Pythoni Mitmeprotsessitöötlus: Protsessikogumite ja Jagatud Mälu Meisterlik Kasutamine

Python, vaatamata oma elegantsusele ja mitmekülgsusele, seisab sageli silmitsi jõudluse kitsaskohtadega Globaalse Interpretaatori Luku (GIL) tõttu. GIL lubab korraga ainult ühel lõimel hoida kontrolli Pythoni interpretaatori üle. See piirang mõjutab oluliselt protsessori-intensiivseid (CPU-bound) ülesandeid, takistades tõelist parallelismi mitmelõimelistes rakendustes. Selle väljakutse ületamiseks pakub Pythoni multiprocessing moodul võimsa lahenduse, kasutades mitut protsessi, mis möödub tõhusalt GIL-ist ja võimaldab ehtsat paralleelset täitmist.

See põhjalik juhend süveneb Pythoni mitmeprotsessitöötluse põhimõistetesse, keskendudes eriti protsessikogumitele ja jagatud mälu haldamisele. Uurime, kuidas protsessikogumid lihtsustavad paralleelsete ülesannete täitmist ja kuidas jagatud mälu hõlbustab tõhusat andmevahetust protsesside vahel, avades teie mitmetuumaliste protsessorite täieliku potentsiaali. Käsitleme parimaid praktikaid, levinud lõkse ja pakume praktilisi näiteid, et anda teile teadmised ja oskused oma Pythoni rakenduste jõudluse ja skaleeritavuse optimeerimiseks.

Miks on Mitmeprotsessitöötlust Vaja?

Enne tehniliste detailide juurde sukeldumist on oluline mõista, miks on mitmeprotsessitöötlus teatud stsenaariumides hädavajalik. Mõelge järgmistele olukordadele:

• Protsessori-intensiivsed ülesanded: Toimingud, mis sõltuvad suuresti protsessori tööst, nagu pilditöötlus, numbrilised arvutused või keerulised simulatsioonid, on GIL-i poolt tugevalt piiratud. Mitmeprotsessitöötlus võimaldab neid ülesandeid jaotada mitme tuuma vahel, saavutades märkimisväärse kiiruse kasvu.
• Suured andmehulgad: Suurte andmemahtude käsitlemisel võib töökoormuse jaotamine mitme protsessi vahel oluliselt vähendada töötlemisaega. Kujutage ette aktsiaturu andmete või genoomijärjestuste analüüsimist – mitmeprotsessitöötlus võib muuta need ülesanded hallatavaks.
• Sõltumatud ülesanded: Kui teie rakendus hõlmab mitme sõltumatu ülesande samaaegset käivitamist, pakub mitmeprotsessitöötlus loomulikku ja tõhusat viisi nende paralleelseks muutmiseks. Mõelge veebiserverile, mis käsitleb samaaegselt mitut kliendi päringut, või andmetorule, mis töötleb paralleelselt erinevaid andmeallikaid.

Siiski on oluline märkida, et mitmeprotsessitöötlus toob kaasa oma keerukused, nagu protsessidevaheline kommunikatsioon (IPC) ja mäluhaldus. Valik mitmeprotsessitöötluse ja mitmelõimelisuse vahel sõltub suuresti käsiloleva ülesande iseloomust. I/O-intensiivsed ülesanded (nt võrgupäringud, kettatoimingud) saavad sageli rohkem kasu mitmelõimelisusest, kasutades teeke nagu asyncio, samas kui protsessori-intensiivsed ülesanded sobivad tavaliselt paremini mitmeprotsessitöötluseks.

Sissejuhatus Protsessikogumitesse

Protsessikogum on kogum töötajaprotsesse, mis on saadaval ülesannete samaaegseks täitmiseks. multiprocessing.Pool klass pakub mugavat viisi nende töötajaprotsesside haldamiseks ja ülesannete jaotamiseks nende vahel. Protsessikogumite kasutamine lihtsustab ülesannete paralleelseks muutmist ilma vajaduseta käsitsi hallata üksikuid protsesse.

Protsessikogumi Loomine

Protsessikogumi loomiseks määrate tavaliselt loodavate töötajaprotsesside arvu. Kui arvu ei ole määratud, kasutatakse multiprocessing.cpu_count() funktsiooni süsteemi protsessorite arvu määramiseks ja luuakse vastava arvu protsessidega kogum.

            
from multiprocessing import Pool, cpu_count

def worker_function(x):
    # Soorita mingi arvutusmahukas ülesanne
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    num_processes = cpu_count()  # Hangi protsessorituumade arv
    with Pool(processes=num_processes) as pool:
        results = pool.map(worker_function, range(10))
    print(results)

            

              
                Copy
              
            
          

Selgitus:

• Impordime Pool klassi ja cpu_count funktsiooni multiprocessing moodulist.
• Defineerime worker_function funktsiooni, mis sooritab arvutusmahuka ülesande (antud juhul arvu ruutu võtmise).
• if __name__ == '__main__': ploki sees (tagades, et kood käivitatakse ainult siis, kui skripti otse käivitatakse), loome protsessikogumi, kasutades with Pool(...) as pool: lauset. See tagab, et kogum lõpetatakse korrektselt plokist väljumisel.
• Kasutame pool.map() meetodit, et rakendada worker_function funktsiooni igale elemendile range(10) itereeritavas objektis. map() meetod jaotab ülesanded kogumi töötajaprotsesside vahel ja tagastab tulemuste loendi.
• Lõpuks prindime tulemused.

Meetodid map(), apply(), apply_async() ja imap()

Pool klass pakub mitmeid meetodeid ülesannete esitamiseks töötajaprotsessidele:

• map(func, iterable): Rakendab func igale elemendile iterable'is, blokeerides kuni kõik tulemused on valmis. Tulemused tagastatakse loendis samas järjekorras kui sisenditereeritav objekt.
• apply(func, args=(), kwds={}): Kutsub välja func antud argumentidega. See blokeerib kuni funktsiooni lõpuni ja tagastab tulemuse. Üldiselt on apply mitme ülesande puhul vähem tõhus kui map.
• apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None): Mitteblokeeriv versioon apply'st. See tagastab AsyncResult objekti. Tulemuse saamiseks saate kasutada AsyncResult objekti get() meetodit, mis blokeerib kuni tulemus on saadaval. See toetab ka tagasikutsefunktsioone, võimaldades teil tulemusi asünkroonselt töödelda. error_callback'i saab kasutada funktsiooni poolt tõstatatud erandite käsitlemiseks.
• imap(func, iterable, chunksize=1): Laisk versioon map'ist. See tagastab iteraatori, mis annab tulemusi kätte niipea, kui need on saadaval, ootamata kõigi ülesannete lõpuleviimist. chunksize argument määrab igale töötajaprotsessile esitatud tööosade suuruse.
• imap_unordered(func, iterable, chunksize=1): Sarnane imap'ile, kuid tulemuste järjekord ei ole garanteeritud, et see vastab sisenditereeritava objekti järjekorrale. See võib olla tõhusam, kui tulemuste järjekord pole oluline.

Õige meetodi valimine sõltub teie konkreetsetest vajadustest:

• Kasutage map, kui vajate tulemusi samas järjekorras kui sisenditereeritav objekt ja olete nõus ootama kõigi ülesannete lõpuleviimist.
• Kasutage apply üksikute ülesannete jaoks või kui peate edastama võtmesõnaargumente.
• Kasutage apply_async, kui peate ülesandeid asünkroonselt täitma ja ei soovi peaprotsessi blokeerida.
• Kasutage imap, kui peate tulemusi töötlema nende saabumisel ja talute väikest lisakulu.
• Kasutage imap_unordered, kui tulemuste järjekord pole oluline ja soovite maksimaalset tõhusust.

Näide: Asünkroonne Ülesannete Esitamine Tagasikutsetega

            
from multiprocessing import Pool, cpu_count
import time

def worker_function(x):
    # Simuleeri ajamahukat ülesannet
    time.sleep(1)
    return x * x

def callback_function(result):
    print(f"Tulemus vastu võetud: {result}")

def error_callback_function(exception):
    print(f"Tekkis viga: {exception}")

if __name__ == '__main__':
    num_processes = cpu_count()
    with Pool(processes=num_processes) as pool:
        for i in range(5):
            pool.apply_async(worker_function, args=(i,), callback=callback_function, error_callback=error_callback_function)

        # Sulge kogum ja oota kõigi ülesannete lõpuni jõudmist
        pool.close()
        pool.join()

    print("Kõik ülesanded on lõpetatud.")

            

              
                Copy
              
            
          

Selgitus:

• Defineerime callback_function, mis kutsutakse välja, kui ülesanne edukalt lõpeb.
• Defineerime error_callback_function, mis kutsutakse välja, kui ülesanne tõstatab erandi.
• Kasutame pool.apply_async(), et esitada ülesandeid kogumile asünkroonselt.
• Kutsume välja pool.close(), et vältida rohkemate ülesannete esitamist kogumile.
• Kutsume välja pool.join(), et oodata kõigi kogumis olevate ülesannete lõpuleviimist enne programmist väljumist.

Jagatud Mälu Haldamine

Kuigi protsessikogumid võimaldavad tõhusat paralleelset täitmist, võib andmete jagamine protsesside vahel olla väljakutse. Igal protsessil on oma mäluruum, mis takistab otsest juurdepääsu teistes protsessides olevatele andmetele. Pythoni multiprocessing moodul pakub jagatud mälu objekte ja sünkroniseerimisprimitiive, et hõlbustada turvalist ja tõhusat andmevahetust protsesside vahel.

Jagatud Mälu Objektid: Value ja Array

Klassid Value ja Array võimaldavad teil luua jagatud mälu objekte, millele pääsevad juurde ja mida saavad muuta mitu protsessi.

• Value(typecode_or_type, *args, lock=True): Loob jagatud mälu objekti, mis hoiab ühte kindlat tüüpi väärtust. typecode_or_type määrab väärtuse andmetüübi (nt 'i' täisarvu jaoks, 'd' ujukomaarvu jaoks, ctypes.c_int, ctypes.c_double). lock=True loob seotud luku, et vältida võidujooksu tingimusi.
• Array(typecode_or_type, sequence, lock=True): Loob jagatud mälu objekti, mis hoiab kindlat tüüpi väärtuste massiivi. typecode_or_type määrab massiivi elementide andmetüübi (nt 'i' täisarvu jaoks, 'd' ujukomaarvu jaoks, ctypes.c_int, ctypes.c_double). sequence on massiivi väärtuste algne jada. lock=True loob seotud luku, et vältida võidujooksu tingimusi.

Näide: Väärtuse Jagamine Protsesside Vahel

            
from multiprocessing import Process, Value, Lock
import time

def increment_value(shared_value, lock, num_increments):
    for _ in range(num_increments):
        with lock:
            shared_value.value += 1
            time.sleep(0.01)  # Simuleeri mingit tööd

if __name__ == '__main__':
    shared_value = Value('i', 0)  # Loo jagatud täisarv algväärtusega 0
    lock = Lock()  # Loo lukk sünkroniseerimiseks

    num_processes = 3
    num_increments = 100

    processes = []
    for _ in range(num_processes):
        p = Process(target=increment_value, args=(shared_value, lock, num_increments))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

    print(f"Lõplik väärtus: {shared_value.value}")

            

              
                Copy
              
            
          

Selgitus:

• Loome jagatud Value objekti täisarvu tüübiga ('i') ja algväärtusega 0.
• Loome Lock objekti, et sünkroniseerida juurdepääsu jagatud väärtusele.
• Loome mitu protsessi, millest igaüks suurendab jagatud väärtust teatud arvu kordi.
• Funktsiooni increment_value sees kasutame lauset with lock:, et omandada lukk enne jagatud väärtusele juurdepääsu ja vabastada see pärast. See tagab, et korraga pääseb jagatud väärtusele juurde ainult üks protsess, vältides võidujooksu tingimusi.
• Pärast kõigi protsesside lõppu prindime jagatud muutuja lõpliku väärtuse. Ilma lukuta oleks lõplik väärtus võidujooksu tingimuste tõttu ettearvamatu.

Näide: Massiivi Jagamine Protsesside Vahel

            
from multiprocessing import Process, Array
import random

def fill_array(shared_array):
    for i in range(len(shared_array)):
        shared_array[i] = random.random()

if __name__ == '__main__':
    array_size = 10
    shared_array = Array('d', array_size)  # Loo jagatud ujukomaarvude massiiv

    processes = []
    for _ in range(3):
        p = Process(target=fill_array, args=(shared_array,))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

    print(f"Lõplik massiiv: {list(shared_array)}")

            

              
                Copy
              
            
          

Selgitus:

• Loome jagatud Array objekti ujukomaarvu tüübiga ('d') ja kindla suurusega.
• Loome mitu protsessi, millest igaüks täidab massiivi juhuslike arvudega.
• Pärast kõigi protsesside lõppu prindime jagatud massiivi sisu. Pange tähele, et iga protsessi tehtud muudatused kajastuvad jagatud massiivis.

Sünkroniseerimisprimitiivid: Lukud, Semaforid ja Tingimused

Kui mitu protsessi pääseb juurde jagatud mälule, on oluline kasutada sünkroniseerimisprimitiive, et vältida võidujooksu tingimusi ja tagada andmete järjepidevus. multiprocessing moodul pakub mitmeid sünkroniseerimisprimitiive, sealhulgas:

• Lock: Põhiline lukustusmehhanism, mis lubab korraga ainult ühel protsessil luku omandada. Kasutatakse koodi kriitiliste osade kaitsmiseks, mis pääsevad juurde jagatud ressurssidele.
• Semaphore: Üldisem sünkroniseerimisprimitiiv, mis lubab piiratud arvul protsessidel samaaegselt jagatud ressursile juurde pääseda. Kasulik piiratud mahutavusega ressurssidele juurdepääsu kontrollimiseks.
• Condition: Sünkroniseerimisprimitiiv, mis võimaldab protsessidel oodata teatud tingimuse täitumist. Sageli kasutatakse tootja-tarbija stsenaariumides.

Näidet Lock'i kasutamisest jagatud Value objektidega nägime juba. Uurime nüüd lihtsustatud tootja-tarbija stsenaariumi, kasutades Condition'it.

Näide: Tootja-Tarbija Tingimusega

            
from multiprocessing import Process, Condition, Queue
import time
import random

def producer(condition, queue):
    for i in range(5):
        time.sleep(random.random())
        condition.acquire()
        queue.put(i)
        print(f"Toodetud: {i}")
        condition.notify()
        condition.release()

def consumer(condition, queue):
    for _ in range(5):
        condition.acquire()
        while queue.empty():
            print("Tarbija ootab...")
            condition.wait()
        item = queue.get()
        print(f"Tarbija tarbis: {item}")
        condition.release()

if __name__ == '__main__':
    condition = Condition()
    queue = Queue()

    p = Process(target=producer, args=(condition, queue))
    c = Process(target=consumer, args=(condition, queue))

    p.start()
    c.start()

    p.join()
    c.join()

    print("Valmis.")

            

              
                Copy
              
            
          

Selgitus:

• Queue'i kasutatakse andmete protsessidevaheliseks kommunikatsiooniks.
• Condition'it kasutatakse tootja ja tarbija sünkroniseerimiseks. Tarbija ootab, kuni andmed on järjekorras saadaval, ja tootja teavitab tarbijat, kui andmed on toodetud.
• Meetodeid condition.acquire() ja condition.release() kasutatakse tingimusega seotud luku omandamiseks ja vabastamiseks.
• Meetod condition.wait() vabastab luku ja ootab teadet.
• Meetod condition.notify() teavitab ühte ootavat lõime (või protsessi), et tingimus võib olla täidetud.

Kaalutlused Globaalsele Publikule

Globaalsele publikule mitmeprotsessitöötluse rakenduste arendamisel on oluline arvestada erinevate teguritega, et tagada ühilduvus ja optimaalne jõudlus erinevates keskkondades:

• Märgikodeering: Olge tähelepanelik märgikodeeringu suhtes, kui jagate stringe protsesside vahel. UTF-8 on üldiselt turvaline ja laialt toetatud kodeering. Vale kodeering võib põhjustada moonutatud teksti või vigu erinevate keelte käsitlemisel.
• Lokaadi seaded: Lokaadi seaded võivad mõjutada teatud funktsioonide käitumist, näiteks kuupäeva ja kellaaja vormindamist. Kaaluge locale mooduli kasutamist lokaadispetsiifiliste toimingute korrektseks käsitlemiseks.
• Ajavööndid: Ajatundlike andmete käsitlemisel olge teadlik ajavöönditest ja kasutage datetime moodulit koos pytz teegiga, et ajavööndite teisendusi täpselt käsitleda. See on ülioluline rakenduste jaoks, mis tegutsevad erinevates geograafilistes piirkondades.
• Ressursipiirangud: Operatsioonisüsteemid võivad kehtestada protsessidele ressursipiiranguid, näiteks mälukasutuse või avatud failide arvu. Olge nendest piirangutest teadlik ja kujundage oma rakendus vastavalt. Erinevatel operatsioonisüsteemidel ja hostimiskeskkondadel on erinevad vaikepiirangud.
• Platvormi ühilduvus: Kuigi Pythoni multiprocessing moodul on loodud platvormist sõltumatuks, võib erinevate operatsioonisüsteemide (Windows, macOS, Linux) vahel esineda peeneid käitumiserinevusi. Testige oma rakendust põhjalikult kõigil sihtplatvormidel. Näiteks võib protsesside loomise viis erineda (forking vs. spawning).
• Vigade käsitlemine ja logimine: Rakendage robustne vigade käsitlemine ja logimine, et diagnoosida ja lahendada probleeme, mis võivad tekkida erinevates keskkondades. Logisõnumid peaksid olema selged, informatiivsed ja potentsiaalselt tõlgitavad. Kaaluge tsentraliseeritud logimissüsteemi kasutamist lihtsamaks silumiseks.
• Rahvusvahelistamine (i18n) ja Lokaliseerimine (l10n): Kui teie rakendus hõlmab kasutajaliideseid või kuvab teksti, kaaluge rahvusvahelistamist ja lokaliseerimist, et toetada mitut keelt ja kultuurilisi eelistusi. See võib hõlmata stringide väljastamist ja tõlgete pakkumist erinevatele lokaatidele.

Mitmeprotsessitöötluse Parimad Praktikad

Mitmeprotsessitöötluse eeliste maksimeerimiseks ja levinud lõksude vältimiseks järgige neid parimaid praktikaid:

• Hoidke ülesanded sõltumatuna: Kujundage oma ülesanded võimalikult sõltumatuks, et minimeerida vajadust jagatud mälu ja sünkroniseerimise järele. See vähendab võidujooksu tingimuste ja konkurentsi ohtu.
• Minimeerige andmeedastust: Edastage protsesside vahel ainult vajalikke andmeid, et vähendada lisakulu. Vältige suurte andmestruktuuride jagamist, kui see on võimalik. Kaaluge tehnikate, nagu nullkoopiajaga jagamine või mälukaardistamine, kasutamist väga suurte andmemahtude puhul.
• Kasutage lukke säästlikult: Lukkude liigne kasutamine võib põhjustada jõudluse kitsaskohti. Kasutage lukke ainult siis, kui see on vajalik koodi kriitiliste osade kaitsmiseks. Kaaluge alternatiivsete sünkroniseerimisprimitiivide, nagu semaforid või tingimused, kasutamist, kui see on asjakohane.
• Vältige ummikseise: Olge ettevaatlik, et vältida ummikseise (deadlocks), mis võivad tekkida, kui kaks või enam protsessi on lõputult blokeeritud, oodates üksteise ressursside vabastamist. Kasutage ummikseisude vältimiseks järjepidevat lukustusjärjekorda.
• Käsitlege erandeid korralikult: Käsitlege erandeid töötajaprotsessides, et vältida nende kokkujooksmist ja potentsiaalselt kogu rakenduse mahavõtmist. Kasutage try-except plokke erandite püüdmiseks ja nende asjakohaseks logimiseks.
• Jälgige ressursikasutust: Jälgige oma mitmeprotsessitöötluse rakenduse ressursikasutust, et tuvastada potentsiaalseid kitsaskohti või jõudlusprobleeme. Kasutage tööriistu nagu psutil, et jälgida protsessori kasutust, mälukasutust ja I/O tegevust.
• Kaaluge ülesandejärjekorra kasutamist: Keerulisemate stsenaariumide puhul kaaluge ülesandejärjekorra (nt Celery, Redis Queue) kasutamist ülesannete haldamiseks ja nende jaotamiseks mitme protsessi või isegi mitme masina vahel. Ülesandejärjekorrad pakuvad funktsioone nagu ülesannete prioritiseerimine, uuestiproovimise mehhanismid ja jälgimine.
• Profileerige oma koodi: Kasutage profiilerit, et tuvastada oma koodi kõige aeganõudvamad osad ja keskenduge oma optimeerimispüüdlustele nendes valdkondades. Python pakub mitmeid profileerimisvahendeid, nagu cProfile ja line_profiler.
• Testige põhjalikult: Testige oma mitmeprotsessitöötluse rakendust põhjalikult, et tagada selle korrektne ja tõhus toimimine. Kasutage ühikteste üksikute komponentide korrektsuse kontrollimiseks ja integratsiooniteste erinevate protsesside vahelise interaktsiooni kontrollimiseks.
• Dokumenteerige oma koodi: Dokumenteerige oma kood selgelt, sealhulgas iga protsessi eesmärk, kasutatud jagatud mälu objektid ja rakendatud sünkroniseerimismehhanismid. See muudab teistel teie koodi mõistmise ja hooldamise lihtsamaks.

Täiustatud Tehnikad ja Alternatiivid

Lisaks protsessikogumite ja jagatud mälu põhitõdedele on keerulisemate mitmeprotsessitöötluse stsenaariumide jaoks mitmeid täiustatud tehnikaid ja alternatiivseid lähenemisviise, mida kaaluda:

• ZeroMQ: Kõrge jõudlusega asünkroonne sõnumside teek, mida saab kasutada protsessidevaheliseks kommunikatsiooniks. ZeroMQ pakub mitmesuguseid sõnumside mustreid, nagu avalda-telli, päring-vastus ja lükka-tõmba.
• Redis: Mälusisene andmestruktuuride salvesti, mida saab kasutada jagatud mälu ja protsessidevahelise kommunikatsiooni jaoks. Redis pakub funktsioone nagu pub/sub, tehingud ja skriptimine.
• Dask: Paralleelarvutuste teek, mis pakub kõrgema taseme liidest suurte andmemahtude arvutuste paralleelseks muutmiseks. Dask'i saab kasutada protsessikogumite või hajutatud klastritega.
• Ray: Hajutatud täitmise raamistik, mis muudab tehisintellekti ja Pythoni rakenduste ehitamise ja skaleerimise lihtsaks. Ray pakub funktsioone nagu kaugfunktsioonide väljakutsed, hajutatud aktorid ja automaatne andmehaldus.
• MPI (Message Passing Interface): Standard protsessidevaheliseks kommunikatsiooniks, mida kasutatakse tavaliselt teaduslikes arvutustes. Pythonil on sidemed MPI jaoks, näiteks mpi4py.
• Jagatud mälu failid (mmap): Mälukaardistamine võimaldab teil faili mällu kaardistada, võimaldades mitmel protsessil otse samadele failiandmetele juurde pääseda. See võib olla tõhusam kui andmete lugemine ja kirjutamine traditsioonilise faili I/O kaudu. Pythoni mmap moodul pakub tuge mälukaardistamisele.
• Protsessipõhine vs. Lõimepõhine Konkurentsus Teistes Keeltes: Kuigi see juhend keskendub Pythonile, võib teiste keelte konkurentsusmudelite mõistmine anda väärtuslikke teadmisi. Näiteks Go kasutab konkurentsuse jaoks gorutiine (kergekaalulisi lõimi) ja kanaleid, samas kui Java pakub nii lõimi kui ka protsessipõhist parallelismi.

Kokkuvõte

Pythoni multiprocessing moodul pakub võimsat tööriistakomplekti protsessori-intensiivsete ülesannete paralleelseks muutmiseks ja jagatud mälu haldamiseks protsesside vahel. Mõistes protsessikogumite, jagatud mälu objektide ja sünkroniseerimisprimitiivide kontseptsioone, saate avada oma mitmetuumaliste protsessorite täieliku potentsiaali ja oluliselt parandada oma Pythoni rakenduste jõudlust.

Pidage meeles hoolikalt kaaluda mitmeprotsessitöötlusega seotud kompromisse, nagu protsessidevahelise kommunikatsiooni lisakulu ja jagatud mälu haldamise keerukus. Järgides parimaid praktikaid ja valides oma konkreetsetele vajadustele sobivad tehnikad, saate luua tõhusaid ja skaleeritavaid mitmeprotsessitöötluse rakendusi globaalsele publikule. Põhjalik testimine ja robustne vigade käsitlemine on ülimalt tähtsad, eriti rakenduste juurutamisel, mis peavad usaldusväärselt töötama erinevates keskkondades üle maailma.