Concurrence vs Parallélisme

Définition de la simultanéité et du parallélisme

Souvent confondus l'un avec l'autre, la concurrence et le parallélisme représentent différents types de traitement de plusieurs tâches à la fois. Pourtant, ils présentent des caractéristiques et des implications uniques en ce qui concerne les performances et l'allocation des ressources.

Pour visualiser ces concepts, regarde le tableau suivant : Dans les systèmes multithread, les threads peuvent être exécutés simultanément ou en parallèle. Utilise la formule ci-dessous écrite en LaTeX : \[ Niveau de concurrence = \frac{Temps total pour tous les processeurs}{Temps d'horloge murale du chemin le plus long} \] Cette formule permet de calculer le niveau de concurrence d'un système particulier. Dans le cas d'un parallélisme parfait, le niveau de concurrence serait égal au nombre de threads. Voici un code simple écrit en python pour illustrer la concurrence :

import threading def thread_function() : for i in range(10) : print("Thread : {}".format(i)) if __name__ == "__main__" : for i in range(5) : threading.Thread(target=thread_function).start()

Dans le code ci-dessus, tous les threads s'exécutent simultanément plutôt que parallèlement. Comprendre ces différences peut avoir un impact significatif sur la façon dont tu conçois et mets en œuvre les programmes, en particulier dans un système en temps réel.

Concurrence et parallélisme dans les langages de programmation informatique

En informatique, les concepts de simultanéité et de parallélisme sont appliqués dans divers langages de programmation pour améliorer l'efficacité de l'exécution des tâches. Des langages populaires comme Java et Python exploitent ces principes vitaux pour optimiser la vitesse de calcul et l'allocation des ressources. Le traitement de ces principes dans différents langages nous donne une nouvelle perspective sur notre compréhension de la concurrence et du parallélisme.

Concurrence et parallélisme Exemple

Il est souvent utile de considérer des exemples concrets pour mieux comprendre ces concepts abstraits. L'exemple d'une application multithread s'exécutant sur un processeur à un seul cœur par rapport à un processeur à plusieurs cœurs permet d'illustrer les principes de la concurrence et du parallélisme.

Cette comparaison peut se présenter sous la forme d'un tableau :

Concurrence et parallélisme en Java

En termes de langages de programmation, Java fournit d'excellents cadres pour gérer à la fois la simultanéité et le parallélisme. Ici, plusieurs threads sont généralement utilisés pour obtenir la simultanéité. Par exemple, le "ExecutorService" de Java crée un pool de threads pour l'exécution simultanée de tâches.

Voici comment créer un thread en Java :

public class Main { public static void main(String[] args) { Thread thread = new Thread() { public void run() { System.out.println("Thread Running") ; } } ; thread.start()

; } } Le parallélisme en Java est adapté aux processeurs multicœurs où le cadre "Fork/Join" est utilisé pour exécuter des tâches en parallèle afin d'équilibrer la charge.

Concurrence et parallélisme Python

Python, un autre langage populaire, prend également en charge la simultanéité et le parallélisme. La bibliothèque "threading" de Python permet la simultanéité lorsque plusieurs threads sont créés et gérés par l'interpréteur Python. Voici un exemple :

import threading def print_numbers() : for i in range(10) : print(i) def print_letters() : for letter in "abcde" : print(letter) thread1 = threading.Thread(target=print_numbers) thread2 = threading.Thread(target=print_letters) thread1.start() thread2.start()

Pour le parallélisme, Python dispose du module "multiprocessing" qui utilise plusieurs cœurs de l'unité centrale, ce qui permet l'exécution simultanée de processus. La compréhension et la mise en œuvre correcte de ces concepts peuvent influencer de manière significative les performances et l'efficacité de tes programmes.

Plongée en profondeur : Concurrence, parallélisme et multithreading

Dans le domaine de l'informatique, des termes tels que concurrence, parallélisme et multithreading prêtent périodiquement à confusion. Ils présentent des similitudes mais servent des objectifs différents lorsqu'il s'agit d'optimiser l'efficacité informatique.

Différence entre la concurrence et le parallélisme

Il est essentiel de comprendre les différences entre la concurrence et le parallélisme pour visualiser la façon dont les tâches sont organisées et traitées. Il faut d'abord comprendre les bases de l'exécution des tâches.

D'autre part, le parallélisme implique l'exécution de plusieurs tâches ou de plusieurs parties d'une tâche unique en même temps. Il s'agit essentiellement d'un sous-ensemble de la simultanéité, mais il se réfère spécifiquement à l'exécution simultanée de calculs ou de processus. En bref, les principales différences entre les deux peuvent être résumées comme suit :

• La simultanéité se concentre sur la gestion de plusieurs tâches à la fois, sans nécessairement impliquer qu'elles s'exécutent simultanément.
• Le parallélisme fait référence à l'exécution simultanée de plusieurs tâches ou à la répartition de différentes parties d'une tâche spécifique entre différents processeurs.

Synchronisation dans la simultanéité et le parallélisme

Que les tâches soient exécutées simultanément ou en parallèle, il est nécessaire de les synchroniser lorsqu'elles partagent des ressources. Lorsque des tâches doivent partager des ressources telles que la mémoire, les connexions à la base de données ou même les périphériques matériels, on dit qu'elles sont synchronisées.

En général, des obstacles surgissent lorsque plusieurs tâches doivent utiliser des ressources partagées, ce qui peut entraîner des opérations contradictoires, appelées "conditions de course". Les techniques de synchronisation permettent d'éviter ces problèmes. Dans la programmation simultanée, la synchronisation basée sur les verrous est couramment utilisée. Chaque ressource partagée possède un verrou correspondant. Lorsqu'une tâche veut accéder à la ressource, elle doit d'abord obtenir le verrou. Si une autre tâche détient déjà le verrou, la tâche attend que le verrou soit disponible. Au contraire, la programmation parallèle adopte souvent le principe d'éviter de partager l'état - le modèle de programmation MapReduce pour le calcul distribué fonctionne sur ce principe. L'objectif est de diviser la tâche en sous-tâches complètement indépendantes qui peuvent être exécutées en parallèle sans nécessiter de synchronisation.

Implications du codage de la simultanéité et du parallélisme

Lors de l'écriture de programmes informatiques, il est essentiel de prendre en compte les contraintes et les capacités de la simultanéité et du parallélisme. Le choix dépend souvent de divers facteurs tels que la nature des tâches, l'architecture du système et la réactivité prévue de l'application. Dans une application concurrente, tu traites souvent de nombreuses tâches en même temps, et il y a de nombreux problèmes de communication, de synchronisation, de partage des données et de coordination à prendre en compte. Les principaux problèmes de la programmation simultanée sont les conditions de course, les blocages et la famine. Ces problèmes peuvent être gérés par différentes techniques comme les verrous, les sémaphores et les moniteurs.

public class ConcurrencyExample { private static final int POOL_SIZE = 5 ; public static void main(String[] args) { ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(POOL_SIZE) ; for (int threadCnt = 0 ; threadCnt < POOL_SIZE ; threadCnt++) { Runnable runnable = new ConcurrencyExample().new Task(threadCnt) ; pool.execute(runnable) ; } pool.shutdown() ; } }

La programmation parallèle comporte son lot unique de défis, notamment le partitionnement des tâches, l'équilibrage de la charge et les problèmes d'extensibilité. Ces problèmes peuvent être gérés à l'aide de techniques telles que les algorithmes parallèles, les opérations atomiques et la sécurité des threads.

from multiprocessing import Pool def f(x) : return x * x if __name__ == '__main__' : with Pool(5) as p : print(p.map(f, [1, 2, 3, 4 ,5]))

En résumé, la concurrence et le parallélisme ont tous deux des implications profondes sur la façon dont tu structures ton code et dont tu conçois ton application. Le fait de les utiliser ou non et la façon dont tu les utilises peuvent avoir une incidence considérable sur les performances et la réactivité de ton application.