Rubyの並行処理で学んだこと――パート１(翻訳版) - Engine Yard Blog JP | Engine Yard Blog JP
この記事は英語版のブログで2013年2月5日に公開された記事の翻訳版です。 Engine Yard のPaaS製品は非常に複雑である上に、数千ものサーバーに及んでいます。弊社のアプリケーションを素早く確実に動作させるには、並行処理と並列処理をよく理解する必要があります。私は、自らの開発努力でこの問題を解決しようと、並行処理という困難な世界を探求しました。この投稿はその要約です。後編となるパート2では、並列処理に重点を置いて説明する予定です。 ハードウェア？ この問題をハードウェアで解決しようとすることはできます。しかし、CPUがネックなのであれば、コアごとのスピードをある程度まで上げることはできても、最終的には役に立たなくなってしまいます。サーバーの数を増やすにしても、同じことが言えます。次々とシリアル処理を行っても、追加されたサーバーごとの処理装置の数は決まっているからです。 「シリアル
「Java SE 6完全攻略」第49回 Concurrency Utilitiesの変更点 その1
最近のCPUはデュアルコアは当たり前、デスクトップPCでさえクアッドコアを使用できる時代になりました。 このような時代の流れを先行するかのごとく、Javaでは当初よりスレッドを使った並行プログラミングが可能でした。とはいうものの、Threadクラスを使いこなすのはなかなか難しいというのも事実です。 そこで、J2SE 5.0では並行プログラミング用のAPIとして、Concurrency Utilitiesが導入されました。Concurrency Utilitiesには大別して次のような機能を持っています。 タスクの非同期実行機構 並行コレクション ロック、シンクロナイザ アトミック処理 Java SE 6ではConcurrency Utilitiesも強化されています。4つの機能のそれぞれが強化されているのですが、変更点はそれほど大きくありません。そこで、本連載ではタスクの非同期実行機能の変
2.6に新搭載のmultiprocessingを見て俺のPythonがおっきした件 | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 みんなのブロックチェーンは，ブロックチェーンの入門書。暗号やハッシュなどを含め，基礎からブロックチェーンの仕組みを学べる書籍です。 いろんな方に「新しい技術を学ぶことの楽しさ」を感じ取ってくれたら著者として嬉しいです:-)。お金は技術的にどのように定義されるのか。 みんなのIoTは，モノのインターネットと呼ばれるIoTの入門書です。IoTの基本について，読者に寄り添って優しく解説しました。裏テーマは一番とっつきやすいPython入門書。サポートページはこちら みんなのPython 第四版は，より分かりやすい入門書を目指し，機械学習やデータサイエンスの章も追加して第三版を大幅に書き換えました。Python 3.6にも華
HandlerとMessage - 別スレッドでのGUI操作 - 愚鈍人
ProgressDialogのサンプルプログラムをながめていたら、Handlerという見なれぬクラスが使われていた。 Handlerクラスて何だろう、と思って調べてみたらすっかりはまってしまった。 他の記事もそうなのだが、今回は特にサンプルコードをもとに推察で書いている部分が多いので、誤りがあればご容赦いただきたい。 動作確認は、きちんとしているつもりであるが。 別スレッドでのGUI操作の問題点 アンドロイドでも、通常のjavaプログラムのようにThreadクラスが使える。 しかし、アンドロイドのGUIはシングルスレッドにしか対応していないため、 ウィジェット等のＧＵＩオブジェクトを生成したスレッドとは別のスレッドから、ウィジェットに直接アクセスする事はできない。 まず次のプログラムを実行して、別スレッドから直接ウィジェットの操作を試みてみる。 このプログラムを実行してボタンを押すと、新し
Python でマルチスレッドプログラミング - trial and error
こんにちは。 最近いろいろごたついてて、ブログなんか更新してませんが、それなりに充実した生活を送っているのでご心配なくｗ ところで、今日はいつもどおり Python の話題です。 いま、某 LUG であるプログラムを作っているのですが、その中でマルチスレッドを使えたらなーと思って、ちょっといじってみました。 マルチスレッドが使えると...: 複数の作業を並列して実行できる 一定間隔で何かを実行するような処理を簡単にできて便利。 CPU を有効的に使える などいろいろ利点がありますが、今回は主に 2 番目のものをターゲットにしてみました。 結局、1番目も関わってくるんですけどね。 Python でスレッドを生成するには、threading モジュールを使うのが便利です。 http://www.python.jp/doc/release/lib/module-threading.html こい
第19章 スレッド
rubyスレッド スレッドは「みんな一斉に動く」というのが建前だが、実際には少しの時間ず つ順番に動いているわけだ。厳密に言えばマルチCPUのマシンでそれなりに工 夫すれば同時に二つ動いたりもできるが、それでもCPUの数以上のスレッドが あればやはり順番に動かなければならない。 つまりスレッドを作り出すためにはどこかで誰かがスレッドを切り替えてやら ないといけないわけだが、その手法には大きく分けて二種類ある。 カーネルレベルスレッドと ユーザレベルスレッドだ。これはどちらも読んで字の如く、ス レッドというものをカーネルで作るかユーザレベルで作るかという違いである。 カーネルレベルならマルチCPUを生かして複数のスレッドを同時に動かしたり もできる。 ではrubyのスレッドはどうなのかと言えば、これはユーザレベルスレッドで ある。 そして（それゆえ）同時に動けるスレッドは厳密にただ一つと制限
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