엔지니어를 위한 Concurrency 및 Multithreading 질문 이해

Q: 3. 실 동기화 충격 성과는 어떻게 합니까?

동기화는 데이터 일관성을 보장하지만 오버 헤드를 소개합니다. 주요 성능 거래 기능은 다음과 같습니다. 잠금 스트립, 읽기 쓰기 잠금, 동시 데이터 구조 (예를 들어, ])와 같은 현대 전략은 균형 안전과 속도를 돕습니다.

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통화 란 무엇입니까?

Concurrency는 시스템의 능력을 통해 여러 작업을 처리 할 수 있습니다. 그것은 반드시 같은 정확한 즉시 (]parallelism])에서 실행되는 것을 의미하지는 않지만, 시스템은 실행을 넓히기 위해 여러 작업을 진행할 수 있습니다. Concurrency는 처리량과 응답성을 향상시키고, 특히 I/O-bound 또는 대화형 애플리케이션에서.

Concurrency는 몇몇 기계장치를 통해서 달성될 수 있습니다:

Multithreading – 단일 프로세스 내에서 여러 스레드.
Multiprocessing – 별도의 CPU 코어에서 실행할 수 있는 여러 프로세스.
Asynchronous 프로그래밍 – 호출백, 미래, 또는 동기화/와이트를 사용하여 여러 작업을 처리하기 위해 단일 스레드를 허용하는 비 차단 작업.

현대 운영 체제 및 런타임은 스레드, 프로세스 및 이벤트 루프와 같은 통화 원시를 제공합니다. 이러한 접근 방식 사이의 거래 오프를 이해하는 것은 엔지니어를 위한 기초 기술입니다.

concurrency 모델에 더 깊은 다이빙을 위해 ]Wikipedia 기사를 concurrency를 읽어보십시오.

Multithreading에 대한 이해

Multithreading은 동일한 메모리 공간과 리소스를 공유하는 단일 프로세스가 여러 스레드를 훔치는 concurrency의 특정 구현입니다. 각 스레드는 자체 통화 스택과 프로그램 카운터를 가지고 있지만 프로세스 내에서 모든 스레드는 읽을 수 있으며 공유 할 수 있습니다. 이 공유 된 액세스는 힘과 취약점 모두입니다.

멀티 스레드의 주요 측면은 다음과 같습니다 :

Thread 생성 및 관리 – 스레드는 겉으로 만들거나 오버 헤드를 피하기 위해 스레드 풀에 의해 관리 할 수 있습니다.
Thread Lifecycle – 새로운, runnable, blocked, waiting, timed 대기, 종료와 같은 상태.
Context switching – 나사간의 OS 스위치는 일부 오버 헤드를 발생시킵니다.
Shared resource – 데이터 구조, 파일 및 연결은 동시 접속에서 보호되어야 합니다.

Multithreading은 특히 CPU-bound 작업에 유용합니다. 즉, 이미지 처리, 과학 시뮬레이션) 및 스레드가 데이터를 기다릴 수 있는 I/O-bound 작업에 대한 다른 사람들은 계속 작동 (예 : 웹 서버) 동안. 그러나 잘못된 사용은 인종 조건, deadlocks 및 의도적 상태와 같은 하위 버그로 이어질 수 있습니다.

Java 멀티 스레드에 대한 실용적인 지침을 위해, Oracle Java Concurrency tutorial는 훌륭한 자원입니다.

Concurrency 및 Multithreading 사이 주요 차이점

종종 교환 할 수 있지만, 통화 및 멀티 스레드는 명백한 개념입니다. 아래 표는 주요 차이를 강조합니다 (매틱리스트를 사용) :

Concurrency는 시스템의 속성이며, 동시에 여러 작업을 처리할 수 있습니다. 멀티, 멀티 처리 또는 비동기 기술을 통해 달성될 수 있습니다.
Multithreading은 단일 프로세스 내에서 여러 스레드를 사용하여 통화를 달성하는 프로그래밍 기술입니다.
Concurrency는 한 번에 여러 작업을 처리 할 수있는 structuring 프로그램에 중점을두고 다행히도 저수준 구현 세부 사항입니다.
Multithreading은 인종 조건 및 기억 일관성 문제와 같은 문제를 소개하는 공유 메모리를 포함합니다. 높은 수준의 통화 (예 : 배우 모델)는 공유 상태를 피할 수 있습니다.
시스템은 스레드를 사용하지 않고 동시 할 수 있습니다 (예 : 단일 스레드와 함께 이벤트 구동 프로그래밍).
True Parallelism은 여러 CPU 코어를 필요로하지만, concurrency는 시간 접합을 통해 단일 코어에 시뮬레이션 할 수 있습니다.

엔지니어를 위한 일반적인 Concurrency 및 Multithreading 질문

엔지니어는 종종 동시 프로그램 및 디버그 멀티 스레드 코드에 대한 이유를 테스트합니다. 아래는 상세한 설명과 함께 몇 가지 확장 된 질문입니다.

1. 당신은 어떻게 인종 조건을 방지합니까?

레이스 상태는 두 개 이상의 스레드 액세스 공유 데이터 동시 액세스 및 최종 결과가 실행의 타이밍에 따라 발생합니다. 예방 전략은 다음과 같습니다.

Mutexes (locks)] – 한 스레드만 한 번에 중요한 부분을 입력할 수 있습니다.
Semaphores – 자원의 무한한 풀에 대한 액세스를 제어합니다.
Atomic operation – 간단한 업데이트에 대한 CPU 레벨 지침(예: 비교 및 교환)을 사용합니다.
읽기-쓰기 잠금 – concurrent reads 하지만 독점 쓰기 허용.
Immutable object – 전적으로 수정할 수 없는 데이터를 공유합니다.
Thread-local storage] – 각 스레드를 데이터의 사본을 제공합니다.

메커니즘의 선택은 공유 자원과 필수 성능 특성의 본질에 따라 달라집니다.

2. deadlock는 무엇입니까, 그리고 어떻게 피할 수 있습니까?

Deadlock는 두 개 이상의 스레드가 서로 다른 스레드에 의해 개최 된 리소스에 대한 각 대기, 무한하게 갖춰. deadlock의 고전적인 조건은 다음과 같습니다 : 상호 exclusion, hold-and-wait, preemption, 원형 대기. 피임 기술 포함 :

Resource hierarchy – 리소스에 대한 글로벌 주문 할당 및 그 순서에 잠금을 취득하기 위해 스레드가 필요합니다.
Timeouts – 특정 기간과 재시동 후 잠금을 해제합니다.
Deadlock detection – deadlocks가 발생하지만 그(그)를 깰 메커니즘을 가지고 있습니다. 스레드를 종료합니다.
Lock-free 프로그래밍 – altogether를 방지하기 위해 원자 작업을 사용합니다.

엔지니어는 신중하게 설계 잠금 수집 패턴 및 잠재적 deadlocks를 잡기 위해 무거운 concurrency의 밑에 테스트해야합니다.

3. 실 동기화 충격 성과는 어떻게 합니까?

동기화는 데이터 일관성을 보장하지만 오버 헤드를 소개합니다. 주요 성능 거래 기능은 다음과 같습니다.

Contention - 많은 실이 동일한 자물쇠를 취득하려고 할 때, 그들은 직렬화 실행, 병렬화를 감소.
Context switching – 고정되는 나사는 OS를 전환하는 컨텍스트를 강제로, 값 비싼.
Cache coherency – 메모리 트래픽을 증가하는 CPU 캐시를 무균 데이터의 공유.
Granularity – coarse-grained locks(e.g., 단일 글로벌 lock)은 정확하지만 제한적인 concurrency을 단순화합니다. 정밀한 grained locks(e.g., per-element lock)은 병렬성을 향상시키고, 복잡성 및 위험 deadlock을 향상시킵니다.

잠금 스트립, 읽기 쓰기 잠금, 동시 데이터 구조 (예를 들어, ])와 같은 현대 전략은 균형 안전과 속도를 돕습니다.

4. Java/C#의 키워드를 설명합니다. 어떤 문제가 해결됩니까?

키워드는 변수의 값이 항상 스레드 로컬 캐싱 방지를 위해 메인 메모리에 쓰여져서 쓰여져 있다는 것을 보증합니다. 가시적 문제를 해결합니다. 휘발성 변수에 쓰기는 모든 스레드에 즉시 볼 수 있습니다. 그러나 는 ]not는 화합물 작업에 대한 원자성을 보장합니다 (예:, ). 그것은 사용하거나 또는 나사를 위해 사용하는 것이 유용합니다.

5. 실 수영장은 무엇이며, 하나를 사용해야 할 때?

스레드 풀은 작업을 실행하기 위해 재사용 될 수있는 사전 제작 스레드의 모음입니다. 이점은 스레드 생성 및 찢어짐, 향상된 응답 시간 및 제어 된 리소스 사용에서 과 헤드를 감소 포함합니다. 스레드 풀은 HTTP 요청을 제공하는 것과 같은 많은 부족 또는 I / O-bound 작업을 처리하는 데 이상적입니다. 일반적인 구현에는 Java 및 [[FLT : 5]]에서 [FLT : 6]]이 포함됩니다. 파이썬에서.

관리는 적절하게 풀을 크기로 가져야한다 : 너무 적은 스레드는 CPU 코어를 뺀다. 너무 많은 원인은 과도한 컨텍스트 전환 및 메모리 소비.

6. Amdahl의 법은 무엇이며 왜 다발적 인 성능에 대한 문제입니까?

Amdahl의 법은 여러 프로세서를 사용하여 프로그램의 속도가 제한되는 것을 주장한다. Mathematically : [[FLT :0]]Speedup = 1 / (1 - P) + P / N) [[[FLT :1]], P는 병렬화 된 분수 및 N은 프로세서의 수입니다. 예를 들어, 코드의 10 %가 순차적으로 실행되면 무한 코어가 10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10x10

Concurrency와 함께 일하는 엔지니어를위한 모범 사례

강력한 고성능 동시 코드를 작성하려면 다음 지침을 따르십시오.

Prefer 상급 요약 – 사용 executor 서비스, 실 풀, 그리고 동시 수집 대신 원료 실 관리.
Immutable data first – 가능한 한 공유된 mutable state를 피합니다. immutable object 또는 copy-on-write 패턴을 사용하십시오.
Minimize lock range – 중요한 작업을 수행하는 데 필요한 가장 짧은 시간에만 잠금을 보유합니다.
간단한 작업에 대한 잠금없는 알고리즘을 사용 – 원자 변수와 비교 및 스왑은 잠금보다 더 효율적일 수 있습니다.
]실제 통화의 밑에 테스트] – 인종, deadlocks 및 데이터 손상을 감지하기 위해 스트레스 테스트 도구 및 스레드 위생기를 사용합니다.
Document 동기화 계약 – 변수가 나사 안전이며, 이를 차단하는 것은 분명한 상태입니다.
Consider Alternatives – 아나운서 모델(예: Akka), 메시지 전달, 또는 공유 상태를 줄이기 위해 민감하는 스트림을 검사합니다.

언더리닝 플랫폼(예: Java Memory Model, POSIX Threads, Python GIL)의 철저한 이해는 확률적인 행동을 디버깅하기 위해 필수적입니다.