பைதான் த்ரெடிங் ப்ரிமிட்டிவ்ஸ் தேர்ச்சி: லாக், ஆர்லாக், செமபோர் மற்றும் கண்டிஷன் வேரியபிள்ஸ்

கன்கரண்ட் புரோகிராமிங் துறையில், பைதான் பல த்ரெட்களை நிர்வகிப்பதற்கும் டேட்டா ஒருமைப்பாட்டை உறுதி செய்வதற்கும் சக்திவாய்ந்த கருவிகளை வழங்குகிறது. லாக், ஆர்லாக், செமபோர், மற்றும் கண்டிஷன் வேரியபிள்ஸ் போன்ற த்ரெடிங் ப்ரிமிட்டிவ்ஸை புரிந்துகொள்வதும் பயன்படுத்துவதும் வலுவான மற்றும் திறமையான மல்ட்டி த்ரெடட் அப்ளிகேஷன்களை உருவாக்க மிக முக்கியமானது. இந்த விரிவான வழிகாட்டி, இந்த ப்ரிமிட்டிவ்ஸ் ஒவ்வொன்றையும் ஆழமாக ஆராய்ந்து, பைத்தானில் கன்கரென்சியை தேர்ச்சி பெற உதவும் நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் நுண்ணறிவுகளை வழங்கும்.

த்ரெடிங் ப்ரிமிட்டிவ்ஸ் ஏன் முக்கியம்

மல்ட்டி த்ரெடிங் ஒரு ப்ரோகிராமின் பல பகுதிகளை ஒரே நேரத்தில் இயக்க அனுமதிக்கிறது, குறிப்பாக I/O-bound பணிகளில் செயல்திறனை மேம்படுத்தும். இருப்பினும், பகிரப்பட்ட வளங்களுக்கான கன்கரண்ட் அணுகல் ரேஸ் கண்டிஷன்ஸ், டேட்டா கரப்ஷன் மற்றும் பிற கன்கரென்சி தொடர்பான பிரச்சனைகளுக்கு வழிவகுக்கும். த்ரெடிங் ப்ரிமிட்டிவ்ஸ் த்ரெட் எக்ஸிகியூஷனை சின்க்ரோனைஸ் செய்வதற்கும், முரண்பாடுகளைத் தடுப்பதற்கும், த்ரெட் பாதுகாப்பை உறுதி செய்வதற்கும் வழிமுறைகளை வழங்குகிறது.

பல த்ரெட்கள் ஒரே நேரத்தில் ஒரு பகிரப்பட்ட வங்கி கணக்கின் இருப்பை மேம்படுத்த முயற்சிக்கும் ஒரு காட்சியை கற்பனை செய்து பாருங்கள். சரியான சின்க்ரோனைசேஷன் இல்லாமல், ஒரு த்ரெட் மற்றொன்றின் மாற்றங்களை மேலெழுதக்கூடும், இது தவறான இறுதி இருப்பிற்கு வழிவகுக்கும். த்ரெடிங் ப்ரிமிட்டிவ்ஸ் டிராஃபிக் கட்டுப்பாட்டாளர்களைப் போல செயல்படுகின்றன, குறியீட்டின் முக்கியமான பகுதியை ஒரே நேரத்தில் ஒரு த்ரெட் மட்டுமே அணுகுவதை உறுதிசெய்து, அத்தகைய சிக்கல்களைத் தடுக்கிறது.

குளோபல் இன்டெர்ப்ரெட்டர் லாக் (GIL)

ப்ரிமிட்டிவ்ஸ்களில் மூழ்குவதற்கு முன், பைத்தானில் உள்ள குளோபல் இன்டெர்ப்ரெட்டர் லாக் (GIL) பற்றி புரிந்துகொள்வது அவசியம். GIL என்பது ஒரு மியூடெக்ஸ் ஆகும், இது எந்த நேரத்திலும் ஒரு த்ரெட் மட்டுமே பைதான் இன்டெர்ப்ரெட்டரின் கட்டுப்பாட்டை வைத்திருக்க அனுமதிக்கிறது. இதன் பொருள், மல்டி-கோர் ப்ராசஸர்களில் கூட, பைதான் பைட் கோட்ஸின் உண்மையான இணை செயலாக்கம் குறைவாகவே உள்ளது. GIL CPU-bound பணிகளுக்கு ஒரு தடைக்கல்லாக இருந்தாலும், த்ரெடிங் I/O-bound செயல்பாடுகளுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும், அங்கு த்ரெட்கள் வெளிப்புற வளங்களுக்காக காத்திருப்பதில் பெரும்பாலான நேரத்தை செலவிடுகின்றன. மேலும், NumPy போன்ற லைப்ரரிகள் கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமான பணிகளுக்கு GIL-ஐ அடிக்கடி வெளியிடுகின்றன, இது உண்மையான இணக்கத்தன்மையை செயல்படுத்துகிறது.

1. லாக் ப்ரிமிட்டிவ்

லாக் என்றால் என்ன?

லாக் (மியூடெக்ஸ் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது) மிகவும் அடிப்படை சின்க்ரோனைசேஷன் ப்ரிமிட்டிவ் ஆகும். இது ஒரே நேரத்தில் ஒரு த்ரெட் மட்டுமே லாக்-ஐ பெற அனுமதிக்கிறது. லாக்-ஐ பெற முயற்சிக்கும் வேறு எந்த த்ரெட்டும் லாக் வெளியிடப்படும் வரை தடுக்கும் (காத்திருக்கும்). இது ஒரு பகிரப்பட்ட வளத்திற்கு பிரத்தியேக அணுகலை உறுதி செய்கிறது.

லாக் முறைகள்

• acquire([blocking]): லாக்-ஐ பெறுகிறது. blocking True (default) ஆக இருந்தால், லாக் கிடைக்கும் வரை த்ரெட் தடுக்கும். blocking False ஆக இருந்தால், முறை உடனடியாக திரும்பும். லாக் பெறப்பட்டால், அது True ஐ வழங்கும்; இல்லையெனில், அது False ஐ வழங்கும்.
• release(): லாக்-ஐ வெளியிடுகிறது, வேறொரு த்ரெட் அதை பெற அனுமதிக்கிறது. திறக்கப்படாத லாக்-ல் release() ஐ அழைப்பது RuntimeError ஐ எழுப்பும்.
• locked(): லாக் தற்போது பெறப்பட்டிருந்தால் True ஐ வழங்கும்; இல்லையெனில், False ஐ வழங்கும்.

எடுத்துக்காட்டு: பகிரப்பட்ட கவுண்டரைப் பாதுகாத்தல்

பல த்ரெட்கள் ஒரு பகிரப்பட்ட கவுண்டரை அதிகரிக்கும் ஒரு சூழ்நிலையைக் கவனியுங்கள். லாக் இல்லாமல், ரேஸ் கண்டிஷன்ஸ் காரணமாக இறுதி கவுண்டர் மதிப்பு தவறாக இருக்கலாம்.

            
import threading

counter = 0
lock = threading.Lock()

def increment():
 global counter
 for _ in range(100000):
 with lock:
 counter += 1

threads = []
for _ in range(5):
 t = threading.Thread(target=increment)
 threads.append(t)
 t.start()

for t in threads:
 t.join()

print(f"Final counter value: {counter}")

            

              
                Copy
              
            
          

இந்த எடுத்துக்காட்டில், with lock: கூற்று ஒரே நேரத்தில் ஒரு த்ரெட் மட்டுமே counter மாறியை அணுகி மாற்றியமைக்க முடியும் என்பதை உறுதி செய்கிறது. with கூற்று பிழைகள் ஏற்பட்டாலும், தொகுப்பின் தொடக்கத்தில் லாக்-ஐ தானாகவே பெற்று, முடிவில் அதை வெளியிடும். இந்த அமைப்பு கைமுறையாக lock.acquire() மற்றும் lock.release() ஐ அழைப்பதை விட சுத்தமான மற்றும் பாதுகாப்பான மாற்றை வழங்குகிறது.

நடைமுறை ஒப்புமை

ஒரே நேரத்தில் ஒரு கார் மட்டுமே செல்லக்கூடிய ஒரு ஒற்றை-பாதை பாலத்தை கற்பனை செய்து பாருங்கள். லாக் என்பது பாலத்திற்கான அணுகலைக் கட்டுப்படுத்தும் ஒரு வாயில் காப்பாளரைப் போன்றது. ஒரு கார் (த்ரெட்) கடக்க விரும்பினால், அது வாயில் காப்பாளரின் அனுமதியைப் பெற வேண்டும் (லாக்-ஐ பெற வேண்டும்). ஒரே நேரத்தில் ஒரு கார் மட்டுமே அனுமதி பெற முடியும். கார் கடந்து சென்றதும் (அதன் முக்கியமான பகுதியை முடித்ததும்), அது அனுமதியை வெளியிடுகிறது (லாக்-ஐ வெளியிடுகிறது), வேறொரு கார் கடக்க அனுமதிக்கிறது.

2. ஆர்லாக் ப்ரிமிட்டிவ்

ஆர்லாக் என்றால் என்ன?

ஆர்லாக் (ரீஎன்ட்ரண்ட் லாக்) என்பது ஒரு மேம்பட்ட வகை லாக் ஆகும், இது அதே த்ரெட் லாக்-ஐ பல முறை தடுக்காமல் பெற அனுமதிக்கிறது. லாக்-ஐ வைத்திருக்கும் ஒரு செயல்பாடு, அதே லாக்-ஐ பெற வேண்டிய மற்றொரு செயல்பாட்டை அழைக்கும் சூழ்நிலைகளில் இது பயனுள்ளதாக இருக்கும். சாதாரண லாக்குகள் இந்த சூழ்நிலையில் ஒரு டெட்லாக்கை ஏற்படுத்தும்.

ஆர்லாக் முறைகள்

RLock-க்கான முறைகள் Lock-க்கு ஒத்தவை: acquire([blocking]), release(), மற்றும் locked(). இருப்பினும், நடத்தை வேறுபட்டது. உள்நாட்டில், RLock அதே த்ரெட் மூலம் பெறப்பட்ட எண்ணிக்கையைக் கண்காணிக்கும் ஒரு கவுண்டரை பராமரிக்கிறது. லாக் பெறப்பட்ட எண்ணிக்கைக்கு சமமாக release() முறை அழைக்கப்படும்போது மட்டுமே லாக் வெளியிடப்படும்.

எடுத்துக்காட்டு: ஆர்லாக் உடன் ரெகர்சிவ் செயல்பாடு

ஒரு பகிரப்பட்ட வளத்தை அணுக வேண்டிய ஒரு ரெகர்சிவ் செயல்பாட்டைக் கவனியுங்கள். RLock இல்லாமல், செயல்பாடு ரெகர்சிவ்வாக லாக்-ஐ பெற முயற்சிக்கும்போது டெட்லாக் ஆகும்.

            
import threading

lock = threading.RLock()


def recursive_function(n):
 with lock:
 if n <= 0:
 return
 print(f"Thread {threading.current_thread().name}: Processing {n}")
 recursive_function(n - 1)


thread = threading.Thread(target=recursive_function, args=(5,))
thread.start()
thread.join()

            

              
                Copy
              
            
          

இந்த எடுத்துக்காட்டில், RLock recursive_function ஐ தடுக்காமல் பல முறை லாக்-ஐ பெற அனுமதிக்கிறது. recursive_function இன் ஒவ்வொரு அழைப்பும் லாக்-ஐ பெறுகிறது, மேலும் ஒவ்வொரு திரும்பவும் அதை வெளியிடுகிறது. recursive_function இன் ஆரம்ப அழைப்பு திரும்பிய பின்னரே லாக் முழுமையாக வெளியிடப்படும்.

நடைமுறை ஒப்புமை

ஒரு நிறுவனத்தின் ரகசிய கோப்புகளை அணுக வேண்டிய ஒரு மேலாளரை கற்பனை செய்து பாருங்கள். RLock என்பது ஒரு சிறப்பு அணுகல் அட்டை போன்றது, இது மேலாளர் ஒவ்வொரு முறையும் மீண்டும் அங்கீகரிக்காமல் பல முறை கோப்பு அறையின் வெவ்வேறு பிரிவுகளுக்குள் நுழைய அனுமதிக்கிறது. அவர் கோப்புகளைப் பயன்படுத்துவதை முழுமையாக முடித்து, கோப்பு அறையை விட்டு வெளியேறிய பின்னரே மேலாளர் அட்டையை திருப்பித் தர வேண்டும்.

3. செமபோர் ப்ரிமிட்டிவ்

செமபோர் என்றால் என்ன?

செமபோர் என்பது லாக்-ஐ விட ஒரு பொதுவான சின்க்ரோனைசேஷன் ப்ரிமிட்டிவ் ஆகும். இது கிடைக்கும் வளங்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கும் ஒரு கவுண்டரை நிர்வகிக்கிறது. த்ரெட்கள் ஒரு செமபோரை அதன் கவுண்டரைக் குறைப்பதன் மூலம் (அது நேர்மறையாக இருந்தால்) அல்லது கவுண்டர் நேர்மறையாக மாறும் வரை தடுப்பதன் மூலம் பெறலாம். த்ரெட்கள் கவுண்டரை அதிகரிப்பதன் மூலம் ஒரு செமபோரை வெளியிடுகின்றன, இது ஒரு தடுக்கப்பட்ட த்ரெட்டை எழுப்பக்கூடும்.

செமபோர் முறைகள்

• acquire([blocking]): செமபோரை பெறுகிறது. blocking True (default) ஆக இருந்தால், செமபோர் எண்ணிக்கை பூஜ்ஜியத்தை விட அதிகமாகும் வரை த்ரெட் தடுக்கும். blocking False ஆக இருந்தால், முறை உடனடியாக திரும்பும். செமபோர் பெறப்பட்டால், அது True ஐ வழங்கும்; இல்லையெனில், அது False ஐ வழங்கும். உள் கவுண்டரை ஒன்றால் குறைக்கிறது.
• release(): செமபோரை வெளியிடுகிறது, உள் கவுண்டரை ஒன்றால் அதிகரிக்கிறது. வேறு த்ரெட்கள் செமபோர் கிடைக்க காத்திருந்தால், அவற்றில் ஒன்று எழுப்பப்படும்.
• get_value(): உள் கவுண்டரின் தற்போதைய மதிப்பை வழங்குகிறது.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு வளத்திற்கான கன்கரண்ட் அணுகலைக் கட்டுப்படுத்துதல்

ஒரு தரவுத்தளத்திற்கு கன்கரண்ட் இணைப்புகளின் எண்ணிக்கையை நீங்கள் கட்டுப்படுத்த விரும்பும் ஒரு சூழ்நிலையைக் கவனியுங்கள். எந்த நேரத்திலும் தரவுத்தளத்தை அணுகக்கூடிய த்ரெட்களின் எண்ணிக்கையைக் கட்டுப்படுத்த ஒரு செமபோரைப் பயன்படுத்தலாம்.

            
import threading
import time
import random

semaphore = threading.Semaphore(3)  # Allow only 3 concurrent connections


def database_access():
 with semaphore:
 print(f"Thread {threading.current_thread().name}: Accessing database...")
 time.sleep(random.randint(1, 3))  # Simulate database access
 print(f"Thread {threading.current_thread().name}: Releasing database...")


threads = []
for i in range(5):
 t = threading.Thread(target=database_access, name=f"Thread-{i}")
 threads.append(t)
 t.start()

for t in threads:
 t.join()

            

              
                Copy
              
            
          

இந்த எடுத்துக்காட்டில், செமபோர் 3 என்ற மதிப்புடன் தொடங்கப்பட்டுள்ளது, அதாவது எந்த நேரத்திலும் 3 த்ரெட்கள் மட்டுமே செமபோரைப் பெறலாம் (மற்றும் தரவுத்தளத்தை அணுகலாம்). மற்ற த்ரெட்கள் செமபோர் வெளியிடப்படும் வரை தடுக்கும். இது தரவுத்தளத்தை அதிகமாக ஏற்றுவதைத் தடுக்க உதவுகிறது மற்றும் அது கன்கரண்ட் கோரிக்கைகளை திறமையாக கையாள முடியும் என்பதை உறுதி செய்கிறது.

நடைமுறை ஒப்புமை

குறைந்த எண்ணிக்கையிலான மேஜைகளுடன் ஒரு பிரபலமான உணவகத்தை கற்பனை செய்து பாருங்கள். செமபோர் என்பது உணவகத்தின் இருக்கை திறன் போன்றது. ஒரு குழு மக்கள் (த்ரெட்கள்) வந்தால், போதுமான மேஜைகள் இருந்தால் அவர்கள் உடனடியாக அமரலாம் (செமபோர் எண்ணிக்கை நேர்மறையாக உள்ளது). அனைத்து மேஜைகளும் நிரம்பியிருந்தால், ஒரு மேஜை கிடைக்கும் வரை அவர்கள் காத்திருப்பு அறையில் (தடுப்பு) காத்திருக்க வேண்டும். ஒரு குழு வெளியேறியதும் (செமபோரை வெளியிடுகிறது), மற்றொரு குழு அமரலாம்.

4. கண்டிஷன் வேரியபிள் ப்ரிமிட்டிவ்

கண்டிஷன் வேரியபிள் என்றால் என்ன?

கண்டிஷன் வேரியபிள் என்பது ஒரு மேம்பட்ட சின்க்ரோனைசேஷன் ப்ரிமிட்டிவ் ஆகும், இது ஒரு குறிப்பிட்ட நிலை உண்மையாக மாறும் வரை த்ரெட்கள் காத்திருக்க அனுமதிக்கிறது. இது எப்போதும் ஒரு லாக்-உடன் (Lock அல்லது RLock) தொடர்புடையது. த்ரெட்கள் கண்டிஷன் வேரியபிளில் காத்திருக்கலாம், தொடர்புடைய லாக்-ஐ வெளியிட்டு, மற்றொரு த்ரெட் நிபந்தனையை சமிக்ஞை செய்யும் வரை செயல்பாட்டை இடைநிறுத்தலாம். இது தயாரிப்பாளர்-நுகர்வோர் காட்சிகள் அல்லது த்ரெட்கள் குறிப்பிட்ட நிகழ்வுகளின் அடிப்படையில் ஒருங்கிணைக்க வேண்டிய சூழ்நிலைகளுக்கு முக்கியமானது.

கண்டிஷன் வேரியபிள் முறைகள்

• acquire([blocking]): அடிப்படை லாக்-ஐ பெறுகிறது. தொடர்புடைய லாக்-இன் acquire முறை போன்றது.
• release(): அடிப்படை லாக்-ஐ வெளியிடுகிறது. தொடர்புடைய லாக்-இன் release முறை போன்றது.
• wait([timeout]): அடிப்படை லாக்-ஐ வெளியிட்டு, notify() அல்லது notify_all() அழைப்பால் எழுப்பப்படும் வரை காத்திருக்கும். wait() திரும்புவதற்கு முன் லாக் மீண்டும் பெறப்படுகிறது. விருப்பமான timeout வாதம் அதிகபட்ச காத்திருப்பு நேரத்தை குறிப்பிடுகிறது.
• notify(n=1): அதிகபட்சமாக n காத்திருக்கும் த்ரெட்களை எழுப்புகிறது.
• notify_all(): காத்திருக்கும் அனைத்து த்ரெட்களையும் எழுப்புகிறது.

எடுத்துக்காட்டு: தயாரிப்பாளர்-நுகர்வோர் சிக்கல்

கிளாசிக் தயாரிப்பாளர்-நுகர்வோர் சிக்கலில் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட தயாரிப்பாளர்கள் தரவை உருவாக்குகிறார்கள் மற்றும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட நுகர்வோர் தரவைச் செயலாக்குகிறார்கள். தரவைச் சேமிக்க ஒரு பகிரப்பட்ட இடையகம் பயன்படுத்தப்படுகிறது, மேலும் ரேஸ் கண்டிஷன்ஸைத் தவிர்க்க தயாரிப்பாளர்கள் மற்றும் நுகர்வோர் இடையகத்திற்கான அணுகலை சின்க்ரோனைஸ் செய்ய வேண்டும்.

            
import threading
import time
import random


buffer = []
buffer_size = 5
condition = threading.Condition()


def producer():
 global buffer
 while True:
 with condition:
 if len(buffer) == buffer_size:
 print("Buffer is full, producer waiting...")
 condition.wait()

 item = random.randint(1, 100)
 buffer.append(item)
 print(f"Produced: {item}, Buffer: {buffer}")
 condition.notify()
 time.sleep(random.random())


def consumer():
 global buffer
 while True:
 with condition:
 if not buffer:
 print("Buffer is empty, consumer waiting...")
 condition.wait()

 item = buffer.pop(0)
 print(f"Consumed: {item}, Buffer: {buffer}")
 condition.notify()
 time.sleep(random.random())


producer_thread = threading.Thread(target=producer)
consumer_thread = threading.Thread(target=consumer)

producer_thread.start()
consumer_thread.start()

producer_thread.join()
consumer_thread.join()

            

              
                Copy
              
            
          

இந்த எடுத்துக்காட்டில், தயாரிப்பாளர் மற்றும் நுகர்வோர் த்ரெட்களை சின்க்ரோனைஸ் செய்ய condition வேரியபிள் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இடையகம் நிரம்பியிருந்தால் தயாரிப்பாளர் காத்திருப்பார், மேலும் இடையகம் காலியாக இருந்தால் நுகர்வோர் காத்திருப்பார். தயாரிப்பாளர் இடையகத்தில் ஒரு உருப்படியைச் சேர்க்கும்போது, அது நுகர்வோருக்கு அறிவிக்கும். நுகர்வோர் இடையகத்திலிருந்து ஒரு உருப்படியை எடுக்கும்போது, அது தயாரிப்பாளருக்கு அறிவிக்கும். with condition: கூற்று கண்டிஷன் வேரியபிளுடன் தொடர்புடைய லாக் சரியாக பெறப்பட்டு வெளியிடப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.

நடைமுறை ஒப்புமை

தயாரிப்பாளர்கள் (சப்ளையர்கள்) பொருட்களை வழங்கும் மற்றும் நுகர்வோர் (வாடிக்கையாளர்கள்) பொருட்களை எடுக்கும் ஒரு கிடங்கை கற்பனை செய்து பாருங்கள். பகிரப்பட்ட இடையகம் என்பது கிடங்கின் இருப்பு போன்றது. கண்டிஷன் வேரியபிள் என்பது சப்ளையர்கள் மற்றும் வாடிக்கையாளர்கள் தங்கள் நடவடிக்கைகளை ஒருங்கிணைக்க உதவும் ஒரு தொடர்பு அமைப்பு போன்றது. கிடங்கு நிரம்பியிருந்தால், இடமகி கிடைக்கும் வரை சப்ளையர்கள் காத்திருப்பார்கள். கிடங்கு காலியாக இருந்தால், பொருட்கள் வரும் வரை வாடிக்கையாளர்கள் காத்திருப்பார்கள். பொருட்கள் விநியோகிக்கப்படும்போது, சப்ளையர்கள் வாடிக்கையாளர்களுக்கு அறிவிப்பார்கள். பொருட்கள் எடுக்கப்படும்போது, வாடிக்கையாளர்கள் சப்ளையர்களுக்கு அறிவிப்பார்கள்.

சரியான ப்ரிமிட்டிவ்-ஐ தேர்ந்தெடுத்தல்

திறமையான கன்கரென்சி நிர்வாகத்திற்கு பொருத்தமான த்ரெடிங் ப்ரிமிட்டிவ்-ஐ தேர்ந்தெடுப்பது மிக முக்கியமானது. நீங்கள் தேர்வுசெய்ய உதவும் ஒரு சுருக்கம் இதோ:

• லாக்: ஒரு பகிரப்பட்ட வளத்திற்கு பிரத்தியேக அணுகல் தேவைப்படும்போது மற்றும் ஒரே நேரத்தில் ஒரு த்ரெட் மட்டுமே அதை அணுக வேண்டும் எனும்போது பயன்படுத்தவும்.
• ஆர்லாக்: அதே த்ரெட் லாக்-ஐ பல முறை பெற வேண்டியிருக்கும் போது, ரெகர்சிவ் செயல்பாடுகள் அல்லது நெஸ்டட் க்ரிட்டிக்கல் செக்ஷன்ஸ் போன்ற சூழ்நிலைகளில் பயன்படுத்தவும்.
• செமபோர்: ஒரு வளத்திற்கான கன்கரண்ட் அணுகல்களின் எண்ணிக்கையை நீங்கள் கட்டுப்படுத்த வேண்டியிருக்கும் போது, தரவுத்தள இணைப்புகளின் எண்ணிக்கையை வரம்பிடுவது அல்லது ஒரு குறிப்பிட்ட பணியைச் செய்யும் த்ரெட்களின் எண்ணிக்கையை வரம்பிடுவது போன்றவற்றுக்குப் பயன்படுத்தவும்.
• கண்டிஷன் வேரியபிள்: த்ரெட்கள் ஒரு குறிப்பிட்ட நிலை உண்மையாக மாறும் வரை காத்திருக்க வேண்டியிருக்கும் போது, தயாரிப்பாளர்-நுகர்வோர் காட்சிகள் அல்லது த்ரெட்கள் குறிப்பிட்ட நிகழ்வுகளின் அடிப்படையில் ஒருங்கிணைக்க வேண்டியிருக்கும் போது பயன்படுத்தவும்.

பொதுவான ஆபத்துகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகள்

த்ரெடிங் ப்ரிமிட்டிவ்ஸ்களுடன் வேலை செய்வது சவாலானது, மேலும் பொதுவான ஆபத்துகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகள் பற்றி அறிந்திருப்பது முக்கியம்:

• டெட்லாக்: இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட த்ரெட்கள் வளங்களை விடுவிக்க ஒருவருக்கொருவர் காத்திருப்பதால் முடிவில்லாமல் தடுக்கப்படும்போது ஏற்படுகிறது. லாக்குகளை ஒரு நிலையான வரிசையில் பெறுவதன் மூலமும், லாக்குகளைப் பெறும்போது டைம்அவுட்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலமும் டெட்லாக்குகளைத் தவிர்க்கவும்.
• ரேஸ் கண்டிஷன்ஸ்: த்ரெட்கள் செயல்படும் கணிக்க முடியாத வரிசையைப் பொறுத்து ஒரு ப்ரோகிராமின் முடிவு இருக்கும்போது ஏற்படுகிறது. பகிரப்பட்ட வளங்களைப் பாதுகாக்க பொருத்தமான சின்க்ரோனைசேஷன் ப்ரிமிட்டிவ்ஸ்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் ரேஸ் கண்டிஷன்ஸைத் தடுக்கவும்.
• பசி நேரம்: வளம் கிடைக்கும்போது கூட, ஒரு த்ரெட் தொடர்ந்து வளத்திற்கான அணுகலை மறுக்கப்படும்போது ஏற்படுகிறது. பொருத்தமான திட்டமிடல் கொள்கைகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலமும், முன்னுரிமை தலைகீழ் மாற்றங்களைத் தவிர்ப்பதன் மூலமும் நியாயத்தன்மையை உறுதிப்படுத்தவும்.
• அதிக-சின்க்ரோனைசேஷன்: அதிகப்படியான சின்க்ரோனைசேஷன் ப்ரிமிட்டிவ்ஸ்களைப் பயன்படுத்துவது செயல்திறனைக் குறைத்து சிக்கலை அதிகரிக்கும். தேவைப்படும்போது மட்டுமே சின்க்ரோனைசேஷனைப் பயன்படுத்தவும் மற்றும் க்ரிட்டிக்கல் செக்ஷன்ஸ்களை முடிந்தவரை சுருக்கமாக வைத்திருக்கவும்.
• எப்போதும் லாக்குகளை வெளியிடவும்: நீங்கள் அவற்றை முடித்ததும் எப்போதும் லாக்குகளை வெளியிடுவதை உறுதிசெய்யவும். பிழைகள் ஏற்பட்டாலும் கூட, லாக்குகளை தானாகவே பெறவும் வெளியிடவும் with கூற்றைப் பயன்படுத்தவும்.
• முழுமையான சோதனை: கன்கரென்சி தொடர்பான சிக்கல்களைக் கண்டறிந்து சரிசெய்ய உங்கள் மல்ட்டி த்ரெடட் குறியீட்டை முழுமையாக சோதிக்கவும். சாத்தியமான சிக்கல்களைக் கண்டறிய த்ரெட் சானிடைசர்கள் மற்றும் மெமரி செக்கர்கள் போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்.

முடிவுரை

வலுவான மற்றும் திறமையான கன்கரண்ட் அப்ளிகேஷன்களை உருவாக்க பைதான் த்ரெடிங் ப்ரிமிட்டிவ்ஸ்களை தேர்ச்சி பெறுவது அவசியம். லாக், ஆர்லாக், செமபோர், மற்றும் கண்டிஷன் வேரியபிள்ஸ் ஆகியவற்றின் நோக்கம் மற்றும் பயன்பாட்டைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், நீங்கள் த்ரெட் சின்க்ரோனைசேஷனை திறம்பட நிர்வகிக்கலாம், ரேஸ் கண்டிஷன்ஸைத் தடுக்கலாம் மற்றும் பொதுவான கன்கரென்சி ஆபத்துகளைத் தவிர்க்கலாம். குறிப்பிட்ட பணிக்கு சரியான ப்ரிமிட்டிவ்-ஐ தேர்ந்தெடுக்கவும், சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றவும், மற்றும் த்ரெட் பாதுகாப்பு மற்றும் உகந்த செயல்திறனை உறுதிப்படுத்த உங்கள் குறியீட்டை முழுமையாக சோதிக்க நினைவில் கொள்ளுங்கள். கன்கரென்சியின் சக்தியை ஏற்றுக்கொண்டு உங்கள் பைதான் அப்ளிகேஷன்களின் முழு திறனையும் திறக்கவும்!