На N-ядерном процессоре ваша программа будет работать в N раз быстрее.

• Предоставить студентам из ведущих вузов страны уникальную возможность узнать о новейших достижениях в области параллельных вычислений.
• Предоставить уникальные условия для обмена опытом между студентами и преподавателями в течение недели интенсивных занятий под руководством ведущих международных экспертов в области вычислительных наук.

1. Легковесность
2. Потокобезобасность

В этом посте мы расскажем о примере дедлока в TPC-C для PostgreSQL, причиной которого является исключительно переход на виртуальные потоки Java 21 - и никаких проблем обедающих философов.

Синтаксис async/await, введенный в Swift 5.5, значительно упростил асинхронное программирование, сделав его более доступным и интуитивно понятным. Однако, как и любой мощный инструмент, он может быть использован неправильно. Здесь я хочу рассмотреть пять распространенных ошибок, которые разработчики часто допускают при использовании async/await и предложить стратегии их избегания.

Ошибка 1: Необработка Ошибок

Асинхронные функции Swift могут вызывать ошибки, так же как и их синхронные аналоги. Однако многие разработчики, особенно те, кто только начинает работать с синтаксисом async/await, могут упускать обработку ошибок, что приводит к сбоям или непредсказуемому поведению.

Решение

Синтаксис do-catch в Swift - ключ к обработке ошибок из асинхронных функций. Обернув вызов асинхронной функции в блок do-catch, вы можете перехватить и обработать любые выброшенные ошибки, предотвратив сбои и обеспечивая предсказуемое поведение вашего приложения.

18 декабря 2023 года вышел релиз Effection 3.0 - типизированная альтернативна async/await на генераторах (Structured Concurrency and Effects for JavaScript).

В статье сравним подходы на генераторах и async/await и расскажу как использовать Effection в React для решения типичных проблем с асинхронным кодом:

- Race condition

- AbortController

- Clean up

- Debounce

Согласитесь, сoncurrency — одна из непростых тем программирования. В начале своей карьеры программиста кто‑то всячески пытается избежать погружения в эту тему, но рано или поздно приходится столкнуться с concurrency проблемами. Это может случиться, потому что нужно написать потокобезопасный код или прилетел баг на уже имеющийся код.

По неопытности некоторые могут просто замаскировать проблему, которая позже снова даст о себе знать. Некоторые из этих подходов распишу ниже. Но имейте в виду, это просто временное решение, которое на самом деле не решает проблему сoncurrency.

Статья не про серебряную пулю, как исправить concurrency проблемы, а про костыльные подходы веселых и находчивых, которые не решают суть проблемы.

В базах данных транзакции обладают свойствами ACID, где «I» означает изоляцию транзакций при одновременном (concurrent) выполнении.

Наличие (serializable) изоляции гарантирует, что результат транзакций, выполненных параллельно, будет таким же, как если бы они были выполнены в некотором последовательном порядке.

Сериализация выполнения транзакций не бесплатна с точки зрения производительности.

Многие СУБД поддерживают более слабые уровни изоляции, оставляя за разработчиком выбор подходящего. В монолитных СУБД более слабый уровень изоляции часто используется по умолчанию. Так, в PostgreSQL и MySQL это «read committed». В распределённых СУБД чаще по умолчанию более строгие уровни: «repeatable read» в YugabyteDB и TiDB, «serializable» в CockroachDB и YDB.

Слабые уровни изоляции могут быть причиной очень труднонаходимых багов. Причём эти баги могут вызвать уязвимости в безопасности.

Из-за подобных багов уже были украдены миллионы долларов, в частности с биткоин-бирж. Мы расскажем о подобных случаях более детально в следующих разделах.

Наша команда по-настоящему взбудоражена: ведь мы находимся в стадии производства сложнейшего для нас семинара среди всех нами созданных: семинара по многопоточке, конкурентности и прочим смежным вопросам. Мы немного боимся: мы создали целый огромный процесс внутренних согласований докладов, источников информации, вычитываем, сверяем… исправляем… и всё это для того чтобы создать его полезным для каждого уровня подготовки.

Наша задача звучит очень просто: за два полных дня научить вас всем слоям многопоточки.

Почему мы вообще хотим писать конкурентный код? Потому что процессоры перестали расти по герцовке и начали расти по ядрам. С каждым годом увеличивается количество ядер процессора, и мы хотим их эффективно утилизировать. Go — тот язык, который создан для этого. В документации так и написано.

Мы берём Go, начинаем писать конкурентный код. Конечно, ожидаем, что легко сможем обуздать мощь каждого ядра нашего процессора. Так ли это?

Меня зовут Артемий. Этот пост — вольная расшифровка моего доклада с GopherCon Russia. Он появился как попытка дать толчок людям, которые хотят разобраться, как писать хороший, конкурентный код.

Видео с конференции GopherCon Russia