अमूर्त

धाराएँ समानांतर प्रणालियों के लिए कंप्यूटिंग के वर्तमान प्रमुख अनुक्रमिक मॉडल का एक सीधा अनुकूलन हैं। प्रोग्रामिंग भाषाओं को थ्रेड्स का समर्थन करने के लिए सिंटैक्स में परिवर्तन की आवश्यकता नहीं है (या बहुत कम), और ऑपरेटिंग सिस्टम और आर्किटेक्चर लगातार अपनी दक्षता बढ़ाने के लिए विकसित हो रहे हैं। कई टेक्नोलॉजिस्ट (इंजीनियर) सॉफ्टवेयर में मल्टीथ्रेडिंग के गहन उपयोग की तलाश करते हैं और उत्पादकता में महत्वपूर्ण (अनुमानित) वृद्धि प्राप्त करने की उम्मीद करते हैं। इस काम में, मैं तर्क देता हूं कि यह एक अच्छा विचार नहीं है। जबकि थ्रेड्स का उपयोग करना अनुक्रमिक कंप्यूटिंग से एक छोटे कदम की तरह लगता है, वास्तव में, यह एक बहुत बड़ा कदम है। प्रवाह के उपयोग से क्रमिक संगणनाओं के ऐसे अपर्याप्त गुण नष्ट हो जाते हैं जैसे: समझदारी, पूर्वानुभव और निश्चितता (निर्धारकता)। एक कम्प्यूटेशनल मॉडल के रूप में धाराएं बहुत गैर-नियतात्मक हैं, और कार्यक्रमों का काम भी अनिश्चित हो जाता है। यद्यपि अध्ययन की गई कई तकनीकों ने कम्प्यूटेशनल मॉडल को अधिक प्रभावी ढंग से अनिश्चितता को कम करने में सुधार किया है, मेरा तर्क है कि वे समस्या को पूरी तरह से हल नहीं करते हैं। अनिश्चितता को कम करने के बजाय, हमें सॉफ्टवेयर घटकों की बातचीत में पूर्ण नियतत्ववाद पर आधारित गणना का एक मॉडल बनाना चाहिए। अनिश्चितता को स्पष्ट रूप से और सटीक रूप से पेश किया जाना चाहिए, जहां इसे आवश्यक होने के बजाय हटा दिया जाए जहां यह आवश्यक नहीं है। मैं समानांतर घटक समन्वय भाषाओं के विकास का लाभ साबित करता हूं। मेरा मानना ​​है कि इस तरह की भाषाएं अधिक विश्वसनीय होंगी, और कार्यक्रम अधिक समानांतर होंगे।

1 परिचय

हर कोई जानता है कि समानांतर सिस्टम प्रोग्रामिंग मुश्किल है। इसके अलावा, समानांतर प्रोग्रामिंग की अनिवार्यता का पालन करना कठिन होता जा रहा है। कई इंजीनियरों का अनुमान है कि मूर के कानून के अंत को कंप्यूटर सिस्टम (मल्टीकोर, मल्टीप्रोसेसिंग) के आर्किटेक्चर के समानता में वृद्धि द्वारा रद्द कर दिया जाएगा [15]। यदि हम कंप्यूटिंग प्रदर्शन में वृद्धि जारी रखने की उम्मीद करते हैं, तो कार्यक्रमों को इस समानता का उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए। संभावित तकनीकी समाधानों में से एक हार्डवेयर स्तर पर अनुक्रमिक कार्यक्रमों में समानता के उपयोग का स्वचालन है, उदाहरण के लिए, गतिशील शेड्यूलिंग या सॉफ्टवेयर स्तर पर अनुक्रमिक कार्यक्रमों के स्वचालित समानांतरकरण का उपयोग करते हुए [6]। हालांकि, कई शोधकर्ता इस बात से सहमत हैं कि ये तकनीक अप्रभावी हैं और केवल थोड़ी सी संगामिति का उपयोग कर सकती हैं। एक और अधिक प्राकृतिक समाधान यह है कि कार्यक्रम स्वयं "अधिक समानांतर" बन जाएं।

यदि हम समझते हैं कि समवर्ती प्रोग्रामिंग इतनी जटिल क्यों है, तो हमारे पास समस्या को हल करने की अधिक संभावना है। सटर और लार्स [४]] ने कहा: "लोग क्रमिक कार्यक्रमों की तुलना में अधिक जटिल कोड के कारण जल्दी से संगति में निराश हो जाते हैं। यहां तक ​​कि साफ सुथरे लोग आंशिक रूप से ऑर्डर किए गए कार्यों के एक सरल सेट के बीच भी संभव विकल्प को याद करते हैं। ”

भौतिक दुनिया काफी हद तक समानांतर है, और हमारा अस्तित्व समानांतर भौतिक गतिशीलता के बारे में तर्क करने की हमारी क्षमता पर निर्भर करता है। समस्या यह है कि हमने समानांतर प्रोग्रामिंग के अमूर्त को चुना है, जो भौतिक दुनिया के समानांतर समानता को दर्शाता है। हमने इन कम्प्यूटेशनल अमूर्तताओं का उपयोग करना शुरू कर दिया, ताकि अब हम खुद भी भूल गए कि वे अपरिवर्तनीय नहीं हैं। इस काम में, मैं यह निष्कर्ष निकालता हूं कि समानांतर प्रोग्रामिंग की कठिनाइयाँ अमूर्तता के गलत विकल्प का परिणाम हैं, और अगर हमने इन सार को छोड़ने का फैसला किया, तो समस्याएँ हल हो जाएंगी।

एक आशावादी दृष्टिकोण बड़ोसो [7] द्वारा दिया गया है, जो निष्कर्ष निकालता है कि तकनीकी बल सर्वरों और डेस्कटॉप कंप्यूटरों में कंप्यूटिंग को समवर्ती मल्टीप्रोसेसिंग (सीएमपी) तक ले जाएंगे, और जब प्रौद्योगिकियां मुख्यधारा बन जाएंगी, तो प्रोग्रामिंग समस्याएं हल हो जाएंगी। लेकिन हमें कठिनाइयों को कम नहीं समझना चाहिए। स्टीन की आवश्यकताओं में से एक है: " इंटरएक्टिव संस्थाओं की एक संघ की अवधारणा के साथ चरणों के अनुक्रम के पारंपरिक रूपक को बदलें" [46]। यह लेख इस विशेष मामले से संबंधित है।

2 धागे

सामान्य-उद्देश्य वाले सॉफ़्टवेयर को विकसित करने के अभ्यास में, हम एक ऐसे बिंदु पर पहुँच गए हैं जहाँ समानांतर प्रोग्रामिंग का एकमात्र तरीका अन्य सभी पर हावी है, अर्थात् कंप्यूटिंग का स्ट्रीम मॉडल (या सिर्फ धागे)। थ्रेड्स अनुक्रमिक प्रक्रियाएं हैं जो मेमोरी साझा करती हैं। वे आधुनिक कंप्यूटर, प्रोग्रामिंग भाषाओं और ऑपरेटिंग सिस्टम द्वारा समर्थित एक प्रमुख संगामिति मॉडल का प्रतिनिधित्व करते हैं। आज इस्तेमाल किए जाने वाले कई सामान्य-उद्देश्य वाले समानांतर आर्किटेक्चर (उदाहरण के लिए, एसएमपी आर्किटेक्चर - सममित मल्टीप्रोसेसर या साझा मेमोरी प्रोसेसिंग) "स्ट्रीम" अमूर्त के प्रत्यक्ष हार्डवेयर कार्यान्वयन का प्रतिनिधित्व करते हैं।

कुछ एप्लिकेशन बहुत कुशलता से थ्रेड का उपयोग कर सकते हैं। तथाकथित "शर्मनाक समानांतर" अनुप्रयोग (उदाहरण के लिए, ऐसे एप्लिकेशन जो स्वाभाविक रूप से कई स्वतंत्र प्रक्रियाओं को उत्पन्न करते हैं, जैसे बिल्ड यूटिलिटीज़ - समानांतर वर्चुअल मशीन (पीवीएम), गमेक, या वेब सर्वर)। इन अनुप्रयोगों की स्वतंत्रता के कारण, उन्हें प्रोग्राम करना अपेक्षाकृत आसान है, और इस प्रक्रिया में उपयोग किया जाने वाला अमूर्त "थ्रेड्स" की तुलना में अधिक "प्रक्रियाएं" (जिसमें साझा मेमोरी नहीं है) है। जब ऐसे एप्लिकेशन डेटा साझा करते हैं, तो वे डेटाबेस एब्स्ट्रक्शन का उपयोग करते हैं जो लेनदेन तंत्र का उपयोग करके संगामिति को नियंत्रित करते हैं। हालांकि, एप्लिकेशन का क्लाइंट पक्ष काफी जटिल है। फिर से सैटर और लार्स को उद्धृत करते हुए [47]:

“ग्राहक अनुप्रयोगों की दुनिया अच्छी तरह से संरचित नहीं है। समानांतर कंप्यूटिंग प्रक्रिया विभिन्न तरीकों से डेटा को इंटरैक्ट और साझा कर सकती है। अमानवीय कोड दानेदारता, बातचीत की जटिलता; सूचक डेटा संरचनाएं - यह सब इस प्रकार के कार्यक्रम को समानांतर प्रोग्रामिंग के लिए कठिन बनाता है। "

बेशक, समानांतर प्रोग्रामिंग के लिए थ्रेड्स एकमात्र विकल्प नहीं हैं। वैज्ञानिक कंप्यूटिंग में, जिसमें प्रदर्शन की लंबे समय से आवश्यकता है और समानांतर प्रोग्रामिंग का उपयोग करता है। डेटा समानता और संदेश पुस्तकालयों (PVM [23], MPI [39], ओपनएमपी) के लिए भाषा एक्सटेंशन - ये प्रौद्योगिकियां समानांतर प्रोग्रामिंग क्षमताओं के मामले में थ्रेड पर हावी हैं। वास्तव में, वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के उद्देश्य से कंप्यूटर आर्किटेक्चर अक्सर सामान्य उद्देश्य आर्किटेक्चर से काफी भिन्न होते हैं। उदाहरण के लिए, वे आमतौर पर हार्डवेयर स्तर पर वैक्टर और थ्रेड्स का समर्थन करते हैं। हालांकि, इस क्षेत्र में, समानांतर कार्यक्रम लिखने के लिए बोझिल रहते हैं। बहुत बेहतर समानांतर प्रोग्रामिंग भाषाओं के लंबे इतिहास के बावजूद, सी और फोरट्रान भाषाएँ हावी हैं। वितरित कंप्यूटिंग में, थ्रेड्स अक्सर व्यावहारिक अमूर्त नहीं होते हैं, क्योंकि एक साझा मेमोरी होने का भ्रम पैदा करना बहुत महंगा हो सकता है। इस तथ्य के बावजूद भी, हम एक वितरित कंप्यूटिंग तंत्र बनाने की दिशा में एक लंबा रास्ता तय कर चुके हैं जो बहु-थ्रेडेड प्रोग्रामिंग का अनुकरण करता है। उदाहरण के लिए, CORBA और .NET वितरित-उन्मुख तकनीकों पर हावी हैं। उनमें, सॉफ्टवेयर घटक एक दूसरे के साथ एक मध्यस्थ के माध्यम से बातचीत करते हैं जो व्यवहार करता है जैसे कि हमारे पास साझा स्मृति में स्थानीय वस्तुएं थीं। ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डेटा का अमूर्त साझा मेमोरी के भ्रम के उपयोग को सीमित करता है, इसलिए ये तकनीक मध्यम प्रभावी हैं। वे बहु-थ्रेडेड प्रोग्रामिंग की तरह वितरित प्रोग्रामिंग लुक बनाते हैं।

एंबेडेड प्रोग्रामिंग थ्रेड्स के अलावा एक संगामिति मॉडल का भी उपयोग करता है। प्रोग्रामेबल डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग सिस्टम में अक्सर वीएलआईडब्ल्यू मशीन आर्किटेक्चर होते हैं। वीडियो प्रोसेसिंग को SIMD, VLIW के साथ और स्ट्रीमिंग प्रोसेसिंग के साथ जोड़ा जाता है। नेटवर्क हैंडलर स्ट्रीमिंग डेटा के लिए स्पष्ट हार्डवेयर समर्थन प्रदान करते हैं। फिर भी, व्यावहारिक अनुसंधान की एक महत्वपूर्ण मात्रा के बावजूद, इन आर्किटेक्चर के लिए प्रोग्रामिंग मॉडल आदिम हैं। डेवलपर्स निम्न-स्तरीय असेंबलर कोड लिखते हैं जो विशिष्ट हार्डवेयर विशेषताओं का उपयोग करता है और इस कोड को सी कोड के साथ संयोजित करता है जहां प्रदर्शन महत्वपूर्ण नहीं है।

कई एम्बेडेड सिस्टम अनुप्रयोगों की एक दिलचस्प संपत्ति यह है कि विश्वसनीयता और पूर्वानुमानशीलता अभिव्यंजक (अभिव्यंजक क्षमताओं) या प्रदर्शन की तुलना में बहुत अधिक महत्वपूर्ण है। यह सार्वभौमिक कंप्यूटरों के लिए विवादास्पद है, लेकिन यह सवाल इस काम के विषय से दूर है। मैं साबित करूंगा कि विश्वसनीयता और पूर्वानुभवता प्राप्त करना आमतौर पर कई अनुप्रयोगों के लिए थ्रेड्स का उपयोग करना संभव नहीं है।

3 धाराएँ, एक कम्प्यूटेशनल मॉडल के रूप में

इस खंड में, मैं विशिष्ट पुस्तकालयों या भाषाओं के संदर्भ के बिना, प्रवाह की मौलिक नींव का विश्लेषण करूंगा और दिखाऊंगा कि उनके आधार पर गणना का मॉडल अनिवार्य रूप से गलत है। अगले भाग में, मैं मॉडल के कुछ प्रस्तावित सुधारों पर चर्चा करूँगा।

मान लें कि N = {0,1,2, ...} प्राकृतिक संख्याओं का समुच्चय है। B = {0, 1} को बाइनरी अंक (बिट्स) का सेट भी मान लें, और B * परिमित लंबाई के बिट्स के सभी अनुक्रमों का सेट। तो - अनंत लंबाई के बिट्स के सभी अनुक्रमों का सेट (जिनमें से प्रत्येक एक फ़ंक्शन है जो एन से बी मैप करता है)। साथ ही दें [17]। हम कंप्यूटर की स्थिति का प्रतिनिधित्व करने के लिए बी ** का उपयोग करेंगे: इसके इनपुट (जिनमें से संभावित रूप से एक अनंत संख्या हैं) और इसके आउटपुट (जिनमें से कई अनंत भी हो सकते हैं)। चलो परिभाषा और परिवर्तन के क्षेत्र के साथ सभी आंशिक कार्यों के सेट को दर्शाता है - बी ** (आंशिक कार्य ऐसे कार्य हैं जो परिभाषा के अपने डोमेन के प्रत्येक तत्व पर परिभाषित किए जा सकते हैं या नहीं भी हो सकते हैं)।

अनिवार्य मशीन ( ए, सी ) एक परिमित सेट है परमाणु क्रिया और नियंत्रण समारोह : । सेट A मशीन के परमाणु क्रियाओं (निर्देशों) का प्रतिनिधित्व करता है, और फ़ंक्शन c इन क्रियाओं के अनुक्रम को दर्शाता है। हम मानते हैं कि ए में निर्देशों में से एक के रूप में स्टॉप इंस्ट्रक्शन शामिल है। । यही है, स्टॉप इंस्ट्रक्शन मशीन की स्थिति को नहीं बदलता है।

लंबाई का अनुक्रमिक कार्यक्रम N को एक फंक्शन कहा जाएगा जहाँ । यही है, एक अनुक्रमिक कार्यक्रम में नियमित निर्देशों की एक सीमित संख्या और अनंत निर्देशों को रोकना शामिल है। ध्यान दें कि सभी अनुक्रमिक कार्यक्रमों का सेट, जिसे हम पी द्वारा निरूपित करते हैं, एक गिनती योग्य अनंत सेट है।

इस कार्यक्रम को चलाना एक सूत्र है । यह प्रारंभिक से शुरू होता है जो मशीन की प्रारंभिक अवस्था और उसके इनपुट को दर्शाता है। सभी के लिए
(1)
यहां निम्नलिखित कथन के प्रोग्राम p में सूचकांक का प्रतिनिधित्व करता है । यह निर्देश राज्य पर लागू होता है अगला राज्य पाने के लिए । अगर किसी के लिए तो = एच और राज्य में कार्यक्रम बंद हो जाता है (यानी, राज्य अब नहीं बदलता है)। यदि सभी प्रारंभिक राज्यों के लिए प्रोग्राम p बंद हो जाता है, तो p , Q में एक परिमित कार्य का वर्णन करता है । यदि प्रोग्राम पी केवल कुछ के लिए बंद हो जाता है तब यह क्यू में आंशिक फ़ंक्शन का वर्णन करता है (यह दिखाना आसान है कि क्यू एक बेशुमार सेट है (यहां तक ​​कि क्यू के निरंतर कार्यों का एक सबसेट भी गणना योग्य नहीं है, क्योंकि बी ** अपने आप में बेशुमार है। और यह विकर्ण तर्क का उपयोग करके आसानी से प्रदर्शित किया जा सकता है। । कैंटर) सभी परिमित कार्यक्रमों पी के सेट के बाद से - गणनीय, हम उसे नहीं क्यू में सभी कार्यों दिया जा सकता है अंतिम कार्यक्रम इसलिए किसी भी अनुक्रमिक मशीन ट्यूरिंग और चर्च के सीमित अभिव्यक्ति है निष्कर्ष निकाल सकते हैं, [48] से पता चला है कि विकल्प अनुक्रम की एक किस्म .. tionary मशीनों (ए,) पी प्रोग्राम हैं जो प्र इस सबसेट एक सबसेट कुशलता से गणना कर सका कार्यों)) है की ठीक उसी सबसेट दे सकते हैं में परिलक्षित होता है।

अब चलो एक अनुक्रमिक कार्यक्रम के मूल की ओर मुड़ते हैं। प्रोग्राम और प्रारंभिक स्थिति बताई गई है, और अनुक्रम (1) को परिभाषित किया गया है। यदि अनुक्रम बंद हो जाता है, तो प्रोग्राम द्वारा गणना की गई फ़ंक्शन को परिभाषित किया गया है। किसी भी दो प्रोग्राम p और p ' की आपस में तुलना की जा सकती है। वे समान हैं यदि वे समान आंशिक फ़ंक्शन की गणना करते हैं। यही है, वे समान हैं यदि वे एक ही प्रारंभिक राज्यों के लिए रुकते हैं और इन राज्यों के लिए एक ही अंतिम स्थिति है (शास्त्रीय सिद्धांत में, जब कार्यक्रम बंद नहीं होते हैं, तो उन्हें समकक्ष माना जाता है, जो एम्बेडेड सिस्टम के सॉफ्टवेयर के लिए गणना के सिद्धांत को लागू करने के लिए गंभीर समस्याएं पैदा करता है, जिसमें कार्यक्रम कभी नहीं रुकते [34])। इस तरह के एक तुल्यता सिद्धांत किसी भी रचनात्मक औपचारिकता के लिए महत्वपूर्ण है। कई थ्रेड्स का उपयोग करने पर प्रोग्राम के ये आवश्यक गुण खो जाते हैं। आइए दो कार्यक्रमों पर विचार करें और वह समानांतर में चलता है। जब हम अभिव्यक्ति (1) को सूत्र से प्रतिस्थापित करते हैं तो हमारा क्या अर्थ होता है:
(2)
प्रत्येक चरण n पर, प्रत्येक प्रोग्राम निम्न परमाणु क्रिया कर सकता है। आइए अब देखें कि क्या समतुल्यता का एक रचनात्मक सिद्धांत प्राप्त किया गया है। यही है, जब दो कार्यक्रमों के बहु-थ्रेडेड जोड़े दिए जाते हैं और के बराबर होगा? मूल सिद्धांत का विस्तार उनके समकक्षों को निर्धारित करता है जब सभी वैकल्पिक एक ही अंतिम अवस्था में एक ही प्रारंभिक अवस्था के लिए रुक जाते हैं। संभावित विकल्पों की सरासर संख्या समतुल्यता का प्रमाण अत्यंत कठिन बना देती है। अपवाद तुच्छ मामले हैं, उदाहरण के लिए, बी ** राज्य विभाजित हैं, इसलिए प्रत्येक कार्यक्रम का निष्पादन अन्य कार्यक्रमों के अनुभागों को प्रभावित नहीं करता है।

इस प्रकार, यदि दो प्रोग्राम p और p ' बहु-थ्रेडेड वातावरण में चलते हैं, तो हम अब उनकी समानता का न्याय नहीं कर सकते हैं। वास्तव में, हमें उन सभी अन्य थ्रेड्स के बारे में जानना होगा जिन्हें शुरू किया जा सकता है, और हमें सभी संभव विकल्पों का विश्लेषण करने की आवश्यकता है। इस प्रकार हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि समतुल्यता के सिद्धांत को प्रवाह पर लागू नहीं किया जा सकता है।

इससे भी अधिक, कंप्यूटिंग के एक बहु-थ्रेडेड मॉडल को लागू करना बेहद मुश्किल है। सबूत के रूप में, हम जावा भाषा मेमोरी मॉडल [41, 24] की सूक्ष्मताओं का उल्लेख कर सकते हैं, जिसमें एक बहुत ही तुच्छ कार्यक्रम अस्पष्ट रूप से व्यवहार कर सकता है।

सूत्र (1) में प्रस्तुत गणना के सार के मूल, जिस पर सभी व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाएं आधारित हैं, नियतात्मक घटकों के निर्धारण की संरचना पर जोर देती हैं। ये क्रियाएं नियतात्मक हैं, और उनकी अनुक्रमिक रचना भी निर्धारक है। अनुक्रमिक प्रक्षेपण, इस अर्थ में, एक कार्यात्मक रचना है - एक सरल मॉडल जिसमें नियतात्मक घटक निर्धारक परिणाम उत्पन्न करते हैं।

दूसरी ओर, धाराएँ, गैर-नियतात्मक हैं। प्रोग्रामर का काम इस अनिश्चितता को कम करना है। बेशक, अनिश्चितता को कम करने के लिए हमने सहायक उपकरण विकसित किए हैं। सेमाफोर, मॉनिटर और अधिक उन्नत थ्रेडिंग तंत्र (जिसकी चर्चा अगले भाग में की जाएगी)। ये तकनीकें प्रोग्रामर को अनिश्चितता को कम करने की अनुमति देती हैं। लेकिन यह कमी शायद ही कभी संतोषजनक होती है।

हमें एक और सादृश्यता दें, मान लें कि हमने एक मैकेनिकल इंजीनियर से तापमान की कार्रवाई के कारण अनियमित रूप से आगे बढ़ते हुए, एक लौह कैन, हाइड्रोकार्बन और ऑक्सीजन अणुओं के आंतरिक दहन इंजन को विकसित करने के लिए कहा। थर्मोडायनामिक्स और रसायन विज्ञान हमें बताते हैं कि सिद्धांत रूप में यह संभव है, लेकिन क्या यह व्यवहार में संभव है?

एक तीसरी उपमा को देखते हैं। पागलपन की घरेलू परिभाषा बार-बार एक ही काम करना है, उम्मीद है कि परिणाम अलग होंगे। इस परिभाषा से, हम, वास्तव में, मांग करते हैं कि बहु-थ्रेडेड सिस्टम के प्रोग्रामर पागल हो सकते हैं। यदि वे सामान्य होते, तो वे अपने कार्यक्रमों को समझ नहीं पाते।

मैं यह साबित करूंगा कि हमें कंप्यूटिंग के एक समानांतर मॉडल का निर्माण इस तरह से करना चाहिए कि यह यथासंभव विशिष्ट हो। हमें अनिश्चितता का सावधानीपूर्वक और केवल आवश्यक रूप से और साथ ही अनुक्रमिक प्रोग्रामिंग में परिचय करना चाहिए। थ्रेड्स विपरीत दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं। वे कार्यक्रमों को बेतुका अस्पष्ट बनाते हैं और एक प्रोग्रामिंग शैली पर भरोसा करते हैं जो विशिष्ट लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए इस अस्पष्टता को सीमित करता है।

4 यह व्यवहार में कितना बुरा है?

हमने साबित कर दिया है कि थ्रेड गणना का एक अत्यंत बेकार गणितीय मॉडल है। अभ्यास के बारे में: कई प्रोग्रामर आज ऐसे प्रोग्राम लिखते हैं जो काम करते हैं।

क्या यहां विरोधाभास है? व्यवहार में, प्रोग्रामर को अधिकांश अनिश्चितता को कम करने के लिए उपकरण प्रदान किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग किसी प्रोग्राम के कुछ हिस्सों की दृश्यता को सीमित करता है जो उसके राज्य को निर्धारित करते हैं। यह प्रभावी रूप से राज्य के स्पेस बी ** को निराशाजनक सेटों में विभाजित करता है।जहां इस राज्य के खुले भागों पर कार्यक्रम संचालित होते हैं, अर्ध-रूपक, पारस्परिक रूप से अनन्य ताले, और मॉनिटर (परस्पर अनन्य विधियों वाली वस्तुएं) ऐसे तंत्र प्रदान करते हैं जिनका उपयोग करके कार्यक्रम और भी अनिश्चितता को कम कर सकते हैं। लेकिन व्यवहार में, ये तकनीक केवल बहुत ही सरल बातचीत के लिए कार्यक्रमों को समझने योग्य बनाती हैं।

अच्छी तरह से ज्ञात और व्यापक रूप से इस्तेमाल किया गया प्रेक्षक पैटर्न [22] पर विचार करें। इस पैटर्न के जावा कार्यान्वयन को सूची 1 में दिखाया गया है। यह दो वर्ग विधियों को दिखाता है जिसमें, जब सेटवैल्यू () विधि को कहा जाता है, तो मूल्य परिवर्तन के बारे में एक अधिसूचना शुरू हो जाती है (सभी मानों के लिए मूल्यवर्धित () पद्धति को कॉल करके, जो कि AddListener () विधि को कॉल करके पंजीकृत किया गया है) ।

public class ValueHolder { private List listeners = new LinkedList(); private int value; public interface Listener { public void valueChanged(int newValue); } public void addListener(Listener listener) { listeners.add(listener); } public void setValue(int newValue) { value = newValue; Iterator i = listeners.iterator(); while(i.hasNext()) { ((Listener)i.next()).valueChanged(newValue); } } } 

लिस्टिंग 1. एक ही धागे में चलाने के लिए डिज़ाइन किए गए ऑब्जर्वर पैटर्न के जावा कार्यान्वयन

लिस्टिंग 1 में कोड सुरक्षित नहीं है क्योंकि यदि कई थ्रेड्स सेटवैल्यू () या ऐड लिस्टनर () विधि को कॉल करते हैं, तो ऐसा हो सकता है कि श्रोताओं की सूची को संशोधित किया जाता है जबकि इट्रेटर सूची से गुजरता है। यह एक त्रुटि और शायद कार्यक्रम की अप्रत्याशित समाप्ति का कारण बनेगा।

सबसे सरल उपाय सेटवैल्यू () और ऐडलिस्टर () विधियों की परिभाषाओं में सिंक्रनाइज़ जावा कीवर्ड को जोड़ना है। सिंक्रनाइज़ किए गए कीवर्ड मॉनिटर के तरीकों के पारस्परिक बहिष्करण को लागू करता है, जिसमें मॉनिटर में ValueHolder वर्ग के उदाहरण शामिल हैं, जो इन विधियों को किसी भी दो थ्रेड्स में एक साथ कॉल करने से रोकते हैं। जब सिंक्रनाइज़ विधि को बुलाया जाता है, तो इसका कॉलिंग थ्रेड ऑब्जेक्ट को लॉक करने की कोशिश करता है, इसे अनन्य कब्जे में लेने के लिए। यदि कोई अन्य थ्रेड ऑब्जेक्ट को लॉक करता है, तो कॉलिंग थ्रेड तब तक बंद हो जाएगा जब तक कि लॉक जारी न हो जाए।

हालाँकि, यह निर्णय उचित नहीं है, क्योंकि गतिरोध हो सकता है। मान लें कि हमारे पास ValueHolder वर्ग का एक उदाहरण है और एक अन्य वर्ग का उदाहरण b है जो श्रोता इंटरफ़ेस को लागू करता है। उत्तरार्द्ध वर्ग अपने मूल्यवर्धित () पद्धति में कुछ भी कर सकता है, जिसमें एक अन्य मॉनीटर पर लॉक प्राप्त करना शामिल है। यदि यह लॉक प्राप्त नहीं कर सकता है, तो यह ValueHolder वर्ग के ऑब्जेक्ट को ब्लॉक करना जारी रखेगा। इस बीच, एक और धागा ऑब्जेक्ट पर AddListener () विधि को कॉल कर सकता है। दोनों थ्रेड्स को फिर अनलॉक की उम्मीद के बिना ब्लॉक किया जाएगा। इस प्रकार के संभावित गतिरोध कई कार्यक्रमों में छिपे हुए हैं जो मॉनिटर का उपयोग करते हैं।

सूची 2 में दिखाए गए बेहतर कार्यान्वयन पर विचार करें। ऑब्जेक्ट लॉक होने के दौरान, सेटवैल्यू () विधि श्रोताओं की सूची की एक प्रतिलिपि बनाती है। चूंकि addListeners () विधि तुल्यकालिक है, यह सूची को संशोधित करते समय एक त्रुटि से बचने में मदद करता है। इसके बाद, डेडलॉक से बचने के लिए वैल्यूचेंज्ड () विधि को सिंक्रोनाइज़्ड ब्लॉक के बाहर कहा जाता है।

 public class ValueHolder { private List listeners = new LinkedList(); private int value; public interface Listener { public void valueChanged(int newValue); } public synchronized void addListener(Listener listener) { listeners.add(listener); } public void setValue(int newValue) { List copyOfListeners; synchronized(this) { value = newValue; copyOfListeners = new LinkedList(listeners); } Iterator i = copyOfListeners.iterator(); while(i.hasNext()) { ((Listener)i.next()).valueChanged(newValue); } } } 

लिस्टिंग 2. प्रेक्षक पैटर्न के जावा कार्यान्वयन और कोड थ्रेड को सुरक्षित बनाने का प्रयास करता है

यह सोचना आकर्षक है कि हमने समस्या हल कर दी है, लेकिन वास्तव में, कोड अभी भी गलत है। मान लीजिए कि दो धागे सेटवैल्यू () विधि को कहते हैं। उनमें से एक मान को अंतिम सेट कर देगा, इस मान को ऑब्जेक्ट फ़ील्ड में छोड़ देगा। लेकिन श्रोताओं को सूचित किया जा सकता है कि मूल्य रिवर्स ऑर्डर में बदल गया है। "श्रोता" यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि ValueHolder वर्ग के ऑब्जेक्ट में निहित अंतिम मूल्य गलत है।

बेशक, इस पैटर्न को जावा में लागू किया जा सकता है ताकि यह स्थिर रूप से काम करे (मैं इसे पाठक के लिए एक अभ्यास के रूप में छोड़ता हूं)। तथ्य यह है कि इस सरल और आमतौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले डिज़ाइन पैटर्न में कॉल के संभावित विकल्पों के कुछ जटिल विश्लेषण की आवश्यकता होती है। मुझे लगता है कि अधिकांश बहुस्तरीय कार्यक्रमों में ऐसी त्रुटियां हैं। इसके अलावा, मेरा मानना ​​है कि ये त्रुटियां आज मुख्य बाधा नहीं हैं, क्योंकि आज के आर्किटेक्चर और ऑपरेटिंग सिस्टम समानांतर प्रोग्रामिंग के लिए मामूली अवसर प्रदान करते हैं। स्विचिंग प्रक्रिया संदर्भों की लागत (समय) बहुत अधिक है, इसलिए थ्रेड निर्देशों के संभव विकल्प का केवल एक छोटा प्रतिशत अभ्यास में होता है। मेरा अनुमान है कि अधिकांश बहु-विषयक सामान्य-प्रयोजन अनुप्रयोग, वास्तव में, संगामिति के कार्यान्वयन में कई त्रुटियां हैं, क्योंकि चूंकि मल्टी-कोर आर्किटेक्चर सबसे आम हो रहा है, इसलिए ये त्रुटियां सिस्टम क्रैश के रूप में खुद को प्रकट करेंगी। कंप्यूटर विक्रेताओं के लिए ऐसा परिदृश्य बहुत गंभीर है: मशीनों की उनकी अगली पीढ़ी इस तथ्य के लिए प्रसिद्ध है कि इन मशीनों पर प्रोग्राम अक्सर दुर्घटनाग्रस्त होते हैं।

ये वही विक्रेता मल्टी-थ्रेडेड प्रोग्रामिंग की रक्षा करते हैं, क्योंकि उनके पास समवर्ती समर्थन है और वे इसे हमें बेचने के लिए तैयार हैं। उदाहरण के लिए, इंटेल एक सक्रिय अभियान चला रहा है, जिसके परिणामस्वरूप सूचना प्रौद्योगिकी के कई प्रमुख शैक्षणिक कार्यक्रम बहु-सूत्रीय प्रोग्रामिंग पर केंद्रित होंगे। यदि वे अपने व्यवसाय में सफल होते हैं, तो प्रोग्रामर की अगली पीढ़ी मल्टीथ्रेडेड प्रोग्रामिंग का अधिक तीव्रता से उपयोग करेगी, और फिर कंप्यूटर की अगली पीढ़ी व्यावहारिक रूप से बेकार हो जाएगी।

5 अनिश्चितता की अधिक आक्रामक कमी के साथ प्रवाह मॉडल का समायोजन

इस अनुभाग में, मैं अनुभाग शीर्षक में वर्णित समस्या को हल करने के लिए दृष्टिकोणों पर चर्चा करूंगा। ये दृष्टिकोण प्रोग्रामर के लिए थ्रेड-आधारित कंप्यूटिंग मॉडल को संरक्षित करेंगे, लेकिन प्रोग्राम व्यवहार में अनिश्चितताओं को खत्म करने के लिए उन्हें अधिक कुशल तंत्र प्रदान करते हैं।

पहली तकनीक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग प्रक्रिया में सुधार करना है। विश्वसनीय बहु-थ्रेडेड प्रोग्राम प्राप्त करने के लिए यह महत्वपूर्ण है। हालांकि, यह पर्याप्त नहीं है। यहां बर्कले इंस्टीट्यूट द्वारा संचालित टॉलेमी परियोजना से चेतावनी दी गई है। 2000 की शुरुआत में, मेरे समूह ने टॉलेमी II [20] के प्रोग्रामिंग को विकसित करना शुरू किया, जो एक प्रोग्रामिंग वातावरण है जो एक समानांतर कंप्यूटिंग मॉडल का समर्थन करता है। प्रारंभिक लक्ष्यों में से एक रन मोड में जीयूआई का उपयोग करके समानांतर कार्यक्रमों के संशोधन की अनुमति देना था। एक विवादास्पद कार्यक्रम संरचना में प्रवाह की स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए कठिनाई है। यह जावा थ्रेड्स और मॉनिटर के साथ एक रणनीति का उपयोग करना था।

पायलट प्रोजेक्ट का एक लक्ष्य यह सत्यापित करना था कि प्रभावी सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग का अभ्यास करना वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए उपयोगी होगा। हमने एक प्रक्रिया विकसित की है जिसमें शामिल हैं: कार्यक्रम की "परिपक्वता" के लिए एक रेटिंग प्रणाली, जिसमें चार स्तर शामिल हैं: लाल, पीला, हरा और नीला; परियोजना विश्लेषण, कोड विश्लेषण, रात में निर्माण, प्रतिगमन परीक्षण, स्वचालित कोड मार्कअप [43]। कर्नेल का वह भाग जिसने कार्यक्रम संरचना की प्रस्तुति में निरंतरता की गारंटी दी थी, 2000 की शुरुआत में लिखा गया था। परियोजना का विश्लेषण शुरू किए गए पैमाने पर पीला था, कोड विश्लेषण हरा था। विश्लेषण समानांतर प्रोग्रामिंग के क्षेत्र में विशेषज्ञों द्वारा किया गया था। हमने 100% कोड के लिए प्रतिगमन परीक्षण लिखे। नाइटली असेंबलियों और प्रतिगमन परीक्षण एक दोहरे प्रोसेसर एसएमपी मशीन पर चलाए गए थे, जो डेवलपर्स के सिंगल-प्रोसेसर मशीनों पर व्यवहार से कार्यक्रमों के उत्कृष्ट व्यवहार में प्रकट हुआ था। टॉलेमी II प्रणाली का व्यापक रूप से उपयोग किया गया है। 26 अप्रैल 2004 को (विकास की शुरुआत के 4 साल बाद) गतिरोध दिखाई देने तक कोई समस्या नहीं देखी गई।

जाहिर है, समानांतर कार्यक्रमों को डिजाइन करने के हमारे अपेक्षाकृत सख्त अभ्यास ने समानांतर निष्पादन के बारे में कई बगों को पहचानने और ठीक करने में मदद की है। लेकिन वास्तव में, गतिरोध के रूप में इस तरह के एक गंभीर बग का पता नहीं चला था, और यह खतरनाक है। इसी तरह की कई समस्याएं बनी हुई हैं? परीक्षण करने में कितना समय लगता है ताकि हम बिना किसी कीड़े के सुनिश्चित हो सकें? दुर्भाग्य से, मुझे यह निष्कर्ष निकालना चाहिए कि परीक्षण गैर-तुच्छ बहु-थ्रेडेड कोड में सभी समस्याओं की पहचान नहीं कर सकता है।

बेशक, गतिरोध की घटना को समाप्त करने के लिए सरल नियम प्रतीत होंगे [32]। उदाहरण के लिए, हमेशा एक ही क्रम में लॉक करना। लेकिन इस तरह के नियम को व्यवहार में लागू करना बहुत मुश्किल है, क्योंकि विशेष तकनीकों के लिए कोई व्यापक भाषा नहीं है जो दिखाती है कि किस विधि को कॉल द्वारा अवरुद्ध किया गया था। इसलिए, उन सभी तरीकों के स्रोत कोड का अध्ययन करना आवश्यक है, साथ ही साथ सभी विधियों को इन विधियों में कहा गया था, आदि। भले ही हम इस भाषा की समस्या को विधि हस्ताक्षर का हिस्सा बनाकर ठीक करते हैं, लेकिन यह नियम सममित पहुंच (जब अंतःक्रियाओं को किसी भी समय शुरू किया जा सकता है) को लागू करना बहुत कठिन बना देगा। समस्या का एक समाधान ज्ञात नहीं है जिसमें पारस्परिक रूप से अनन्य तालों का कार्यान्वयन अत्यंत कठिन नहीं होगा। यदि प्रोग्रामर अपने कोड को नहीं समझ सकते हैं, तो कोड विश्वसनीय नहीं होगा।

कुछ यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि समस्या यह है कि जावा स्ट्रीमिंग मॉडल को कैसे लागू करता है। अनिश्चितता को कम करने के लिए समन्वित कीवर्ड सबसे अच्छा उपकरण नहीं हो सकता है। दरअसल, 2005 में पेश किए गए जावा 5.0 ने थ्रेड सिंक्रोनाइज़ेशन के लिए अतिरिक्त तंत्र की शुरुआत की। उन्होंने अनिश्चितता को कम करने के लिए प्रोग्रामर टूलकिट को समृद्ध किया। लेकिन इन तंत्रों (उदाहरण के लिए, सेमाफोर) का उपयोग करना अभी भी मुश्किल है, और यह बहुत संभावना है कि उनके उपयोग का परिणाम मुश्किल छिपी त्रुटियों के साथ समझ से बाहर के कार्यक्रम होंगे।

सिर्फ एक सक्षम सॉफ्टवेयर डिजाइन प्रक्रिया के निर्माण से समस्या का समाधान नहीं होगा। एक और दृष्टिकोण जो मदद कर सकता है वह है डिज़ाइन पैटर्न का उपयोग जो विशेष रूप से समानांतर कंप्यूटिंग के लिए अध्ययन किया गया है [32, 44]। वास्तव में, यह एक बड़ी मदद है जब प्रोग्रामिंग कार्य पैटर्न में से एक से मेल खाता है। हालाँकि, दो कठिनाइयाँ हैं। एक टेम्पलेट का कार्यान्वयन है, जो विस्तृत निर्देशों के साथ भी बहुत जटिल हो सकता है। प्रोग्रामर गलती करेंगे, और टेम्पलेट के कार्यान्वयन की शुद्धता की स्वचालित रूप से जांच करने के लिए कोई तकनीक नहीं है। अधिक महत्वपूर्ण रूप से, पैटर्न को संयोजित करना मुश्किल हो सकता है। उनके गुण आमतौर पर असंगत होते हैं, इसलिए गैर-तुच्छ कार्यक्रम जिन्हें एक से अधिक पैटर्न के उपयोग की आवश्यकता होती है, उन्हें समझा जाने की संभावना नहीं है।

समानांतर कंप्यूटिंग में टेम्प्लेट का उपयोग करने का एक अधिक सामान्य मामला डेटाबेस की खोज करना है, खासकर लेनदेन तंत्र का उपयोग करना। लेनदेन डेटा की एक प्रति पर अतुल्यकालिक गणना का समर्थन करते हैं, इसके बाद प्रतिबद्ध या गर्भपात (लेनदेन को स्वीकार करते हैं या इसे निरस्त करते हैं)। लेन-देन की स्वीकृति तब की जाती है जब उसके निष्पादन के दौरान कोई संघर्ष नहीं हुआ है। लेनदेन को (आमतौर पर डेटाबेस के लिए) वितरित किया जा सकता है या मशीन के सॉफ्टवेयर साझा मेमोरी [45] में निष्पादित किया जाता है, या, मशीन के हार्डवेयर साझा मेमोरी [38] में सबसे दिलचस्प तरीके से किया जाता है। बाद के मामले में, तकनीक कैश वार्ता प्रोटोकॉल के साथ अच्छी तरह से जोड़ती है जो इन मशीनों के लिए आवश्यक हैं। लेन-देन अनियोजित ताले को खत्म कर देते हैं, लेकिन उनके हालिया सुधार ([26] देखें) के बावजूद, वे अभी भी बातचीत का बहुत अस्पष्ट तंत्र बने हुए हैं। वे उन परिस्थितियों के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हैं जो स्वयं अस्पष्ट हैं, जिसमें, उदाहरण के लिए, कई प्रतिभागी संसाधनों के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। लेकिन वे नियतात्मक समानांतर बातचीत के निर्माण के लिए उपयुक्त नहीं हैं।

खासतौर पर टेम्प्लेट का दिलचस्प इस्तेमाल MapReduce [19] में हुआ था। इस टेम्पलेट का उपयोग Google द्वारा बड़ी मात्रा में डेटा के बड़े पैमाने पर वितरित प्रसंस्करण के लिए किया गया है। जबकि अधिकांश टेम्पलेट दानेदार सामान्य डेटा संरचनाएं हैं और उन तक पहुंच का सिंक्रनाइज़ेशन - MapReduce बड़े वितरित कार्यक्रमों को डिजाइन करने के लिए एक रूपरेखा है। यह टेम्पलेट लिस्प भाषा और अन्य कार्यात्मक भाषाओं के उच्च-स्तरीय कार्यों के आधार पर विकसित किया गया था। टेम्पलेट पैरामीटर डेटा के "टुकड़ों" के बजाय कोड के रूप में सिस्टम की कार्यक्षमता का हिस्सा हैं।

टेम्प्लेट्स को पुस्तकालयों के विशेषज्ञों द्वारा समझाया जा सकता है क्योंकि वे MapReduce के साथ थे, जावा 5.0 में समानांतर डेटा संरचनाएं और C ++ [1] में STAPL। यह कार्यान्वयन की विश्वसनीयता में एक बड़ा सुधार है, लेकिन इसके लिए प्रोग्रामर को इन पुस्तकालयों का उपयोग करते हुए समानांतर इंटरैक्शन के नियमों का पालन करने के लिए अनुशासन की आवश्यकता होती है। इन पुस्तकालयों की क्षमताओं को भाषाओं में तह करना जिसमें वाक्य रचना और शब्दार्थ इन प्रतिबंधों को लागू करते हैं, अंततः समानांतर कार्यक्रमों के लिए बहुत आसान प्रक्रिया हो सकती है।

उच्च-स्तरीय टेम्पलेट (जैसे MapReduce) प्रोग्रामिंग भाषाओं के डेवलपर्स के लिए दिलचस्प कार्य और अवसर प्रदान करते हैं। ये पैटर्न पारंपरिक प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में अधिक समन्वित भाषा की भूमिका निभाते हैं। मौजूदा भाषाओं (जावा, सी ++) के साथ संगत नई समन्वय भाषाओं को पारंपरिक भाषाओं को बदलने की संभावना है।

संक्षिप्तता का समर्थन करने के लिए कीवर्ड के साथ मौजूदा प्रोग्रामिंग भाषाओं का विस्तार करने के लिए एक समझौता हो सकता है। यह आपको विरासत की अधिकांश कार्यक्षमता का उपयोग करने की अनुमति देगा जहां समानांतर प्रोग्रामिंग की आवश्यकता नहीं है, लेकिन संगामिति का समर्थन करने के लिए कार्यात्मक परिवर्तनों की आवश्यकता होगी। स्प्लिट-सी [16] और सिल्क [13] (मल्टीथ्रेडिंग सपोर्ट वाली सी जैसी भाषाएं) इस रणनीति का पालन करती हैं। Cilk में, एक प्रोग्रामर अपने C प्रोग्राम में कीवर्ड cilk, स्पॉन, सिंक का उपयोग कर सकता है। Cilk का लक्ष्य साझा मेमोरी के संदर्भ में डायनेमिक मल्टीथ्रेडिंग का समर्थन करना है, जिसमें ओवरहेड केवल तब होता है जब समानता का वास्तव में उपयोग किया जाता है (यानी जब एकल प्रोसेसर का उपयोग करते हुए, व्यावहारिक रूप से कोई ओवरहेड नहीं होता है)।

एक समान दृष्टिकोण अधिक सुसंगत और अनुमानित व्यवहार को प्राप्त करने के लिए मौजूदा भाषाओं की भाषा एक्सटेंशन और अभिव्यंजक सीमाओं को संयोजित करना है। उदाहरण के लिए, अमरूद [5] जावा भाषा की एक सीमा है जिसमें विभिन्न थ्रेड्स से असंबद्ध वस्तुएँ अप्राप्य हैं। ताले के बीच एक स्पष्ट अंतर भी है जो डेटा अखंडता (पढ़ें ताले) और ताले की गारंटी देता है जो सुरक्षित डेटा संशोधन (ताले को लिखें) की अनुमति देता है। भाषा में इन परिवर्तनों से दक्षता में गिरावट के बिना अनिश्चितता का एक महत्वपूर्ण हिस्सा कम हो जाता है, लेकिन फिर भी, गतिरोध का खतरा बना रहता है।

एक और दृष्टिकोण, जिसमें गतिरोध से बचने पर जोर दिया जाता है , वादों को कहा जाता है , क्योंकि ई प्रोग्रामिंग भाषा में मार्क मिलर द्वारा कार्यान्वित (देखें www.erights.org )। इसमें, साझा डेटा तक पहुंच को अवरुद्ध करने के बजाय, प्रोग्राम डेटा मध्यस्थ के साथ बातचीत करता है (उसी तरह जैसे कि वे सीधे डेटा तक पहुंच रहे थे)।

एक अन्य दृष्टिकोण प्रोग्रामिंग भाषाओं और संगामिति तंत्र को अपरिवर्तित छोड़ देता है, और इसके बजाय मल्टीथ्रेडेड कार्यक्रमों में संभावित त्रुटियों के स्थानों की पहचान करने के लिए कार्यक्रमों का एक औपचारिक विश्लेषण प्रस्तुत करता है। यह ब्लास्ट [28] और इंटेल थ्रेड चेकर द्वारा किया जाता है। यह दृष्टिकोण उन कार्यक्रमों के व्यवहार का विश्लेषण करने में बहुत मदद कर सकता है जिन्हें समझना मुश्किल है। Valgrind जैसी कम औपचारिक डिबगिंग तकनीक भी मदद कर सकती है। इसके बावजूद, औपचारिक और गैर-औपचारिक तकनीकों को अभी भी आवेदन में काफी अनुभव की आवश्यकता है और स्केलेबिलिटी पर सीमाओं से पीड़ित हैं।

उपरोक्त सभी तकनीकें इन-लाइन प्रोग्रामिंग मॉडल की अनिश्चितता को कम करती हैं। फिर भी, उनके आवेदन के परिणामस्वरूप भी बहुत गैर-निर्धारक कार्यक्रम प्राप्त होते हैं। अनिश्चितता (सर्वर, डेटाबेस के समानांतर पहुंच, संसाधनों के लिए प्रतिस्पर्धा) की विशेषता वाले अनुप्रयोगों के लिए, वे उपयुक्त हैं। लेकिन अनिश्चितता के माध्यम से कुछ लक्ष्यों को प्राप्त करना अभी भी मुश्किल है। नियतात्मक समानांतर कंप्यूटिंग का प्रदर्शन विभिन्न दृष्टिकोणों से समस्या को देखने की आवश्यकता है। धागे के रूप में इस तरह के गैर-निर्धारक तंत्र के साथ काम करने और अनिश्चितता को कम करने के लिए प्रोग्रामर को काम सौंपने के बजाय, हमें निर्धारक तंत्र के साथ काम करना शुरू करना चाहिए और केवल आवश्यक होने पर अनिश्चितता का परिचय देना चाहिए। हम निम्नलिखित वर्गों में इस दृष्टिकोण पर विचार करेंगे।

स्ट्रीमिंग कम्प्यूटिंग मॉडल के लिए 6 विकल्प

फिर से प्रेक्षक पैटर्न पर विचार करें, [२२] सूची १ और २ में दिखाया गया है। यह एक तुच्छ डिजाइन पैटर्न है। कार्यान्वयन सरल होना चाहिए। लेकिन, जैसा कि ऊपर दिखाया गया है, थ्रेड्स का उपयोग करके इस पैटर्न को लागू करना आसान नहीं है।

चित्र 1 पर विचार करें, जो टॉलेमी II [20] में एक मुलाकात (समानांतर प्रोग्रामिंग की अवधारणा) के आधार पर इस टेम्पलेट को लागू करता है। ऊपरी बाएँ कोने में रेंडेवस डायरेक्टर लेबल द्वारा हस्ताक्षरित आयत आरेख पदनाम है, जो एक सीएसपी (संवादशील प्रक्रियात्मक प्रक्रियाएं (सीएसपी) है - समानांतर प्रणालियों के इंटरैक्शन पैटर्न का वर्णन करने के लिए एक औपचारिक भाषा) - समान [29] समानांतर कार्यक्रम जिसमें प्रत्येक घटक एक प्रक्रिया है। और पारस्परिक संबंध मिलनसार के माध्यम से है। प्रक्रियाओं को स्वयं साधारण जावा में लागू किया जाता है, इसलिए इस वातावरण को समन्वय भाषा के रूप में माना जा सकता है (जो, संयोग से, एक दृश्य प्रोग्रामिंग भाषा है)। टॉलेमी II पर मिलने योग्य क्षेत्र के कार्यान्वयन को [2] के आधार पर बनाया गया था और इसमें "मर्ज" ब्लॉक शामिल है, जो सशर्त मिलन स्थल को लागू करता है। आरेख में, मर्ज ब्लॉक यह निर्धारित करता है कि दोनों मूल्य निर्माता (मानों के प्रदाता / निर्माता) मूल्य उपभोक्ता और पर्यवेक्षक के साथ एक मुलाकात में भाग ले सकते हैं। यही है, दो संभावित त्रिपक्षीय मिलन स्थल हो सकते हैं। ये इंटरैक्शन यादृच्छिक क्रम में लगातार हो सकते हैं।

चित्रा 1. एक गूढ़-आधारित समन्वय दृश्य प्रोग्रामिंग भाषा में ऑब्जर्वर पैटर्न का कार्यान्वयन।

शुरू करने के लिए, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि जब आप माउस के अर्थ को समझना शुरू करते हैं, तो आरेख स्पष्ट रूप से ऑब्जर्वर पैटर्न को व्यक्त करता है। इसके अलावा, कार्यक्रम में सब कुछ निर्धारक है, मर्ज ब्लॉक द्वारा निर्दिष्ट स्पष्ट रूप से गैर-निर्धारक बातचीत को छोड़कर। यदि यह ब्लॉक अनुपस्थित था, तो हमारे पास एक कार्यक्रम होगा जिसमें नियतात्मक प्रक्रियाओं के बीच नियतात्मक बातचीत की गई थी।गतिरोध नहीं हो सकता (जब तक, निश्चित रूप से, आरेख में चक्रों की कमी यह सुनिश्चित करती है कि बहरापन नहीं होता है)। साथ ही, तीन-पक्षीय मिलनसार विधि यह सुनिश्चित करती है कि मूल्य उपभोक्ता और पर्यवेक्षक को सही क्रम में मान मिले। ऑब्जर्वर पैटर्न सरल हो जाता है (जैसा कि यह होना चाहिए)।

तुच्छ प्रोग्रामिंग समस्या सरल हो गई है, और हम दिलचस्प घटनाक्रम पर विचार करना शुरू कर सकते हैं। चित्र 2 पीएन निदेशक का उपयोग करके लागू किए गए प्रेक्षक पैटर्न को दर्शाता है, जो एक समानता मॉडल को लागू करता है जिसे प्रसंस्करण नेटवर्क (पीएन) कहन कहा जाता है[31]। इस मॉडल में, प्रत्येक आइकन एक प्रक्रिया है, लेकिन बातचीत का स्थान एक मिलन स्थल के रूप में है, प्रक्रियाएं एक अंतहीन कतार के साथ संदेश भेजकर और लॉक को पढ़कर बातचीत करती हैं। मूल पीएन मॉडल [31] में, रीड लॉक ने यह सुनिश्चित किया कि प्रत्येक नेटवर्क नियतात्मक संगणना का प्रदर्शन करेगा। हमारे मामले में, मॉडल को कुछ आदिम द्वारा पूरक किया जाता है, जिसे गैर-नियतात्मक मर्ज कहा जा सकता है, जो स्पष्ट रूप से प्रवाह को जोड़ती है। ध्यान दें कि स्पष्ट अनिश्चितता के साथ संवर्धित मॉडल आमतौर पर एम्बेडेड सिस्टम सॉफ्टवेयर [18] के लिए उपयोग किया जाता है।

चित्रा 2. नेटवर्क समानांतरवाद मॉडल का उपयोग करते हुए ऑब्जर्वर पैटर्न का कार्यान्वयन।

चित्र 2 में दिए गए मॉडल में चित्र 1 में मॉडल के लिए सभी फायदे हैं, और अतिरिक्त संपत्ति भी है कि मान उपभोक्ता स्पष्ट रूप से ऑब्जर्वर पैटर्न का समर्थन नहीं कर सकता है। आगे की प्रक्रिया के लिए अधिसूचनाओं को कतारबद्ध किया जा सकता है। एक स्ट्रीमिंग कार्यान्वयन में, इंटरैक्शन के इस रूप को लागू करने के लिए आपको बहुत प्रयास करने की आवश्यकता है।

एक गैर-निर्धारक संघ (विलय) द्वारा व्यक्त अनिश्चितता की प्रकृति के आधार पर एक तीसरा कार्यान्वयन विधि पेश की जा सकती है। सिंक्रोनस भाषाओं के सिद्धांत [8] शुद्धता की गारंटी दे सकते हैं। टॉलेमी II में, एसआर निदेशक (सिंक्रोनस / रिएक्टिव) का उपयोग करके एक समान मॉडल लागू किया जा सकता है, जो एस्टेरेल [12], साइनेलल [10] और लस्टर [25] के समान एक तुल्यकालिक मॉडल है। उनमें से अंतिम को उच्च सुरक्षा आवश्यकताओं, विमान नियंत्रण अनुप्रयोगों के लिए सॉफ्टवेयर [11] के समानांतर प्रोग्रामिंग और डिजाइनिंग के लिए सफलतापूर्वक उपयोग किया जाता है। इन उद्देश्यों के लिए स्ट्रीमिंग प्रोग्रामिंग मॉडल का उपयोग करना मूर्खतापूर्ण होगा।

चौथा कार्यान्वयन गैर-नियतात्मक घटनाओं को सिंक्रनाइज़ करने में माहिर है। टॉलेमी II में, एक समान मॉडल को DE निदेशक (असतत घटनाएं) कहा जाता है। यह कठोर शब्दार्थ [33] के साथ हार्डवेयर विवरण भाषाओं की समानता जैसे कि वीएचडीएल, वेरिलोग और नेटवर्क मॉडलिंग वातावरण जैसे कि ओपनेट मॉडलर के साथ सिंक्रनाइज़ेशन के लिए एक विनिर्देश प्रदान करता है।

सभी चार मामलों में (परस्पर, पीएन, एसआर, डीई), हमने बातचीत में पूर्ण दृढ़ संकल्प के साथ शुरू किया। गैर-नियतत्ववाद को सावधानीपूर्वक ठीक उसी जगह पर पेश किया गया था जहां जरूरत थी। यह डिजाइन शैली प्रवाह शैली से बहुत अलग है, जो बातचीत के एक गैर-निर्धारक तंत्र के साथ शुरू होती है और अवांछित गैर-नियतत्ववाद को कम करने की कोशिश करती है।

आंकड़े 1 और 2 में दिखाए गए कार्यान्वयन जावा थ्रेड्स का उपयोग करते हैं। हालाँकि, सॉफ़्टवेयर मॉडल में केवल थ्रेड मॉडल से अधिक शामिल हैं। पिछले अनुभाग में वर्णित सभी तकनीकों की तुलना में, यह मैपरेड्यूस के सबसे करीब है, जो गणना करने के लिए डेटा स्ट्रीमिंग का एक रूप है। लेकिन, MapReduce के विपरीत, यह बातचीत की एक विस्तृत श्रृंखला का वर्णन करने के लिए एक सख्त समन्वय भाषा व्यक्त करता है। वास्तव में, दो अलग-अलग समन्वय भाषाएं यहां दी गई हैं: संगीतमय शब्दार्थ के साथ और पीएन शब्दार्थ के साथ।

इस तरह की सहमति निश्चित रूप से नई नहीं है। घटक आर्किटेक्चर जिसमें घटकों के बीच डेटा प्रवाह को "अभिनेता-उन्मुख" [35] कहा जा सकता है। वे कई रूप लेते हैं। यूनिक्स में पाइप पीएन के समान हैं, हालांकि वे अधिक सीमित हैं क्योंकि चक्रीय रेखांकन का समर्थन न करें। संदेश हस्तांतरण पैकेज (MPI, OpenMP) में रेकॉजियस और पीएन को लागू करने की क्षमता शामिल है, लेकिन कम संरचित संदर्भ में, जो अंतःक्रियाओं के निर्धारकता से अधिक अभिव्यक्ति पर निर्भर करता है। इस तरह के पैकेज के भोले उपयोगकर्ता अनिश्चितता के अप्रत्याशित परिणाम से हतोत्साहित हो सकते हैं।

एर्लांग [4] जैसी भाषाएं अपने संगामिति मॉडल में संदेश को सामान्य-प्रयोजन प्रोग्रामिंग भाषा का एक अभिन्न हिस्सा बना देती हैं। Ada जैसी भाषाएं संगीत को एक अभिन्न अंग बनाती हैं। कार्यात्मक भाषाएँ [30] और एकल-असाइनमेंट भाषाएँ भी नियतात्मक कंप्यूटिंग पर जोर देती हैं, लेकिन वे "कम समानांतर" हैं, इसलिए संगामिति को नियंत्रित करना और उपयोग करना अधिक जटिल हो सकता है। डेटा समानता भाषाएं भी नियतात्मक बातचीत पर जोर देती हैं, लेकिन उन्हें निम्न-स्तरीय सॉफ़्टवेयर पुनर्लेखन की आवश्यकता होती है।

ये सभी दृष्टिकोण समस्या के समाधान का हिस्सा हैं। लेकिन ऐसा नहीं लगता कि उनमें से कोई भी मुख्यधारा बन सकता है। अगले भाग में, मैं बहस करूँगा।

7 चुनौतियां और अवसर

तथ्य यह है कि लंबे समय से स्ट्रीम मॉडल के विकल्प हैं, लेकिन धागे अभी भी अन्य सभी दृष्टिकोणों पर हावी हैं। इसके कई कारण हैं। संभवत: मुख्य में से एक यह है कि कम्प्यूटेशनल अमूर्त का मूल एक सुसंगत प्रतिमान है। अधिकांश आमतौर पर उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाएं इस प्रतिमान का पालन करती हैं।

सिंथेटिक रूप से, थ्रेड्स इन भाषाओं का एक छोटा सा विस्तार है (जैसा कि जावा में है) या सिर्फ एक बाहरी पुस्तकालय। शब्दार्थ, वे भाषा के निर्धारण के एक आवश्यक हिस्से को पूरी तरह से नष्ट कर देते हैं। यह खेदजनक है कि प्रोग्रामर अक्सर शब्दार्थ के बजाय वाक्य रचना द्वारा निर्देशित होते हैं। सामान्य रूप से मान्यता प्राप्त स्ट्रीम विकल्प, जैसे कि MPI और OpenMP में एक ही महत्वपूर्ण विशेषता है। वे भाषा के वाक्य-विन्यास को नहीं बदलते हैं। वैकल्पिक रूप से जो इन भाषाओं को पूरी तरह से अपने स्वयं के सिंटैक्स के साथ प्रतिस्थापित करते हैं (उदाहरण के लिए, एरलांग, एडा) अब सार्वभौमिक रूप से मान्यता प्राप्त नहीं हैं और शायद यह बिल्कुल नहीं मिलेगा। यहां तक ​​कि कम से कम वाक्यविन्यास संशोधनों वाली भाषाएं, जैसे स्प्लिट-सी या तिलक, गूढ़ बनी हुई हैं।

निष्कर्ष से ही पता चलता है कि हमें सार्वभौमिक मान्यता प्राप्त भाषाओं को प्रतिस्थापित नहीं करना चाहिए। हमें उनकी जगह निर्माण करना चाहिए। हालांकि, सिर्फ पुस्तकालयों को जोड़ना पर्याप्त नहीं है। लाइब्रेरी विभिन्न प्रकार की संरचनाएं, टेम्प्लेट के कार्यान्वयन और जटिल समग्र गुणों की अनुमति नहीं देती हैं।

मेरा मानना ​​है कि सही उत्तर विकासशील भाषाओं का समन्वय है। वे एक नया वाक्यविन्यास पेश करते हैं, यह वाक्यविन्यास लक्ष्यों को संरक्षित करता है, लेकिन ये लक्ष्य पारंपरिक भाषाओं का अनुसरण करने वालों के लिए रूढ़िवादी हैं। हालांकि समानांतर सामान्य-उद्देश्य वाली भाषाओं (एरलैंग, एडा) में सामान्य संचालन के लिए वाक्यविन्यास शामिल होना चाहिए (उदाहरण के लिए, अंकगणितीय अभिव्यक्ति), समन्वय भाषा में समन्वय के लिए जो आवश्यक है, उसके अलावा कुछ भी शामिल नहीं हो सकता है। वाक्य रचना बहुत अलग हो सकती है। आंकड़े 1 और 2 में दिखाए गए "कार्यक्रम" अभिनेता-उन्मुख समन्वय को लागू करने के लिए दृश्य सिंटैक्स का उपयोग करते हैं (उनमें, नियंत्रण के बजाय घटकों के बीच डेटा प्रवाह गुजरता है)। हालांकि दृश्य सिंटैक्स का उपयोग केवल शैक्षणिक उद्देश्यों के लिए किया जाता है, यह अंत में संभव है। दृश्य सिंटैक्स स्केलेबल और कुशल होगा,ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग के लिए यूएमएल के विशिष्ट भाग के रूप में। लेकिन भले ही नहीं, एक समान संरचना के साथ एक पाठ वाक्यविन्यास ग्रहण करना आसान है।

हालाँकि समन्वय भाषाओं का आविष्कार बहुत पहले हुआ था [40], लेकिन वे भी कई बार व्यापक रूप से इस्तेमाल होने में विफल रहे। एक कारण वास्तुकला की एकरूपता (समरूपता) का नुकसान है। प्रोग्रामिंग भाषाओं के अध्ययन में प्रचलित प्रवृत्ति: किसी भी सार्थक प्रोग्रामिंग भाषा का सामान्य उद्देश्य होना चाहिए। अपने संकलक को व्यक्त करने के लिए यह कम से कम इतना अभिव्यंजक होना चाहिए। और फिर, भाषा के समर्थकों को गद्दार के रूप में देखा जाएगा यदि वे नई भाषा के लिए झुकते हैं। भाषा युद्ध धार्मिक युद्ध हैं। इनमें से कुछ युद्ध बहु-आस्तिक हैं।

हालांकि, यूएमएल, उदाहरण के लिए, अक्सर सी ++ और जावा के संयोजन में उपयोग किया जाता है। प्रोग्रामर एक से अधिक भाषाओं का उपयोग करना शुरू कर रहे हैं जिसमें विभिन्न भाषाओं द्वारा अतिरिक्त सुविधाएँ प्रदान की जाती हैं। आंकड़े 1 और 2 के कार्यक्रम इस प्रवृत्ति का अनुसरण करते हैं।
थ्रेड (जैसे कहन प्रोसेसिंग नेटवर्क, सीएसपी) की तुलना में मजबूत निर्धारणवाद वाले समानांतरवाद मॉडल भी लंबे समय से मौजूद हैं। उनमें से कुछ ने प्रोग्रामिंग लैंग्वेजेस जैसे ओकेम [21] (सीएसपी पर आधारित) का निर्माण किया, और कुछ ने विशेष विकास वातावरण का निर्माण किया, उदाहरण के लिए, YAPI [18]। बाकी का मुख्यधारा की प्रोग्रामिंग पर एक मजबूत प्रभाव नहीं था। मेरा मानना ​​है कि अगर मौजूदा भाषाओं को बदलने के बजाय समन्वय भाषाओं को बनाने के लिए समानतावाद मॉडल का उपयोग किया जाता है तो यह बदल सकता है।

रास्ते में कई मुश्किलें हैं। समन्वय के लिए एक अच्छी भाषा विकसित करना एक अच्छे सामान्य-उद्देश्य की भाषा विकसित करने से आसान नहीं है। उदाहरण के लिए, आदिम के सेट का उपयोग करके झूठी शान के जाल में गिरना आसान है। यह सर्वविदित है कि एक सामान्य-उद्देश्य भाषा [48] बनाने के लिए सात प्राइमेटीज़ पर्याप्त हैं, लेकिन इन प्राइमेटीज़ पर पूरी तरह से निर्मित एक गंभीर भाषा नहीं है।

चित्र 3 सरल समानांतर कंप्यूटिंग के दो कार्यान्वयन दिखाता है। ऊपरी कार्यक्रम में, उदाहरण का अनुकूलन [3] दिखाया गया है: डेटा स्रोत 1 और 2 से सीरियल आउटपुट एक विशिष्ट अनुक्रम के साथ, प्रदर्शन ब्लॉक में क्रम में परिवर्तन से परिलक्षित होता है। हालांकि, यह काफी सरल कार्यक्षमता एक जटिल तरीके से प्राप्त की जाती है। वास्तव में, इस मॉडल के संचालन को समझना एक पहेली को इकट्ठा करने के लिए तुलनीय है। नीचे दिए गए कार्यक्रम को समझना बहुत आसान है। कम्यूटेटर प्रत्येक आउटपुट के साथ ऊपर से नीचे तक एक क्रम में एक रेज़िस्टेवस करता है, और इस तरह एक समान रोटेशन प्राप्त होता है। भाषा की प्राथमिकताओं का एक उचित विकल्प नियतात्मक लक्ष्यों की एक सरल, प्रत्यक्ष और निर्धारक अभिव्यक्ति की अनुमति देता है। ऊपरी मॉडल एक गैर-नियतात्मक तंत्र का उपयोग करता है, हालांकि यह नियतात्मक लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए अधिक अभिव्यंजक है। इस तरह सेइसका उपयोग तर्कहीन है।
बेशक, समन्वय भाषाओं को पारंपरिक भाषाओं में लागू किए गए लोगों के समान मापनीयता और प्रतिरूपकता को लागू करने के लिए तंत्र की आवश्यकता होती है। यह किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, टॉलेमी II समन्वय भाषाओं के स्तर पर एक आधुनिक प्रकार की प्रणाली है [49]। इसके अलावा, यह विरासत और बहुरूपता के प्रारंभिक रूपों को परिभाषित करता है, जिन्हें ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड तकनीकों [35] से अनुकूलित किया जाता है। महान अवसर समन्वय भाषाओं में उच्च-स्तरीय कार्यों को अपनाने में निहित हैं। यह समन्वय स्तर पर समान MapReduce सिस्टम बनाने की अनुमति देगा। इस दिशा में कई आशाजनक कदम [42] में किए गए थे।

अधिक महत्वपूर्ण बात, लंबे समय में, समानांतर संगणना के लिए बेहतर औचित्य प्राप्त करने के लिए अभिकलन का एक सिद्धांत विकसित करना आवश्यक है। यद्यपि इस दिशा में महत्वपूर्ण प्रगति पहले ही हो चुकी है, मेरा मानना ​​है कि बहुत कुछ किया जा सकता है। धारा 3 में, अनुक्रमिक अभिकलनों को एक बिट अनुक्रम से दूसरे में कार्यात्मक मानचित्रण के रूप में मॉडलिंग की गई थी। इसी समानांतर मॉडल को [36] में पेश किया गया था, जिसमें फ़ंक्शन के बजाय, समानांतर गणना को

चित्र 3 फ़ंक्शन द्वारा परिभाषित किया गया है । दो तरीकों को एक मुलाकात का उपयोग करके नियतात्मक विकल्पों को लागू करने के लिए।
अंतिम सूत्र में, टी आंशिक रूप से या पूरी तरह से आदेशित टैग का सेट है, जहां ऑर्डर समय, कारण या अधिक सार निर्भरता संबंध हो सकता है। इस मॉडल द्वारा की गई गणना "उन्नत" बिट पैटर्न "उन्नत" बिट पैटर्न के मैपिंग हैं। इस मूल सूत्रीकरण को समानांतर कंप्यूटिंग [9, 14, 37] के कई मॉडलों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।

8 निष्कर्ष

सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों में समरूपता मुश्किल है। हालाँकि, अधिकांश कठिनाइयाँ चुनी हुई और प्रयुक्त अमूर्तताओं का परिणाम हैं। प्रमुख अमूर्त प्रवाह है। लेकिन अधिकांश गैर-तुच्छ बहुपरत कार्यक्रमों को समझना मुश्किल है। इन कार्यक्रमों के मॉडल को डिजाइन पैटर्न, संचालन की बेहतर परमाणुता (लेनदेन), भाषा में सुधार, औपचारिक तरीकों के माध्यम से सुधार किया जा सकता है। हालांकि, इन तकनीकों ने प्रवाह मॉडल के गैर-नियतात्मकता की भारी अधिकता पर वापस काट दिया। यह मॉडल अभी भी उपयोग करना मुश्किल है।

यदि हम समानांतर प्रोग्रामिंग की मुख्यधारा बनने की उम्मीद करते हैं और अगर हम कार्यक्रमों से विश्वसनीयता और पूर्वानुमान की मांग करते हैं, तो हमें एक प्रोग्रामिंग मॉडल के रूप में थ्रेड्स को छोड़ देना चाहिए। अधिक समझने योग्य और पूर्वानुमान योग्य संगामिति मॉडल विकसित किए जाने चाहिए। उन्हें सिद्धांत के आधार पर होना चाहिए: नियतात्मक लक्ष्यों को नियतात्मक साधनों द्वारा प्राप्त किया जाना चाहिए। गैर-नियतात्मकता को कार्यक्रम में आवश्यक रूप से सावधानीपूर्वक और स्पष्ट रूप से पेश किया जाना चाहिए। यह सिद्धांत, जो स्पष्ट लगता है, धारा मॉडल में उपयोग नहीं किया गया है। इस तकनीक के अनुभवी आपूर्तिकर्ताओं द्वारा केवल उपयोग किए जाने वाले और वितरित किए जाने के लिए स्ट्रीम इंजन रूम में स्थानांतरित की जानी चाहिए।

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