Go言語と並列処理（2）
今回は、Go言語の並行・並列処理のかなめともいえるgoroutine（ゴルーチン）周りを掘り下げていきます。 goroutineは、前回の記事で軽く触れたように、軽量スレッドと呼ばれるものです。 そこで、まずはこの軽量スレッドと通常のOSのスレッドがどう違うのかを説明します。 そのうえで、goroutineの低レベルな機能を扱うためのruntimeパッケージ、 goroutineのデータ競合を発見するRace Detecter、 さらに高度な非同期処理を書くときに必要になるsyncパッケージおよびsync/atomicパッケージの使い方を紹介します。 スレッドとgoroutineの違い スレッドとは、プログラムを実行するための「もの」であり、OSによって手配されます。 プログラムから見たスレッドは、「メモリにロードされたプログラムの現在の実行状態を持つ仮想CPU」です。この仮想CPUのそれ
An Introduction To gosiris, An Actor Framework For Go – teivah.io
This post is an introduction to an actor framework for Golang: gosiris. First of all, I will introduce the context, then we will dig into the framework and its capabilities. Go Go (or golang) is a programming language created by Google 8 years ago. It is compiled, statically typed, not object-oriented (even though it provides interfaces to define a set of methods) and has a garbage collector. Init
Kotlin のコルーチン (coroutines) について学ぶ - ひだまりソケットは壊れない
KotlinConf 2017 の情報を追ったり、Ktor を見たりしているとコルーチンがよく出てくる。 コルーチンについては概要は知っているが詳細を追いかけていなかったので、コルーチンについて学んでメモ程度に記録しておく。 Kotlin 1.1 においてコルーチンは実験段階で、将来にはこのページの情報は古くなっているかもしれないので注意されたし。 本記事に書かれている内容 コルーチンとは何か コルーチンの実装がどこにあるのか (言語サポートと標準ライブラリと外部ライブラリ) コルーチンの基本的な使い方 コルーチンのキャンセル処理について コルーチンコンテキストについて チャンネル 並行性の問題 Select 文 Coroutine (コルーチン) って何？ まずは公式リファレンスの情報を追う。 公式リファレンス : Coroutines - Kotlin Programming Lang
並列性と未来の分散プログラミングの関係
身の回りの全ての世界は並列に進んでおり、非同期でイベント駆動である。最近のQCon LondonでJoe Duffy氏は基調講演を行い、並列性とクラウドは全ての開発者が将来的に取り扱う必要がある概念であると主張した。この中心にあるのは通信であり、これは並列性と分散システムの両方にとって必要不可欠なものである。 以前Microsoftでプログラミング言語とコンパイラのエンジニアリングディレクターを務めたDuffy氏によると、分散というのは実のところ並列であるということである。つまり、本質的に同時に複数の事象が発生するのである。唯一の違いは事象が互いにより離れているかどうかということである。例えば、異なるプロセスなのか、サーバやデータセンターなのかの違いである。そして、特に通信にとってはこの差異が問題となる。共有メモリを使用するのか、ms単位のレベルで遅延のあるネットワーク上でデータをやり取り
Classic Actors • Akka Documentation
Akka Classic pertains to the original Actor APIs, which have been improved by more type safe and guided Actor APIs. Akka Classic is still fully supported and existing applications can continue to use the classic APIs. It is also possible to use the new Actor APIs together with classic actors in the same ActorSystem, see coexistence. For new projects we recommend using the new Actor API. Module inf
第39回 Perl 6の歩き方―15年越しでリリースされた新バージョン（1） | gihyo.jp
本連載では第一線のPerlハッカーが回替わりで執筆していきます。今回のハッカーは鍛治匠一さんで、テーマは「Perl 6の歩き方」です。 Perl 6リリース！ 2015年のクリスマス、Perlの生みの親であるLarry Wallのポエム的なブログポストとともにPerl 6がリリースされました。2015年1月31日～2月1日に開催されたFOSDEM 2015で「今年のクリスマスにリリースする！」と彼が宣言してから開発ペースが急激に上がり、なんとかリリースにこぎつけた感じでした。 今回は、そのPerl 6の歩き方を紹介します。具体的には、Perl 6のインストール方法、特徴的な関数の文法、そしてモジュールのエコシステムについて扱います。 なお、リリースされたとは言っても、安定性、完成度においてPerl 6はプロダクション環境で使えるレベルにはまだ到達していません。しかし魅力的な文法が目白押しで
Pythonにおける並列処理プログラミング入門 - MyEnigma
エキスパートPythonプログラミング改訂2版posted with カエレバMichal Jaworski,Tarek Ziade KADOKAWA 2018-02-26 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに subprocessによる複数子プロセス処理 concurrent.futuresによるマルチプロセス処理 Queueによる並行プログラミング 最後に 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 元々Pythonは、 そこまで処理速度が早い言語ではないので、 システムの処理速度を最適化したい場合は、 C++などで書き直した方が良いのかもしれませんが、 Pythonシステムをあと少し早くしたい時には、 並行処理プログラミングをしてみると、 効果があるかもしれません。 最近のコンピューターはマルチコア
AutoMapperと静的クラスに関する議論
APIを設計する時、静的クラスは少し悩みの種である。きわめて頻繁に機能を公開するために静的関数とインスタンスメソッドの両方が議論されてきた。 静的関数の主な主張はシンプルなことである。インスタンスの作成と管理、依存性注入などを心配することなくコードのどこででも使うことができる。そして、新しいインスタンスを作成しないためガベージコレクト、パフォーマンスの面で優位だ。 それはあなたが状態を管理している場合を除いてだ。そしてすべての静的関数は、負荷の高いロックや同期技術を伴う可能性のあるスレッドセーフに作る必要がある。また個々の呼び出しはスレッドセーフであっても、一連の呼び出しをひとつのアトミックトランザクションとして呼び出す必要がある。これはAutoMapperの物語への入り口である。 もともとは静的関数をベースにしながら時間をかけてAutoMapperはますます構成可能になってきた。そしてそ
Concurrency on the JVM: Beyond Thread.start()
by Tomasz Nurkiewicz Several techniques for running programs concurrently and tools for asynchronous programming Despite popular belief, Moore's law is still holding. However, due to physical limits hardware manufacturers are no longer increasing the frequency of single-core CPUs. Instead we see more cores and more CPUs, even on mobile devices. Java is not behind with respect to this trend. In thi
ErlangのスケジューラGASchedulerがオープンソースに
フリーで使える分析プラットフォームであるGameAnalyticsは、gaschedulerをオープンソースにした。gaschedulerは Erlangのライブラリで、分散タスクを並列に実行する汎用スケジューラを提供する。InfoQは作者であるChris de Vries氏に話を聞いた。 Gaschedulerの設計はいくつかのアイディアに則っている。 スケジューラはクライアントからリクエストを受け、ペンディングキューとランニングキューを通じて処理する。 クライアントはスケジューラにコールバックを送信する。コールバックはふたつのキューのどちらかに入る。 nodeがリクエストを処理できるようになると、スケジューラはペンディングキューからランニングキューへリクエストを動かし、ノードへリクエストを送り込む。 ノードはコールバックを処理するためのプロセスのプールを持つ。 ノードの処理が終わったら
Emscriptenがpthreadを実験的にサポート
Emscripten gains experimental pthreads support! - Google Groups Emscrptenがpthreadを実験的にサポートしたそうだ。 JavaScript上でスレッドを実装する上で障害になるのは、スレッドに相当する方法が存在しないということだ。Web Workerは実行媒体ごとに隔離されて、メッセージパッシングで他の実行媒体と通信をする仕組みになっている。これは同じメモリに複数の実行媒体からアクセスするというスレッドとは異なり、プロセスに近い。 現在、JavaScript上で共有メモリを扱えるようにしようというドラフト規格、SharedArrayBufferが議論中であり、Firefox Nightlyが実験的実装を進めている。この機能を用いて、Emscriptenでpthreadを実験的に実装したそうだ。
第6回 データ処理における並列アルゴリズム［1］ | gihyo.jp
はじめに 前回は、データ処理における並列性について説明しました。今回からは数回に渡って、当該データ処理における具体的な並列アルゴリズムについて説明します。まずはその準備として、並列システムの性能指標について見ていきます。 並列システムや並列アルゴリズムにおける性能指標 並列システムや並列アルゴリズムを評価する場合においては、スケーラビリティ（Scalability）という指標が用いられることがあります。スケーラビリティは、仕事量や計算資源などが増加したときの処理能力や性能特性を表すものであり、データ処理におけるスケーラビリティの指標は次の2つに分類することができます。 スピードアップ（Speed-up） スケールアップ（Scale-up） スピードアップは、あるジョブを処理する場合において、当該ジョブを処理する計算機などの計算資源を増やしたときに、当該ジョブの処理するための時間がどの程度低
scalaz.concurrentのActorとFutureとTaskあたりの説明 - xuwei-k's blog
https://www.dropbox.com/s/567s5mxlcyzzh8h/PurelyFunctionalConcurrency.pdf 資料貼り付けておくだけのエントリ。 runaroramaさん(FP in Scalaの作者かつScalazコミッタ)が、ハーバード大学で特別講師的な感じで講演してきたらしいです。 I'm finally an academic. Last night was my first time in a university classroom, and I was the teacher. 2015-05-06 02:29:32 via Twitter Web Client Slides from my lecture for the Scala Concurrency course at Harvard URL 2015-05-07 09:27:2
第5章 並行プログラミング―ゴルーチンとチャネルを使いこなす | gihyo.jp
本章では、ゴルーチンやチャネル、syncパッケージを用いて、並行処理を行う方法について解説します。 並行プログラミングの基本 複数の処理を効率良く行うために、Goは言語自体が並行処理に必要な機能をサポートしています。特に本章で扱うゴルーチンやチャネルの機能などは、Goで並行処理プログラミングをするうえで必要不可欠な知識であり、これらを適切に使うことで、マルチコアが一般的になった近年のマシンリソースを最大限に引き出す、パフォーマンスの良いプログラムを作成できるようになります。 本節では、ゴルーチンやチャネルを用いた並行処理の考え方と、それらと合わせてよく使うsyncパッケージの使い方などについて解説します。 ゴルーチン Goには、ゴルーチン（Goroutine）という軽量スレッドのしくみがあります。ここまで行っていたmain()関数も、1つのゴルーチンの中で実行されています。go構文を用いて
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How Java thread maps to OS thread?
Runnable vs. Callable in Java | Baeldung
MIT Extended LLVM IR to Enable Better Optimization of Parallel Programs
Google Solves CPython’s Concurrency Issues with Grumpy
Should my Akka actors' properties be marked @volatile?
JAXenter - Java Development & Software Architecture
