Какие знаете способы выполнять код параллельно асинхронно

Параллелизм, многопоточность, асинхронность: разница и примеры применения (.NET, C#)

Авторизуйтесь

Параллелизм, многопоточность, асинхронность: разница и примеры применения (.NET, C#)

Руководитель группы разработки digital-интегратора DD Planet

Многие начинающие специалисты путают многопоточное, асинхронное и параллельное программирование. На первый взгляд, может показаться, что это одно и то же — но нет. Давайте разберёмся, сколько программных моделей используют C#-разработчики и в чём их отличия. Материал подготовлен совместно с Алексеем Гришиным, ведущим разработчиком DD Planet.

Существует несколько концепций: синхронное/асинхронное программирование и однопоточные/многопоточные приложения. Причём первая программная модель может работать в однопоточной или многопоточной среде. То есть приложение может быть: синхронным однопоточным, синхронным многопоточным и асинхронным многопоточным.

Отдельной концепцией считается параллелизм, который является подмножеством многопоточного типа приложений. Рассмотрим особенности каждой программной модели подробнее.

Синхронная модель

Потоку назначается одна задача, и начинается её выполнение. Заняться следующей задачей можно только тогда, когда завершится выполнение первой. Эта модель не предполагает приостановку одной задачи, чтобы выполнить другую.

Однопоточность

Система в одном потоке работает со всеми задачами, выполняя их поочерёдно.

Однопоточная синхронная система

Многопоточность

В этом случае речь о нескольких потоках, в которых выполнение задач идет одновременно и независимо друг от друга.

Многопоточная синхронная система

Пример такого концепта — одновременная разработка веб- и мобильного приложений и серверной части, при условии соблюдения архитектурных «контрактов».

ABBYY , Москва, можно удалённо , От 180 000 до 250 000 ₽

Использование нескольких потоков выполнения — один из способов обеспечить возможность реагирования приложения на действия пользователя при одновременном использовании процессора для выполнения задач между появлением или даже во время появления событий пользователя.

Асинхронность

Характеристики асинхронного кода:

• обрабатывает больше запросов сервера, предоставляя потокам возможность обрабатывать больше запросов во время ожидания результата от запросов ввода-вывода;
• делает пользовательский интерфейс быстрым, выделяя потоки для обработки действий в пользовательском интерфейсе во время ожидания запросов ввода-вывода, передавая затратные по времени операции другим ядрам ЦП.

Если у системы много потоков, то их асинхронная работа выглядит примерно так:

Многопоточная асинхронная система

Конструкция async/await

Для работы с асинхронными вызовами в C# необходимы два ключевых слова:

• async — используется в заголовке метода;
• await — вызывающий метод содержит одно или несколько таких выражений.

Они используются вместе для создания асинхронного метода. У асинхронных методов могут быть следующие типы возвращаемых значений:

1. Task для асинхронного метода, который выполняет операцию, но не возвращает значение;
2. Task для асинхронного метода, возвращающего значение;
3. void для обработчика событий;
4. начиная с версии 7.0 в языке C# поддерживаются любые типы с доступным методом GetAwaiter;
5. начиная с версии 8.0 в языке C# поддерживается интерфейс IAsyncEnumerable для асинхронного метода, который возвращает асинхронный поток.

Сама конструкция async/await появилась в C# 5.0 с выходом .NET Framework 4.5 и отчасти представляет собой синтаксический сахар. Механизм async/await не имеет реализации в CLR и разворачивается компилятором в сложную конструкцию на IL. Но эта конструкция — не сахар вокруг тасок, а отдельный механизм, использующий класс Task для переноса состояния исполняемой части кода.

Пример асинхронного метода:

Результат асинхронного вычисления факториала

Этот пример приведён лишь для наглядности, особого смысла делать логику вычисления факториала асинхронной нет. Опять же, для имитации долгой работы мы использовали задержку на 8 секунд с помощью методы Thread.Sleep(). Цель была показать: асинхронная задача, которая может выполняться долгое время, не блокирует основной поток — в этом случае метод Main(), и мы можем вводить и обрабатывать данные, продолжая работу с ним.

Параллелизм

Эта программная модель подразумевает, что задача разбивается на несколько независимых подзадач, которые можно выполнить параллельно, а затем объединить результаты. Примером такой задачи может быть Parallel LINQ:

Обзор архитектуры параллельного программирования в .NET

Еще один пример — вычисление среднего значения двумерного массива, когда каждый отдельный поток может подсчитать сумму своей строки, а потом объединить результат и вычислить среднее.

Однако не стоит забывать, что не все задачи поддаются распараллеливанию. Например, описанная выше задача по вычислению факториала, в которой на каждом последующем этапе нужен результат предыдущего.

Какую программную модель выбрать?

Перечисленные программные модели должны применяться в зависимости от задач. Их можно использовать как отдельно во всём приложении, так и сочетать между собой. Главное, чтобы приложение было максимально эффективным и удовлетворяло требования пользователя.

Если речь идет о сложных многопользовательских приложениях, то стремиться стоит к использованию асинхронной модели, так как важна интерактивность и отзывчивость интерфейса. Взаимодействие с пользователем в активном режиме всегда должно быть максимально эффективным, даже если в фоновом режиме в то же время выполняются другие задачи. Издержки асинхронности, например, на переключение исполняемого контекста, в таком случае нивелируются за счет общей эффективности приложения.

В разработке простых приложений, к примеру, парсера документа, необходимости в асинхронности, или даже многопоточности, может и не быть.

Источник

Введение в асинхронное программирование на Python

Всем привет. Подготовили перевод интересной статьи в преддверии старта базового курса «Разработчик Python».

Введение

Асинхронное программирование – это вид параллельного программирования, в котором какая-либо единица работы может выполняться отдельно от основного потока выполнения приложения. Когда работа завершается, основной поток получает уведомление о завершении рабочего потока или произошедшей ошибке. У такого подхода есть множество преимуществ, таких как повышение производительности приложений и повышение скорости отклика.

В последние несколько лет асинхронное программирование привлекло к себе пристальное внимание, и на то есть причины. Несмотря на то, что этот вид программирования может быть сложнее традиционного последовательного выполнения, он гораздо более эффективен.

Например, вместо того, что ждать завершения HTTP-запроса перед продолжением выполнения, вы можете отправить запрос и выполнить другую работу, которая ждет своей очереди, с помощью асинхронных корутин в Python.

Асинхронность – это одна из основных причин популярности выбора Node.js для реализации бэкенда. Большое количество кода, который мы пишем, особенно в приложениях с тяжелым вводом-выводом, таком как на веб-сайтах, зависит от внешних ресурсов. В нем может оказаться все, что угодно, от удаленного вызова базы данных до POST-запросов в REST-сервис. Как только вы отправите запрос в один из этих ресурсов, ваш код будет просто ожидать ответа. С асинхронным программированием вы позволяете своему коду обрабатывать другие задачи, пока ждете ответа от ресурсов.

Как Python умудряется делать несколько вещей одновременно?

1. Множественные процессы

Самый очевидный способ – это использование нескольких процессов. Из терминала вы можете запустить свой скрипт два, три, четыре, десять раз, и все скрипты будут выполняться независимо и одновременно. Операционная система сама позаботится о распределении ресурсов процессора между всеми экземплярами. В качестве альтернативы вы можете воспользоваться библиотекой multiprocessing, которая умеет порождать несколько процессов, как показано в примере ниже.

2. Множественные потоки

Еще один способ запустить несколько работ параллельно – это использовать потоки. Поток – это очередь выполнения, которая очень похожа на процесс, однако в одном процессе вы можете иметь несколько потоков, и у всех них будет общий доступ к ресурсам. Однако из-за этого написать код потока будет сложно. Аналогично, все тяжелую работу по выделению памяти процессора сделает операционная система, но глобальная блокировка интерпретатора (GIL) позволит только одному потоку Python запускаться в одну единицу времени, даже если у вас есть многопоточный код. Так GIL на CPython предотвращает многоядерную конкурентность. То есть вы насильно можете запуститься только на одном ядре, даже если у вас их два, четыре или больше.

3. Корутины и yield :

Корутины – это обобщение подпрограмм. Они используются для кооперативной многозадачности, когда процесс добровольно отдает контроль ( yield ) с какой-то периодичностью или в периоды ожидания, чтобы позволить нескольким приложениям работать одновременно. Корутины похожи на генераторы, но с дополнительными методами и небольшими изменениями в том, как мы используем оператор yield. Генераторы производят данные для итерации, в то время как корутины могут еще и потреблять данные.

4. Асинхронное программирование

Четвертый способ – это асинхронное программирование, в котором не участвует операционная система. Со стороны операционной системы у вас останется один процесс, в котором будет всего один поток, но вы все еще сможете выполнять одновременно несколько задач. Так в чем тут фокус?

Asyncio – модуль асинхронного программирования, который был представлен в Python 3.4. Он предназначен для использования корутин и future для упрощения написания асинхронного кода и делает его почти таким же читаемым, как синхронный код, из-за отсутствия callback-ов.

Asyncio использует разные конструкции: event loop , корутины и future .

• event loop управляет и распределяет выполнение различных задач. Он регистрирует их и обрабатывает распределение потока управления между ними.
• Корутины (о которых мы говорили выше) – это специальные функции, работа которых схожа с работой генераторов в Python, с помощью await они возвращают поток управления обратно в event loop. Запуск корутины должен быть запланирован в event loop. Запланированные корутины будут обернуты в Tasks, что является типом Future.
• Future отражает результат таска, который может или не может быть выполнен. Результатом может быть exception.

С помощью asyncio вы можете структурировать свой код так, чтобы подзадачи определялись как корутины и позволяли планировать их запуск так, как вам заблагорассудится, в том числе и одновременно. Корутины содержат точки yield , в которых мы определяем возможные точки переключения контекста. В случае, если в очереди ожидания есть задачи, то контекст будет переключен, в противном случае – нет.

Переключение контекста в asyncio представляет собой event loop , который передает поток управления от одной корутины к другой.

В следующем примере, мы запускаем 3 асинхронных таска, которые по-отдельности делают запросы к Reddit, извлекают и выводят содержимое JSON. Мы используем aiohttp – клиентскую библиотеку http, которая гарантирует, что даже HTTP-запрос будет выполнен асинхронно.

Использование Redis и Redis Queue RQ

Использование asyncio и aiohttp не всегда хорошая идея, особенно если вы пользуетесь более старыми версиями Python. К тому же, бывают моменты, когда вам нужно распределить задачи по разным серверам. В этом случае можно использовать RQ (Redis Queue). Это обычная библиотека Python для добавления работ в очередь и обработки их воркерами в фоновом режиме. Для организации очереди используется Redis – база данных ключей/значений.

В примере ниже мы добавили в очередь простую функцию count_words_at_url с помощью Redis.

Заключение

В качестве примера возьмем шахматную выставку, где один из лучших шахматистов соревнуется с большим количеством людей. У нас есть 24 игры и 24 человека, с которыми можно сыграть, и, если шахматист будет играть с ними синхронно, это займет не менее 12 часов (при условии, что средняя игра занимает 30 ходов, шахматист продумывает ход в течение 5 секунд, а противник – примерно 55 секунд.) Однако в асинхронном режиме шахматист сможет делать ход и оставлять противнику время на раздумья, тем временем переходя к следующему противнику и деля ход. Таким образом, сделать ход во всех 24 играх можно за 2 минуты, и выиграны они все могут быть всего за один час.

Это и подразумевается, когда говорят о том, что асинхронность ускоряет работу. О такой быстроте идет речь. Хороший шахматист не начинает играть в шахматы быстрее, просто время более оптимизировано, и оно не тратится впустую на ожидание. Так это работает.

По этой аналогии шахматист будет процессором, а основная идея будет заключаться в том, чтобы процессор простаивал как можно меньше времени. Речь о том, чтобы у него всегда было занятие.

На практике асинхронность определяется как стиль параллельного программирования, в котором одни задачи освобождают процессор в периоды ожидания, чтобы другие задачи могли им воспользоваться. В Python есть несколько способов достижения параллелизма, отвечающих вашим требованиям, потоку кода, обработке данных, архитектуре и вариантам использования, и вы можете выбрать любой из них.

Источник

Параллелизм против многопоточности против асинхронного программирования: разъяснение

В последние время, я выступал на мероприятиях и отвечал на вопрос аудитории между моими выступлениями о Асинхронном программировании, я обнаружил что некоторые люди путали многопоточное и асинхронное программирование, а некоторые говорили, что это одно и тоже. Итак, я решил разъяснить эти термины и добавить еще одно понятие Параллелизм. Здесь есть две концепции и обе они совершенно разные, первая синхронное и асинхронное программирование и вторая – однопоточные и многопоточные приложения. Каждая программная модель (синхронная или асинхронная) может работать в однопоточной и многопоточной среде. Давайте обсудим их подробно.

Синхронная программная модель – это программная модель, когда потоку назначается одна задача и начинается выполнение. Когда завершено выполнение задачи тогда появляется возможность заняться другой задачей. В этой модели невозможно останавливать выполнение задачи чтобы в промежутке выполнить другую задачу. Давайте обсудим как эта модель работает в одно и многопоточном сценарии.

Однопоточность – если мы имеем несколько задач, которые надлежит выполнить, и текущая система предоставляет один поток, который может работать со всеми задачами, то он берет поочередно одну за другой и процесс выглядит так:

Здесь мы видим, что мы имеем поток (Поток 1) и 4 задачи, которые необходимо выполнить. Поток начинает выполнять поочередно одну за одной и выполняет их все. (Порядок, в котором задачи выполняются не влияет на общее выполнение, у нас может быть другой алгоритм, который может определять приоритеты задач.

Многопоточность – в этом сценарии, мы использовали много потоков, которые могут брать задачи и приступать к работе с ними. У нас есть пулы потоков (новые потоки также создаются, основываясь на потребности и доступности ресурсов) и множество задач. Итак, поток может работать вот так:

Здесь мы можем видеть, что у нас есть 4 потока и столько же задач для выполнения, и каждый поток начинает работать с ними. Это идеальный сценарий, но в обычных условиях мы используем большее количество задач чем количество доступных потоков, таким образом освободившийся поток получает другое задание. Как уже говорилось создание нового потока не происходит каждый раз потому что для этого требуются системные ресурсы такие как процессор, память и начальное количество потоков должно быть определенным.

Теперь давайте поговорим о Асинхронной модели и как она ведет себя в одно и многопоточной среде.

Асинхронная модель программирования – в отличии от синхронной программной модели, здесь поток однажды начав выполнение задачи может приостановить выполнение сохранив текущее состояние и между тем начать выполнение другой задачи.

Здесь мы можем видеть, что один поток отвечает за выполнение всех задач и задачи чередуются друг за другом.

Если наша система способно иметь много потоков тогда все потоки могут работать в асинхронной модели как показано ниже:

Здесь мы можем видеть, что одна и та же задача скажем Т4, Т5, Т6 … обрабатывается несколькими потоками. Это красота этого сценария. Как мы можем видеть, что задача Т4 начала выполнение первой Потоком 1 и завершен Потоком 2. Подобным образом задча Т6 выполнена Потоком 2, Потоком 3 и Потоком 4. Это демонстрирует максимальное использование потоков.

Итак, до сих пор мы обсудили 4 сценария:

• Синхронный однопоточный
• Синхронный многопоточный
• Асинхронный однопоточный
• Асинхронный многопоточный

Давайте обсудим еще один термин – параллелизм.

Проще говоря параллелизм способ обработки множественных запросом одновременно. Так как мы обсуждали два сценария когда обрабатывались множественные запросы, многопоточное программирование и асинхронная модель (одно и многопоточная). В случае асинхронной модели будь она однопоточной или многопоточной, в то время, когда выполняются множество задач, некоторые из них приостанавливаются, а некоторые выполняются. Существует много особенностей, но это выходит за рамки этой публикации.

Как обсуждалось ранее новая эпоха за асинхронным программированием. Почему это так важно?

Преимущества асинхронного программирования

Существует две вещи очень важные для каждого приложения – удобство использования и производительность. Удобство использования потому что пользователь нажав кнопку чтобы сохранить некоторые данные что в свою очередь требует выполнения множества задач таких как чтение и заполнение данных во внутреннем объекте, установление соединения с SQL и сохранения его там. В свою очередь SQL запускается на другой машине в сети и работает под другим процессом, это может потребовать много время. Таким образом если запрос обрабатывается одним процессом экран будет находится в зависшем состоянии до тех пор, пока процесс не завершится. Вот почему сегодня многие приложения и фреймворки полностью полагаются на асинхронную модель.

Производительность приложения и системы также очень важны. Было замечено в то время как выполняется запрос, около 70-80% из них попадают в ожидании зависимых задач. Таким образом, это может быть максимально использовано в асинхронном программирование, где, как только задача передается другому потоку (например, SQL), текущий поток сохраняет состояние и доступен для выполнения другого процесса, а когда задача sql завершается, любой поток, который является свободным, может заняться этой задачей.

Асинхронность в ASP.NET

Асинхронность в ASP.NET может стать большим стимулом для повышения производительности вашего приложения. Вот, как IIS обрабатывает запрос:

Когда запрос получен IIS, он берет поток из пула потоков CLR (IIS не имеет какого-либо пула потоков, а сам вместо этого использует пул потоков CLR) и назначает его ему, который далее обрабатывает запрос. Поскольку количество потоков ограничено, и новые могут быть созданы с определенным пределом, тогда если поток будет находится большую часть времени в состоянии ожидания, то это сильно ударит по вашему серверу, вы можете предположить, что это реальность. Но если вы пишете асинхронный код (который теперь становится очень простым и может быть написан почти аналогично синхронному при использовании новых ключевых слов async / await), то он будет работать намного быстрее, и пропускная способность вашего сервера значительно возрастет, потому что вместо ожидания какого-нибудь завершения, он будет доступен пулу потоков, для нового запроса. Если приложение имеет множество зависимостей и длительный процесс выполнения, то для этого приложения асинхронное программирование будет не меньшем благом.

Итак, теперь мы поняли разницу многопоточного, асинхронного программирования и преимущества, которые мы можем получить, используя асинхронную модель программирования.

Источник