1. МНОГОПОТОЧНОЕ И
РАСПРЕДЕЛЕННОЕ
ПРОГРАММИРОВАНИЕ
Антон Нехаев
В ЭКОСИСТЕМЕ SCALA

2. Закон Мура (1965)

3. Процессы, потоки

4. Закон Амдала (1967)

5. Задача
> Answer: 4999999950000000
> Has taken: 3953 ms

6. Наивная многопоточность
> Answer: 753496416694282
> Has taken: 2101 ms
> Answer: 722347826057277
> Has taken: 2070 ms
> Answer: 717721376939013
> Has taken: 2116 ms

7. Блокировки
> Answer: 4999999950000000
> Has taken: 17802 ms
> Answer: 4999999950000000.
> Has taken: 16058 ms

8. Последствия блокировок 1

9. Deadlock

10. Последствия блокировок 2

11. Вопросы по блокировкам
 Как не допускать deadlock’ов?
 Держать всю картину в голове?
 Как эффективно утилизировать CPU?
 Как тестировать?
 Unit-тесты не очень подходят
 Как отлаживать?
 Дебаггеры рассчитаны на последовательное
выполнение программ

12. Альтернативные пути
 Корень зла – shared mutable state
 Знать инструмент
 Volatile
 Atomic
 Lock-free data structures
 …
 Перейти на функциональное программирование
 Отказ от shared mutable state
 Использовать высокоуровневые фреймворки
 Перенос shared mutable state вовне

13. Знать инструмент
> Answer: 4999999950000000
> Has taken: 2076 ms

14. Функциональное
программирование
 Функции высших порядков
 Функция может принимать к качестве аргумента
функцию
 Функция может возвращать в качестве результата
функцию
 «Чистые» функции, без побочных эффектов
 Результат функции зависит только от входных
аргументов (referential transparency)
 Неизменяемое состояние (immutable state)
 Рекурсия как средство организации циклов
 Монады
 Продвинутая система типов

15. Пример ФП 1
> Answer: 4999999950000000
> Has taken: 2079 ms

16. Пример ФП 2
> OutOfMemoryError

17. Пример ФП 3
> Answer: 4999999950000000
> Has taken: 30 ms

18. Что дает ФП?
 Модульность
 Программа – это функция, состоящая из функций
 Повторное использование
 Части программы могут быть выделены и реорганизованы
 Простота тестирования
 Всегда детерминированный результат
 Поддержка параллельности
 Отсутствует shared mutable state
 Счастье
 Более предсказуемый результат
 Меньше когнитивная нагрузка
 Ограниченный простор для самореализации

19. Actor system
 Акторы – это объекты, которые инкапсулируют
состояние и поведение. Они взаимодействуют
исключительно посредством обмена сообщениями.

20. Akka
 Открытый фреймворк, в основе которого лежит
модель акторов (Jonas Bonér, 2009)
 Модель акторов – высокоуровневая абстракция для
многопоточного программирования
 Асинхронная высокопроизводительная event-driven
архитектура
 Актор – «легковесный процесс» для обработки
событий
 Иерархии супервизоров для гибкой обработки
ошибок и сбоев

21. Akka. Пример
case class Greeting(who: String)
class GreetingActor extends Actor with ActorLogging {
def receive = {
case Greeting(who) ⇒ log.info("Hello " + who)
}
}
val system = ActorSystem("MySystem")
val greeter = system.actorOf(Props[GreetingActor], name = "greeter")
greeter ! Greeting("Charlie Parker")

22. Akka. Иерархия супервизоров

23. Akka. Пример супервизора
class Supervisor extends Actor {
override val supervisorStrategy = OneForOneStrategy (
maxNrOfRetries = 10,
withinTimeRange = 1 minute) {
case _: ArithmeticException ⇒ Resume
case _: NullPointerException ⇒ Restart
case _: Exception ⇒ Escalate
}
val worker = context.actorOf(Props[Worker])
def receive = {
case n: Int => worker forward n
}
}

24. Ссылки
 http://www.programmingusingscala.net/home/cha
pters
 http://www.youtube.com/watch?v=hzf3hTUKk8U
 https://blogs.oracle.com/jag/resource/Fallacies.ht
ml
 https://highlyscalable.wordpress.com/2012/09/18
/distributed-algorithms-in-nosql-databases/
 https://www.youtube.com/watch?v=Zy84w4BLOR8
&index=1&list=PL-x35fyliRwgdKsaLFMwl-Q-vSd7-
X6mi