പൈത്തൺ മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗ്: പ്രോസസ്സ് പൂളുകളും ഷെയർഡ് മെമ്മറിയും മാസ്റ്റർ ചെയ്യാം

പൈത്തൺ, അതിന്റെ ചാരുതയും വൈവിധ്യവും ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, ഗ്ലോബൽ ഇന്റർപ്രെട്ടർ ലോക്ക് (GIL) കാരണം പലപ്പോഴും പ്രകടനത്തിൽ തടസ്സങ്ങൾ നേരിടുന്നു. ഒരേ സമയം ഒരു ത്രെഡിന് മാത്രമേ പൈത്തൺ ഇന്റർപ്രെട്ടറിന്റെ നിയന്ത്രണം കൈവശം വെക്കാൻ GIL അനുവദിക്കുന്നുള്ളൂ. ഈ പരിമിതി സിപിയു-ബൗണ്ട് ടാസ്കുകളെ കാര്യമായി ബാധിക്കുകയും മൾട്ടിത്രെഡെഡ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ യഥാർത്ഥ പാരലലിസം തടസ്സപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ വെല്ലുവിളി മറികടക്കാൻ, പൈത്തണിന്റെ multiprocessing മൊഡ്യൂൾ ഒന്നിലധികം പ്രോസസ്സുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ ശക്തമായ ഒരു പരിഹാരം നൽകുന്നു, ഇത് GIL-നെ മറികടന്ന് യഥാർത്ഥ പാരലൽ എക്സിക്യൂഷൻ സാധ്യമാക്കുന്നു.

ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡ് പൈത്തൺ മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗിന്റെ പ്രധാന ആശയങ്ങളിലേക്ക് ആഴത്തിൽ ഇറങ്ങിച്ചെല്ലുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും പ്രോസസ്സ് പൂളുകളിലും ഷെയർഡ് മെമ്മറി മാനേജ്മെന്റിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. പ്രോസസ്സ് പൂളുകൾ എങ്ങനെ പാരലൽ ടാസ്ക് എക്സിക്യൂഷൻ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നുവെന്നും പ്രോസസ്സുകൾക്കിടയിൽ കാര്യക്ഷമമായ ഡാറ്റാ കൈമാറ്റത്തിന് ഷെയർഡ് മെമ്മറി എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നുവെന്നും നമ്മൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും, ഇത് നിങ്ങളുടെ മൾട്ടി-കോർ പ്രോസസ്സറുകളുടെ മുഴുവൻ കഴിവുകളും അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങളുടെ പൈത്തൺ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ പ്രകടനവും സ്കേലബിലിറ്റിയും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള അറിവും കഴിവുകളും നൽകുന്നതിനായി മികച്ച രീതികളും സാധാരണയായി സംഭവിക്കുന്ന തെറ്റുകളും പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങളും ഞങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തും.

മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗിന്റെ ആവശ്യകത മനസ്സിലാക്കാം

സാങ്കേതിക വിശദാംശങ്ങളിലേക്ക് കടക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ എന്തുകൊണ്ടാണ് മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗ് അത്യാവശ്യമാകുന്നതെന്ന് മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. താഴെ പറയുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ പരിഗണിക്കുക:

• സിപിയു-ബൗണ്ട് ടാസ്കുകൾ: ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, സംഖ്യാപരമായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ സങ്കീർണ്ണമായ സിമുലേഷനുകൾ പോലുള്ള സിപിയു പ്രോസസ്സിംഗിനെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങൾ GIL കാരണം കഠിനമായി പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗ് ഈ ടാസ്കുകൾ ഒന്നിലധികം കോറുകളിലായി വിതരണം ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് കാര്യമായ വേഗത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
• വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ: വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലിഭാരം ഒന്നിലധികം പ്രോസസ്സുകളിലായി വിതരണം ചെയ്യുന്നത് പ്രോസസ്സിംഗ് സമയം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കും. സ്റ്റോക്ക് മാർക്കറ്റ് ഡാറ്റയോ ജീനോമിക് സീക്വൻസുകളോ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക - മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗിന് ഈ ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും.
• സ്വതന്ത്രമായ ടാസ്കുകൾ: നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനിൽ ഒരേസമയം ഒന്നിലധികം സ്വതന്ത്ര ടാസ്കുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗ് അവയെ സമാന്തരമാക്കാൻ സ്വാഭാവികവും കാര്യക്ഷമവുമായ ഒരു മാർഗ്ഗം നൽകുന്നു. ഒരേസമയം ഒന്നിലധികം ക്ലയന്റ് അഭ്യർത്ഥനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു വെബ് സെർവറിനെക്കുറിച്ചോ അല്ലെങ്കിൽ സമാന്തരമായി വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈനിനെക്കുറിച്ചോ ചിന്തിക്കുക.

എങ്കിലും, മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗ് ഇന്റർ-പ്രോസസ്സ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ (IPC), മെമ്മറി മാനേജ്മെന്റ് പോലുള്ള സ്വന്തം സങ്കീർണ്ണതകൾ കൊണ്ടുവരുന്നു എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്. മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗും മൾട്ടിത്രെഡിംഗും തമ്മിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് ജോലിയുടെ സ്വഭാവത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. I/O-ബൗണ്ട് ടാസ്കുകൾക്ക് (ഉദാഹരണത്തിന്, നെറ്റ്‌വർക്ക് അഭ്യർത്ഥനകൾ, ഡിസ്ക് I/O) asyncio പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിച്ച് മൾട്ടിത്രെഡിംഗ് കൂടുതൽ പ്രയോജനകരമാകുമ്പോൾ, സിപിയു-ബൗണ്ട് ടാസ്കുകൾക്ക് സാധാരണയായി മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗാണ് നല്ലത്.

പ്രോസസ്സ് പൂളുകൾ പരിചയപ്പെടാം

ഒരു പ്രോസസ്സ് പൂൾ എന്നത് ഒരേസമയം ടാസ്കുകൾ നിർവഹിക്കാൻ ലഭ്യമായ വർക്കർ പ്രോസസ്സുകളുടെ ഒരു ശേഖരമാണ്. multiprocessing.Pool ക്ലാസ് ഈ വർക്കർ പ്രോസസ്സുകളെ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും അവയ്ക്കിടയിൽ ടാസ്കുകൾ വിതരണം ചെയ്യാനും സൗകര്യപ്രദമായ ഒരു മാർഗ്ഗം നൽകുന്നു. പ്രോസസ്സ് പൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഓരോ പ്രോസസ്സുകളും നേരിട്ട് കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ട ആവശ്യമില്ലാതെ ടാസ്കുകൾ സമാന്തരമാക്കുന്ന പ്രക്രിയ ലളിതമാക്കുന്നു.

ഒരു പ്രോസസ്സ് പൂൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു

ഒരു പ്രോസസ്സ് പൂൾ ഉണ്ടാക്കാൻ, സാധാരണയായി എത്ര വർക്കർ പ്രോസസ്സുകൾ ഉണ്ടാക്കണമെന്ന് നിങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുന്നു. എണ്ണം വ്യക്തമാക്കിയില്ലെങ്കിൽ, സിസ്റ്റത്തിലെ സിപിയു-കളുടെ എണ്ണം നിർണ്ണയിക്കാൻ multiprocessing.cpu_count() ഉപയോഗിക്കുകയും അത്രയും പ്രോസസ്സുകളുള്ള ഒരു പൂൾ ഉണ്ടാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

            
from multiprocessing import Pool, cpu_count

def worker_function(x):
    # Perform some computationally intensive task
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    num_processes = cpu_count()  # Get the number of CPUs
    with Pool(processes=num_processes) as pool:
        results = pool.map(worker_function, range(10))
    print(results)

            

              
                Copy
              
            
          

വിശദീകരണം:

• multiprocessing മൊഡ്യൂളിൽ നിന്ന് Pool ക്ലാസ്സും cpu_count ഫംഗ്ഷനും നമ്മൾ ഇമ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു.
• കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ആയി ഭാരമേറിയ ഒരു ടാസ്ക് (ഇവിടെ, ഒരു സംഖ്യയുടെ വർഗ്ഗം കാണുന്നത്) ചെയ്യുന്ന worker_function നമ്മൾ നിർവചിക്കുന്നു.
• if __name__ == '__main__': ബ്ലോക്കിനുള്ളിൽ (സ്ക്രിപ്റ്റ് നേരിട്ട് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുമ്പോൾ മാത്രം കോഡ് പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ), with Pool(...) as pool: സ്റ്റേറ്റ്മെന്റ് ഉപയോഗിച്ച് നമ്മൾ ഒരു പ്രോസസ്സ് പൂൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു. ഇത് ബ്ലോക്ക് വിടുമ്പോൾ പൂൾ ശരിയായി അവസാനിപ്പിക്കുന്നു എന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
• range(10) ഇറ്ററബിളിലെ ഓരോ എലമെന്റിലും worker_function പ്രയോഗിക്കാൻ നമ്മൾ pool.map() മെത്തേഡ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. map() മെത്തേഡ് പൂളിലെ വർക്കർ പ്രോസസ്സുകൾക്കിടയിൽ ടാസ്കുകൾ വിതരണം ചെയ്യുകയും ഫലങ്ങളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
• അവസാനം, നമ്മൾ ഫലങ്ങൾ പ്രിന്റ് ചെയ്യുന്നു.

map(), apply(), apply_async(), കൂടാതെ imap() മെത്തേഡുകൾ

Pool ക്ലാസ് വർക്കർ പ്രോസസ്സുകളിലേക്ക് ടാസ്കുകൾ സമർപ്പിക്കാൻ നിരവധി മെത്തേഡുകൾ നൽകുന്നു:

• map(func, iterable): iterable-ലെ ഓരോ ഐറ്റത്തിനും func പ്രയോഗിക്കുന്നു, എല്ലാ ഫലങ്ങളും തയ്യാറാകുന്നതുവരെ ബ്ലോക്ക് ചെയ്യുന്നു. ഇൻപുട്ട് ഇറ്ററബിളിന്റെ അതേ ക്രമത്തിൽ ഫലങ്ങൾ ഒരു ലിസ്റ്റായി തിരികെ നൽകുന്നു.
• apply(func, args=(), kwds={}): നൽകിയിട്ടുള്ള ആർഗ്യുമെന്റുകളോടൊപ്പം func വിളിക്കുന്നു. ഫംഗ്ഷൻ പൂർത്തിയാകുന്നതുവരെ ഇത് ബ്ലോക്ക് ചെയ്യുകയും ഫലം തിരികെ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. സാധാരണയായി, ഒന്നിലധികം ടാസ്കുകൾക്ക് map-നേക്കാൾ കാര്യക്ഷമത കുറവാണ് apply-ക്ക്.
• apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None): apply-യുടെ നോൺ-ബ്ലോക്കിംഗ് പതിപ്പ്. ഇത് ഒരു AsyncResult ഒബ്ജക്റ്റ് തിരികെ നൽകുന്നു. ഫലം ലഭ്യമാകുന്നതുവരെ ബ്ലോക്ക് ചെയ്യുന്ന AsyncResult ഒബ്ജക്റ്റിന്റെ get() മെത്തേഡ് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഫലം വീണ്ടെടുക്കാം. ഇത് കോൾബാക്ക് ഫംഗ്ഷനുകളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഇത് ഫലങ്ങൾ അസിൻക്രണസ് ആയി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഫംഗ്ഷൻ ഉയർത്തുന്ന എക്സെപ്ഷനുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ error_callback ഉപയോഗിക്കാം.
• imap(func, iterable, chunksize=1): map-ന്റെ ഒരു 'ലേസി' പതിപ്പ്. എല്ലാ ടാസ്കുകളും പൂർത്തിയാകാൻ കാത്തുനിൽക്കാതെ, ഫലങ്ങൾ ലഭ്യമാകുമ്പോൾ അവ നൽകുന്ന ഒരു ഇറ്ററേറ്റർ ഇത് തിരികെ നൽകുന്നു. chunksize ആർഗ്യുമെന്റ് ഓരോ വർക്കർ പ്രോസസ്സിലേക്കും സമർപ്പിക്കുന്ന ജോലിയുടെ ഭാഗങ്ങളുടെ വലുപ്പം വ്യക്തമാക്കുന്നു.
• imap_unordered(func, iterable, chunksize=1): imap-ന് സമാനം, എന്നാൽ ഫലങ്ങളുടെ ക്രമം ഇൻപുട്ട് ഇറ്ററബിളിന്റെ ക്രമവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുമെന്ന് ഉറപ്പില്ല. ഫലങ്ങളുടെ ക്രമം പ്രധാനമല്ലാത്തപ്പോൾ ഇത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാകും.

ശരിയായ മെത്തേഡ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു:

• ഇൻപുട്ട് ഇറ്ററബിളിന്റെ അതേ ക്രമത്തിൽ ഫലങ്ങൾ ആവശ്യമുള്ളപ്പോഴും എല്ലാ ടാസ്കുകളും പൂർത്തിയാകാൻ കാത്തിരിക്കാൻ തയ്യാറുള്ളപ്പോഴും map ഉപയോഗിക്കുക.
• ഒരൊറ്റ ടാസ്കിനോ അല്ലെങ്കിൽ കീവേഡ് ആർഗ്യുമെന്റുകൾ കൈമാറേണ്ടി വരുമ്പോഴോ apply ഉപയോഗിക്കുക.
• ടാസ്കുകൾ അസിൻക്രണസ് ആയി പ്രവർത്തിപ്പിക്കേണ്ടി വരുമ്പോഴും പ്രധാന പ്രോസസ്സ് ബ്ലോക്ക് ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കാത്തപ്പോഴും apply_async ഉപയോഗിക്കുക.
• ഫലങ്ങൾ ലഭ്യമാകുമ്പോൾ തന്നെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യേണ്ടിയും ചെറിയ ഓവർഹെഡ് സഹിക്കാൻ കഴിയുമ്പോഴും imap ഉപയോഗിക്കുക.
• ഫലങ്ങളുടെ ക്രമം പ്രശ്നമല്ലാത്തപ്പോഴും പരമാവധി കാര്യക്ഷമത ആവശ്യമുള്ളപ്പോഴും imap_unordered ഉപയോഗിക്കുക.

ഉദാഹരണം: കോൾബാക്കുകളോടുകൂടിയ അസിൻക്രണസ് ടാസ്ക് സബ്മിഷൻ

            
from multiprocessing import Pool, cpu_count
import time

def worker_function(x):
    # Simulate a time-consuming task
    time.sleep(1)
    return x * x

def callback_function(result):
    print(f"Result received: {result}")

def error_callback_function(exception):
    print(f"An error occurred: {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)

        # Close the pool and wait for all tasks to complete
        pool.close()
        pool.join()

    print("All tasks completed.")

            

              
                Copy
              
            
          

വിശദീകരണം:

• ഒരു ടാസ്ക് വിജയകരമായി പൂർത്തിയാകുമ്പോൾ വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു callback_function നമ്മൾ നിർവചിക്കുന്നു.
• ഒരു ടാസ്ക് എക്സെപ്ഷൻ ഉയർത്തിയാൽ വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു error_callback_function നമ്മൾ നിർവചിക്കുന്നു.
• ടാസ്കുകൾ പൂളിലേക്ക് അസിൻക്രണസ് ആയി സമർപ്പിക്കാൻ നമ്മൾ pool.apply_async() ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• പൂളിലേക്ക് കൂടുതൽ ടാസ്കുകൾ സമർപ്പിക്കുന്നത് തടയാൻ നമ്മൾ pool.close() വിളിക്കുന്നു.
• പ്രോഗ്രാമിൽ നിന്ന് പുറത്തുകടക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പൂളിലെ എല്ലാ ടാസ്കുകളും പൂർത്തിയാകുന്നതുവരെ കാത്തിരിക്കാൻ നമ്മൾ pool.join() വിളിക്കുന്നു.

ഷെയർഡ് മെമ്മറി മാനേജ്മെന്റ്

പ്രോസസ്സ് പൂളുകൾ കാര്യക്ഷമമായ പാരലൽ എക്സിക്യൂഷൻ സാധ്യമാക്കുമ്പോൾ, പ്രോസസ്സുകൾക്കിടയിൽ ഡാറ്റ പങ്കിടുന്നത് ഒരു വെല്ലുവിളിയാണ്. ഓരോ പ്രോസസ്സിനും അതിന്റേതായ മെമ്മറി സ്പേസ് ഉണ്ട്, ഇത് മറ്റ് പ്രോസസ്സുകളിലെ ഡാറ്റയിലേക്ക് നേരിട്ടുള്ള പ്രവേശനം തടയുന്നു. പൈത്തണിന്റെ multiprocessing മൊഡ്യൂൾ പ്രോസസ്സുകൾക്കിടയിൽ സുരക്ഷിതവും കാര്യക്ഷമവുമായ ഡാറ്റാ പങ്കിടൽ സുഗമമാക്കുന്നതിന് ഷെയർഡ് മെമ്മറി ഒബ്ജക്റ്റുകളും സിൻക്രൊണൈസേഷൻ പ്രിമിറ്റീവുകളും നൽകുന്നു.

ഷെയർഡ് മെമ്മറി ഒബ്ജക്റ്റുകൾ: Value, Array

ഒന്നിലധികം പ്രോസസ്സുകൾക്ക് ആക്സസ് ചെയ്യാനും മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താനും കഴിയുന്ന ഷെയർഡ് മെമ്മറി ഒബ്ജക്റ്റുകൾ ഉണ്ടാക്കാൻ Value, Array ക്ലാസുകൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

• Value(typecode_or_type, *args, lock=True): ഒരു നിശ്ചിത ടൈപ്പിലുള്ള ഒരൊറ്റ മൂല്യം സൂക്ഷിക്കുന്ന ഒരു ഷെയർഡ് മെമ്മറി ഒബ്ജക്റ്റ് ഉണ്ടാക്കുന്നു. typecode_or_type മൂല്യത്തിന്റെ ഡാറ്റാ ടൈപ്പ് വ്യക്തമാക്കുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, ഇന്റിജറിന് 'i', ഡബിളിന് 'd', ctypes.c_int, ctypes.c_double). lock=True റേസ് കണ്ടീഷനുകൾ തടയാൻ ബന്ധപ്പെട്ട ഒരു ലോക്ക് ഉണ്ടാക്കുന്നു.
• Array(typecode_or_type, sequence, lock=True): ഒരു നിശ്ചിത ടൈപ്പിലുള്ള മൂല്യങ്ങളുടെ ഒരു അറേ സൂക്ഷിക്കുന്ന ഒരു ഷെയർഡ് മെമ്മറി ഒബ്ജക്റ്റ് ഉണ്ടാക്കുന്നു. typecode_or_type അറേയിലെ എലമെന്റുകളുടെ ഡാറ്റാ ടൈപ്പ് വ്യക്തമാക്കുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, ഇന്റിജറിന് 'i', ഡബിളിന് 'd', ctypes.c_int, ctypes.c_double). sequence അറേയുടെ പ്രാരംഭ മൂല്യങ്ങളുടെ ക്രമമാണ്. lock=True റേസ് കണ്ടീഷനുകൾ തടയാൻ ബന്ധപ്പെട്ട ഒരു ലോക്ക് ഉണ്ടാക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം: പ്രോസസ്സുകൾക്കിടയിൽ ഒരു വാല്യൂ പങ്കിടുന്നു

            
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)  # Simulate some work

if __name__ == '__main__':
    shared_value = Value('i', 0)  # Create a shared integer with initial value 0
    lock = Lock()  # Create a lock for synchronization

    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"Final value: {shared_value.value}")

            

              
                Copy
              
            
          

വിശദീകരണം:

• പ്രാരംഭ മൂല്യം 0 ആയിട്ടുള്ള ഇന്റിജർ ടൈപ്പിലുള്ള ('i') ഒരു ഷെയർഡ് Value ഒബ്ജക്റ്റ് നമ്മൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു.
• ഷെയർഡ് വാല്യൂവിലേക്കുള്ള ആക്സസ് സിൻക്രൊണൈസ് ചെയ്യാൻ നമ്മൾ ഒരു Lock ഒബ്ജക്റ്റ് ഉണ്ടാക്കുന്നു.
• ഓരോന്നും ഷെയർഡ് വാല്യൂ ഒരു നിശ്ചിത എണ്ണം തവണ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന ഒന്നിലധികം പ്രോസസ്സുകൾ നമ്മൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു.
• increment_value ഫംഗ്ഷനുള്ളിൽ, ഷെയർഡ് വാല്യൂ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ലോക്ക് നേടാനും അതിനുശേഷം റിലീസ് ചെയ്യാനും നമ്മൾ with lock: സ്റ്റേറ്റ്മെന്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് ഒരേ സമയം ഒരു പ്രോസസ്സിന് മാത്രമേ ഷെയർഡ് വാല്യൂ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയൂ എന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് റേസ് കണ്ടീഷനുകൾ തടയുന്നു.
• എല്ലാ പ്രോസസ്സുകളും പൂർത്തിയായ ശേഷം, ഷെയർഡ് വേരിയബിളിന്റെ അവസാന മൂല്യം നമ്മൾ പ്രിന്റ് ചെയ്യുന്നു. ലോക്ക് ഇല്ലെങ്കിൽ, റേസ് കണ്ടീഷനുകൾ കാരണം അവസാന മൂല്യം പ്രവചനാതീതമായിരിക്കും.

ഉദാഹരണം: പ്രോസസ്സുകൾക്കിടയിൽ ഒരു അറേ പങ്കിടുന്നു

            
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)  # Create a shared array of doubles

    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"Final array: {list(shared_array)}")

            

              
                Copy
              
            
          

വിശദീകരണം:

• ഒരു നിശ്ചിത വലുപ്പമുള്ള ഡബിൾ ടൈപ്പിലുള്ള ('d') ഒരു ഷെയർഡ് Array ഒബ്ജക്റ്റ് നമ്മൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു.
• ഓരോന്നും അറേയിൽ റാൻഡം നമ്പറുകൾ നിറയ്ക്കുന്ന ഒന്നിലധികം പ്രോസസ്സുകൾ നമ്മൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു.
• എല്ലാ പ്രോസസ്സുകളും പൂർത്തിയായ ശേഷം, ഷെയർഡ് അറേയുടെ ഉള്ളടക്കം നമ്മൾ പ്രിന്റ് ചെയ്യുന്നു. ഓരോ പ്രോസസ്സും വരുത്തിയ മാറ്റങ്ങൾ ഷെയർഡ് അറേയിൽ പ്രതിഫലിക്കുന്നു എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കുക.

സിൻക്രൊണൈസേഷൻ പ്രിമിറ്റീവുകൾ: ലോക്കുകൾ, സെമാഫോറുകൾ, കണ്ടീഷനുകൾ

ഒന്നിലധികം പ്രോസസ്സുകൾ ഷെയർഡ് മെമ്മറി ആക്സസ് ചെയ്യുമ്പോൾ, റേസ് കണ്ടീഷനുകൾ തടയാനും ഡാറ്റാ സ്ഥിരത ഉറപ്പാക്കാനും സിൻക്രൊണൈസേഷൻ പ്രിമിറ്റീവുകൾ ഉപയോഗിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. multiprocessing മൊഡ്യൂൾ നിരവധി സിൻക്രൊണൈസേഷൻ പ്രിമിറ്റീവുകൾ നൽകുന്നു, അവയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നവ:

• Lock: ഒരേ സമയം ഒരു പ്രോസസ്സിന് മാത്രം ലോക്ക് നേടാൻ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു അടിസ്ഥാന ലോക്കിംഗ് മെക്കാനിസം. ഷെയർഡ് റിസോഴ്സുകൾ ആക്സസ് ചെയ്യുന്ന കോഡിന്റെ ക്രിട്ടിക്കൽ സെക്ഷനുകൾ സംരക്ഷിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• Semaphore: ഒരു പരിമിതമായ എണ്ണം പ്രോസസ്സുകളെ ഒരേസമയം ഒരു ഷെയർഡ് റിസോഴ്സ് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്ന കൂടുതൽ പൊതുവായ ഒരു സിൻക്രൊണൈസേഷൻ പ്രിമിറ്റീവ്. പരിമിതമായ ശേഷിയുള്ള റിസോഴ്സുകളിലേക്കുള്ള പ്രവേശനം നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
• Condition: ഒരു പ്രത്യേക കണ്ടീഷൻ ശരിയാകുന്നതുവരെ പ്രോസസ്സുകളെ കാത്തിരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു സിൻക്രൊണൈസേഷൻ പ്രിമിറ്റീവ്. പ്രൊഡ്യൂസർ-കൺസ്യൂമർ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഇത് പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഷെയർഡ് Value ഒബ്ജക്റ്റുകൾക്കൊപ്പം Lock ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഒരു ഉദാഹരണം നമ്മൾ ഇതിനകം കണ്ടു. ഒരു Condition ഉപയോഗിച്ച് ലളിതമായ ഒരു പ്രൊഡ്യൂസർ-കൺസ്യൂമർ സാഹചര്യം പരിശോധിക്കാം.

ഉദാഹരണം: കണ്ടീഷനോടുകൂടിയ പ്രൊഡ്യൂസർ-കൺസ്യൂമർ

            
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"Produced: {i}")
        condition.notify()
        condition.release()

def consumer(condition, queue):
    for _ in range(5):
        condition.acquire()
        while queue.empty():
            print("Consumer waiting...")
            condition.wait()
        item = queue.get()
        print(f"Consumed: {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("Done.")

            

              
                Copy
              
            
          

വിശദീകരണം:

• ഡാറ്റയുടെ ഇന്റർ-പ്രോസസ്സ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷനായി ഒരു Queue ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• പ്രൊഡ്യൂസറിനെയും കൺസ്യൂമറിനെയും സിൻക്രൊണൈസ് ചെയ്യാൻ ഒരു Condition ഉപയോഗിക്കുന്നു. ക്യൂവിൽ ഡാറ്റ ലഭ്യമാകുന്നതുവരെ കൺസ്യൂമർ കാത്തിരിക്കുന്നു, ഡാറ്റ ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുമ്പോൾ പ്രൊഡ്യൂസർ കൺസ്യൂമറിനെ അറിയിക്കുന്നു.
• കണ്ടീഷനുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ലോക്ക് നേടാനും റിലീസ് ചെയ്യാനും condition.acquire(), condition.release() മെത്തേഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• condition.wait() മെത്തേഡ് ലോക്ക് റിലീസ് ചെയ്യുകയും ഒരു അറിയിപ്പിനായി കാത്തിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• condition.notify() മെത്തേഡ് കണ്ടീഷൻ ശരിയാകാൻ സാധ്യതയുണ്ടെന്ന് കാത്തിരിക്കുന്ന ഒരു ത്രെഡിനെ (അല്ലെങ്കിൽ പ്രോസസ്സിനെ) അറിയിക്കുന്നു.

ആഗോള ഉപയോക്താക്കളെ പരിഗണിക്കുമ്പോൾ

ഒരു ആഗോള പ്രേക്ഷകർക്കായി മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ, വിവിധ പരിതസ്ഥിതികളിൽ അനുയോജ്യതയും മികച്ച പ്രകടനവും ഉറപ്പാക്കാൻ വിവിധ ഘടകങ്ങൾ പരിഗണിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്:

• ക്യാരക്ടർ എൻകോഡിംഗ്: പ്രോസസ്സുകൾക്കിടയിൽ സ്ട്രിംഗുകൾ പങ്കിടുമ്പോൾ ക്യാരക്ടർ എൻകോഡിംഗിനെക്കുറിച്ച് ശ്രദ്ധിക്കുക. UTF-8 സാധാരണയായി സുരക്ഷിതവും വ്യാപകമായി പിന്തുണയ്ക്കുന്നതുമായ ഒരു എൻകോഡിംഗ് ആണ്. തെറ്റായ എൻകോഡിംഗ് വിവിധ ഭാഷകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ടെക്സ്റ്റ് വികലമാകാനോ പിശകുകൾക്ക് കാരണമാകാനോ ഇടയാക്കും.
• ലോക്കേൽ ക്രമീകരണങ്ങൾ: ലോക്കേൽ ക്രമീകരണങ്ങൾ തീയതി, സമയ ഫോർമാറ്റിംഗ് പോലുള്ള ചില ഫംഗ്ഷനുകളുടെ പ്രവർത്തനത്തെ ബാധിച്ചേക്കാം. ലോക്കേൽ-നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവർത്തനങ്ങൾ ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ locale മൊഡ്യൂൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
• സമയ മേഖലകൾ: സമയ-നിർണ്ണായക ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, സമയ മേഖലകളെക്കുറിച്ച് ബോധവാന്മാരായിരിക്കുക, സമയ മേഖല പരിവർത്തനങ്ങൾ കൃത്യമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ pytz ലൈബ്രറിയോടൊപ്പം datetime മൊഡ്യൂൾ ഉപയോഗിക്കുക. വിവിധ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ പ്രദേശങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഇത് നിർണായകമാണ്.
• റിസോഴ്സ് പരിധികൾ: ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ പ്രോസസ്സുകൾക്ക് മെമ്മറി ഉപയോഗം അല്ലെങ്കിൽ തുറന്ന ഫയലുകളുടെ എണ്ണം പോലുള്ള റിസോഴ്സ് പരിധികൾ ഏർപ്പെടുത്തിയേക്കാം. ഈ പരിധികളെക്കുറിച്ച് ബോധവാന്മാരായിരിക്കുക, അതിനനുസരിച്ച് നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക. വ്യത്യസ്ത ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്കും ഹോസ്റ്റിംഗ് പരിതസ്ഥിതികൾക്കും വ്യത്യസ്ത ഡിഫോൾട്ട് പരിധികളുണ്ട്.
• പ്ലാറ്റ്ഫോം അനുയോജ്യത: പൈത്തണിന്റെ multiprocessing മൊഡ്യൂൾ പ്ലാറ്റ്ഫോം-സ്വതന്ത്രമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണെങ്കിലും, വ്യത്യസ്ത ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ (വിൻഡോസ്, മാക്ഒഎസ്, ലിനക്സ്) പ്രവർത്തനത്തിൽ ചെറിയ വ്യത്യാസങ്ങൾ ഉണ്ടാകാം. ലക്ഷ്യമിടുന്ന എല്ലാ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലും നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ സമഗ്രമായി പരിശോധിക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രോസസ്സുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന രീതി വ്യത്യസ്തമാകാം (ഫോർക്കിംഗ് vs. സ്പോണിംഗ്).
• എറർ ഹാൻഡ്ലിംഗും ലോഗിംഗും: വിവിധ പരിതസ്ഥിതികളിൽ ഉണ്ടാകാനിടയുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും പരിഹരിക്കാനും ശക്തമായ എറർ ഹാൻഡ്ലിംഗും ലോഗിംഗും നടപ്പിലാക്കുക. ലോഗ് സന്ദേശങ്ങൾ വ്യക്തവും വിവരദായകവും ഒരുപക്ഷേ വിവർത്തനം ചെയ്യാവുന്നതും ആയിരിക്കണം. എളുപ്പമുള്ള ഡീബഗ്ഗിംഗിനായി ഒരു കേന്ദ്രീകൃത ലോഗിംഗ് സിസ്റ്റം ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
• അന്താരാഷ്ട്രവൽക്കരണം (i18n), പ്രാദേശികവൽക്കരണം (l10n): നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനിൽ ഉപയോക്തൃ ഇന്റർഫേസുകളോ ടെക്സ്റ്റോ ഉൾപ്പെടുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, ഒന്നിലധികം ഭാഷകളെയും സാംസ്കാരിക മുൻഗണനകളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനായി അന്താരാഷ്ട്രവൽക്കരണവും പ്രാദേശികവൽക്കരണവും പരിഗണിക്കുക. ഇതിൽ സ്ട്രിംഗുകൾ പുറത്തെടുക്കുകയും വിവിധ ലോക്കേലുകൾക്കായി വിവർത്തനങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യാം.

മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗിനായുള്ള മികച്ച രീതികൾ

മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ പരമാവധിയാക്കാനും സാധാരണ പിഴവുകൾ ഒഴിവാക്കാനും ഈ മികച്ച രീതികൾ പാലിക്കുക:

• ടാസ്കുകൾ സ്വതന്ത്രമായി സൂക്ഷിക്കുക: ഷെയർഡ് മെമ്മറിയുടെയും സിൻക്രൊണൈസേഷന്റെയും ആവശ്യം കുറയ്ക്കുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ ടാസ്കുകൾ കഴിയുന്നത്ര സ്വതന്ത്രമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക. ഇത് റേസ് കണ്ടീഷനുകളുടെയും തർക്കങ്ങളുടെയും സാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നു.
• ഡാറ്റാ കൈമാറ്റം കുറയ്ക്കുക: ഓവർഹെഡ് കുറയ്ക്കുന്നതിന് പ്രോസസ്സുകൾക്കിടയിൽ ആവശ്യമായ ഡാറ്റ മാത്രം കൈമാറുക. സാധ്യമെങ്കിൽ വലിയ ഡാറ്റാ ഘടനകൾ പങ്കിടുന്നത് ഒഴിവാക്കുക. വളരെ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായി സീറോ-കോപ്പി ഷെയറിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ മെമ്മറി മാപ്പിംഗ് പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
• ലോക്കുകൾ മിതമായി ഉപയോഗിക്കുക: ലോക്കുകളുടെ അമിതമായ ഉപയോഗം പ്രകടനത്തിൽ തടസ്സങ്ങൾക്ക് കാരണമാകും. കോഡിന്റെ ക്രിട്ടിക്കൽ സെക്ഷനുകൾ സംരക്ഷിക്കാൻ ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ മാത്രം ലോക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുക. ഉചിതമെങ്കിൽ, സെമാഫോറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ കണ്ടീഷനുകൾ പോലുള്ള ബദൽ സിൻക്രൊണൈസേഷൻ പ്രിമിറ്റീവുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
• ഡെഡ്ലോക്കുകൾ ഒഴിവാക്കുക: രണ്ടോ അതിലധികമോ പ്രോസസ്സുകൾ റിസോഴ്സുകൾ റിലീസ് ചെയ്യാൻ പരസ്പരം കാത്തിരുന്ന് അനിശ്ചിതമായി ബ്ലോക്ക് ചെയ്യപ്പെടുമ്പോൾ ഉണ്ടാകുന്ന ഡെഡ്ലോക്കുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ ശ്രദ്ധിക്കുക. ഡെഡ്ലോക്കുകൾ തടയാൻ ഒരു സ്ഥിരമായ ലോക്കിംഗ് ഓർഡർ ഉപയോഗിക്കുക.
• എക്സെപ്ഷനുകൾ ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുക: വർക്കർ പ്രോസസ്സുകളിലെ എക്സെപ്ഷനുകൾ അവ തകരാറിലാകുന്നതും ഒരുപക്ഷേ മുഴുവൻ ആപ്ലിക്കേഷനും തകരാറിലാകുന്നതും തടയാൻ കൈകാര്യം ചെയ്യുക. എക്സെപ്ഷനുകൾ പിടിക്കാനും അവ ഉചിതമായി ലോഗ് ചെയ്യാനും ട്രൈ-എക്സെപ്റ്റ് ബ്ലോക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• റിസോഴ്സ് ഉപയോഗം നിരീക്ഷിക്കുക: സാധ്യതയുള്ള തടസ്സങ്ങളോ പ്രകടന പ്രശ്നങ്ങളോ തിരിച്ചറിയാൻ നിങ്ങളുടെ മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷന്റെ റിസോഴ്സ് ഉപയോഗം നിരീക്ഷിക്കുക. സിപിയു ഉപയോഗം, മെമ്മറി ഉപയോഗം, I/O പ്രവർത്തനം എന്നിവ നിരീക്ഷിക്കാൻ psutil പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• ഒരു ടാസ്ക് ക്യൂ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക: കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സാഹചര്യങ്ങൾക്കായി, ടാസ്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ഒന്നിലധികം പ്രോസസ്സുകളിലേക്കോ അല്ലെങ്കിൽ ഒന്നിലധികം മെഷീനുകളിലേക്കോ വിതരണം ചെയ്യാനും ഒരു ടാസ്ക് ക്യൂ (ഉദാഹരണത്തിന്, Celery, Redis Queue) ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക. ടാസ്ക് ക്യൂകൾ ടാസ്ക് മുൻഗണന, റീട്രൈ മെക്കാനിസങ്ങൾ, മോണിറ്ററിംഗ് തുടങ്ങിയ സവിശേഷതകൾ നൽകുന്നു.
• നിങ്ങളുടെ കോഡ് പ്രൊഫൈൽ ചെയ്യുക: നിങ്ങളുടെ കോഡിന്റെ ഏറ്റവും കൂടുതൽ സമയമെടുക്കുന്ന ഭാഗങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും നിങ്ങളുടെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ശ്രമങ്ങൾ ആ മേഖലകളിൽ കേന്ദ്രീകരിക്കാനും ഒരു പ്രൊഫൈലർ ഉപയോഗിക്കുക. പൈത്തൺ cProfile, line_profiler പോലുള്ള നിരവധി പ്രൊഫൈലിംഗ് ടൂളുകൾ നൽകുന്നു.
• സമഗ്രമായി പരിശോധിക്കുക: നിങ്ങളുടെ മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷൻ ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്നും കാര്യക്ഷമമാണെന്നും ഉറപ്പാക്കാൻ സമഗ്രമായി പരിശോധിക്കുക. ഓരോ ഘടകങ്ങളുടെയും ശരിയാണോ എന്ന് പരിശോധിക്കാൻ യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകളും വിവിധ പ്രോസസ്സുകൾ തമ്മിലുള്ള ഇടപെടൽ പരിശോധിക്കാൻ ഇന്റഗ്രേഷൻ ടെസ്റ്റുകളും ഉപയോഗിക്കുക.
• നിങ്ങളുടെ കോഡ് ഡോക്യുമെന്റ് ചെയ്യുക: ഓരോ പ്രോസസ്സിന്റെയും ഉദ്ദേശ്യം, ഉപയോഗിക്കുന്ന ഷെയർഡ് മെമ്മറി ഒബ്ജക്റ്റുകൾ, ഉപയോഗിക്കുന്ന സിൻക്രൊണൈസേഷൻ മെക്കാനിസങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ നിങ്ങളുടെ കോഡ് വ്യക്തമായി ഡോക്യുമെന്റ് ചെയ്യുക. ഇത് മറ്റുള്ളവർക്ക് നിങ്ങളുടെ കോഡ് മനസ്സിലാക്കാനും പരിപാലിക്കാനും എളുപ്പമാക്കും.

അഡ്വാൻസ്ഡ് ടെക്നിക്കുകളും ബദലുകളും

പ്രോസസ്സ് പൂളുകളുടെയും ഷെയർഡ് മെമ്മറിയുടെയും അടിസ്ഥാനങ്ങൾക്കപ്പുറം, കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗ് സാഹചര്യങ്ങൾക്കായി പരിഗണിക്കാൻ നിരവധി അഡ്വാൻസ്ഡ് ടെക്നിക്കുകളും ബദൽ സമീപനങ്ങളുമുണ്ട്:

• ZeroMQ: ഇന്റർ-പ്രോസസ്സ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷനായി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള അസിൻക്രണസ് മെസേജിംഗ് ലൈബ്രറി. ZeroMQ പബ്ലിഷ്-സബ്സ്ക്രൈബ്, റിക്വസ്റ്റ്-റിപ്ലൈ, പുഷ്-പുൾ തുടങ്ങിയ വിവിധ മെസേജിംഗ് പാറ്റേണുകൾ നൽകുന്നു.
• Redis: ഷെയർഡ് മെമ്മറിക്കും ഇന്റർ-പ്രോസസ്സ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷനും ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഇൻ-മെമ്മറി ഡാറ്റാ സ്ട്രക്ചർ സ്റ്റോർ. Redis പബ്/സബ്, ട്രാൻസാക്ഷൻസ്, സ്ക്രിപ്റ്റിംഗ് തുടങ്ങിയ സവിശേഷതകൾ നൽകുന്നു.
• Dask: വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ സമാന്തരമാക്കുന്നതിന് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ഒരു ഇന്റർഫേസ് നൽകുന്ന ഒരു പാരലൽ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ലൈബ്രറി. Dask പ്രോസസ്സ് പൂളുകളുമായോ ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് ക്ലസ്റ്ററുകളുമായോ ഉപയോഗിക്കാം.
• Ray: AI, പൈത്തൺ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതും സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നതും എളുപ്പമാക്കുന്ന ഒരു ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് എക്സിക്യൂഷൻ ഫ്രെയിംവർക്ക്. Ray റിമോട്ട് ഫംഗ്ഷൻ കോളുകൾ, ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് ആക്ടറുകൾ, ഓട്ടോമാറ്റിക് ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റ് തുടങ്ങിയ സവിശേഷതകൾ നൽകുന്നു.
• MPI (Message Passing Interface): ശാസ്ത്രീയ കമ്പ്യൂട്ടിംഗിൽ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഇന്റർ-പ്രോസസ്സ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷനുള്ള ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ്. പൈത്തണിന് mpi4py പോലുള്ള MPI-ക്കുള്ള ബൈൻഡിംഗുകളുണ്ട്.
• ഷെയർഡ് മെമ്മറി ഫയലുകൾ (mmap): ഒരു ഫയൽ മെമ്മറിയിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യാൻ മെമ്മറി മാപ്പിംഗ് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് ഒന്നിലധികം പ്രോസസ്സുകൾക്ക് ഒരേ ഫയൽ ഡാറ്റ നേരിട്ട് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത ഫയൽ I/O വഴി ഡാറ്റ വായിക്കുന്നതിനേക്കാളും എഴുതുന്നതിനേക്കാളും ഇത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാകും. പൈത്തണിലെ mmap മൊഡ്യൂൾ മെമ്മറി മാപ്പിംഗിന് പിന്തുണ നൽകുന്നു.
• മറ്റ് ഭാഷകളിലെ പ്രോസസ്സ്-ബേസ്ഡ് vs. ത്രെഡ്-ബേസ്ഡ് കൺകറൻസി: ഈ ഗൈഡ് പൈത്തണിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, മറ്റ് ഭാഷകളിലെ കൺകറൻസി മോഡലുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് വിലയേറിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഗോ കൺകറൻസിക്കായി ഗൊറൂട്ടിനുകളും (ഭാരം കുറഞ്ഞ ത്രെഡുകൾ) ചാനലുകളും ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, ജാവ ത്രെഡുകളും പ്രോസസ്സ്-ബേസ്ഡ് പാരലലിസവും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ഉപസംഹാരം

പൈത്തണിന്റെ multiprocessing മൊഡ്യൂൾ സിപിയു-ബൗണ്ട് ടാസ്കുകൾ സമാന്തരമാക്കുന്നതിനും പ്രോസസ്സുകൾക്കിടയിൽ ഷെയർഡ് മെമ്മറി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ശക്തമായ ഒരു കൂട്ടം ഉപകരണങ്ങൾ നൽകുന്നു. പ്രോസസ്സ് പൂളുകൾ, ഷെയർഡ് മെമ്മറി ഒബ്ജക്റ്റുകൾ, സിൻക്രൊണൈസേഷൻ പ്രിമിറ്റീവുകൾ എന്നിവയുടെ ആശയങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങളുടെ മൾട്ടി-കോർ പ്രോസസ്സറുകളുടെ മുഴുവൻ കഴിവും അൺലോക്ക് ചെയ്യാനും നിങ്ങളുടെ പൈത്തൺ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ പ്രകടനം ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും.

ഇന്റർ-പ്രോസസ്സ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷന്റെ ഓവർഹെഡ്, ഷെയർഡ് മെമ്മറി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന്റെ സങ്കീർണ്ണത തുടങ്ങിയ മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ഗുണദോഷങ്ങൾ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പരിഗണിക്കാൻ ഓർക്കുക. മികച്ച രീതികൾ പിന്തുടരുകയും നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഒരു ആഗോള പ്രേക്ഷകർക്കായി നിങ്ങൾക്ക് കാര്യക്ഷമവും സ്കേലബിളുമായ മൾട്ടിപ്രോസസ്സിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ടാക്കാൻ കഴിയും. സമഗ്രമായ പരിശോധനയും ശക്തമായ എറർ ഹാൻഡ്ലിംഗും പരമപ്രധാനമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ലോകമെമ്പാടുമുള്ള വിവിധ പരിതസ്ഥിതികളിൽ വിശ്വസനീയമായി പ്രവർത്തിക്കേണ്ട ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വിന്യസിക്കുമ്പോൾ.