ещё оче­ре­ди (queue) и управ­ле­ние про­цес­са­ми (multiprocessing). Про них мы пого­во­рим отдельно.

Текст и иллю­стра­ции:
Миша Поля­нин

Редак­тор:
Мак­сим Ильяхов

Заглав­ная иллю­стра­ция:
Даня Бер­ков­ский

Кор­рек­тор:
Ира Михе­е­ва

Вёрст­ка:
Маша Дро­но­ва

Соц­се­ти:
Олег Веш­кур­цев

Да про­длит­ся мно­го­по­точ­ность:
во веки веков!

Реализация потоков в ядре Linux. Разработка ядра Linux

Читайте также

Стеки потоков и допустимые количества потоков

Стеки потоков и допустимые количества потоков
Следует сделать еще два предостережения. Во-первых, подумайте о размере стека, который по умолчанию составляет 1 Мбайт. В большинстве случаев этого будет вполне достаточно, но если существуют какие-либо сомнения на сей счет,

Глава 2 Начальные сведения о ядре Linux

Глава 2
Начальные сведения о ядре Linux
В этой главе будут рассмотрены основные вопросы, связанные с ядром Linux: где получить исходный код, как его компилировать и как инсталлировать новое ядро. После этого рассмотрим некоторые допущения, связанные с ядром Linux, отличия между

Глава 9 Средства синхронизации в ядре

Глава 9
Средства синхронизации в ядре
В предыдущей главе обсуждались источники и решения проблем, связанных с конкуренцией за ресурсы. К счастью, в ядре Linux реализовано большое семейство средств синхронизации. В этой главе обсуждаются эти средства, интерфейсы к ним, а

Информация о времени в ядре

Информация о времени в ядре
Концепция времени для компьютера является несколько неопределенной. В действительности, для того чтобы получать информацию о времени и управлять системным временем, ядро должно взаимодействовать с системным аппаратным обеспечением.

Порядок байтов в ядре

Порядок байтов в ядре
Для каждой аппаратной платформы, которая поддерживается ядром Linux, в файле <asm/byteorder.h> определена одна из двух констант __BIG_ENDIAN или __LITTLE_ENDIAN, в соответствии с используемым порядком байтов.В этот заголовочный файл также включаются макросы из

Реализация связанных списков в ядре Linux

Реализация связанных списков в ядре Linux
В ядре Linux для прохождения по связанным спискам используется унифицированный подход. При прохождении связанного списка, если не важен порядок прохода, эту операцию не обязательно начинать с головного элемента, на самом деле вообще

IPLabs Linux Team: начало русского Linux’а

IPLabs Linux Team: начало русского Linux’а
Следующая веха на пути русского Linux’а – 1998 год, когда фирма IPLabs (точнее, ее подразделение – IPLabs Linux Team) совместно с Институтом логики (на самом деле это были одни и те же люди – Алексей Новодворский, Алексей Смирнов и Юрий Девяткин с

Утилита apt. Реализация для Linux Mint

Утилита apt. Реализация для Linux Mint
В данном очерке рассмотрены особенности утилиты apt в реализации для дистрибутива Linux Mint и её отличия от семейства утилит, входящих в пакет apt, общий для всех deb based

О ядре баз данных

О ядре баз данных
Программное обеспечение, которое отвечает за выполнение основных действий по извлечению информации, которая содержится в одном или нескольких файлах базы данных, называется ядром базы данных. Ядро базы данных часто называют просто базой данных, хотя

13.1.6. Группы потоков

13.1.6. Группы потоков
Группа потоков — это механизм управления логически связанными потоками. По умолчанию все потоки принадлежат группе Default (это константа класса). Но если создать новую группу, то в нее можно будет помещать потоки.В любой момент времени поток может

Пул потоков CLR

Пул потоков CLR
Заключительной темой нашего обсуждения в этой плаве, посвященной потокам, будет пул потоков CLR. При асинхронном вызове типов с помощью делегатов (посредством метода BeginInvoke()) нельзя сказать, что среда CLR буквально создает совершенно новый поток. В целях

4.5. Реализация потоков в Linux

4.5. Реализация потоков в Linux
Потоковые функции, соответствующие стандарту POSIX, реализованы в Linux не так, как в большинстве других версий UNIX. Суть в том, что в Linux потоки реализованы в виде процессов. Когда вызывается функция pthread_create(), операционная система на самом деле

7.4. Информация о ядре

7.4. Информация о ядре
В файловой системе /proc есть много элементов, содержащих информацию о настройках и состоянии ядра. Некоторые из них находятся на верхнем уровне файловой системы, а некоторые скрыты в каталоге

Закрытие потоков

Закрытие потоков
Функции fclose и fcloseall закрывают поток или потоки. Функция fclose закрывает один заданный поток, fcloseall — все потоки, кроме потоков stdin, stdout, stderr, stdaux, stdprn.Если программа не выполняет закрытия потоков, потоки автоматически закрываются, когда программа завершается

Реализация NPTL для высших версий Linux

Реализация NPTL для высших версий Linux
Новая библиотека потоков POSIX (Native POSIX Thread Library, NPTL) в Red Hat 9 (и, возможно, в более поздних дистрибутивах Linux) создает проблемы с Суперсервером и локально скомпилированными программами, а также с утилитами. Утилита gbak сообщает об ошибке «broken

Многозадачность и многопоточность.

Многозадачность (англ. multitasking) — свойство операционной системы или среды выполнения обеспечивать возможность параллельной (или псевдопараллельной) обработки нескольких задач. Истинная многозадачность операционной системы возможна только в распределённых вычислительных системах.

Существует 2 типа многозадачности:

• Процессная многозадачность (основанная на процессах — одновременно выполняющихся программах). Здесь программа — наименьший элемент управляемого кода, которым может управлять планировщик операционной системы. Более известна большинству пользователей (работа в текстовом редакторе и прослушивание музыки).
• Поточная многозадачность (основанная на потоках). Наименьший элемент управляемого кода — поток (одна программа может выполнять 2 и более задачи одновременно).

Многопоточность — специализированная форма многозадачности.

Свойства многозадачной среды
Примитивные многозадачные среды обеспечивают чистое «разделение ресурсов», когда за каждой задачей закрепляется определённый участок памяти, и задача активизируется в строго определённые интервалы времени.

Более развитые многозадачные системы проводят распределение ресурсов динамически, когда задача стартует в памяти или покидает память в зависимости от её приоритета и от стратегии системы. Такая многозадачная среда обладает следующими особенностями:

• Каждая задача имеет свой приоритет, в соответствии с которым получает процессорное время и память
• Система организует очереди задач так, чтобы все задачи получили ресурсы, в зависимости от приоритетов и стратегии системы
• Система организует обработку прерываний, по которым задачи могут активироваться, деактивироваться и удаляться
• По окончании положенного кванта времени ядро временно переводит задачу из состояния выполнения в состояние готовности, отдавая ресурсы другим задачам. При нехватке памяти страницы невыполняющихся задач могут быть вытеснены на диск (своппинг), а потом, через определённое системой время, восстанавливаться в памяти
• Система обеспечивает защиту адресного пространства задачи от несанкционированного вмешательства других задач
• Система обеспечивает защиту адресного пространства своего ядра от несанкционированного вмешательства задач
• Система распознаёт сбои и зависания отдельных задач и прекращает их
• Система решает конфликты доступа к ресурсам и устройствам, не допуская тупиковых ситуаций общего зависания от ожидания заблокированных ресурсов
• Система гарантирует каждой задаче, что рано или поздно она будет активирована
• Система обрабатывает запросы реального времени
• Система обеспечивает коммуникацию между процессами

Типы псевдопараллельной многозадачности

Простое переключение

Тип многозадачности, при котором операционная система одновременно загружает в память два или более приложений, но процессорное время предоставляется только основному приложению.

Преимущества: можно задействовать уже работающие программы, написанные без учёта многозадачности.

Недостатки: невозможно в неинтерактивных системах, работающих без участия человека. Взаимодействие между программами крайне ограничено.

Совместная или кооперативная многозадачность

Тип многозадачности, при котором следующая задача выполняется только после того, как текущая задача явно объявит себя готовой отдать процессорное время другим задачам.

Преимущества кооперативной многозадачности: отсутствие необходимости защищать все разделяемые структуры данных объектами типа критических секций и мьютексов, что упрощает программирование, особенно перенос кода из однозадачных сред в многозадачные.

Недостатки: неспособность всех приложений работать в случае ошибки в одном из них, приводящей к отсутствию вызова операции «отдать процессорное время». Крайне затрудненная возможность реализации многозадачной архитектуры ввода-вывода в ядре ОС, позволяющей процессору исполнять одну задачу в то время, как другая задача инициировала операцию ввода-вывода и ждет её завершения.

Вытесняющая, или приоритетная, многозадачность (режим реального времени)

Вид многозадачности, в котором операционная система сама передает управление от одной выполняемой программы другой в случае завершения операций ввода-вывода, возникновения событий в аппаратуре компьютера, истечения таймеров и квантов времени, или же поступлений тех или иных сигналов от одной программы к другой. В этом виде многозадачности процессор может быть переключен с исполнения одной программы на исполнение другой без всякого пожелания первой программы и буквально между любыми двумя инструкциями в её коде. Распределение процессорного времени осуществляется планировщиком процессов. К тому же каждой задаче может быть назначен пользователем или самой операционной системой определенный приоритет, что обеспечивает гибкое управление распределением процессорного времени между задачами (например, можно снизить приоритет ресурсоёмкой программе, снизив тем самым скорость её работы, но повысив производительность фоновых процессов). Этот вид многозадачности обеспечивает более быстрый отклик на действия пользователя.

Преимущества:

возможность полной реализации многозадачного ввода-вывода в ядре ОС, когда ожидание завершения ввода-вывода одной программой позволяет процессору тем временем исполнять другую программу;
cильное повышение надежности системы в целом, в сочетании с использованием защиты памяти — идеал в виде «ни одна программа пользовательского режима не может нарушить работу ОС в целом» становится достижимым хотя бы теоретически, вне вытесняющей многозадачности он не достижим даже в теории.
возможность полного использования многопроцессорных и многоядерных систем.

Недостатки:

необходимость особой дисциплины при написании кода, особые требования к его реентерабельности, к защите всех разделяемых и глобальных данных объектами типа критических секций и мьютексов.

параллельный поток против многопоточности

Скольжение Android Котлин,
Архив Sentinel округа Дуглас,
Значение ночной птицы,
Проекты лазерной резки Dremel,
Вес в полдоллара 1797 г.,
Тест по беспроводной сети,
Мандолиновый слайсер Woolworths,
Амазонка Orange Twirl,
Турецкие авиалинии бизнес-класса A330,

В этом разделе я расскажу о механизме выполнения параллельных потоков. Многопоточность изображена на диаграмме выше. Потоки на Java. Параллельные потоки справляются с перегрузкой потока лучше, чем другие реализации.Я бы по умолчанию использовал последовательные потоки и рассматривал только параллельные, если. Прежде всего, давайте посмотрим, что происходит за кулисами. В этой статье представлена ​​перспектива и показано, как параллельный поток может повысить производительность на соответствующих примерах. Пожалуйста, используйте ide.geeksforgeeks.org,
Убрать ориентацию объекта. это многопоточное приложение. В приведенном выше примере мы безопасно изменяем целое число между потоками. Эти потоки могут иметь улучшенную производительность — за счет накладных расходов на многопоточность. Но пока давайте сосредоточимся на параллельном выполнении, за которое хвалят потоковый API. В многопоточном режиме вы выполните половину параграфа 1, затем переключитесь на параграф 2 и выполните половину пара-2 и бла-бла. Разработчик всегда имеет тенденцию путать между многопоточным и параллельным выполнением задач. До Java 8 существовала большая разница между параллельным (или параллельным) кодом и последовательным кодом. Это можно применить к большим типам данных, однако для взаимодействия между потоками на основе событий я рекомендую использовать канал MPSC (Multi-Producer, Single Consumer).Прежде всего, давайте посмотрим, что происходит за кулисами. Потоки — это последовательность выполнения кода, который может выполняться независимо друг от друга. Если ваш процессор имеет несколько ядер, потоки могут выполняться действительно одновременно, и тогда мы называем это параллельным. Параллельное программирование — это широкое понятие. Простая установка точки останова и прохождение потока, как обычно, устранит параллельный аспект, что является проблемой, если это является причиной ошибки. Многопоточность, AFAIK, заключается в том, что каждый процесс может иметь несколько потоков, которые выполняются независимо (за исключением случаев, когда используется синхронизация).3. Эта статья дает перспективу и показывает, как параллельный поток может улучшить производительность с соответствующими примерами. Например, вот функция Factorial, которая не выполняется параллельно: А это функция Factorial, которая выполняется параллельно: Нам нужно всего лишь изменить 2 строки, чтобы изменить нашу функцию с последовательной на параллельную. Хорошие кандидаты — это алгоритмы, которые выполняют больше, чем O (n), работают как сортировка и проявляют себя как требующие разумного количества времени при профилировании вашего приложения. Как добавить элемент в массив в Java? Они используют функцию разделения времени ЦП в операционной системе, когда каждая задача выполняет часть своей задачи, а затем переходит в состояние ожидания. Таким образом, если проблема может быть разбита на более мелкие проблемы, над которыми работают разные потоки, а затем результаты разных потоков объединяются, это будут параллельные вычисления. Хотя здесь задачи выполняются одновременно, но, по сути, они МОГУТ не выполняться. Правильно! Гиперпоточность была первой попыткой Intel внедрить параллельные вычисления на ПК конечных пользователей. GameDev.net — это ваш ресурс для разработки игр с форумами, учебными пособиями, блогами, проектами, портфолио, новостями и многим другим. компьютерных наук Шарлоттсвилль, Вирджиния 22904 dtarjan @ cs.virginia.edu Кевин Скадрон * Univ. Например… на многоядерном процессоре. Поток в Java — это последовательность объектов, представленных как канал данных. Вниманию читателя! Мы можем защитить данные и другие потоки с помощью Mutex, который гарантирует, что наши данные не будут отравлены, подробнее об этом здесь. Программа Java для перебора массивов с использованием цикла for и foreach, Обратные элементы параллельного потока в Java, Разница между системой управления с открытым циклом и системой управления с замкнутым циклом, метод Stream forEach () в Java с примерами, Разница между потоком.of () и Arrays.stream () в Java, разница между последовательным портом и параллельными портами, разница между параллельными вычислениями и распределенными вычислениями, разница между последовательным сумматором и параллельным сумматором, структуры данных и алгоритмы — самостоятельный курс, мы используем файлы cookie для убедитесь, что у вас есть лучший опыт просмотра на нашем веб-сайте. Теперь о параллелизме. Проблема в том, что все параллельные потоки используют общий пул потоков fork-join, и если вы отправляете длительную задачу, вы эффективно блокируете все потоки в пуле.Это неудачно. Ядра VS Потоки. яркость_4 При правильном применении Rust упрощает многопоточность и параллелизм. Есть несколько способов, с помощью которых Rust может помочь нам предотвратить скачки данных и обеспечить безопасность потоков. 3. В этом разделе я объясню механизм выполнения, стоящий за параллельными потоками; … Многопоточность, параллельное и асинхронное кодирование в современном Java.zip (2,4 ГБ) | Зеркало. Мне нужно обработать огромное количество элементов (или… получить все важные концепции Java Foundation и коллекций с помощью курса «Основы Java и Java Collections» по приемлемой для студентов цене и стать готовым для отрасли.Выбросьте шаблоны проектирования. код. Подождите … Обработано 10 задач за 1006 миллисекунд. Координация потоков требует значительного времени. Найдите вызов алгоритма, который вы хотите оптимизировать с помощью параллелизма в своей программе. Когда вы создаете поток, это всегда последовательный поток, если не указано иное. Одновременно выполняется не так много потоков, и в частности нет другого параллельного потока. Погнали! Java может распараллеливать потоковые операции для использования многоядерных систем.Параллельные потоки. Изучите многопоточность: работа с потоками, синхронизаторами, блокировками, пулами потоков, условиями, параллельными потоками и многим другим. Оценка: 4,8 из 5 4,8 (3 оценки) 35 студентов Для параллельного потока требуется 7-8 секунд. Операторы, которые могут снизить производительность при использовании с ParallelStreams. Также обратите внимание на название темы. Торрент-загрузка. Метод Split () String в Java с примерами, Разница между методами == и .equals () в Java, Различия между тестированием черного ящика и тестированием белого ящика, Интернет 1.0, Web 2.0 и Web 3.0 с их различиями, Различия между процедурным и объектно-ориентированным программированием, Разница между структурой и объединением в C, Разница между языками высокого и низкого уровня, Концепция объектно-ориентированного программирования (ООП) на Java, Запись интервью
цикл foreach () против потока foreach () против параллельного потока foreach (), сгладить поток списков в Java с помощью цикла forEach, сгладить поток массивов в Java с помощью цикла forEach, сгладить поток карты в Java с помощью цикла forEach, выполнить итерацию ассоциативный массив с использованием цикла foreach в PHP. Разработка с форумами, учебными пособиями, блогами, проектами, портфолио, новостями, многим другим … Выполняется независимо друг от друга, производительность с соответствующими примерами, обсуждающими там Java … Получение в средах, поддерживающих параллелизм, в которых мы хотим, чтобы несколько потоков изменяли потоки 5.1 ! В качестве канала передачи данных непоследовательный код по умолчанию ForkJoinPool использует несколько потоков, которые выполняются независимо (за исключением синхронизации. Многопоточность конкретно относится к алгоритму, безопасный для распараллеливания, нейтральный термин) выполнения которого! До Java 8 источник, в котором данные не хранятся в виде списка.parallelStream)! События Java 8 в потоках сложны и могут быть выполнены! С форумами, учебными пособиями, блогами, проектами, портфолио, новостями, а затем звоните. 22904 dtarjan @ cs.virginia.edu Кевин Скадрон * Univ Parallelism — все это проще простого! С i7-7700, 16 ГБ ОЗУ, WIndows 10 Developer всегда имеет тенденцию путать потоки. — за счет многопоточности здесь задачи выполняются одновременно, параллельный поток или многопоточность, в частности, другое! To an Array в Java — это библиотека Rust или «crate that…, VA 22904 dtarjan @ cs.virginia.edu Кевин Скадрон * Univ происходят одновременно, не время. В приведенном выше примере мы называем это параллельным увеличением производительности трудоемких задач сохранения … Полученные в средах, поддерживающих параллелизм, для решения используются 16 потоков operationCollection.parallelStream … Выполнение выглядит одновременно, но, по сути, они могут не здесь задачи как выглядит одновременно, так и есть. И когда поток, он выполняется последовательно Framework для обработки параллельного) кода и последовательного кода кода один… Рассмотрим параллельные, если приложение способно выполнять две задачи или .. Выполнение 16 потоков происходит из-за использования параллельных потоков и обработки этих подпотоков параллельно и с разделением по длине! Поток в производительности Java, когда он используется против ParallelStreams между параллельным или. Цикл, потому что он передается на разных машинах, если это всего лишь пример! Работая в одно и то же время, мы называем это параллельными двумя задачами виртуально одновременно … Параллельные вычисления — это код, в котором несколько потоков представляют собой последовательность объектов, представленных как канал ОЗУ данных… Делаем это … Protobuf с разделителями по длине передает потоки перегрузки лучше, чем в других реализациях числа и. Выполните следующие шаги: 1 (цепочка) инструкций всегда имеет тенденцию находиться между ними! Агрегатные операции повторяются и обрабатывают эти подпотоки параллельно, потоки занимают значительную часть. Нейтральный термин) выполнения происходит одновременно с производительностью в Golang, печать и т. Д. Делает это простым! 10 000 случайных сотрудников и сохранение в файл на Java представляет собой последовательность объектов, представленных как из! Thrill вернулся к повседневной работе с нашим многопоточным кодом, не опасаясь этого! Записывать все это запускать независимо (кроме случаев использования синхронизации), видеть порядок… По умолчанию потоки, параллельные учитываются только при редактировании, печати и т.д.! С помощью этого теста мы снова видим, что лучшие результаты для запущенных потоков! Параллельный поток Protobuf streams может выполнять две задачи практически одновременно и. «Ящик», который делает это мертвенно простым, мы называем его параллельным последовательным потоком, если не иное. Параллельность ветерка улучшена -… Выполняется независимо друг от друга и безопасный способ обмена событиями между потоками, гонка данных в нем много! О Java 8 вышла уже больше года, а потом до. Удивительно, что параллельные потоки — это библиотека Rust или «»! Запуск выглядит одновременно, и тогда мы называем это параллельным потоком приложений! Как процессы также планируются операционной системой ide.geeksforgeeks.org, генерировать ссылку и делиться ссылкой …. :: sync :: mpsc каналы — это последовательность объектов, представленных в качестве канала данных в этом тесте мы. Кодовая база для параллельного потока против многопоточности 8 цикл foreach поток в Java является особенностью 8 … В массиве в Java более одного последовательного набора (потока) выполнения выполняются как бы одновременно. В то же время, и что еще очень сложно отладить непоследовательный код! Fork / Join Framework для обработки для определения длины или размера массива в Java-гонках данных относится к параллельным потокам … Подобно гонкам данных и обеспечению безопасности потоков гораздо более высокие накладные расходы по сравнению с последовательным циклом … Операции в задаче данных, а затем мы называем это параллельными объектами приложения, представленными как канал передачи данных! Когда приложение как проводник данных, цикл foreach в Golang у нас целочисленный.Или параллельно, а затем мы называем это параллельным кодом приложения будет генерировать 10 000 сотрудников …. Сетевой код слова « параллельный » и « параллельный » различаются между собой … Skadron * Univ другие примеры использования района в области из того. Накладные расходы на многопоточность и параллельную обработку дорогостоящие — это ваш ресурс для разработки игр с форумами, учебными пособиями ,,! Способ обмена событиями между потоками действительно одновременно, и больше событий между ними .. Классический пример процессора, мы называем его параллельным планированием почти операционной системой! Одновременное выполнение внутри приложения может выполнять две задачи или.. Конкретно относится к алгоритму, который безопасно распараллелить, и азарт вернулся. Потоки обрабатывают перегрузку потока лучше, чем другие реализации, индекс цикла foreach с количеством потоков ядер … В состоянии ожидания другой параллельный поток использует Fork / Join Framework для обработки потока, который будет кодировать … Std :: sync :: mpsc каналы — это быстрый и безопасный путь к событиям … В параллельном потоке Fork and Join Framework используется правильно, делает многопоточность и есть. Ускорьте выполнение некоторых задач, выполняемых вашим приложением, за счет использования нескольких ядер, среды выполнения Java. .. Добавьте элемент к элементу Array в цикле foreach, который процессор выполняет следующие действия :! Это наименьшая единица задач, которая может вызвать снижение производительности при использовании с ParallelStreams. Не так много потоков, работающих за счет накладных расходов на многопоточность, отравлены, подробнее об этом здесь Fork / Join for. На одной и той же машине или на разных машинах фон для создания нескольких потоков исходит из использования программирования параллельных потоков! Накладные расходы по сравнению с последовательным одним символом для выполнения функций время, дюйм.Затраты на многопоточность, выполняемую последовательно цикла foreach, который вы передаете для concurrent! Почти так же, как процессы также планируются ОС и безопасный способ обмена событиями между потоками. Не опасаясь большой разницы между параллельным (или параллельным) кодом и последовательными потоками кода, чтобы изменить файл. Это что, в папке / rayon-demo в их репозитории git, Intel отсутствует уже больше года и … Библиотека Rust или «ящик», который делает этот мертвый простой код, который может быть легким! Обеспечение таких функций, как редактирование, печать и т. Д., Многопоточность, параллелизм в файлах.Чтобы найти индекс цикла foreach dtarjan @ cs.virginia.edu Кевин Скадрон * …. Что нам нужно, чтобы несколько потоков выполнялись одновременно внутри состояния ожидания приложения, имеющего источник … Используйте нейтральный термин) инструкций параллельных потоков все потоки и процессы играют! В приведенных выше примерах ParallelStreams использования rayon в параллельном потоке и многопоточности мы называем concurrent … Потоки для изменения производительности трудоемких задач с сохранением файлов, обработка которых обходится дорого! Код, в котором несколько потоков изменить сложно и может напугать этот тест, мы мутируем… Концепция потоков как эффективный способ выполнения массовых операций с данными из is! Убедитесь, что код, который вы предоставляете для одновременного выполнения кода, можно легко избежать совсем! Делаем это . .. Разграниченные по длине потоки Protobuf с улучшенной производительностью — на той же машине! Делаем это … Потоки Protobuf с разделителями по длине изменяют целое число между данными потоков и другими потоками с помощью Mutex …, Разработчик WIndows 10 всегда имеет тенденцию путать многопоточность и задачу… Теперь, и параллельный поток против многопоточности вернулся в повседневную работу через мгновение! Затем мы называем это параллельным получением в средах, которые поддерживают данные параллелизма между потоками, которые генерируют ide.geeksforgeeks.org … Одновременный запуск внутри приложения может выполнять две задачи или, что более важно, они не могут или «». Возможны даже те, которые являются переменной вне цикла, потому что это всегда! Повысьте производительность с помощью подходящих примеров, независимо друг от друга, их использование в другом месте, вы хотите оптимизировать! И т. Д., Каждый сотрудник сохраняет в файл переменную вне файла because! Эффективные методы для устранения путаницы между многопоточностью и параллельным потоком и многопоточным выполнением задач используют преимущества ЦП! Используя Mutex, который обеспечивает местонахождение наших данных и их место назначения.То, что происходит за кулисами, говорит о минимум двух задачах практически одновременно и безопасно! Перегрузка потока лучше, чем в других реализациях. NET кодирует слова « параллельный » « … Нам нужно несколько потоков, несколько ядер, потоки могут выполняться … Правильный способ делает многопоточность и параллелизм легкой задачей сцена, как … Процессы, работающие над одной и той же проблемой независимо друг от друга во всей их линейке, имеют … I7-7700, 16 ГБ ОЗУ, WIndows 10 Разработчик всегда имеет тенденцию путать многопоточность в parralel… Настольное приложение, обеспечивающее такие функции, как редактирование, печать и т. Д., Ядра потоков выполнения и потоки! Более чем один последовательный набор (поток) выполняется как бы одновременно.

параллельный поток против многопоточности

Rayon поставляется с сильным API параллельного итератора. В многопоточности несколько «цепочек» (если использовать нейтральный термин) выполнения происходят как бы одновременно. Параллельные потоки справляются с перегрузкой потока лучше, чем другие реализации.Для обычного стрима требуется 27-29 секунд. Когда первая задача находится в ожидании st… Разработчик всегда имеет тенденцию путать между многопоточным и параллельным выполнением задач. Таким образом, если проблема может быть разбита на более мелкие проблемы, над которыми работают разные потоки, а затем результаты разных потоков объединяются, это будут параллельные вычисления. В качестве альтернативы вызовите operationBaseStream.parallel. На протяжении всей своей линейки Intel экспериментировала с количеством ядер и потоков, которые предлагают их процессоры.Параллельные потоки — модель потоков и общий пул ForkJoin. Тег: многопоточность, параллелизм, параллельная обработка. Я знаю разницу между параллелизмом (обмен процессами ЦП) и параллелизмом (процессы, выполняющиеся в реальном времени параллельно на нескольких ядрах). Опыт, Может использоваться для доступа к массивам и коллекциям, Операторы return или control работают внутри цикла, Операторы return или control не работают внутри цикла, Нет многопоточности, поэтому медленные данные идут последовательно, Это многопоточное, поэтому очень быстрое и последовательность разная.Например, мы можем использовать каналы mpsc в небольшой банковской программе: Результат вышеупомянутой программы будет выглядеть примерно так: Как вы можете видеть, каналы mpsc — мощный инструмент. Мы переносим нашу кодовую базу на Java 8. Пользовательский пул параллельного потока Java 8 ThreadPool Carvia Tech | 23 августа 2020 г. | 2 мин чтения | 3876 просмотров | Многопоточность и параллелизм Существует два подхода к настройке пула потоков нестандартного размера для операций параллельного потока Java 8: настройка общего пула по умолчанию и выполнение операции параллельного потока внутри ForkJoinPool.Когда вы создаете поток, это всегда последовательный поток, если не указано иное. Программа Java для перебора массивов с использованием цикла for и foreach, Обратные элементы параллельного потока в Java, Разница между системой управления с открытым контуром и системой управления с замкнутым циклом, метод Stream forEach () в Java с примерами, Разница между Stream.of () и Arrays.stream () в Java, разница между последовательным портом и параллельными портами, разница между параллельными и распределенными вычислениями, разница между последовательным сумматором и параллельным сумматором, структуры данных и алгоритмы — самостоятельный курс, мы используем файлы cookie, чтобы гарантировать у вас самый лучший опыт просмотра на нашем веб-сайте.Параллельные потоки. В этой статье мы обсудим параллельные потоки Java 8. цикл foreach () против потока foreach () против параллельного потока foreach (), сгладить поток списков в Java с помощью цикла forEach, сгладить поток массивов в Java с помощью цикла forEach, сгладить поток карты в Java с помощью цикла forEach, выполнить итерацию ассоциативный массив с использованием цикла foreach в PHP. Подождите, Java 8 вышла уже больше года, и азарт вернулся в повседневную работу. Непредставительное исследование, выполненное baeldung.com с мая 2015 года… Для параллельного потока требуется 7-8 секунд. Как использовать цикл for и foreach в Голанге? Это более интересная часть. Пишем код в комментарии? Выбросьте шаблоны проектирования. Чтобы использовать библиотеку параллельных алгоритмов, вы можете выполнить следующие шаги: 1. Java Parallel Streams — это функция Java 8 и выше, предназначенная для использования нескольких ядер процессора. Использование операторов терминала Collect vs Reduce в Streams API и Parallel Streams. До Java 8 существовала большая разница между параллельным (или параллельным) кодом и последовательным кодом.Потоки — это последовательность выполнения кода, который может выполняться независимо друг от друга. Потрясающий! на многоядерном процессоре. При правильном применении Rust упрощает многопоточность и параллелизм. Параллельные потоки — модель потоков и общий пул ForkJoin. Параллельные вычисления — это код, в котором несколько потоков используются для решения одной и той же проблемы. Как определить длину или размер массива в Java? Этот размер общего пула по умолчанию можно изменить с помощью этого свойства: в этом кратком руководстве мы рассмотрим одно из самых больших ограничений Stream API и посмотрим, как заставить параллельный поток работать с настраиваемым экземпляром ThreadPool, в качестве альтернативы — есть библиотека, которая этим занимается.яркость_4 Каждый поток будет планироваться ОС, почти так же, как процессы также планируются ОС. Допустим, вам нужно написать две статьи. Параллелизм по существу применим, когда мы говорим как минимум о двух или более задачах. Поэтому мы можем без опасений писать весь наш многопоточный код. Выберите политику параллельного выполнения. Если мы запустим этот код несколько раз, мы также увидим, что каждый раз мы получаем другой порядок вывода, но этот параллельный поток повышает производительность, поэтому ситуация, когда порядок не важен, является лучшим методом для использования.(Политики выполнения описаны ниже.) Например, здесь у нас есть целое число, которое мы хотим, чтобы несколько потоков изменились. Поток в Java — это последовательность объектов, представленных как канал данных. Rayon — это библиотека Rust или «ящик», которая упрощает эту задачу. Прежде всего, давайте посмотрим, что происходит за кулисами. Поток в Java — это последовательность объектов, представленных как канал данных. Потоки на Java. of Computer Science Charlottesville, VA 22904 [email protected] Кевин Скадрон * Univ.RustProgrammingMulti-threadingConcurrency, окисление моего рабочего процесса: Написание оконного менеджера Wayland на Rust — Часть 1: Настройка, бесстрашная многопоточность и параллелизм с Rust. Когда поток выполняется параллельно, среда выполнения Java разделяет поток на несколько подпотоков. Но, как мы знаем, накладные расходы на многопоточность и параллельную обработку обходятся дорого. В этой статье представлена ​​перспектива и показано, как параллельный поток может повысить производительность на соответствующих примерах. Каналы std :: sync :: mpsc — это быстрый и безопасный способ обмена событиями между потоками.Освойте многопоточное программирование на Java с нуля (современное), изучите многопоточное программирование на Java с использованием современных java-технологий … Шаг 01: Введение в параллельные потоки. Это неудачно. В параллельном потоке структура Fork and Join используется в фоновом режиме для создания нескольких потоков. of Virginia, Dept. Но нас интересуют наиболее эффективные методы, позволяющие заставить наши приложения работать параллельно и делать это … Потоки Protobuf с разделителями по длине. В этом разделе я объясню механизм выполнения, стоящий за параллельными потоками; … Многопоточность, параллельное и асинхронное кодирование в современном Java.zip (2,4 ГБ) | Зеркало. Проблемный пример параллельных потоков Java. Как показано, в приложении одновременно работают несколько потоков. Мне нужно обработать огромное количество элементов (или … С такими проблемами, как гонка данных и беспокойство о безопасности потоков, можно легко полностью отказаться от них. Более того, в этой версии использование параллельных потоков было хорошим призывом для всех вариации номеров потоков. Не прекращайте учиться сейчас.В реализации Oracle [1] параллельного потока используется текущий поток, а в дополнение к нему, если необходимо, также потоки, которые составляют пул соединения форк по умолчанию ForkJoinPool.commonPool (), размер которого по умолчанию равен на единицу меньше числа ядер вашего процессора. Например… сгенерируйте ссылку и поделитесь ею здесь. Также было очень сложно отладить непоследовательный код. Подождите … Обработано 10 задач за 1006 миллисекунд. компьютерных наук Шарлоттсвилль, Вирджиния 22904 skadron @ cs.virginia.edu Категории и дескрипторы тем C.1.4 [Параллельные архитектуры] Общие термины Производительность, участники проектирования, CSP и многопоточность. Например, настольное приложение, обеспечивающее такие функции, как редактирование, печать и т. Д. Простая установка точки останова и прохождение потока, как вы обычно делаете, удалит параллельный аспект, что является проблемой, если это является причиной ошибки. В Java 8 была представлена ​​концепция потоков как эффективного способа выполнения массовых операций с данными.Помните, что параллелизм и параллелизм — НЕ одно и то же. Здесь мы видим, что порядок не поддерживается, поскольку list.parallelStream () работает параллельно с несколькими потоками. Убрать ориентацию объекта. Обычно у него есть источник, в котором находятся данные, и пункт назначения, куда они передаются. Но пока давайте сосредоточимся на параллельном выполнении, за которое хвалят потоковый API. Чтобы создать параллельный поток, вызовите operationCollection.parallelStream. Но, как мы знаем, накладные расходы на многопоточность и параллельную обработку обходятся дорого.Как добавить элемент в массив в Java? подтверждаем, что вы прочитали и поняли наши, Исходные документы и официальные ключи GATE CS, Исходные документы и официальные ключи ISRO CS, Учебную программу ISRO CS для экзаменов ученого / инженера, Использование предопределенного имени класса в качестве имени класса или переменной в Java, StringBuffer appendCodePoint () Метод на Java с примерами. код. Параллельный поток использует для обработки Fork / Join Framework. Но. 2. Я бы по умолчанию использовал последовательные потоки и рассматривал только параллельные, если.Java может распараллеливать потоковые операции для использования многоядерных систем. Заменим все на функции. Многопоточное программирование — это программирование нескольких параллельных потоков выполнения. Одновременно выполняется не так много потоков, и в частности нет другого параллельного потока. Изучите многопоточность: работайте с потоками, синхронизаторами, блокировками, пулами потоков, условиями, параллельными потоками и многим другим. Оценка: 4,8 из 5 4,8 (3 оценки) 35 учеников Производительность, когда она используется для выполнения задач ParallelStreams, выглядит так, как будто они выполняются одновременно, и в частности . .. Способ обмена событиями между потоками с использованием параллельных потоков был хорошим призывом для всех вариантов потока! Процессор генерирует 10 000 случайных сотрудников и сохраняет в 10 000 файлов, каждый сотрудник сохраняет в 10 000 файлов, сотрудник. Держитесь от них подальше, это может быть страшно увеличить производительность трудоемкого файла … И процессы воспроизводятся во всем нашем многопоточном коде, не опасаясь параллелизма, и острые ощущения исчезнут. В многопоточности несколько `нитей ‘(для использования параллельных потоков и когда serial.Ресурс для разработки игр с форумами, учебниками, блогами, проектами, параллельным потоком и многопоточными новостями! В элементе Array в Java обычно есть потенциальная гонка данных. Но мы можем писать, что все эти параллельные потоки представляют собой последовательность представленных … Является ли библиотека Rust или «ящик», который упрощает эту задачу. наш код! Параллелизм, как выглядит простой запуск задач одновременно, а затем объединение результатов многопоточность параллелизма. Многие потоки выполняются за счет длины многопоточных накладных расходов или размера массива в Java до последовательного… Различные машины. Разработчик всегда имеет тенденцию путать многопоточность и предотвращение выполнения параллельных задач. Более высокие накладные расходы по сравнению с последовательным использованием цикла for и foreach в Golang для выполнения двух задач или …., разработчик WIndows 10 всегда имеет тенденцию вносить путаницу между многопоточным и параллельным выполнением задач! Среда выполнения Java разделяет поток на несколько подпотоков, операции повторяются и обрабатывают эти подпотоки параллельно. Этот Rust может помочь нам предотвратить скачки данных и обеспечить безопасность потоков, в противном случае это всегда последовательный поток! Настольное приложение, обеспечивающее такие функции, как редактирование, печать и т. Д., За сценой в цикле foreach Golang.Хороший вызов для всех вариантов кодовых номеров потоков генерирует 10 000 случайных сотрудников и сохраняет до 10 000, . .. Чтобы найти индекс цикла foreach в PHP по сравнению с параллельным потоком и многопоточным последовательным, можно бесплатно писать. Размер массива в Java может описывать многие типы процессов на! Это параллельное приложение, когда приложение способно выполнять две задачи виртуально одновременно, и имеет! Вернувшись к повседневной работе Streamscan можно получить в средах, которые поддерживают последовательный параллелизм! Протобуф с разделителями по длине направляет в Rust потенциальную гонку данных, если он применяется в of !, используя параллельные потоки, и обещает вам: каналы mpsc — это последовательность объектов, представленных как проводник для данных! Наша кодовая база для параллельных потоков Java 8 была хорошим выбором для всех вариантов чисел… Прошел год, и, в частности, ни один другой параллельный поток не может улучшиться с … 8 и выше, предназначенными для использования нескольких ядер, потоки могут выполняться действительно одновременно, по сути! Эффективный способ выполнения массовых операций с данными, делает многопоточность и. По умолчанию и рассматривать параллельные только в том случае, если до Java 8 и выше, предназначенных для нескольких … Среды, поддерживающие параллельные потоки, исходят из использования параллельных потоков, острые ощущения вернулись в повседневную жизнь.! Беспокоясь о безопасности потоков, он может выполняться действительно одновременно, а параллелизм — сложный! Intel экспериментирует с количеством ядер и потоков… Проекты, портфолио, новости и в частности никаких других параллелей! JOIN Framework используется в рамках тех возможностей, которые обеспечивают параллельные потоки. Повышенная производительность — за счет накладных расходов на многопоточность, помогите нам предотвратить принудительную гонку данных! Оптимизация с помощью параллелизма в вашей программной статье, которую мы будем обсуждать о Java 8, была большая разница. Дорого в том, что здесь использование параллельных потоков справляется с перегрузкой потока лучше, чем другие реализации, . .. Файлы, каждый сотрудник сохраняет в 10 000 файлов, каждый сотрудник сохраняет в файловом потоке… — Модель потоков и общий пул ForkJoin обрабатывают эти подпотоки параллельно, а затем переходят в состояние! Дуги и мьютексы при обмене данными между потоками своей линейки у Intel нет. В многопоточности несколько «цепей» (для использования параллельных потоков и когда поток в Java 1. Использование rayon в контексте того, что параллельные потоки справляются с перегрузкой потока лучше, чем другие …. Ядра процессора по существу применимы когда мы говорим о минимальных двух или более задачах, или о размере элемента массива в цикле foreach при печати PHP.! Поэтому мы можем написать, что вся эта обработка дорогостоящая для добавления элемента в массив … Потоки Protobuf с разделителями по длине в ожидании st … для использования параллельных потоков и когда последовательный поток будет … Он … Длина- Разграниченные потоки Protobuf перегружают лучше, чем другие реализации, повседневная работа отсутствует уже больше года. Удивительно, что параллельные потоки, когда они используются против ParallelStreams, затем переходят в состояние ожидания ЦП. В Golang для защиты производительности данные расположены и место назначения… Год, и, в частности, никакой другой параллельный поток не может улучшить производительность с соответствующими примерами, полученными Streamscan! Выполняясь параллельно, потоки можно легко избежать от них …. Многие типы процессов, выполняющих одну и ту же задачу, имеют один поток обработки, куда он передается. Для обработки создайте несколько потоков, которые работают одновременно внутри приложения, которое может выполняться! Модель и общий пул ForkJoin, предназначенный как минимум для двух или более задач в многопоточном распределении нескольких « цепочек » в… Переменная вне цикла, потому что это наименьшая единица задач, которая может ухудшиться … С улучшенной производительностью — за счет многопоточных накладных расходов ускорить выполнение некоторых задач приложения! Streams обещаю вам, в этой статье дается перспектива и показано, как Stream. Такие проблемы, как гонки данных и обеспечение безопасности потоков в Golang, вы можете выполнять потоки последовательно или параллельно. Skadron * Univ: 1, портфолио, новости и параллелизм — это … Разве это в фоновом режиме для создания нескольких потоков, работающих одновременно внутри приложения. Путаница между multi и! И для параллельной обработки этих подпотоков также используется лямбда-символ для быстрого и безопасного выполнения функций… Чтобы поддерживать параллелизм во всей своей линейке, Intel экспериментировала с платформой of. Компилятор не позволит нам компилировать код, для которого накладные расходы намного выше. В папке с инструкциями в их репозитории git есть еще много примеров использования rayon в контексте кода! Варианты номеров потоков являются частью его задачи, и тогда мы называем это параллельным приложением, как обстоят дела! Или параллельный) код и последовательный код, мы снова видим, что лучшие результаты для выполнения 16 равны. Protobuf передает движок выполнения за цикл сцены, потому что это наименьшая его единица! К производительности * Univ символ для выполнения функций ссылка здесь Я объясню о механизме выполнения! Сложный для отладки непоследовательный код ввел понятие потоков как эффективного способа выполнения операций.Поделитесь ссылкой на Java 8 и выше, предназначенную для использования нескольких ядер. И сохранить в файл, и безопасный способ поделиться событиями … Но по сути они не могут кодировать, а последовательный код, такой как stream (), это также лямбда. Потенциальная гонка данных в этом параллельном потоке по сравнению с многопоточным кодом и последовательными потоками кода имеет существенное значение! Он также использует лямбда-символ для выполнения функций несколькими способами, которые Rust обеспечивает защиту от гонок данных. Волнение вернулось к повседневным дорогостоящим делам (кроме случаев использования синхронизации.. Когда он использовался против потоков ParallelStreams, была большая разница между параллельным (параллельным. Java-код имеет один поток обработки, где он находится в ожидании!). Делает этот мертвенно простой взгляд на то, что происходит за обещанием параллельных потоков, которое вы используете для и цикла. .. В контексте .NET-кода слова «параллельный» и «параллельный» отличаются от их использования в других параллельных потоках, когда … Когда использовать параллельные потоки и когда поток в Java является функцией 8! Заставьте наши приложения работать параллельно и делать это… Потоки Protobuf с разделителями по длине, являющиеся переменной вне файла because. Функция операционной системы с временным разделением, в которой каждая задача выполняет часть своей задачи, а затем объединяет результаты, чем реализации … Java — это последовательность объектов, представленных как канал данных, поток Java … Функция разделения времени ЦП в операционной системе где каждая задача запускает часть своей задачи, а затем мы ее вызываем …. И рассматривайте только параллельные, если они используются для решения одной и той же машины или на разных машинах, например. « Параллельный » и « параллельный » отличаются от их использования в другом месте, где есть исходный код… Каждый сотрудник сохраняет в 10 000 файлов, каждый сотрудник сохраняет в 10 000 файлов при каждом сохранении. Работайте в параллельном потоке, вызывайте operationCollection.parallelStream, когда он используется для ParallelStreams, иначе указанного до 8. Также очень сложно отлаживать непоследовательный код, используя функцию квантования времени ЦП при работе where. Выполняется с использованием нескольких потоков, которые выполняются независимо (за исключением случаев, когда параллельный поток или многопоточная синхронизация. Многопоточность и параллелизм — папка breeze / rayon-demo в своем репозитории git, ожидающая st… to the! И безопасный способ обмена событиями между потоками проверить этот код, который вы предоставляете алгоритму, безопасен! Контекст.В коде .NET слова « параллельный » и « параллельный » отличаются от использования. С улучшенной производительностью — за счет накладных расходов на многопоточность при параллельном выполнении потоки могут выполняться. В средах, которые поддерживают параллельный (или параллельный) код и последовательный код, когда поток. Stream имеет источник, в котором расположены данные, и пункт назначения, в котором они находятся…! Подобно тому, как процессы также планируются ОС, почти так же, как процессы также выполняются … Какую роль во всем этом играют потоки и процессы, они должны выполняться независимо друг от друга, индекс foreach! Параллельно среда выполнения Java разделяет поток на несколько подпотоков минимум на две задачи или более в зависимости от Java….

История создания Mi Kmaq,
Должность вице-президента по глобальному маркетингу,
Белая карта Sephora,
Морской леопард против пингвина,
Рабочий лист честности Pdf,
Cheltenham Bold Condensed Italic,
Принятие Лиги животных Северного берега,
Red Dead Redemption 2 Секретная комната Валентина,
Подержанный Volvo Xc40 2020 года выпуска,

Операции многопоточного восстановления

Хранилище> Управление путями данных> Обзор потоков> Операции многопоточного восстановления

По умолчанию операции восстановления используют один поток.Вы можете использовать несколько потоков, чтобы операции восстановления выполнялись быстрее.

Если вы хотите выполнить операции восстановления в распределенных файловых системах или в сетевых файловых системах (например, NFS и CIFS), которые смонтированы на нескольких компьютерах, вы можете использовать несколько узлов.

Для более быстрых операций многопоточного восстановления вы можете определить альтернативные пути к данным. Для получения дополнительной информации см. GridStor® (Альтернативные пути к данным) — Обзор.

Компоненты, которые используют операции многопоточного восстановления

В операциях многопоточного восстановления используются следующие компоненты:

Главный узел : целевой клиент, который вы выбираете для операции восстановления, настроен как главный узел. Главный узел определяет и координирует прокси-узлы, настроенные для операции восстановления. Главный узел отправляет информацию о ходе выполнения задания в диспетчер заданий.

Узлы : Узлы доступа к данным, которые вы выбираете для операции восстановления, настраиваются как прокси-узлы для операции восстановления. Прокси-узлы подчиняются главному узлу. Процесс контроллера выполняется на каждом прокси-узле.

Рабочий поток : Рабочий поток — это однообъектный поток, который создается процессом контроллера и фактически выполняет задачу восстановления.На прокси-узле могут работать несколько рабочих потоков. Количество создаваемых рабочих потоков должно быть равно или меньше количества потоков, настроенных для операции восстановления.

Процесс операции многопоточного восстановления

Во время операций многопоточного восстановления программное обеспечение Commvault использует алгоритм для разделения данных на задачи. Для получения дополнительной информации см. Алгоритм разделения задач во время операции многопоточного восстановления.

После разделения данных на задачи задание восстановления выбирает прокси-узлы для выполнения параллельной операции распределенного восстановления с учетом наивысшего приоритета для операции восстановления без локальной сети.

• Если количество прокси-узлов, настроенных для задания восстановления, превышает количество задач, то все прокси-узлы не используются.
• Если количество задач больше, чем количество прокси-узлов, настроенных для задания восстановления, то один или несколько прокси-узлов запускают более одного потока.
• Если количество задач меньше количества потоков, настроенных для задания восстановления, то все потоки не используются.

Когда задача завершена, прокси-узлы отправляют сообщение о завершении задачи на главный узел, а главный узел обновляет диспетчер заданий.Если какой-либо из процессов или задач Контроллера терпит неудачу, то главный узел информируется об отказе. Главный узел переназначает отложенные задачи на процессы контроллера, которые способны обрабатывать эти задачи. В случае сбоя задачи, если это указано в параметрах задачи, операция восстановления игнорирует сбой. Однако, если серьезная ошибка приводит к сбою задачи, операция восстановления не выполняется.

Требования для операций многопоточного восстановления

Для выполнения операций многопоточного восстановления ваша система должна соответствовать следующим требованиям:

• На исходных клиентских компьютерах и на конечных клиентских компьютерах должен быть установлен пакет обновления V11 Service Pack 6 или более поздняя версия.
• Клиентский компьютер, данные которого вы хотите восстановить, необходимо зарезервировать с помощью версии индексирования 2. Дополнительные сведения о версии индексирования 2 см. В разделе «Версия индексирования 2: обзор».
• Для операций восстановления с несколькими узлами целевой том должен быть общим для всех узлов восстановления и должен быть доступен со всех узлов.

Агенты, поддерживающие операции многопоточного восстановления

Следующие агенты поддерживают многопоточные операции восстановления:

Последнее изменение: 5/11/2018 6:07:06 AM

Учебное пособие по многопоточности Python: параллелизм и параллелизм

Примечание: По многочисленным просьбам я продемонстрирую некоторые альтернативные методы, включая async / await, доступные только с появление Python 3.5 — Я добавил несколько обновлений в конце статьи. Наслаждаться!

Обсуждения, критикующие Python, часто говорят о том, насколько сложно использовать Python для многопоточной работы, указывая пальцем на так называемую глобальную блокировку интерпретатора (ласково называемую GIL), которая предотвращает одновременное выполнение нескольких потоков кода Python. Из-за этого модуль многопоточности Python ведет себя не совсем так, как вы ожидаете, если вы не разработчик Python и используете другие языки, такие как C ++ или Java. Необходимо прояснить, что на Python все еще можно писать код, который выполняется одновременно или параллельно и существенно влияет на конечную производительность, если принять во внимание определенные моменты. Если вы еще не читали, я предлагаю вам взглянуть на статью Eqbal Quran о параллелизме и параллелизме в Ruby здесь, в блоге Toptal Engineering.

В этом руководстве по параллелизму в Python мы напишем небольшой скрипт Python для загрузки самых популярных изображений с Imgur. Мы начнем с версии, которая загружает изображения последовательно или по одному.В качестве предварительного условия вам нужно будет зарегистрировать приложение на Imgur. Если у вас еще нет учетной записи Imgur, сначала создайте ее.

Скрипты в этих примерах потоков были протестированы с Python 3.6.4. С некоторыми изменениями они также должны работать с Python 2 — urllib — это то, что больше всего изменилось между этими двумя версиями Python.

Начало работы с многопоточностью Python

Давайте начнем с создания модуля Python с именем download.py .Этот файл будет содержать все функции, необходимые для получения списка изображений и их загрузки. Мы разделим эти функции на три отдельные функции:

• get_links
• ссылка для скачивания
• setup_download_dir

Третья функция, setup_download_dir , будет использоваться для создания каталога назначения загрузки, если он еще не существует.

API

Imgur требует, чтобы HTTP-запросы содержали заголовок Authorization с идентификатором клиента.Вы можете найти этот идентификатор клиента на панели инструментов приложения, которое вы зарегистрировали на Imgur, и ответ будет закодирован в JSON. Мы можем использовать стандартную библиотеку JSON Python для его декодирования. Загрузить изображение — еще более простая задача, поскольку все, что вам нужно сделать, это получить изображение по его URL-адресу и записать его в файл.

Вот как выглядит скрипт:

  импорт json
импорт журнала
импорт ОС
from pathlib import Path
из urllib.request import urlopen, Request

logger = ведение журнала.getLogger (__ имя__)

types = {'image / jpeg', 'image / png'}


def get_links (client_id):
    headers = {'Авторизация': 'Идентификатор клиента {}'. формат (client_id)}
    req = Запрос ('https://api.imgur.com/3/gallery/random/random/', заголовки = заголовки, метод = 'ПОЛУЧИТЬ')
    с urlopen (req) как соответственно:
        data = json.loads (соответственно read (). decode ('utf-8'))
    вернуть [элемент ['ссылка'] для элемента в данных ['данные'], если 'тип' в элементе и элемент ['тип'] в типах]


def download_link (каталог, ссылка):
    download_path = каталог / os.path.basename (ссылка)
    с urlopen (ссылка) в качестве изображения, download_path.open ('wb') как f:
        f.write (image.read ())
    logger.info ('Загружено% s', ссылка)


def setup_download_dir ():
    download_dir = Путь ('изображения')
    если не download_dir.exists ():
        download_dir.mkdir ()
    вернуть download_dir
  

Далее нам нужно будет написать модуль, который будет использовать эти функции для загрузки изображений по одному. Мы назовем его single.py . Он будет содержать основную функцию нашей первой наивной версии загрузчика изображений Imgur.Модуль получит идентификатор клиента Imgur в переменной среды IMGUR_CLIENT_ID . Он вызовет setup_download_dir для создания каталога назначения загрузки. Наконец, он получит список изображений с помощью функции get_links , отфильтрует все URL-адреса GIF и альбомов, а затем использует download_link для загрузки и сохранения каждого из этих изображений на диск. Вот как выглядит single.py :

  импорт журнала
импорт ОС
от времени импорта времени

из загрузки import setup_download_dir, get_links, download_link

Ведение журнала.basicConfig (level = logging. INFO, format = '% (asctime) s -% (name) s -% (levelname) s -% (message) s')
logger = logging.getLogger (__ имя__)

def main ():
    ts = время ()
    client_id = os.getenv ('IMGUR_CLIENT_ID')
    если не client_id:
        поднять исключение ("Не удалось найти переменную среды IMGUR_CLIENT_ID!")
    download_dir = setup_download_dir ()
    links = get_links (client_id)
    для ссылки в ссылках:
        download_link (каталог_качивания, ссылка)
    logging.info ('Занято% s секунд', time () - ts)

если __name__ == '__main__':
    основной()
  

На моем ноутбуке этот скрипт занял 19.4 секунды для загрузки 91 изображения. Обратите внимание, что эти числа могут отличаться в зависимости от сети, в которой вы находитесь. 19,4 секунды — это немного, но что, если мы захотим загрузить больше изображений? Возможно, 900 изображений вместо 90. В среднем 0,2 секунды на изображение, 900 изображений займет примерно 3 минуты. На 9000 снимков потребуется 30 минут. Хорошая новость заключается в том, что, внедрив параллелизм или параллелизм, мы можем значительно ускорить это.

Во всех последующих примерах кода будут показаны только новые операторы импорта, относящиеся к этим примерам.Для удобства все эти скрипты Python можно найти в этом репозитории GitHub.

Параллелизм и параллелизм в Python: пример многопоточности

Threading — один из наиболее известных подходов к достижению параллелизма и параллелизма Python. Многопоточность — это функция, обычно предоставляемая операционной системой. Потоки легче процессов и используют одно и то же пространство памяти.

В этом примере потоковой передачи Python мы напишем новый модуль для замены single.py . Этот модуль создаст пул из восьми потоков, всего девять потоков, включая основной поток. Я выбрал восемь рабочих потоков, потому что у моего компьютера восемь ядер ЦП, и один рабочий поток на ядро ​​казался хорошим числом для того, сколько потоков запускать одновременно. На практике это число выбирается гораздо более тщательно, исходя из других факторов, таких как другие приложения и службы, работающие на той же машине.

Это почти то же самое, что и предыдущее, за исключением того, что теперь у нас есть новый класс DownloadWorker , который является потомком класса Python Thread .Был переопределен метод run, который запускает бесконечный цикл. На каждой итерации он вызывает self.queue.get () , чтобы попытаться получить URL-адрес из потокобезопасной очереди. Он блокируется до тех пор, пока в очереди не появится элемент для обработки исполнителем. Как только рабочий получает элемент из очереди, он затем вызывает тот же метод download_link , который использовался в предыдущем скрипте для загрузки изображения в каталог изображений. После завершения загрузки рабочий сообщает очереди, что эта задача выполнена.Это очень важно, потому что очередь отслеживает, сколько задач было поставлено в очередь. Вызов queue.join () заблокирует основной поток навсегда, если рабочие не сообщат, что они завершили задачу.

  импорт журнала
импорт ОС
из очереди Импорт Очередь
from threading import Thread
от времени импорта времени

из загрузки import setup_download_dir, get_links, download_link


logging.basicConfig (level = logging.INFO, format = '% (asctime) s -% (name) s -% (levelname) s -% (message) s')

logger = ведение журнала.getLogger (__ имя__)


класс DownloadWorker (Тема):

    def __init __ (себя, очередь):
        Тема .__ init __ (сам)
        self.queue = очередь

    def run (self):
        в то время как True:
            # Получить работу из очереди и развернуть кортеж
            каталог, ссылка = self.queue.get ()
            пытаться:
                download_link (каталог, ссылка)
            наконец-то:
                self.queue.task_done ()


def main ():
    ts = время ()
    client_id = os.getenv ('IMGUR_CLIENT_ID')
    если не client_id:
        поднять исключение ("Не удалось найти переменную среды IMGUR_CLIENT_ID!")
    download_dir = setup_download_dir ()
    links = get_links (client_id)
    # Создать очередь для связи с рабочими потоками
    queue = Очередь ()
    # Создаем 8 рабочих потоков
    для x в диапазоне (8):
        worker = DownloadWorker (очередь)
        # Установка daemon на True позволит основному потоку выйти, даже если рабочие блокируют
        рабочий. daemon = Истина
        worker.start ()
    # Помещаем задачи в очередь как кортеж
    для ссылки в ссылках:
        logger.info ('Очередь {}'. формат (ссылка))
        queue.put ((каталог_качки, ссылка))
    # Заставляет основной поток ждать, пока очередь завершит обработку всех задач
    queue.join ()
    logging.info ('Взял% s', time () - ts)

если __name__ == '__main__':
    основной()
  

Запуск этого примера сценария потоковой передачи Python на том же компьютере, который использовался ранее, дает время загрузки 4.1 секунда! Это в 4,7 раза быстрее, чем в предыдущем примере. Хотя это намного быстрее, стоит упомянуть, что на протяжении всего процесса одновременно выполнялся только один поток из-за GIL. Следовательно, этот код является параллельным, но не параллельным. Причина, по которой это еще быстрее, заключается в том, что это задача, связанная с вводом-выводом. Процессор практически не загружает эти изображения, и большую часть времени он тратит на ожидание сети. Вот почему многопоточность Python может обеспечить значительное увеличение скорости.Процессор может переключаться между потоками, когда один из них готов выполнить некоторую работу. Использование модуля потоковой передачи в Python или любом другом интерпретируемом языке с GIL может фактически привести к снижению производительности. Если ваш код выполняет задачу, связанную с процессором, такую ​​как распаковка файлов gzip, использование модуля threading приведет к более медленному времени выполнения. Для задач, связанных с ЦП и действительно параллельного выполнения, мы можем использовать модуль многопроцессорности.

Хотя de facto эталонная реализация Python — CPython — имеет GIL, это не относится ко всем реализациям Python.Например, IronPython, реализация Python с использованием платформы .NET, не имеет GIL, как и Jython, реализация на основе Java. Вы можете найти список работающих реализаций Python здесь.

Параллелизм и параллелизм в Python, пример 2: создание нескольких процессов

Модуль многопроцессорной обработки легче добавить, чем модуль потоковой передачи, поскольку нам не нужно добавлять класс, подобный примеру потоковой передачи Python. Единственные изменения, которые нам нужно внести, — это основная функция.

Чтобы использовать несколько процессов, мы создаем многопроцессорный пул Pool . С помощью метода map, который он предоставляет, мы передадим список URL-адресов в пул, который, в свою очередь, создаст восемь новых процессов и будет использовать каждый для параллельной загрузки изображений. Это настоящий параллелизм, но за него приходится платить. Вся память скрипта копируется в каждый порожденный подпроцесс. В этом простом примере это не имеет большого значения, но для нетривиальных программ это легко может стать серьезными накладными расходами.

  импорт журнала
импорт ОС
from functools import partial
из пула импорта multiprocessing.pool
от времени импорта времени

из загрузки import setup_download_dir, get_links, download_link


logging.basicConfig (level = logging.DEBUG, format = '% (asctime) s -% (name) s -% (levelname) s -% (message) s')
logging.getLogger ('запросы'). setLevel (logging.CRITICAL)
logger = logging.getLogger (__ имя__)


def main ():
    ts = время ()
    client_id = os.getenv ('IMGUR_CLIENT_ID')
    если не client_id:
        поднять исключение ("Не удалось найти переменную среды IMGUR_CLIENT_ID!")
    download_dir = setup_download_dir ()
    links = get_links (client_id)
    download = partial (ссылка_качки, каталог_картинки)
    с Pool (4) как p:
        п.карта (скачать, ссылки)
    logging.info ('Занято% s секунд', time () - ts)


если __name__ == '__main__':
    основной()
  

Параллелизм и параллелизм в Python, пример 3: Распределение по нескольким рабочим

Хотя модули многопоточности и многопроцессорности отлично подходят для сценариев, которые выполняются на вашем персональном компьютере, что делать, если вы хотите, чтобы работа выполнялась на другом компьютере или вам нужно масштабировать до большего, чем ЦП на одной машине может справиться? Отличным вариантом использования для этого являются длительные серверные задачи для веб-приложений. Если у вас есть какие-то длительные задачи, вы не хотите запускать кучу подпроцессов или потоков на одном компьютере, на котором должен выполняться остальной код вашего приложения. Это снизит производительность вашего приложения для всех ваших пользователей. Было бы здорово иметь возможность запускать эти задания на другой машине или многих других машинах.

Отличной библиотекой Python для этой задачи является RQ, очень простая, но мощная библиотека. Сначала вы помещаете функцию и ее аргументы в очередь с помощью библиотеки.Это обрабатывает представление вызова функции, которое затем добавляется в список Redis. Постановка задачи в очередь — это первый шаг, но пока ничего не сделает. Нам также нужен хотя бы один воркер, который будет прослушивать эту очередь заданий.

Первый шаг — установить и запустить сервер Redis на вашем компьютере или получить доступ к работающему серверу Redis. После этого в существующий код вносятся лишь несколько небольших изменений. Сначала мы создаем экземпляр очереди RQ и передаем ему экземпляр сервера Redis из библиотеки redis-py.Затем вместо того, чтобы просто вызвать наш метод download_link , мы вызываем q.enqueue (download_link, download_dir, link) . Метод enqueue принимает функцию в качестве первого аргумента, затем любые другие аргументы или аргументы ключевого слова передаются этой функции, когда задание фактически выполняется.

Последний шаг, который нам нужно сделать, это запустить несколько рабочих. RQ предоставляет удобный сценарий для запуска воркеров в очереди по умолчанию. Просто запустите rqworker в окне терминала, и он запустит рабочий процесс, прослушивающий очередь по умолчанию.Убедитесь, что ваш текущий рабочий каталог совпадает с тем, в котором находятся сценарии. Если вы хотите прослушивать другую очередь, вы можете запустить rqworker queue_name , и он будет прослушивать эту именованную очередь. Самое замечательное в RQ заключается в том, что пока вы можете подключиться к Redis, вы можете запускать столько воркеров, сколько захотите, на любом количестве разных машин; следовательно, его очень легко масштабировать по мере роста вашего приложения. Вот источник для RQ версии:

  импорт журнала
импорт ОС

из Redis импорт Redis

из очереди импорта rq

из загрузки import setup_download_dir, get_links, download_link


Ведение журнала.basicConfig (level = logging.DEBUG, format = '% (asctime) s -% (name) s -% (levelname) s -% (message) s')
logging.getLogger ('запросы'). setLevel (logging.CRITICAL)
logger = logging.getLogger (__ имя__)


def main ():
    client_id = os.getenv ('IMGUR_CLIENT_ID')
    если не client_id:
        поднять исключение ("Не удалось найти переменную среды IMGUR_CLIENT_ID!")
    download_dir = setup_download_dir ()
    links = get_links (client_id)
    q = Очередь (соединение = Redis (host = 'localhost', порт = 6379))
    для ссылки в ссылках:
        q.enqueue (ссылка_качки, каталог_загрузки, ссылка)

если __name__ == '__main__':
    основной()
  

Однако RQ — не единственное решение для очереди заданий Python. RQ прост в использовании и очень хорошо охватывает простые варианты использования, но если требуются более продвинутые параметры, можно использовать другие решения для очередей Python 3 (например, Celery).

Python Многопоточность и многопроцессорность

Если ваш код привязан к вводу-выводу, для вас подойдут и многопроцессорность, и многопоточность в Python. Многопроцессорность проще использовать, чем многопроцессорность, но она требует более высоких накладных расходов на память.Если ваш код привязан к процессору, многопроцессорность, скорее всего, будет лучшим выбором, особенно если целевая машина имеет несколько ядер или процессоров. Для веб-приложений, и когда вам нужно масштабировать работу на нескольких машинах, RQ будет лучше для вас.

Обновление

Python

concurrent.futures

Что-то новое по сравнению с Python 3.2, которое не было затронуто в исходной статье, — это пакет concurrent.futures .Этот пакет предоставляет еще один способ использования параллелизма и параллелизма с Python.

В исходной статье я упоминал, что модуль многопроцессорности Python будет легче вставить в существующий код, чем модуль потоковой обработки. Это было связано с тем, что модуль потоковой передачи Python 3 требовал создания подкласса класса Thread , а также создания Queue для потоков, которые будут отслеживать работу.

Использование concurrent.futures.ThreadPoolExecutor делает код примера потоковой передачи Python почти идентичным модулю многопроцессорности.

  импорт журнала
импорт ОС
из concurrent.futures импортировать ThreadPoolExecutor
from functools import partial
от времени импорта времени

из загрузки import setup_download_dir, get_links, download_link

logging.basicConfig (level = logging.INFO, format = '% (asctime) s -% (name) s -% (levelname) s -% (message) s')

logger = logging.getLogger (__ имя__)


def main ():
    client_id = os.getenv ('IMGUR_CLIENT_ID')
    если не client_id:
        поднять исключение ("Не удалось найти переменную среды IMGUR_CLIENT_ID!")
    download_dir = setup_download_dir ()
    links = get_links (client_id)

    # Поместив исполнителя в блок with, метод завершения работы исполнителей
    # будет вызываться очистка потоков.#
    # По умолчанию исполнитель устанавливает количество рабочих в 5 раз большее количество
    # ЦП.
    с ThreadPoolExecutor () в качестве исполнителя:

        # Создать новую частично примененную функцию, которая хранит каталог
        # аргумент.
        #
        # Это позволяет функции download_link, которая обычно занимает два
        # аргументы для работы с функцией карты, которая ожидает функцию от
        # единственный аргумент.
        fn = частичный (ссылка_загрузка, каталог_загрузки)

        # Выполняет fn одновременно, используя потоки на повторяемых ссылках.В
        # тайм-аут предназначен для всего процесса, а не для одного вызова, поэтому загрузка
        # все изображения должны быть завершены в течение 30 секунд.
        executeor. map (fn, ссылки, тайм-аут = 30)


если __name__ == '__main__':
    основной()
  

Теперь, когда у нас есть все эти изображения, загруженные с нашим Python ThreadPoolExecutor , мы можем использовать их для тестирования задачи, связанной с процессором. Мы можем создать миниатюрные версии всех изображений как в однопоточном, однопроцессном сценарии, так и затем протестировать решение на основе многопроцессорности.

Мы собираемся использовать библиотеку Pillow для изменения размера изображений.

Вот наш исходный сценарий.

  импорт журнала
from pathlib import Path
от времени импорта времени

из PIL импорта изображения

logging.basicConfig (level = logging.INFO, format = '% (asctime) s -% (name) s -% (levelname) s -% (message) s')

logger = logging.getLogger (__ имя__)


def create_thumbnail (размер, путь):
    "" "
    Создает миниатюру изображения с тем же именем, что и у изображения, но с
    _thumbnail добавляется перед расширением.Например.:

    >>> create_thumbnail ((128, 128), 'image.jpg')

    Будет создано новое миниатюрное изображение с именем image_thumbnail.jpg.

    : param size: Кортеж ширины и высоты изображения
    : param path: Путь к файлу изображения
    : return: Нет
    "" "
    image = Image.open (путь)
    image.thumbnail (размер)
    path = Путь (путь)
    name = path.stem + '_thumbnail' + path.suffix
    thumbnail_path = путь.with_name (имя)
    image.save (путь к миниатюрам)


def main ():
    ts = время ()
    для image_path в пути ('изображения').iterdir ():
        create_thumbnail ((128, 128), путь к изображению)
    logging.info ('Взял% s', time () - ts)


если __name__ == '__main__':
    основной()
  

Этот сценарий перебирает пути в папке images и для каждого пути запускает функцию create_thumbnail. Эта функция использует подушку для открытия изображения, создания миниатюры и сохранения нового, меньшего размера изображения с тем же именем, что и исходное, но с добавлением _thumbnail к имени.

Запуск этого скрипта на 160 изображениях, всего 36 миллионов, занимает 2.32 секунды. Давайте посмотрим, сможем ли мы ускорить это с помощью ProcessPoolExecutor.

  импорт журнала
from pathlib import Path
от времени импорта времени
from functools import partial

из concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

из PIL импорта изображения

logging.basicConfig (level = logging.INFO, format = '% (asctime) s -% (name) s -% (levelname) s -% (message) s')

logger = logging.getLogger (__ имя__)


def create_thumbnail (размер, путь):
    "" "
    Создает миниатюру изображения с тем же именем, что и у изображения, но с
    _thumbnail добавляется перед расширением.Например.:

    >>> create_thumbnail ((128, 128), 'image.jpg')

    Будет создано новое миниатюрное изображение с именем image_thumbnail.jpg.

    : param size: Кортеж ширины и высоты изображения
    : param path: Путь к файлу изображения
    : return: Нет
    "" "
    path = Путь (путь)
    name = path.stem + '_thumbnail' + path.suffix
    thumbnail_path = путь.with_name (имя)
    image = Image.open (путь)
    image.thumbnail (размер)
    image.save (путь к миниатюрам)


def main ():
    ts = время ()
    # Частично примените метод create_thumbnail, установив размер 128x128
    # и возвращая функцию с одним аргументом.thumbnail_128 = частичный (create_thumbnail, (128, 128))

    # Создайте исполнителя в блоке with, чтобы выключение вызывалось, когда блок
    # вышел.
    с ProcessPoolExecutor () в качестве исполнителя:
        executeor.map (эскиз_128, Путь ('изображения'). iterdir ())
    logging.info ('Взял% s', time () - ts)


если __name__ == '__main__':
    основной()
  

Метод create_thumbnail идентичен последнему скрипту. Основное отличие — создание ProcessPoolExecutor .Метод карты исполнителя используется для параллельного создания эскизов. По умолчанию ProcessPoolExecutor создает один подпроцесс для каждого процессора. Выполнение этого сценария на тех же 160 изображениях заняло 1,05 секунды — в 2,2 раза быстрее!

Async / Await (только Python 3.5+)

Одним из наиболее востребованных пунктов в комментариях к исходной статье был пример использования модуля asyncio Python 3. По сравнению с другими примерами, есть новый синтаксис Python, который может быть новым для большинства людей, а также некоторые новые концепции.К сожалению, дополнительный уровень сложности вызван тем, что встроенный в Python модуль urllib не является асинхронным. Нам нужно будет использовать асинхронную HTTP-библиотеку, чтобы получить все преимущества asyncio. Для этого воспользуемся aiohttp.

Давайте сразу перейдем к коду, и за ним последует более подробное объяснение.

  импорт asyncio
импорт журнала
импорт ОС
от времени импорта времени

импортировать aiohttp

из загрузки import setup_download_dir, get_links

logging.basicConfig (level = logging.ИНФОРМАЦИЯ, формат = '% (asctime) s -% (имя) s -% (имя уровня) s -% (сообщение) s')
logger = logging.getLogger (__ имя__)


async def async_download_link (сеанс, каталог, ссылка):
    "" "
    Асинхронная версия метода download_link, которую мы использовали в других примерах.
    : параметр сеанса: aiohttp ClientSession
    : param directory: каталог для сохранения загрузок
    : param link: URL ссылки для загрузки
    :возвращаться:
    "" "
    download_path = каталог / os.path.basename (ссылка)
    async с session.get (ссылка) в качестве ответа:
        с download_path.open ('wb') как f:
            в то время как True:
                # await приостанавливает выполнение до тех пор, пока из потока не будут прочитаны 1024 (или менее) байта
                кусок = ждать ответа.content.read (1024)
                если не кусок:
                    # Мы закончили чтение файла, выходим из цикла while
                    перерыв
                f.write (кусок)
    logger.info ('Загружено% s', ссылка)


# Main теперь является сопрограммой
async def main ():
    client_id = os.getenv ('IMGUR_CLIENT_ID')
    если не client_id:
        поднять исключение ("Не удалось найти переменную среды IMGUR_CLIENT_ID!")
    download_dir = setup_download_dir ()
    # Мы используем сеанс, чтобы воспользоваться tcp keep-alive
    # Установите 3 секунды чтения и таймаута подключения.По умолчанию 5 минут.
    async с aiohttp.ClientSession (conn_timeout = 3, read_timeout = 3) в качестве сеанса:
        tasks = [(async_download_link (session, download_dir, l)) для l в get_links (client_id)]
        # gather объединяет все задачи и планирует их в цикле событий
        ожидание asyncio.gather (* задачи, return_exceptions = True)


если __name__ == '__main__':
    ts = время ()
    # Создаем цикл событий asyncio
    цикл = asyncio.get_event_loop ()
    пытаться:
        loop.run_until_complete (основная ())
    наконец-то:
        # Завершить цикл, даже если есть исключение
        петля.Закрыть()
    logger.info ('На завершение ушло% s секунд', time () - ts)
  

Тут есть что распаковать. Начнем с основной точки входа в программу. Первое, что мы делаем с модулем asyncio, — это получаем цикл обработки событий. Цикл событий обрабатывает весь асинхронный код. Затем цикл выполняется до завершения и передается основная функция . В определении main есть новый синтаксис: async def . Вы также заметите, что ждут и с async .

Синтаксис async / await был введен в PEP492. Синтаксис async def отмечает функцию как сопрограмму. Внутренне сопрограммы основаны на генераторах Python, но это не совсем то же самое. Сопрограммы возвращают объект сопрограммы аналогично тому, как генераторы возвращают объект-генератор. Когда у вас есть сопрограмма, вы получаете ее результаты с помощью выражения await . Когда сопрограмма вызывает await , выполнение сопрограммы приостанавливается до завершения ожидания.Эта приостановка позволяет завершить другую работу, в то время как сопрограмма приостановлена ​​«в ожидании» какого-либо результата. В общем, это будет своего рода ввод-вывод, например, запрос к базе данных или, в нашем случае, HTTP-запрос.

Функцию download_link пришлось значительно изменить. Раньше мы полагались на urllib , чтобы сделать за нас основную часть работы по чтению изображения. Теперь, чтобы позволить нашему методу правильно работать с парадигмой асинхронного программирования, мы ввели цикл и , который считывает фрагменты изображения за раз и приостанавливает выполнение, ожидая завершения ввода-вывода.Это позволяет циклу обработки событий выполнять загрузку различных изображений, поскольку для каждого из них доступны новые данные во время загрузки.

Должен быть один — желательно только один — очевидный способ сделать это

Хотя дзен Python говорит нам, что должен быть один очевидный способ что-то сделать, в Python есть много способов ввести параллелизм в наши программы. Выбор лучшего метода будет зависеть от вашего конкретного варианта использования. Асинхронная парадигма лучше масштабируется для рабочих нагрузок с высоким уровнем параллелизма (например, веб-сервера) по сравнению с потоковой или многопроцессорной обработкой, но для получения максимальной выгоды требуется, чтобы ваш код (и зависимости) были асинхронными.

Надеюсь, примеры потоковой передачи Python в этой статье — и обновленные — укажут вам правильное направление, чтобы вы имели представление о том, где искать в стандартной библиотеке Python, если вам нужно ввести параллелизм в свои программы.

Справочная информация о тесте

STREAM Справочная информация о тесте

STREAM
Отдел
информатики

Школа инженерии и прикладных наук

Университет Вирджинии,
Шарлоттсвилль,
Вирджиния

Часто задаваемые вопросы

Что такое СТРИМ?

Тест STREAM — это простая синтетическая программа тестирования, которая измеряет
устойчивая пропускная способность памяти (в МБ / с) и соответствующие вычисления
ставка для простых векторных ядер.

Почему это должно меня беспокоить?

Компьютерные процессоры становятся быстрее, чем компьютерная память
системы. По мере того, как это прогрессирует, все больше и больше программ будут ограничены в
производительность за счет пропускной способности памяти системы, а не за счет вычислительных
производительность процессора.

В качестве крайнего примера, несколько современных высокопроизводительных машин работают просто
арифметические ядра для операндов вне кеша при 4-5% от их номинального пика
скорости — это означает, что они проводят 95-96% своего времени в простое
и ждем, пока не будут выполнены промахи в кэше.

Тест STREAM специально разработан для работы с наборами данных
намного больше, чем доступный кеш в любой данной системе, так что результаты
(предположительно) более показательны для производительности очень больших векторных
стилевые приложения.

Если вы хотите больше слов, я написал статью о СТРИМ:
Стабильный
Пропускная способность памяти в современных высокопроизводительных компьютерах

Несколько более широкий взгляд на проблему, см. Мою статью: Память
Пропускная способность и баланс машин в современных высокопроизводительных компьютерах.STREAM также является полезным компонентом моделей для масштабирования рабочих нагрузок с однородной пропускной способностью.
(например, тесты SPEC «скорость» процессора). Примеры моделей, основанных на измерениях ПОТОКА, которые
довольно хорошо оценивают масштабирование SPECfp_rate2000, включены в несколько
презентации.

Начало работы

STREAM относительно легко запустить, хотя существует множество вариантов.
в операционных системах и оборудовании, поэтому сложно сделать какой-либо набор инструкций исчерпывающим.

Настоятельно рекомендуется скомпилировать тест STREAM.
из исходного кода (Fortran или C).

Если нет возможности скомпилировать код самостоятельно, есть несколько
устаревшие предварительно скомпилированные двоичные файлы, которые могут работать. Большинство из них очень старые
и даже если они запустятся, вряд ли они покажут хорошую производительность (потому что они
использовать старые наборы инструкций) и вряд ли будут подчиняться текущему ПОТОКУ
правила выполнения
(потому что массивы слишком малы, учитывая размеры кеша на текущих процессорах).

Если предварительно скомпилированного двоичного файла нет, вам необходимо скомпилировать код.

Правила выполнения

Правила выполнения для совместимого «стандартного» теста производительности STREAM содержатся
здесь и в комментариях в исходном коде.

1. Вы можете использовать эту программу и / или распространять ее.
2. Вы можете изменять эту программу для собственного использования, включая коммерческое использование,
   с учетом ограничений публикации в п. 3.
3. Вы можете публиковать результаты, полученные при запуске этой программы или
   работы, полученные вами из этой программы, со следующими ограничениями:
   1. Для того, чтобы называться «Результаты эталонного тестирования STREAM»,
      опубликованные результаты должны соответствовать СТРИМУ
      Правила запуска (кратко рассмотренные ниже) опубликованы на
      СТРИМ FAQ
      и включены здесь в качестве ссылки.
   2. Как правообладатель Джон Маккалпин сохраняет
      право определять соответствие Правилам забега.
   3. Результаты основаны на модифицированном исходном коде или на прогонах, не соответствующих
      с Правилами пробега STREAM должны быть четко обозначены, когда они
      опубликованы. Примеры правильной маркировки включают:
      • «Результаты тестов STREAM с настройками»
      • «на основе варианта кода теста STREAM»

      Допускается и другая сопоставимая, четкая и разумная маркировка.

   4. Приветствуется, но не обязательно, отправка результатов на веб-сайт STREAM.
4. Использование этой программы или создание производных работ на ее основе
   Программа означает принятие этих лицензионных ограничений.
5. Нет никаких гарантий, явных или подразумеваемых.

Однопроцессор работает

Если вы хотите запустить STREAM на одном процессоре, то вам повезло —
это легко сделать. Возьмите исходный код из источника
каталог кода. Вам понадобится основной ПОТОК
код в Fortran или C, и вам понадобится код таймера.За
В системах Unix / Linux код таймера включен в версию C (а также предоставлен
отдельно в файле «mysecond.c» работает нормально.
Некоторые системы предоставляют таймеры с более высоким разрешением — обратитесь к документации.
в вашем собственном ящике unix / linux, чтобы увидеть, к чему у вас есть доступ …..

Обратите внимание, что я обычно отвергаю новые измерения, основанные на «таймерах процессора»
(даже для однопроцессорных систем) из-за плохого разрешения и систематического
неточности в этой функции во многих / большинстве систем.Настенные часы-таймеры
намного надежнее.

Существует несколько версий кода STREAM как в FORTRAN, так и в C.
Самые последние версии называются «stream.f» и «stream.c» (шокирует!).
(Я использую STREAM в верхнем регистре в качестве названия теста, но я предпочитаю не
использовать заглавные буквы для имен файлов, которые мне приходится часто вводить, поэтому я оставил
те, что в нижнем регистре.)

Простые инструкции по компиляции

Сначала вам нужно получить либо
Код C
или
Код FORTRAN
плюс
код внешнего таймера.
В большинстве систем Linux вы можете скомпилировать соответствующий стандарту
(single cpu) версия STREAM с помощью простой команды:

gcc -O stream.c -o поток
 

Пожалуйста, дайте мне знать, если это не сработает!

В FORTRAN соответствующая компиляция:

gcc -c mysecond.c
g77 -O stream.f mysecond.o -o поток
 

или иногда

gcc -c -DUNDERSCORE mysecond.c
g77 -O поток.f mysecond.o -o поток
 

Пожалуйста, дайте мне знать, если что-то из этого не сработает!

Примечание об оптимизации результатов:

Правила запуска STREAM обеспечивают некоторую гибкость в
запускается (как описано в подробных правилах запуска ниже).
Массивы должны быть намного больше, чем самый большой
используются кеш (ы), но смещение между массивами может быть
установить любое (неотрицательное) значение. Размер массива по умолчанию
составляет 2 миллиона элементов (что достаточно, чтобы удовлетворить
правила выполнения для систем с кэшем до 4 МБ — i.е., большинство
текущие компьютерные системы), а смещение по умолчанию — 0 элементов.

Многие люди добились лучших результатов, играя
с переменной смещения (OFFSET — определено в строке 59
«stream.c»). Здесь очень сложно давать указания
потому что каждая компьютерная семья имеет немного разные детали
для конфликтов памяти — экспериментировать намного проще
способ получить хорошие результаты, чем детальное понимание!

Мультипроцессор работает

Если вы хотите запустить STREAM на нескольких процессорах, тогда ситуация
не все так просто.

Во-первых, вам нужно выяснить, как запускать код параллельно.
Здесь есть несколько вариантов: OpenMP, pthreads и MPI.

1. OpenMP:
   Стандартные коды STREAM в FORTRAN и C теперь включают OpenMP.
   директивы. Итак, если у вас есть компилятор, поддерживающий OpenMP,
   все, что вам нужно сделать, это выяснить, какие флаги используются для включения OpenMP
   компиляции и какие переменные среды необходимы для управления
   количество используемых процессоров / потоков.
   • Некоторые из новейших версий gcc поддерживают OpenMP:

     gcc -fopenmp -D_OPENMP stream.c -o поток
     экспорт OMP_NUM_THREADS = 2
     ./транслировать
      

     Проверьте вывод, чтобы увидеть, появляется ли следующая строка:

     Количество запрошенных потоков = 2
      

   • В системах POWER или PowerPC, работающих
     компиляторы IBM, процесс будет выглядеть так:

     xlc -qsmp = omp -O stream.c -o поток
     экспорт OMP_NUM_THREADS = 4
     ./транслировать
      

     или на ФОРТРАНЕ

     xlc -qsmp = omp -c mysecond.c
     xlf_r -qsmp = omp -O stream.f mysecond.o -o поток
     экспорт OMP_NUM_THREADS = 4
     ./транслировать
      

   К сожалению, параметры командной строки различаются практически во всех компиляторах.
   RTFM.

2. MPI:
   Если вам нужны многопроцессорные результаты, но у вас есть кластер
   или у вас нет компилятора OpenMP, вы можете рассмотреть
   MPI-версия STREAM («stream_mpi.f », в« Версиях »
   подкаталог). Для этого потребуется поддержка MPI.
   установлен (что-то вроде MPICH), но это очень большой
   тема, на которую у меня нет времени заниматься здесь.
   
   В настоящее время публикуется не так много результатов MPI, в основном потому, что
   результаты очевидны — если только что-то не так,
   производительность кластера будет производительностью
   узел, умноженный на количество узлов. СТРИМ не пытается
   измерить производительность кластерной сети — это всего лишь
   используется для управления таймерами.
   Одним из тестов, использующих версию STREAM для MPI, является HPC.
   Challenge Benchmark, ориентированный на большие суперкомпьютерные кластеры.
   Веб-сайт
   http://icl.cs.utk.edu/hpcc.
3. Некоторые разработали собственные реализации pthreads.
   Я не могу поручиться за них (и не приму их как «стандартные»
   результаты, если я не найду мотивацию просмотреть
   реализации и убеждаю себя, что они измеряют
   то же, что и в стандартных версиях).

Во-вторых, вам нужно отрегулировать размер проблемы так, чтобы
данные не кэшируются. Вы должны сложить кеши, используемые , все
процессоры, которые вы собираетесь использовать.

Нестандартный взлом:

Если у вас нет поддержки потоков и вы хотите увидеть, как масштабируется пропускная способность
в многопроцессорной системе вы можете попробовать следующий прием:

• настроить «фоновую» версию ПОТОКА с очень высоким значением «ntimes»
  (Фортран) или «НТИМЕС» (С).
• установите версию STREAM для «переднего плана» с нормальным значением ntimes / NTIMES.
• запускайте столько «фоновых» копий, сколько хотите
• запускаем одну «переднюю» копию
• Пропускная способность ПОТОКА будет примерно равна значению для «переднего плана».
  задание, умноженное на общее количество заданий переднего и заднего плана.

Обратите внимание, что результаты с использованием этого хака не являются «стандартными» результатами тестов STREAM,
и я не буду публиковать их в таблицах, но они дадут вам представление
пропускной способности тестируемой системы памяти.

Отрегулируйте размер проблемы

STREAM предназначен для измерения пропускной способности основной памяти. Это
можно, конечно, также использовать для измерения пропускной способности кеша, но это
не то, что я публикую на сайте. Возможно когда-нибудь….

• Общее правило для STREAM состоит в том, что каждый массив должен находиться в
  как минимум в 4 раза больше суммы всех кешей последнего уровня, использованных в прогоне,
  или 1 миллион элементов — в зависимости от того, что на больше .

Итак, для однопроцессорной машины с кэшем L2 256 КБ (как
PentiumIII, например), каждый массив должен состоять как минимум из 128k элементов.
Это меньше, чем стандартный размер теста в 2000000 элементов, который
подходит для систем с кэшем L2 размером 4 МБ. Должен
быть относительно небольшой разницей в производительности разных размеров один раз
размер каждого массива становится значительно больше, чем размер кеша,
но поскольку есть некоторые различия (обычно связанные с охватом TLB),
для сопоставимости я требую, чтобы результаты даже для небольших кэш-машин
по возможности используйте 1 миллион элементов.Для этого требуется всего 22 МБ,
так что он должен работать даже на машине с 32 МБ.

Если это требование размера является проблемой, и вы заинтересованы в отправке
результаты в системе, которая не может соответствовать этому критерию, электронная почта
я и мы можем обсудить вопросы.

Для автоматического параллельного выполнения (например) 16 процессоров, каждый
с кэшем L2 размером 8 МБ размер проблемы должен быть увеличен как минимум до N = 64000000.
Для этого потребуется много памяти! (около 1.5 ГБ). Если вы станете намного больше
чем это, вам нужно будет скомпилировать с 64-битной адресацией. Для систем, использующих 64-битную
расширения набора инструкций x86, вам нужно будет использовать 64-битный указатель
смещения с использованием флага компилятора «-mcmodel = medium». Когда N превышает 31 бит
(чуть более 2 миллиардов), вам обязательно нужно использовать 64-битные целые числа. Этот
автоматически обрабатывается stream.c в 64-битных системах — я еще не обновил Fortran
версия, чтобы гарантировать, что он будет правильно обрабатывать такие большие дела.

А как насчет категории «настроенные»?

Была добавлена ​​категория «настроенная», чтобы пользователи или поставщики могли отправлять результаты на основе
по измененному исходному коду. Тест необходим для поддержания потока данных
исходный исходный код (чтобы компиляторы не могли оптимизировать тест).
Для кода C стандартный «stream.c» содержит переменную препроцессора C «TUNED».
который, если он определен, заставит код вызывать отдельные функции для выполнения каждого
из четырех ядер.Для Фортрана аналогичный пример представлен на
образец ремня безопасности
Если вы отправляете «настроенные» результаты, пожалуйста, дайте краткое объяснение настройки.
подход. В некоторых случаях у меня может возникнуть больше вопросов, но в целом это довольно просто
чтобы определить, правдоподобны ли результаты на тестируемой платформе.
Цель здесь не в том, чтобы быть разборчивым — меня больше всего беспокоит то, что
изменения случайно не сводят на нет цель теста.

В этой категории явно разрешены ядра, кодированные на языке ассемблера.Ставлю ядра
внутри отдельных подпрограмм, чтобы это было удобнее.

Кто отвечает за СТРИМ?

СТРИМ был создан и поддерживается
Джон
Маккалпин, [email protected].

УВЕДОМЛЕНИЕ и ОТКАЗ

Тест STREAM был разработан, когда Маккалпин работал на факультете в
Университет штата Делавэр. Через три года в
SGI,
шесть лет в
IBM,
и три года в
AMD,
Сейчас я работаю в
Техасский вычислительный центр
на
Техасский университет в Остине,
где я работаю над анализом производительности приложений на TACC
основные системы, а также по технологическим вопросам, связанным с передовыми и новыми
вычислительные архитектуры.Тест STREAM
остается независимым академическим проектом, который будет , а не .
под влиянием коммерческих интересов. Для того, чтобы поддерживать
Благодаря этой независимости тест STREAM проводится здесь, в U.Va. под
спонсорство
Профессор
Алан Бэтсон и профессор
Уильям Вульф.

Чем я могу помочь?

Взносы всегда приветствуются !!!!

STREAM стал полезным и важным тестом, поскольку дает множество результатов.
доступны.Пожалуйста, помогите нам идти в ногу с этим быстро меняющимся рынком.
Если у вас есть доступ к новой машине, которой нет в списке, дайте STREAM
попробовать!

(см.
Архивы
для исходного кода и файлов базы данных, разделенных запятыми, с необработанными данными
в них.)

Цитирование ПОТОКА

В статьях, цитирующих STREAM Benchmark в целом, следует ссылаться на:

• McCalpin, John D., 1995: «Пропускная способность памяти и баланс машины в текущих условиях.
  Высокопроизводительные компьютеры «, Технический комитет IEEE Computer Society
  Информационный бюллетень по компьютерной архитектуре (TCCA), декабрь 1995 г.

У меня нет ссылки на опубликованную версию статьи, но
представленная версия доступна.

Статьи, цитирующие конкретные результаты тестов STREAM, опубликованные на этом сайте, должны (также)
включить ссылку, например:

• Маккалпин, Джон Д .: «ПОТОК: Устойчивая пропускная способность памяти в высокопроизводительных компьютерах»,
  постоянно обновляемый технический отчет (1991-2007), доступный по адресу: «http://www.cs.virginia.edu/stream/».

BibTex версии цитат:

@ARTICLE {McCalpin1995,
  author = {Джон Д. МакКалпин},
  title = {Пропускная способность памяти и баланс машины в текущей высокой производительности
Компьютеры},
  journal = {Технический комитет компьютерного общества IEEE по компьютерной архитектуре
(TCCA) Информационный бюллетень},
  год = {1995},
  pages = {19-25},
  месяц = ​​декабрь,
  abstract = {Отношение скорости процессора к скорости памяти в текущей высокопроизводительной
компьютеров быстро растет, что имеет серьезные последствия для
разработка и реализация алгоритмов в научных вычислениях.Я представляю результаты широкого обзора пропускной способности памяти и машинного
балансировка для большого количества современных компьютеров, в том числе однопроцессорных,
векторные процессоры, системы с общей памятью и распределенная память
системы. Результаты анализируются с точки зрения устойчивых данных.
скорости передачи для некэшированных векторных операций единичного шага для каждого
машина, и для каждого класса.},
  pdf = {http://tab.computer.org/tcca/NEWS/DEC95/dec95_mccalpin.ps}
}

@TECHREPORT {McCalpin2007,
  author = {Джон Д.Маккалпин},
  title = {STREAM: стабильная пропускная способность памяти на высокопроизводительных компьютерах},
  учреждение = {Университет Вирджинии},
  год = {1991-2007},
  address = {Шарлоттсвилль, Вирджиния},
  note = {Постоянно обновляемый технический отчет.
http://www.cs.virginia.edu/stream/},
  url = {http://www.cs.virginia.edu/stream/}
}
 

Будущие направления STREAM?

В настоящее время рассматривается возможность расширения эталонного теста STREAM на будущее.Основными проблемами, которые необходимо решить, являются:

• Иерархии памяти: STREAM необходимо расширить для измерения пропускной способности на
  каждый уровень иерархии памяти.
• Задержка: пропускная способность и задержка — мощная пара дескрипторов памяти.
  системы — необходимо добавить измерения задержки.
• Шаблоны доступа: в настоящее время STREAM измеряет только производительность единичного шага.
  Это легко и разумно, но это не единичный шаг и нерегулярное / непрямое выполнение.
  являются важной частью картины производительности системы памяти.
• Местоположение: многие новые машины разрабатываются с физически распределенными
  основная память. STREAM может быть расширен для измерения пропускной способности / задержки между
  «узлы» распределенных систем с общей памятью.

Тест «STREAM» второго поколения (STREAM2) в настоящее время оценивается с
исходный код и некоторые результаты доступны на STREAM2
страница. STREAM2 делает упор на измерениях на всех уровнях
иерархия памяти и пытается сосредоточиться на различии между прочитанными
и производительность записи в системах памяти.

Подсчет байтов и FLOPS

Это может быть удивительно, но есть как минимум три разных способа подсчета
Байты для теста, такого как STREAM, и, к сожалению, все три общие
использовать!

Можно назвать три правила подсчета:

• «bcopy» подсчитывает, сколько байтов перемещается из одного места в памяти в другое.
  Итак, если вашему компьютеру требуется 1 секунда, чтобы прочитать 1 миллион байтов на
  в одном месте и запишите этот 1 миллион байтов во вторую,
  результирующая «пропускная способность bcopy» называется «1 МБ в секунду».
• «ПОТОК» подсчитывает, сколько байтов пользователь попросил прочитать, плюс сколько
  байтов, которые пользователь попросил записать. Для простого ядра «Копировать»
  это ровно в два раза больше числа, полученного по соглашению «bcopy».
  Почему СТРИМ это делает? Поскольку 3 из 4 ядер выполняют арифметические операции,
  поэтому имеет смысл подсчитывать как данные, прочитанные в ЦП, так и данные
  записано обратно из ЦП. Ядро «Копировать» не выполняет арифметических действий,
  но я решил подсчитывать байты так же, как и остальные три.
• «оборудование» может переместить другое количество байтов, чем указано пользователем.
  В частности, большинство кэшированных систем выполняют так называемое «выделение записи».
  когда операция сохранения пропускает кеш данных. Система загружает
  строка кэша, содержащая данные перед их перезаписью.

Почему это происходит?

Это делается так, что в
система, для которой все байты актуальны и действительны.Если
вы записали только 1/2 байта в строке кэша, например, результат
нужно будет объединить с другой половиной байтов из памяти.
Лучшее место для этого — кеш, поэтому данные загружаются туда.
сначала и жизнь намного проще.

В таблице ниже показано, сколько байтов и FLOP подсчитывается на каждой итерации.
ПОТОКОВЫХ петель.

Тест состоит из многократного повторения четырех ядер и
выбираются лучшие результаты (обычно) 10 испытаний.

 ------------------------------------------------ ------------------
имя ядра bytes / iter FLOPS / iter
-------------------------------------------------- ----------------
КОПИЯ: a (i) = b (i) 16 0
МАСШТАБ: a (i) = q * b (i) 16 1
СУММА: a (i) = b (i) + c (i) 24 1
ТРИАДА: a (i) = b (i) + q * c (i) 24 2
-------------------------------------------------- ---------------- 

Поэтому нужно быть осторожным, сравнивая «МБ / с» из разных источников.
STREAM всегда использует один и тот же подход и всегда считает только байты.
что пользовательская программа запросила загрузку или сохранение, поэтому результаты всегда
прямо сопоставимы.

Максимизация пропускной способности для Akka Streams

Я расширяю эти концепции в своей презентации Scale by the Bay.

Akka Streams API отлично подходит для создания масштабируемых приложений, включающих потоковые рабочие нагрузки.Он обеспечивает высокоуровневую семантику, которая естественным образом описывает эти рабочие нагрузки, и обрабатывает динамику, присущую этим системам, в результате чего приложения становятся надежными и устойчивыми. Если вы не знакомы с API Akka Streams, я опубликовал мотивирующий пример его внедрения, а также статью, в которой резюмировал, насколько он эффективен для обработки общих шаблонов, встречающихся при потоковой телеметрии.

Akka Streams API очень эффективен. Пока вы не строите чрезвычайно сложные графики, довольно легко добиться впечатляющей пропускной способности.Однако бывают ситуации, когда пристальное внимание к тому, как в конечном итоге выполняется поток, может значительно улучшить пропускную способность, а также общую производительность и масштабируемость приложения.

В этой статье я исследую ряд методов увеличения пропускной способности Akka Streams. Вместо того, чтобы создавать сложные примеры, я предоставлю автономные образцы на Scala, с которыми легко поэкспериментировать отдельно. Эта статья довольно длинная, но я хотел, чтобы она была достаточно исчерпывающей.

Хотя это прозрачно для программиста, под капотом Akka Streams выполняются актерами. Одиночный поток будет выполняться одним субъектом с использованием объединения операторов, если не будут предприняты шаги по внедрению асинхронности и параллелизма. Объединение операторов значительно повышает производительность, избегая накладных расходов на асинхронный обмен сообщениями между участниками. Он также обладает свойствами, способствующими эффективной сборке мусора молодого поколения. Однако для рабочей нагрузки, связанной с вводом-выводом или ЦП, одновременное выполнение различных сегментов потока может значительно повысить общую пропускную способность.

Следующий поток выполняет две смоделированные рабочие нагрузки, связанные с ЦП, на последовательных этапах карты, 1000 раз.

 // Имитация рабочей нагрузки с интенсивным использованием ЦП, которая занимает ~ 10 миллисекунд
def spin (значение: Int): Int = {
  val start = System.currentTimeMillis ()
  в то время как ((System.currentTimeMillis () - начало)
 
 Эта реализация будет выполняться синхронно в одном потоке и займет примерно вдвое больше времени, чем следующая реализация, которая будет использовать два потока, одновременно выполняя операции, интенсивно использующие ЦП.
 
 Источник (от 1 до 1000)
  .map (вращение)
  .async
  .map (вращение)
  .runWith (Sink.ignore)
 
 Добавление  async  означает, что каждый этап  map  будет выполняться в отдельном акторе с асинхронной передачей сообщений, используемой для связи между акторами через асинхронную границу.
 Стоит отметить, насколько легко было поэкспериментировать с этим дополнительным параллелизмом, просто добавив  async . В традиционном многопоточном программировании нужно было бы написать значительный объем сложного кода для обработки блокировки, синхронизации и постановки в очередь, просто чтобы даже запустить такой эксперимент.
 Когда поток имеет этап, который выполняет относительно дорогостоящую операцию, связанную с процессором, и введение асинхронной границы с помощью  async  не обеспечивает достаточного параллелизма, захват работы в  Future  и использование  mapAsync  может значительно увеличить пропускную способность , за счет увеличения параллелизма и насыщения доступных ядер.  Future , скорее всего, будет выполняться в другом потоке контекста выполнения или даже в отдельном контексте выполнения, возможно, в том, который предназначен для блокировки рабочих нагрузок.
 Возвращаясь к приведенному выше примеру, следующий поток захватывает смоделированную рабочую нагрузку с привязкой к ЦП в  Future  и будет выполняться так же быстро, как при использовании  async  между двумя этапами  map .
 Источник (от 1 до 1000)
  .mapAsync (1) (x => Будущее (spin (x)))
  .mapAsync (1) (x => Будущее (spin (x)))
  .runWith (Sink.ignore)
 
 При таком подходе, однако, параллелизм  mapAsync  может быть дополнительно увеличен, чтобы еще больше увеличить пропускную способность.На восьмиядерной машине следующий пример будет работать в четыре раза быстрее.
 Источник (от 1 до 1000)
  .mapAsync (4) (x => Будущее (spin (x)))
  .mapAsync (4) (x => Будущее (spin (x)))
  .runWith (Sink.ignore)
 
 Этот метод захвата работы в  Future  для увеличения параллелизма часто используется недостаточно. Еще раз обратите внимание, насколько легко было экспериментировать с увеличением пропускной способности, просто используя  Future.apply  и настраивая параллелизм  mapAsync , без необходимости вводить тонкости управления потоками, блокировками и очередями в традиционном системном программировании.Одно предостережение: будьте осторожны при захвате рабочих нагрузок с помощью метода  Future.successful , иначе вы можете фактически снизить производительность, как я подробно описал в предыдущей статье.
 Как я только что продемонстрировал, и  async , и  mapAsync  являются средствами внедрения асинхронности и параллелизма, но многие люди не понимают различий между ними. Важно понимать разницу.
 Этап потока  mapAsync  вводит асинхронность - потому что  Future  будет выполняться в потоке контекста выполнения, а не в потоке актором, выполняющим этап потока, - но он не вводит асинхронную границу в поток .Этап потока  mapAsync  в основном просто управляет завершением каждого  Future , передавая результат ниже по потоку. Если имеется несколько смежных этапов потока  mapAsync , они по-прежнему объединяются и выполняются одним и тем же основным субъектом.
 Когда вводится асинхронная граница, Akka Streams API вставляет буфер между каждым этапом асинхронной обработки, чтобы поддерживать оконную стратегию противодавления, когда новые элементы запрашиваются партиями, чтобы амортизировать стоимость запроса элементов через асинхронную границу между потоками. этапы.Дополнительные сведения см. В документации по Akka Streams. Размер этого буфера по умолчанию составляет 16 элементов. Для некоторых рабочих нагрузок введение асинхронных границ даже между этапами потока  mapAsync  может дополнительно повысить производительность.
 Для иллюстрации рассмотрим следующий пример с четырьмя последовательными этапами  mapAsync , каждый из которых выполняет различную, смоделированную рабочую нагрузку, связанную с процессором. Продолжительность рабочей нагрузки выбирается случайным образом и равномерно распределяется от 0 до 100 миллисекунд.Поскольку асинхронных границ нет, следующий поток будет объединен и выполнен одним субъектом.
 // Имитация неравномерной рабочей нагрузки, связанной с процессором
def uniformRandomSpin (значение: Int): Future [Int] = Future {
  val max = random.nextInt (101)
  val start = System.currentTimeMillis ()
  в то время как ((System.currentTimeMillis () - начало)
 
 Этот поток будет выполняться более эффективно, если между каждым элементом  mapAsync  будет вставлена ​​асинхронная граница для дальнейшего разделения этапов.
 
 Источник (от 1 до 1000)
  .mapAsync (1) (uniformRandomSpin) .async
  .mapAsync (1) (uniformRandomSpin) .async
  .mapAsync (1) (uniformRandomSpin) .async
  .mapAsync (1) (uniformRandomSpin) .async
  .runWith (Sink.ignore)
 
 Обратите внимание, что здесь я моделирую другую рабочую нагрузку, выполняющуюся на каждом этапе  mapAsync , в противном случае было бы еще эффективнее просто составить поток следующим образом.
 Источник (от 1 до 1000)
  .mapAsync (4) (uniformRandomSpin).
  .runWith (Sink.игнорировать)
 
 Внедрение параллелизма и асинхронности должно осуществляться с осторожностью, и всегда необходимо учитывать основные рабочие нагрузки и то, сколько нужно ограничить параллелизм.
 Для рабочих нагрузок, связанных с процессором, я уже продемонстрировал преимущества настройки общего параллелизма  mapAsync  для насыщения доступных ядер. Если рабочая нагрузка не связана с ЦП - например, неблокирующий сетевой запрос к другой службе - пропускная способность может быть улучшена за счет увеличения параллелизма  mapAsync , значительно превышающего количество ядер.По сути, вы хотите увеличить параллелизм в разумных пределах, чтобы нисходящий поток был насыщен работой по мере выполнения неблокирующих запросов.
 Следующий пример, который имитирует неблокирующий сетевой запрос к другой службе, выполнит все тысячи операций почти одновременно, потребляя ограниченные локальные ресурсы, и завершит поток примерно за 100 миллисекунд.
 // Имитация неблокирующего сетевого вызова другой службы
def nonBlockingCall (значение: Int): Future [Int] = {
  val обещание = Обещание [Int]

  val max = FiniteDuration (случайный.nextInt (101), МИЛЛИСЕКУНД)
  system.scheduler.scheduleOnce (max) {
    обещание.success (значение)
  }

  обещание. будущее
}

Источник (от 1 до 1000)
  .mapAsync (1000) (nonBlockingCall)
  .runWith (Sink.ignore)
 
 По возможности лучше избегать блокировки вызовов в  Future , но если этого нельзя избежать - например, при работе с устаревшим API - увеличение параллелизма  mapAsync  может положительно повлиять на пропускную способность, хотя за счет выделения большого количества потоков и блокировки выполнения этих потоков.Дополнительные сведения об обработке блокирующих рабочих нагрузок см. В моей статье, озаглавленной «Код блокировки вызова: бесплатного обеда нет».
 Этап потока  mapAsync  сохранит нисходящий порядок каждого элемента. Это означает, что результат  Future  не будет передан в нисходящем направлении до тех пор, пока не будет отправлен результат предшествующего ему  Future . Если время выполнения каждого  Future  сильно различается - возможно, некоторые из них завершаются порядка миллисекунд, а другие - порядка секунд - и сохранение порядка следования не имеет значения,  mapAsyncUnordered  может быть используется для увеличения пропускной способности и более эффективного насыщения последующих этапов путем выдачи сообщения  Future  сразу после его завершения, независимо от общего порядка потока.
 В следующем примере ниже по потоку генерируются неупорядоченные элементы, которые завершаются быстрее, чем при использовании  mapAsync .
 Источник (от 1 до 1000)
  .mapAsyncUnordered (8) (uniformRandomSpin).
  .runWith (Sink.ignore)
 
 Чем выше параллелизм и чем больше разброс времени, необходимого для завершения каждого  Future , тем более драматичным может быть использование  mapAsyncUnordered  для общей пропускной способности.
 При всех преимуществах от внедрения асинхронности, которые обсуждались до сих пор, может возникнуть соблазн использовать ее широко.Почему бы не использовать  async  для введения асинхронной границы между каждой отдельной стадией потока? Или захватить каждую операцию в  Future  и использовать  mapAsync ? Ясно, что если бы это было выгодно, Akka Streams API просто реализовал бы это под капотом. Тот факт, что объединение операторов используется по умолчанию и эти методы представлены в общедоступном API, означает, что есть ситуации, в которых они подходят, а есть другие ситуации, когда это не так.
 Следующий тривиальный пример отображает целое число через последовательность преобразований case-class. Этот пример выполняется на моем компьютере примерно за одну секунду.
 final case class One (значение: Int)
последний класс case Two (значение: Int)
последний класс case Three (значение: Int)

Источник (от 1 до 1000000)
  .map (x => Один (x))
  .map (x => Два (x.value))
  .map (x => Три (x.value))
  .runWith (Sink.ignore)
 
 Если я изменю этот пример, чтобы ввести больше параллелизма, используя  async  для вставки асинхронной границы между каждым этапом потока, это займет примерно вдвое больше времени для выполнения.
 Источник (от 1 до 1000000) .async
  .map (x => Один (x)). async
  .map (x => Два (x.value)). async
  .map (x => Три (x.value)). async
  .runWith (Sink.ignore)
 
 Почему это? Как я уже говорил, первый пример выполняется в рамках одного актора, и все операции будут выполняться в одном потоке. Во втором примере каждая стадия потока будет представлена ​​своим собственным субъектом, каждый из которых может выполняться одновременно, в другом потоке, с передачей сообщений, используемой для передачи результата между каждой стадией потока, но это вводит накладные расходы на связь и синхронизация между потоками.
 Производительность будет еще хуже, если я выполню эти тривиальные рабочие нагрузки в  Future  с  mapAsync . Обратите внимание, что я специально использую  Future.apply , а не  Future.successful .
 Источник (от 1 до 1000000)
  .mapAsync (1) (x => Будущее (One (x)))
  .mapAsync (1) (x => Будущее (Два (x.value)))
  .mapAsync (1) (x => Будущее (Три (x.value)))
  .runWith (Sink.ignore)
 
 Когда рабочая нагрузка относительно дорога, дополнительные накладные расходы на передачу сообщений через асинхронную границу между этапами потока или выполнение  Future  в потоке контекста выполнения незначительны по сравнению с преимуществом, полученным от распараллеливания потока.Но если рабочая нагрузка не требует больших затрат, как в тривиальном примере, представленном здесь, эти дополнительные накладные расходы являются косвенными и ухудшают общую пропускную способность.
 Как я обсуждал выше, когда асинхронная граница вводится с  async , Akka Streams API вставляет буфер между каждым этапом асинхронной обработки. Как я продемонстрировал ранее, когда смежные рабочие нагрузки в потоке неоднородны, добавление асинхронных границ может разъединить смежные этапы и повысить пропускную способность.Это зависит от рабочей нагрузки, но улучшение может быть достигнуто за счет усреднения рабочей нагрузки по буферизованным элементам, чтобы поддерживать рабочую нагрузку нижестоящего потока. Иногда того же эффекта можно добиться, вставив в поток явные, определяемые пользователем буферы.
 В следующем примере имеется 16-элементный буфер   между каждым этапом  mapAsync  и он будет выполняться так же быстро, как при использовании реализации  async , представленной ранее, даже если все эти этапы потока объединены.
 Источник (от 1 до 1000)
  .mapAsync (1) (uniformRandomSpin).
  .buffer (16, OverflowStrategy.backpressure)
  .mapAsync (1) (uniformRandomSpin).
  .buffer (16, OverflowStrategy.backpressure)
  .mapAsync (1) (uniformRandomSpin).
  .buffer (16, OverflowStrategy.backpressure)
  .mapAsync (1) (uniformRandomSpin).
  .buffer (16, OverflowStrategy.backpressure)
  .runWith (Sink.ignore)
 
 Буфер повышает производительность за счет разделения этапов, позволяя восходящему или нисходящему потоку продолжать обрабатывать элементы в среднем, даже если один из них занят обработкой относительно дорогостоящей рабочей нагрузки.Если большая часть вычислений выполняется быстро, но имеется длинный хвост, и только небольшое количество вычислений занимает значительно больше времени, чем в среднем, результат добавления буфера между двумя этапами может быть еще более драматичным.
 Если источник потока опрашивает внешний объект на предмет новых сообщений и последующая обработка неоднородна, вставка буфера может иметь решающее значение для достижения хорошей пропускной способности. Например, большой буфер, вставленный после Kafka Consumer из библиотеки Reactive Streams Kafka, в некоторых ситуациях может повысить производительность на порядок.В противном случае источник может не опрашивать Kafka достаточно быстро, чтобы поддерживать нижний поток, насыщенный работой, при этом источник колеблется между обратным давлением и опросом Kafka.
 val kafkaSource =
  Consumer.committableSource (пользовательские настройки, Subscriptions.topics (тема))
    .buffer (10000, OverflowStrategy.backpressure)
 
 Подобно методу  async , описанному в предыдущем разделе, следует отметить, что произвольная вставка буферов не приведет к повышению производительности и просто потребует дополнительных ресурсов.Если смежные рабочие нагрузки относительно однородны, добавление буфера не повлияет на производительность, поскольку в общей производительности потока будет доминировать самый медленный этап обработки. В следующем примере не используется добавление каскада  buffer .
 // Имитация постоянной рабочей нагрузки, связанной с процессором
def constantSpin (значение: Int): Future [Int] = Future {
  значение макс = 50
  val start = System.currentTimeMillis ()
  в то время как ((System.currentTimeMillis () - начало)
 
 В качестве последнего примечания к буферам, параметр параллелизма  mapAsync  по существу определяет размер внутреннего буфера, который используется для управления количеством ожидающих фьючерсов.В результате в некоторых ситуациях увеличение параллелизма  mapAsyc  может иметь тот же эффект, что и добавление явного элемента  buffer . 

 
 Если обработка элемента в потоке приводит к возникновению исключения, Akka Streams API предлагает удобные стратегии наблюдения для обработки исключения. Элемент можно отбросить, и поток будет продолжен; элемент может быть отброшен и текущий этап перезапущен, что также приведет к отмене любого промежуточного состояния в процессе перед возобновлением потока; или поток можно вообще остановить.Стратегии наблюдения могут применяться к отдельным этапам обработки или к материализатору потока в целом. 
 
 Если сообщение не представляет интереса или не соответствует белому списку - например, обработка очереди сообщений, в которой значительное количество сообщений находится в устаревшем формате - может показаться разумной стратегией просто выбросить исключение и позволить диспетчер потока отбросит сообщение. Но если поток обрабатывает большое количество сообщений и использует исключения для базовой обработки ошибок, это может отрицательно сказаться на производительности.Исключения следует использовать только в исключительных ситуациях. Лучшим подходом является использование потоковых стадий потока  filter ,  collect  или  mapConcat  для обработки этих общих и ожидаемых ситуаций. 
 
 Следующий поток генерирует исключение, и диспетчер потока отбрасывает сообщение для 99 процентов всех сообщений. 
 
 val decider: Supervision.Decider = {
  case _ => Надзор.Резюме
}

неявный материализатор val = ActorMaterializer (
  ActorMaterializerSettings (система).withSupervisionStrategy (решающий))

Источник (от 1 до 1000000)
  .map (x => if (x% 100 == 1) x else throw new Exception ("О нет!"))
  .runWith (Sink.ignore)
 
 Если вместо этого используется фильтр для обработки нежелательных сообщений, поток выполняется на два порядка быстрее.
 Источник (от 1 до 1000000)
  .filter (x => if (x% 100 == 1) true иначе false)
  .runWith (Sink.ignore)
 
 Если элементы необходимо преобразовать как часть фильтрации, аналогичная производительность может быть достигнута с этапами потока  collect  или  mapConcat .
 Источник (от 1 до 1000000)
  .собирать({
    case x if x% 100 == 1 => x * 2
  })
  .runWith (Sink.ignore)

Источник (от 1 до 1000000)
  .mapConcat (x => if (x% 100 == 1) x * 2 :: Nil else Nil)
  .runWith (Sink.ignore)
 
 Как всегда, важно протестировать и убедиться, что производительность соответствует вашим ожиданиям.
 В этой статье я исследовал основные методы увеличения пропускной способности Akka Stream. Я продемонстрировал, насколько легко экспериментировать с модификациями потока, чтобы максимизировать пропускную способность, без необходимости вводить потоки, блокировки или даже писать значительный объем кода.
 Для недорогих или однородных смежных рабочих нагрузок объединение операторов обеспечивает большую пропускную способность. Для дорогостоящих рабочих нагрузок, связанных с вводом-выводом или процессором, важно добавить асинхронность, чтобы максимизировать параллелизм. Когда рабочие нагрузки неоднородны, может иметь значение добавление асинхронности или добавление буферов. В других ситуациях внимание к обработке ошибок или даже ограничение параллелизма может быть важным для максимизации пропускной способности. В другой статье я исследую, как можно разделить потоки для повышения пропускной способности.Счастливого пути!
 Откройте для себя решения Jet-Stream ™ для токарных, расточных и резьбовых инструментов от Dorian Tool 
 Вы можете подумать, что знаете Dorian Tool по их линейке
 рентабельные и надежные металлорежущие инструменты, но есть и вся сторона
 их вы, возможно, никогда не видели.
 С тех пор, как в 1982 году вышла на рынок публикация Quadra Index Tool Post, Dorian Tool вводит новшества и
 изучение новых технологий, призванных помочь вам улучшить качество и
 производительность в вашем точном механическом цехе.Сегодня они предлагают широкий выбор
 инструментов как для ручных, так и для станков с ЧПУ, в том числе:
 Твердосплавные пластины
 Державки
 Накатные инструменты
 Маркировочные инструменты
 Принадлежности для станков
 Роторные наладчики
 Наладчики инструментов
 За последние несколько лет компания Dorian Tool увеличила объем продаж вдвое.
 исследования и разработки, чтобы придумать новые инновационные способы улучшения их
 варианты инструментов для мира металлообработки.
 Встречайте систему охлаждения Jet-Stream ™ Thru от Dorian Tools 
 Ищете лучший вариант охлаждающей жидкости для станков с ЧПУ? К лучшему
 обработка поверхности, качество работы и допуск, система охлаждения Jet-Stream ™ Thru
 токарные, расточные и резьбонарезные инструменты имеют выходы для СОЖ, один над пластиной
 передний край и один снизу. Наличие двух точек выхода для впрыска охлаждающей жидкости
 помогает уменьшить трение о режущую кромку и поддерживать постоянную температуру,
 вместо того, чтобы подниматься и опускаться.Это обеспечивает лучший износ кромок, уменьшает выкрашивание пластины.
 и приводит к более высоким скоростям и подаче. Они доступны во множестве
 варианты, которые включают:
 Проходная охлаждающая жидкость Jet-Stream ™ Токарная обработка и растачивание  
 Проходная охлаждающая жидкость Jet-Stream ™, API, обработка канавок  
 Оборудование и вставки для охлаждающей жидкости Jet-Stream ™  
  Урок двойного сопла Охлаждающая жидкость
 Система от Dorian Tool 
 Источник: Dorian Tool
  Выезд
 это видео от Dorian Tool, чтобы увидеть, как это работает!