WebWorkerでゴリゴリの重い処理をさせて横から制御したい時の手段 | g200kg Music & Software
これは Javascript のかなり細かい部分の話なので似たようなケースで困った事がある人以外にとってはどうでも良い話だと思いますが......。 JavaScript は元々シングルスレッド構造なのであまり重い処理をさせるには向いていないのだ、という事は昔から言われていました。 重い処理をしようとした時にまず影響を受けやすいのは UI 周りの動作です。 UI をちゃんと動かしつつ重い処理をさせるためには、処理を小分けにしてタイマーから駆動する等の手法がとられます。 またこの時、コールバックで小分けにした処理を繋げるとソースが見づらくなるので Promise や async/await を使う、という手段が定石となっていったのですが、そもそも、ひとまとまりの重い処理をやらせたいならやっぱり別スレッドで走らせたい、という事で WebWorker というものが作られました。 これによって J
GitHub - WebAssembly/shared-everything-threads: A draft proposal for spawning threads in WebAssembly
Rustの非同期ランタイムが多すぎる？io_uringなやつを使おう！
AWS、Google、Microsoftらが、Rust Foundationを設立し、今やRustでなければクラウドネイティブじゃない、と言っても過言ではありませんよね。クラウドネイティブと言えば、スケーラブルなシステム、Goはgoroutineを標準機能として提供しますが、Rustのasync/awaitは、標準機能に含まれていない外部ライブラリを必要とします。悪いことに、複数のライブラリ（非同期処理ランタイム）が乱立し、APIの互換性もありません。Rustはクラウドネイティブなのだろうか、という疑問を抱きながら、いくつかのランタイムの性能を、いつものgRPCベンチマークで比較してみました。 比較対象数多くのランタイムの中から、前回の記事で試した、Linuxの新しい非同期I/Oインターフェイスのio_uringを利用しているglommioと、普及している思われる、tokio、smol、a
Threads and messages with Rust and WebAssembly
On most systems, you can implement concurrency using either threads or processes, where the main difference between the two is that threads share memory and processes don’t. Modern web browsers support concurrency through the Web Workers API. Although Web Workers are by default closer to a multi-process model, when used with WebAssembly you can opt-in to a more thread-like experience. Just like in
シェルスクリプトで安全簡単な二重起動防止・排他/共有ロックの徹底解説 - Qiita
はじめに シェルスクリプトで二重起動防止やロックをする方法を検索すると、いろいろな方法や書き方が見つかりますが、どれを使えばよいのか、本当に正しく動くのか、不安になりますよね？ ディレクトリ (mkdir) やシンボリックリンク (ln) を使った独自実装の例も見かけますが、エラー発生時や予期せぬ電源断、CTRL+C で止めたときなどでも問題は発生しないのでしょうか？ まず、ディレクトリやシンボリックリンクを使った独自実装はしない。これを肝に銘じてください。シェルスクリプトでのロック管理はとても難しく、一般的な排他制御の知識に加えて、シェルスクリプト特有の問題、シグナルやトラップ、サブシェルや子プロセスの問題、さらには特定のシェル固有の仕様やバグなどさまざまな問題に対処する必要があり大変です。独自実装の例では古いロックファイルが残ってしまい、それをいつどのタイミングで片付ければ安全なのか？
Implementing Promisable setTimeout - Dmitry Kudryavtsev
In a world controlled by the event loop, setTimeout is the king of execution control. It allows you to schedule function calls to be executed later. However, it can’t do one thing - suspend the execution for a certain amount of time. Think of an equivalent to sleep(ms) from different languages. Let us now explore how we can implement it. Promisifying setTimeout In order to make setTimeout behave s
Swift 6で来たる並行処理の大型アップデート近況
最近、 Swift リポジトリに並行処理関係の Pull Request (PR) が続々とマージされています。 たとえば、次のような PR があります。 Add async to the Swift type system. #33147 Add @asyncHandler attribute. #33476 Import "did" delegate methods as @asyncHandler. #34065 Import Objective-C methods with completion handlers as async #33674 Basic support for actor classes and actor isolation #33906 Swift の並行処理（ Concurrency ）関連の機能については、 2020 年 1 月に発表された "On th
「強いメモリモデル」と「弱いメモリモデル」 - yamasaのネタ帳
Apple M1についての面白い記事を見かけて、久しぶりにメモリモデル屋(?)の血が騒いだのでブログを書く。 note.com 強いメモリモデル 現代のCPUアーキテクチャでは、x86(64bit, 32bitどちらも)が「強いメモリモデル」を採用しており、それ以外のメジャーなCPUが「弱いメモリモデル」を採用している。この「強いメモリモデル」「弱いメモリモデル」について、まずおさらいしておこう。 以下のように、2つの変数a, bに対して異なるCPUコアが同時にアクセスしたとする。 int a = 0; int b = 0; CPU1: a = 1; b = 1; CPU2: int r1 = b; int r2 = a; (上記はC言語に似た疑似コードを用いているが、実際は機械語命令になっていると考えてほしい。つまり、CPU1は変数a, bの示すメモリアドレスに対するストア命令を実行して
Transformations on Applicative Concurrent Computations - FP Complete
When deciding which language to use to solve challenges that require heavy concurrent algorithms, it’s hard to not consider Haskell. Its immutable and persistent data structures reduce the introduction of accidental complexity, and the GHC runtime facilitates the creation of thousands of (green) threads without having to worry as much about the memory and performance costs. The epitome of Haskell’
雰囲気で利用しないためのAndroidにおけるKotlin-Coroutineメモ - Qiita
内容 自分がKotlin-Coroutinesを雰囲気で使っていたので調べたメモ。 Coroutineとは Coroutineとは軽量のThreadであり、非同期処理やノンブロッキング処理を行うためのアプローチの一つ。 軽量なスレッドとはどういうことか 以下のような違いがあるよう。 ※理解にはシステムアーキテクチャの知識が若干必要なので、ここは無視でいいかもしれない。 Threadはシステム的に以下の特性を持っている Thread一つにつきプロセス上に対象Thread専用のメモリリソースを確保する必要がある 実行Threadをシステムスケジューラが切り替えるのでオーバーヘッドが発生する Coroutine プロセス上のメモリを利用するので、個別にメモリを確保する必要がない 切り替えタイミングをプログラマが指定するので、オーバーヘッドが発生しない 登場人物一覧 Coroutine利用時の登場
状態機械を合成してデッドロックを検出できる Go 言語パッケージを作ってみました - チェシャ猫の消滅定理
はじめに マルチスレッドで動作するプログラムの設計は難しい問題です。個々のスレッドの動作は単純に見えても、複数が並行して動作する場合の動作は組み合わせ論的に複雑になります。また、タイミングに依存する不具合は狙って再現することが難しく、通常の単体テストによる検出にも限界があります。 そんなとき、有効な手法がモデル検査です。システムの取りうる状態をあらかじめ網羅的に探索することで、「実際に動作させた際にごく低い確率で踏むバグ」であっても、動作させることなく設計段階で発見することが可能になります。 ところでちょうど先日、デッドロック発見器を自作するハンズオンに参加する機会がありました。内容は非常にシンプルなモデル検査器を実装するというもので、せっかくなのでそのときの成果物を Go のパッケージとしてまとめたものを以下に公開しました。 github.com 以下、このパッケージで何ができるのかを具
mutexの制約とバイナリセマフォ - yohhoyの日記
C++11標準ライブラリのstd::mutexオブジェクトでは、ロック取得／解放を同一スレッド*1から行わなければならない。（N3337 30.2.5.2/p3） m.unlock() Requires: The current execution agent shall hold a lock on m. この制約条件のため、下記コードのmutexオブジェクト利用は未定義動作(undefined behavior)を引き起こす。 #include <thread> #include <mutex> std::mutex mtx; // mutexオブジェクト int resource; // 保護対象のリソース void proc() { // resourceを使う処理B mtx.unlock(); // (2) NG：別スレッドでロック解放...したい //... } int mai
When Rust is safer than Haskell - FP Complete
We’re big fans of safety-focused languages at FP Complete. As our previous blog post comparing Rust and Haskell made clear, we think both of these are great languages. A recurring theme we have for both internal and client projects is: which language should we use? The general guidelines in that blog post apply: If there’s a specific requirement (e.g., hard realtime) that prefers avoiding garbage
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Effect – The best way to build robust apps in TypeScript
GitHub - python-greenlet/greenlet: Lightweight in-process concurrent programming
GitHub - TomerAberbach/grfn: 🦅 A tiny (~400B) utility that executes a dependency graph of async functions as concurrently as possible.
GitHub - awkward-squad/ki: A structured concurrency library
GitHub - UnkindPartition/immortal: Spawn threads that never die (unless told to do so)
GitHub - prikhi/immortal-queue: Build a Queue-Processing Worker Pool using Immortal
GitHub - athanclark/chan: Some extra kit for Chans