பல்-திரெட்டிங் மற்றும் பல்-செயலாக்கம்: GIL வரம்புகள் மற்றும் செயல்திறன் பகுப்பாய்வு

ஒரே நேரத்தில் பல பணிகளைச் செய்யும் நிரலாக்கத்தில் (concurrent programming), பயன்பாடுகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு பல்-திரெட்டிங் மற்றும் பல்-செயலாக்கம் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான நுணுக்கங்களைப் புரிந்துகொள்வது மிகவும் முக்கியமானது. இந்தக் கட்டுரை, குறிப்பாக பைத்தான் சூழலில், இந்த இரண்டு அணுகுமுறைகளின் அடிப்படைக் கருத்துக்களை ஆராய்கிறது, மேலும் பரவலாக அறியப்பட்ட குளோபல் இன்டர்ப்ரெட்டர் லாக் (GIL) மற்றும் உண்மையான இணைச்செயலாக்கத்தை அடைவதில் அதன் தாக்கத்தையும் ஆய்வு செய்கிறது. நாங்கள் நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகள், செயல்திறன் பகுப்பாய்வு நுட்பங்கள் மற்றும் வெவ்வேறு வகையான வேலைகளுக்கு சரியான ஒத்தியங்கு மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான உத்திகளை ஆராய்வோம்.

ஒத்தியங்கு மற்றும் இணைச்செயலாக்கத்தைப் புரிந்துகொள்ளுதல்

பல்-திரெட்டிங் மற்றும் பல்-செயலாக்கத்தின் விவரங்களுக்குள் செல்வதற்கு முன், ஒத்தியங்கு மற்றும் இணைச்செயலாக்கம் ஆகியவற்றின் அடிப்படைக் கருத்துக்களைத் தெளிவுபடுத்துவோம்.

• ஒத்தியங்கு (Concurrency): ஒத்தியங்கு என்பது ஒரு அமைப்பு பல பணிகளை ஒரே நேரத்தில் கையாள்வது போல் தோன்றும் திறனைக் குறிக்கிறது. இதன் பொருள், பணிகள் ஒரே நேரத்தில் செயல்படுத்தப்படுகின்றன என்று அவசியமில்லை. மாறாக, அமைப்பு பணிகளுக்கு இடையில் வேகமாக மாறி, இணைச் செயல்பாட்டின் மாயையை உருவாக்குகிறது. ஒரு சமையல்காரர் சமையலறையில் பல ஆர்டர்களைக் கையாள்வதைப் பற்றி சிந்தியுங்கள். அவர் எல்லாவற்றையும் ஒரே நேரத்தில் சமைப்பதில்லை, ஆனால் அனைத்து ஆர்டர்களையும் ஒரே நேரத்தில் நிர்வகிக்கிறார்.
• இணைச்செயலாக்கம் (Parallelism): இணைச்செயலாக்கம், மறுபுறம், பல பணிகளின் உண்மையான ஒரே நேரத்திலான செயல்பாட்டைக் குறிக்கிறது. இதற்கு பல செயலாக்க அலகுகள் (எ.கா., பல CPU கோர்கள்) ஒன்றுசேர்ந்து செயல்பட வேண்டும். பல சமையல்காரர்கள் சமையலறையில் வெவ்வேறு ஆர்டர்களில் ஒரே நேரத்தில் வேலை செய்வதை கற்பனை செய்து பாருங்கள்.

ஒத்தியங்கு என்பது இணைச்செயலாக்கத்தை விட பரந்த கருத்தாகும். இணைச்செயலாக்கம் என்பது பல செயலாக்க அலகுகள் தேவைப்படும் ஒரு குறிப்பிட்ட வகை ஒத்தியங்கு ஆகும்.

பல்-திரெட்டிங்: இலகுவான ஒத்தியங்கு

பல்-திரெட்டிங் என்பது ஒரு செயல்முறைக்குள் பல திரெட்களை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது. திரெட்கள் ஒரே நினைவக இடத்தைப் பகிர்ந்து கொள்கின்றன, இது அவற்றுக்கிடையேயான தகவல்தொடர்பை ஒப்பீட்டளவில் திறமையாக ஆக்குகிறது. இருப்பினும், இந்த பகிரப்பட்ட நினைவக இடம் ஒத்திசைவு மற்றும் சாத்தியமான ரேஸ் கண்டிஷன்கள் (race conditions) தொடர்பான சிக்கல்களையும் அறிமுகப்படுத்துகிறது.

பல்-திரெட்டிங்கின் நன்மைகள்:

• இலகுவானது: செயல்முறைகளை உருவாக்குவதை மற்றும் நிர்வகிப்பதை விட திரெட்களை உருவாக்குவது மற்றும் நிர்வகிப்பது பொதுவாக குறைந்த வளங்களைச் செலவழிக்கும்.
• பகிரப்பட்ட நினைவகம்: ஒரே செயல்முறையில் உள்ள திரெட்கள் ஒரே நினைவக இடத்தைப் பகிர்ந்து கொள்கின்றன, இது எளிதான தரவுப் பகிர்வு மற்றும் தகவல்தொடர்பை அனுமதிக்கிறது.
• பதிலளிக்கும் தன்மை: பல்-திரெட்டிங், நீண்ட நேரம் இயங்கும் பணிகளை முக்கிய திரெட்டைத் தடுக்காமல் பின்னணியில் இயக்க அனுமதிப்பதன் மூலம் பயன்பாட்டின் பதிலளிக்கும் தன்மையை மேம்படுத்த முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு GUI பயன்பாடு நெட்வொர்க் செயல்பாடுகளைச் செய்ய ஒரு தனி திரெட்டைப் பயன்படுத்தலாம், இது GUI உறைந்து போவதைத் தடுக்கிறது.

பல்-திரெட்டிங்கின் தீமைகள்: GIL வரம்பு

பைத்தானில் பல்-திரெட்டிங்கின் முதன்மையான குறைபாடு குளோபல் இன்டர்ப்ரெட்டர் லாக் (GIL) ஆகும். GIL என்பது ஒரு மியூடெக்ஸ் (பூட்டு) ஆகும், இது எந்த நேரத்திலும் ஒரு திரெட் மட்டுமே பைத்தான் இன்டர்ப்ரெட்டரின் கட்டுப்பாட்டை வைத்திருக்க அனுமதிக்கிறது. இதன் பொருள், பல-கோர் செயலிகளிலும், CPU-சார்ந்த பணிகளுக்கு பைத்தான் பைட்கோடை உண்மையான இணைச் செயலாக்கம் செய்வது சாத்தியமில்லை. பல்-திரெட்டிங் மற்றும் பல்-செயலாக்கத்திற்கு இடையே தேர்ந்தெடுக்கும்போது இந்த வரம்பு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க காரணியாகும்.

GIL ஏன் உள்ளது? CPython-ல் (பைத்தானின் நிலையான செயலாக்கம்) நினைவக நிர்வாகத்தை எளிதாக்கவும், ஒற்றை-திரெட் நிரல்களின் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் GIL அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது. இது ரேஸ் கண்டிஷன்களைத் தடுத்து, பைத்தான் ஆப்ஜெக்ட்களுக்கான அணுகலை வரிசைப்படுத்துவதன் மூலம் திரெட் பாதுகாப்பை உறுதி செய்கிறது. இது இன்டர்ப்ரெட்டரின் செயலாக்கத்தை எளிதாக்கினாலும், CPU-சார்ந்த வேலைகளுக்கான இணைச்செயலாக்கத்தை இது கடுமையாக கட்டுப்படுத்துகிறது.

பல்-திரெட்டிங் எப்போது பொருத்தமானது?

GIL வரம்பு இருந்தபோதிலும், சில சூழ்நிலைகளில், குறிப்பாக I/O-சார்ந்த பணிகளுக்கு பல்-திரெட்டிங் இன்னும் நன்மை பயக்கும். I/O-சார்ந்த பணிகள் தங்கள் நேரத்தின் பெரும்பகுதியை நெட்வொர்க் கோரிக்கைகள் அல்லது வட்டு வாசிப்புகள் போன்ற வெளிப்புற செயல்பாடுகள் முடிவடையும் வரை காத்திருக்கின்றன. இந்த காத்திருப்பு காலங்களில், GIL பெரும்பாலும் வெளியிடப்படுகிறது, இது மற்ற திரெட்களை இயக்க அனுமதிக்கிறது. இதுபோன்ற சந்தர்ப்பங்களில், பல்-திரெட்டிங் ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்த முடியும்.

எடுத்துக்காட்டு: பல வலைப்பக்கங்களைப் பதிவிறக்குதல்

ஒரே நேரத்தில் பல வலைப்பக்கங்களைப் பதிவிறக்கும் ஒரு நிரலைக் கவனியுங்கள். இங்குள்ள தடை நெட்வொர்க் தாமதம் ஆகும் - அதாவது வலை சேவையகங்களிலிருந்து தரவைப் பெறுவதற்கு எடுக்கும் நேரம். பல திரெட்களைப் பயன்படுத்துவது, நிரல் ஒரே நேரத்தில் பல பதிவிறக்க கோரிக்கைகளைத் தொடங்க அனுமதிக்கிறது. ஒரு திரெட் ஒரு சேவையகத்திலிருந்து தரவிற்காக காத்திருக்கும்போது, மற்றொரு திரெட் முந்தைய கோரிக்கையின் பதிலைச் செயலாக்கலாம் அல்லது ஒரு புதிய கோரிக்கையைத் தொடங்கலாம். இது நெட்வொர்க் தாமதத்தை திறம்பட மறைத்து ஒட்டுமொத்த பதிவிறக்க வேகத்தை மேம்படுத்துகிறது.

            
import threading
import requests

def download_page(url):
    print(f"Downloading {url}")
    response = requests.get(url)
    print(f"Downloaded {url}, status code: {response.status_code}")

urls = [
    "https://www.example.com",
    "https://www.google.com",
    "https://www.wikipedia.org",
]

threads = []
for url in urls:
    thread = threading.Thread(target=download_page, args=(url,))
    threads.append(thread)
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

print("All downloads complete.")

            

              
                Copy
              
            
          

பல்-செயலாக்கம்: உண்மையான இணைச்செயலாக்கம்

பல்-செயலாக்கம் என்பது பல செயல்முறைகளை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது, ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த தனி நினைவக இடத்தைக் கொண்டிருக்கும். இது பல-கோர் செயலிகளில் உண்மையான இணைச் செயலாக்கத்தை அனுமதிக்கிறது, ஏனெனில் ஒவ்வொரு செயல்முறையும் ஒரு தனி கோரில் சுயாதீனமாக இயங்க முடியும். இருப்பினும், செயல்முறைகளுக்கு இடையேயான தகவல்தொடர்பு பொதுவாக திரெட்களுக்கு இடையேயான தகவல்தொடர்பை விட சிக்கலானது மற்றும் வள-செறிவு மிக்கது.

பல்-செயலாக்கத்தின் நன்மைகள்:

• உண்மையான இணைச்செயலாக்கம்: பல்-செயலாக்கம் GIL வரம்பைத் தவிர்த்து, பல-கோர் செயலிகளில் CPU-சார்ந்த பணிகளை உண்மையான இணைச் செயலாக்கம் செய்ய அனுமதிக்கிறது.
• தனிமைப்படுத்தல்: செயல்முறைகள் தங்களின் சொந்த தனி நினைவக இடங்களைக் கொண்டுள்ளன, இது தனிமைப்படுத்தலை வழங்குகிறது மற்றும் ஒரு செயல்முறை முழு பயன்பாட்டையும் செயலிழக்கச் செய்வதைத் தடுக்கிறது. ஒரு செயல்முறை பிழையை சந்தித்து செயலிழந்தால், மற்ற செயல்முறைகள் தடையின்றி இயங்க முடியும்.
• தவறு சகிப்புத்தன்மை: தனிமைப்படுத்தல் அதிக தவறு சகிப்புத்தன்மைக்கு வழிவகுக்கிறது.

பல்-செயலாக்கத்தின் தீமைகள்:

• வள-செறிவு மிக்கது: செயல்முறைகளை உருவாக்குவது மற்றும் நிர்வகிப்பது பொதுவாக திரெட்களை உருவாக்குவது மற்றும் நிர்வகிப்பதை விட அதிக வள-செறிவு மிக்கது.
• செயல்முறைகளுக்கு இடையேயான தகவல்தொடர்பு (IPC): செயல்முறைகளுக்கு இடையேயான தகவல்தொடர்பு திரெட்களுக்கு இடையேயான தகவல்தொடர்பை விட சிக்கலானது மற்றும் மெதுவானது. பொதுவான IPC வழிமுறைகளில் பைப்புகள், க்யூக்கள், பகிரப்பட்ட நினைவகம் மற்றும் சாக்கெட்டுகள் அடங்கும்.
• நினைவகச் சுமை: ஒவ்வொரு செயல்முறைக்கும் அதன் சொந்த நினைவக இடம் உள்ளது, இது பல்-திரெட்டிங்குடன் ஒப்பிடும்போது அதிக நினைவக நுகர்வுக்கு வழிவகுக்கிறது.

பல்-செயலாக்கம் எப்போது பொருத்தமானது?

இணைச்செயலாக்கம் செய்யக்கூடிய CPU-சார்ந்த பணிகளுக்கு பல்-செயலாக்கம் விருப்பமான தேர்வாகும். இவை தங்கள் நேரத்தின் பெரும்பகுதியை கணக்கீடுகளைச் செய்வதில் செலவிடும் மற்றும் I/O செயல்பாடுகளால் வரையறுக்கப்படாத பணிகள். எடுத்துக்காட்டுகள் பின்வருமாறு:

• பட செயலாக்கம்: படங்களுக்கு வடிப்பான்களைப் பயன்படுத்துதல் அல்லது சிக்கலான கணக்கீடுகளைச் செய்தல்.
• அறிவியல் உருவகப்படுத்துதல்கள்: தீவிர எண் கணக்கீடுகளை உள்ளடக்கிய உருவகப்படுத்துதல்களை இயக்குதல்.
• தரவு பகுப்பாய்வு: பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைச் செயலாக்குதல் மற்றும் புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு செய்தல்.
• கிரிப்டோகிராஃபிக் செயல்பாடுகள்: பெரிய அளவிலான தரவை குறியாக்கம் செய்தல் அல்லது மறைகுறியாக்கம் செய்தல்.

எடுத்துக்காட்டு: மான்டே கார்லோ சிமுலேஷன் மூலம் பை கணக்கிடுதல்

மான்டே கார்லோ முறையைப் பயன்படுத்தி பை கணக்கிடுவது, பல்-செயலாக்கத்தைப் பயன்படுத்தி திறம்பட இணைச்செயலாக்கம் செய்யக்கூடிய ஒரு CPU-சார்ந்த பணியின் ஒரு உன்னதமான எடுத்துக்காட்டு ஆகும். இந்த முறையில், ஒரு சதுரத்திற்குள் சீரற்ற புள்ளிகளை உருவாக்கி, ஒரு பொறிக்கப்பட்ட வட்டத்திற்குள் விழும் புள்ளிகளின் எண்ணிக்கையைக் கணக்கிடுவது அடங்கும். வட்டத்திற்குள் உள்ள புள்ளிகளின் விகிதம் மொத்த புள்ளிகளின் எண்ணிக்கைக்கு விகிதாசாரமாக பை-க்கு சமம்.

            
import multiprocessing
import random

def calculate_points_in_circle(num_points):
    count = 0
    for _ in range(num_points):
        x = random.random()
        y = random.random()
        if x*x + y*y <= 1:
            count += 1
    return count

def calculate_pi(num_processes, total_points):
    points_per_process = total_points // num_processes
    with multiprocessing.Pool(processes=num_processes) as pool:
        results = pool.map(calculate_points_in_circle, [points_per_process] * num_processes)
    total_count = sum(results)
    pi_estimate = 4 * total_count / total_points
    return pi_estimate

if __name__ == "__main__":
    num_processes = multiprocessing.cpu_count()
    total_points = 10000000
    pi = calculate_pi(num_processes, total_points)
    print(f"Estimated value of Pi: {pi}")

            

              
                Copy
              
            
          

இந்த எடுத்துக்காட்டில், `calculate_points_in_circle` செயல்பாடு கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமானது மற்றும் `multiprocessing.Pool` வகுப்பைப் பயன்படுத்தி பல கோர்களில் சுயாதீனமாக செயல்படுத்தப்படலாம். `pool.map` செயல்பாடு கிடைக்கக்கூடிய செயல்முறைகளுக்கு இடையில் வேலையைப் பகிர்ந்து, உண்மையான இணைச் செயலாக்கத்தை அனுமதிக்கிறது.

செயல்திறன் பகுப்பாய்வு மற்றும் தரப்படுத்தல்

பல்-திரெட்டிங் மற்றும் பல்-செயலாக்கத்திற்கு இடையே திறம்படத் தேர்வு செய்ய, செயல்திறன் பகுப்பாய்வு மற்றும் தரப்படுத்தல் செய்வது அவசியம். இது உங்கள் குறியீட்டின் இயக்க நேரத்தை வெவ்வேறு ஒத்தியங்கு மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி அளவிடுவதையும், உங்கள் குறிப்பிட்ட பணிச்சுமைக்கு உகந்த அணுகுமுறையை அடையாளம் காண முடிவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்வதையும் உள்ளடக்கியது.

செயல்திறன் பகுப்பாய்விற்கான கருவிகள்:

• `time` மாட்யூல்: `time` மாட்யூல் இயக்க நேரத்தை அளவிடுவதற்கான செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. ஒரு குறியீட்டுத் தொகுதியின் தொடக்க மற்றும் இறுதி நேரங்களைப் பதிவுசெய்து, கழிந்த நேரத்தைக் கணக்கிட `time.time()` ஐப் பயன்படுத்தலாம்.
• `cProfile` மாட்யூல்: `cProfile` மாட்யூல் ஒரு மேம்பட்ட சுயவிவரக் கருவியாகும், இது உங்கள் குறியீட்டில் உள்ள ஒவ்வொரு செயல்பாட்டின் இயக்க நேரம் பற்றிய விரிவான தகவல்களை வழங்குகிறது. இது செயல்திறன் தடைகளை அடையாளம் காணவும், உங்கள் குறியீட்டை அதற்கேற்ப மேம்படுத்தவும் உதவும்.
• `line_profiler` பேக்கேஜ்: `line_profiler` பேக்கேஜ் உங்கள் குறியீட்டை வரி வரியாக சுயவிவரப்படுத்த அனுமதிக்கிறது, செயல்திறன் தடைகள் பற்றிய மேலும் நுணுக்கமான தகவல்களை வழங்குகிறது.
• `memory_profiler` பேக்கேஜ்: `memory_profiler` பேக்கேஜ் உங்கள் குறியீட்டில் நினைவகப் பயன்பாட்டைக் கண்காணிக்க உதவுகிறது, இது நினைவகக் கசிவுகள் அல்லது அதிகப்படியான நினைவக நுகர்வைக் கண்டறிய பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

தரப்படுத்தல் பரிசீலனைகள்:

• யதார்த்தமான பணிச்சுமைகள்: உங்கள் பயன்பாட்டின் வழக்கமான பயன்பாட்டு முறைகளைத் துல்லியமாகப் பிரதிபலிக்கும் யதார்த்தமான பணிச்சுமைகளைப் பயன்படுத்தவும். நிஜ உலகச் சூழ்நிலைகளைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தாத செயற்கையான அளவுகோல்களைப் பயன்படுத்துவதைத் தவிர்க்கவும்.
• போதுமான தரவு: உங்கள் அளவுகோல்கள் புள்ளிவிவர ரீதியாக குறிப்பிடத்தக்கவை என்பதை உறுதிப்படுத்த போதுமான அளவு தரவைப் பயன்படுத்தவும். சிறிய தரவுத்தொகுப்புகளில் அளவுகோல்களை இயக்குவது துல்லியமான முடிவுகளை வழங்காது.
• பல ஓட்டங்கள்: உங்கள் அளவுகோல்களை பலமுறை இயக்கி, சீரற்ற மாறுபாடுகளின் தாக்கத்தைக் குறைக்க முடிவுகளை சராசரியாக்கவும்.
• கணினி கட்டமைப்பு: முடிவுகள் மீண்டும் உருவாக்கக்கூடியவை என்பதை உறுதிப்படுத்த, தரப்படுத்தலுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் கணினி கட்டமைப்பை (CPU, நினைவகம், இயக்க முறைமை) பதிவு செய்யவும்.
• வார்ம்-அப் ஓட்டங்கள்: உண்மையான தரப்படுத்தலைத் தொடங்குவதற்கு முன், கணினி ஒரு நிலையான நிலையை அடைய வார்ம்-அப் ஓட்டங்களைச் செய்யவும். இது கேச்சிங் அல்லது பிற தொடக்கச் சுமை காரணமாக முடிவுகள் சிதைவதைத் தவிர்க்க உதவும்.

செயல்திறன் முடிவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்தல்:

செயல்திறன் முடிவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்யும் போது, பின்வரும் காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்:

• இயக்க நேரம்: குறியீட்டின் ஒட்டுமொத்த இயக்க நேரமே மிக முக்கியமான அளவீடு ஆகும். வேகமான அணுகுமுறையை அடையாளம் காண வெவ்வேறு ஒத்தியங்கு மாதிரிகளின் இயக்க நேரங்களை ஒப்பிடவும்.
• CPU பயன்பாடு: கிடைக்கக்கூடிய CPU கோர்கள் எவ்வளவு திறம்பட பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பதைக் காண CPU பயன்பாட்டைக் கண்காணிக்கவும். பல்-செயலாக்கம் CPU-சார்ந்த பணிகளுக்கு பல்-திரெட்டிங்குடன் ஒப்பிடும்போது அதிக CPU பயன்பாட்டை விளைவிக்க வேண்டும்.
• நினைவக நுகர்வு: உங்கள் பயன்பாடு அதிகப்படியான நினைவகத்தைப் பயன்படுத்தவில்லை என்பதை உறுதிப்படுத்த நினைவக நுகர்வைக் கண்காணிக்கவும். பல்-செயலாக்கம் பொதுவாக தனித்தனி நினைவக இடங்கள் காரணமாக பல்-திரெட்டிங்கை விட அதிக நினைவகம் தேவைப்படுகிறது.
• அளவிடுதல்: வெவ்வேறு எண்ணிக்கையிலான செயல்முறைகள் அல்லது திரெட்களுடன் அளவுகோல்களை இயக்குவதன் மூலம் உங்கள் குறியீட்டின் அளவிடுதலை மதிப்பீடு செய்யவும். आदर्शமாக, செயல்முறைகள் அல்லது திரெட்களின் எண்ணிக்கை அதிகரிக்கும்போது இயக்க நேரம் நேரியல் ரீதியாகக் குறைய வேண்டும் (ஒரு குறிப்பிட்ட புள்ளி வரை).

செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கான உத்திகள்

பொருத்தமான ஒத்தியங்கு மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பதைத் தவிர, உங்கள் பைத்தான் குறியீட்டின் செயல்திறனை மேம்படுத்த நீங்கள் பயன்படுத்தக்கூடிய பல உத்திகள் உள்ளன:

• திறமையான தரவு கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்துங்கள்: உங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு மிகவும் திறமையான தரவு கட்டமைப்புகளைத் தேர்வுசெய்யுங்கள். எடுத்துக்காட்டாக, உறுப்பு சோதனைகளுக்கு ஒரு பட்டியலுக்குப் பதிலாக ஒரு செட்டைப் பயன்படுத்துவது செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்த முடியும்.
• செயல்பாட்டு அழைப்புகளைக் குறைத்தல்: செயல்பாட்டு அழைப்புகள் பைத்தானில் ஒப்பீட்டளவில் செலவானவை. உங்கள் குறியீட்டின் செயல்திறன்-முக்கியமான பிரிவுகளில் செயல்பாட்டு அழைப்புகளின் எண்ணிக்கையைக் குறைக்கவும்.
• உள்ளமைக்கப்பட்ட செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்துங்கள்: உள்ளமைக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள் பொதுவாக மிகவும் மேம்படுத்தப்பட்டவை மற்றும் தனிப்பயன் செயலாக்கங்களை விட வேகமாக இருக்கும்.
• குளோபல் மாறிகளைத் தவிர்க்கவும்: குளோபல் மாறிகளை அணுகுவது லோக்கல் மாறிகளை அணுகுவதை விட மெதுவாக இருக்கலாம். உங்கள் குறியீட்டின் செயல்திறன்-முக்கியமான பிரிவுகளில் குளோபல் மாறிகளைப் பயன்படுத்துவதைத் தவிர்க்கவும்.
• பட்டியல் புரிதல்கள் மற்றும் ஜெனரேட்டர் வெளிப்பாடுகளைப் பயன்படுத்துங்கள்: பட்டியல் புரிதல்கள் மற்றும் ஜெனரேட்டர் வெளிப்பாடுகள் பல சந்தர்ப்பங்களில் பாரம்பரிய சுழல்களை விட திறமையானதாக இருக்கும்.
• Just-In-Time (JIT) தொகுப்பு: உங்கள் குறியீட்டை மேலும் மேம்படுத்த Numba அல்லது PyPy போன்ற ஒரு JIT கம்பைலரைப் பயன்படுத்திக் கருதுங்கள். JIT கம்பைலர்கள் உங்கள் குறியீட்டை இயக்க நேரத்தில் நேட்டிவ் மெஷின் குறியீடாக மாறும் வகையில் தொகுக்க முடியும், இது குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறன் மேம்பாடுகளை விளைவிக்கிறது.
• Cython: உங்களுக்கு இன்னும் அதிக செயல்திறன் தேவைப்பட்டால், உங்கள் குறியீட்டின் செயல்திறன்-முக்கியமான பிரிவுகளை C-போன்ற மொழியில் எழுத Cython-ஐப் பயன்படுத்திக் கருதுங்கள். Cython குறியீட்டை C குறியீடாகத் தொகுத்து, பின்னர் உங்கள் பைத்தான் நிரலுடன் இணைக்கலாம்.
• ஒத்திசைவற்ற நிரலாக்கம் (asyncio): ஒரே நேரத்தில் I/O செயல்பாடுகளுக்கு `asyncio` நூலகத்தைப் பயன்படுத்தவும். `asyncio` என்பது ஒரு ஒற்றை-திரெட் ஒத்தியங்கு மாதிரியாகும், இது I/O-சார்ந்த பணிகளுக்கு அதிக செயல்திறனை அடைய கோரூட்டின்கள் மற்றும் நிகழ்வு சுழல்களைப் பயன்படுத்துகிறது. இது பல்-திரெட்டிங் மற்றும் பல்-செயலாக்கத்தின் மேல்சுமையைத் தவிர்த்து, பல பணிகளின் ஒரே நேரத்திலான செயலாக்கத்தை அனுமதிக்கிறது.

பல்-திரெட்டிங் மற்றும் பல்-செயலாக்கத்திற்கு இடையே தேர்ந்தெடுப்பது: ஒரு முடிவு வழிகாட்டி

பல்-திரெட்டிங் மற்றும் பல்-செயலாக்கத்திற்கு இடையே தேர்வு செய்ய உங்களுக்கு உதவ ஒரு எளிமைப்படுத்தப்பட்ட முடிவு வழிகாட்டி இங்கே:

• உங்கள் பணி I/O-சார்ந்ததா அல்லது CPU-சார்ந்ததா?
• I/O-சார்ந்தது: பல்-திரெட்டிங் (அல்லது `asyncio`) பொதுவாக ஒரு நல்ல தேர்வாகும்.
• CPU-சார்ந்தது: பல்-செயலாக்கம் பொதுவாக சிறந்த தேர்வாகும், ஏனெனில் இது GIL வரம்பைத் தவிர்க்கிறது.
• ஒரே நேரத்தில் இயங்கும் பணிகளுக்கு இடையில் தரவைப் பகிர வேண்டுமா?
• ஆம்: பல்-திரெட்டிங் எளிமையானதாக இருக்கலாம், ஏனெனில் திரெட்கள் ஒரே நினைவக இடத்தைப் பகிர்ந்து கொள்கின்றன. இருப்பினும், ஒத்திசைவு சிக்கல்கள் மற்றும் ரேஸ் கண்டிஷன்கள் குறித்து கவனமாக இருங்கள். நீங்கள் பல்-செயலாக்கத்துடன் பகிரப்பட்ட நினைவக வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தலாம், ஆனால் அதற்கு அதிக கவனமான மேலாண்மை தேவை.
• இல்லை: பல்-செயலாக்கம் சிறந்த தனிமைப்படுத்தலை வழங்குகிறது, ஏனெனில் ஒவ்வொரு செயல்முறைக்கும் அதன் சொந்த நினைவக இடம் உள்ளது.
• கிடைக்கக்கூடிய வன்பொருள் என்ன?
• ஒற்றை-கோர் செயலி: பல்-திரெட்டிங் I/O-சார்ந்த பணிகளுக்குப் பதிலளிக்கும் தன்மையை மேம்படுத்த முடியும், ஆனால் உண்மையான இணைச்செயலாக்கம் சாத்தியமில்லை.
• பல-கோர் செயலி: பல்-செயலாக்கம் CPU-சார்ந்த பணிகளுக்குக் கிடைக்கக்கூடிய கோர்களை முழுமையாகப் பயன்படுத்த முடியும்.
• உங்கள் பயன்பாட்டின் நினைவகத் தேவைகள் என்ன?
• பல்-செயலாக்கம் பல்-திரெட்டிங்கை விட அதிக நினைவகத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. நினைவகம் ஒரு கட்டுப்பாடாக இருந்தால், பல்-திரெட்டிங் விரும்பத்தக்கதாக இருக்கலாம், ஆனால் GIL வரம்புகளை நிவர்த்தி செய்வதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள்.

பல்வேறு களங்களில் எடுத்துக்காட்டுகள்

பல்வேறு களங்களில் சில நிஜ உலக எடுத்துக்காட்டுகளைக் கருத்தில் கொண்டு பல்-திரெட்டிங் மற்றும் பல்-செயலாக்கத்தின் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை விளக்குவோம்:

• வலை சேவையகம்: ஒரு வலை சேவையகம் பொதுவாக பல கிளையன்ட் கோரிக்கைகளை ஒரே நேரத்தில் கையாளுகிறது. ஒவ்வொரு கோரிக்கையையும் ஒரு தனி திரெட்டில் கையாள பல்-திரெட்டிங்கைப் பயன்படுத்தலாம், இது சேவையகம் ஒரே நேரத்தில் பல கிளையன்ட்களுக்குப் பதிலளிக்க அனுமதிக்கிறது. சேவையகம் முதன்மையாக I/O செயல்பாடுகளைச் செய்தால் (எ.கா., வட்டுவிலிருந்து தரவைப் படித்தல், நெட்வொர்க் வழியாக பதில்களை அனுப்புதல்) GIL ஒரு பெரிய கவலையாக இருக்காது. இருப்பினும், டைனமிக் உள்ளடக்க உருவாக்கம் போன்ற CPU-தீவிர பணிகளுக்கு, ஒரு பல்-செயலாக்க அணுகுமுறை மிகவும் பொருத்தமானதாக இருக்கலாம். நவீன வலை கட்டமைப்புகள் பெரும்பாலும் இரண்டின் கலவையைப் பயன்படுத்துகின்றன, `asyncio` போன்ற ஒத்திசைவற்ற I/O கையாளுதலுடன் CPU-சார்ந்த பணிகளுக்கு பல்-செயலாக்கத்துடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளது. Node.js உடன் தொகுக்கப்பட்ட செயல்முறைகள் அல்லது Gunicorn மற்றும் பல தொழிலாளர் செயல்முறைகளுடன் பைத்தான் போன்ற பயன்பாடுகளைப் பற்றி சிந்தியுங்கள்.
• தரவு செயலாக்க பைப்லைன்: ஒரு தரவு செயலாக்க பைப்லைன் பெரும்பாலும் தரவு உள்ளீர்ப்பு, தரவு சுத்தம் செய்தல், தரவு மாற்றம் மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வு போன்ற பல நிலைகளை உள்ளடக்கியது. ஒவ்வொரு நிலையையும் ஒரு தனி செயல்முறையில் இயக்கலாம், இது தரவை இணைச் செயலாக்கம் செய்ய அனுமதிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, பல மூலங்களிலிருந்து சென்சார் தரவைச் செயலாக்கும் ஒரு பைப்லைன், ஒவ்வொரு சென்சாரிலிருந்தும் தரவை ஒரே நேரத்தில் டீகோட் செய்ய பல்-செயலாக்கத்தைப் பயன்படுத்தலாம். செயல்முறைகள் க்யூக்கள் அல்லது பகிரப்பட்ட நினைவகத்தைப் பயன்படுத்தி ஒருவருக்கொருவர் தொடர்பு கொள்ளலாம். அப்பாச்சி கஃப்கா அல்லது அப்பாச்சி ஸ்பார்க் போன்ற கருவிகள் இந்த வகையான மிகவும் பகிரப்பட்ட செயலாக்கத்தை எளிதாக்குகின்றன.
• விளையாட்டு மேம்பாடு: விளையாட்டு மேம்பாடு கிராபிக்ஸ் ரெண்டரிங், பயனர் உள்ளீட்டைச் செயலாக்குதல் மற்றும் விளையாட்டு இயற்பியலை உருவகப்படுத்துதல் போன்ற பல்வேறு பணிகளை உள்ளடக்கியது. இந்த பணிகளை ஒரே நேரத்தில் செய்ய பல்-திரெட்டிங்கைப் பயன்படுத்தலாம், இது விளையாட்டின் பதிலளிக்கும் தன்மை மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, விளையாட்டு சொத்துக்களை பின்னணியில் ஏற்றுவதற்கு ஒரு தனி திரெட்டைப் பயன்படுத்தலாம், இது முக்கிய திரெட்டைத் தடுப்பதைத் தடுக்கிறது. இயற்பியல் உருவகப்படுத்துதல்கள் அல்லது AI கணக்கீடுகள் போன்ற CPU-தீவிர பணிகளை இணைச்செயலாக்கம் செய்ய பல்-செயலாக்கத்தைப் பயன்படுத்தலாம். விளையாட்டு மேம்பாட்டிற்கான ஒத்தியங்கு நிரலாக்க முறைகளைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது குறுக்கு-தள சவால்கள் குறித்து எச்சரிக்கையாக இருங்கள், ஏனெனில் ஒவ்வொரு தளத்திற்கும் அதன் சொந்த நுணுக்கங்கள் இருக்கும்.
• அறிவியல் கணினி: அறிவியல் கணினி பெரும்பாலும் பல்-செயலாக்கத்தைப் பயன்படுத்தி இணைச்செயலாக்கம் செய்யக்கூடிய சிக்கலான எண் கணக்கீடுகளை உள்ளடக்கியது. எடுத்துக்காட்டாக, திரவ இயக்கவியலின் ஒரு உருவகப்படுத்துதலை சிறிய துணைப் பிரச்சினைகளாகப் பிரிக்கலாம், அவை ஒவ்வொன்றும் ஒரு தனி செயல்முறையால் சுயாதீனமாகத் தீர்க்கப்படலாம். NumPy மற்றும் SciPy போன்ற நூலகங்கள் எண் கணக்கீடுகளைச் செய்வதற்கு மேம்படுத்தப்பட்ட நடைமுறைகளை வழங்குகின்றன, மேலும் பல்-செயலாக்கத்தைப் பயன்படுத்தி பல கோர்களுக்கு இடையில் பணிச்சுமையைப் பகிரலாம். அறிவியல் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு பெரிய அளவிலான கணினி தொகுப்புகள் போன்ற தளங்களைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள், இதில் தனிப்பட்ட முனைகள் பல்-செயலாக்கத்தை நம்பியுள்ளன, ஆனால் தொகுப்பு விநியோகத்தை நிர்வகிக்கிறது.

முடிவுரை

பல்-திரெட்டிங் மற்றும் பல்-செயலாக்கத்திற்கு இடையே தேர்ந்தெடுப்பது GIL வரம்புகள், உங்கள் பணிச்சுமையின் தன்மை (I/O-சார்ந்த மற்றும் CPU-சார்ந்த), மற்றும் வள நுகர்வு, தகவல்தொடர்பு மேல்சுமை மற்றும் இணைச்செயலாக்கம் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வர்த்தக-ஒப்பந்தங்களை கவனமாகப் பரிசீலித்தல் தேவை. I/O-சார்ந்த பணிகளுக்கு அல்லது ஒரே நேரத்தில் இயங்கும் பணிகளுக்கு இடையில் தரவைப் பகிர்வது அவசியமாக இருக்கும்போது பல்-திரெட்டிங் ஒரு நல்ல தேர்வாக இருக்கும். பல்-செயலாக்கம் பொதுவாக இணைச்செயலாக்கம் செய்யக்கூடிய CPU-சார்ந்த பணிகளுக்கு சிறந்த தேர்வாகும், ஏனெனில் இது GIL வரம்பைத் தவிர்த்து, பல-கோர் செயலிகளில் உண்மையான இணைச் செயலாக்கத்தை அனுமதிக்கிறது. ஒவ்வொரு அணுகுமுறையின் பலம் மற்றும் பலவீனங்களைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலமும், செயல்திறன் பகுப்பாய்வு மற்றும் தரப்படுத்தல் செய்வதன் மூலமும், நீங்கள் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கலாம் மற்றும் உங்கள் பைத்தான் பயன்பாடுகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம். மேலும், குறிப்பாக I/O ஒரு பெரிய தடையாக இருக்கும் என்று நீங்கள் எதிர்பார்த்தால், `asyncio` உடன் ஒத்திசைவற்ற நிரலாக்கத்தைக் கருத்தில் கொள்வதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள்.

இறுதியில், சிறந்த அணுகுமுறை உங்கள் பயன்பாட்டின் குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பொறுத்தது. வெவ்வேறு ஒத்தியங்கு மாதிரிகளுடன் பரிசோதனை செய்யத் தயங்காதீர்கள் மற்றும் உங்கள் தேவைகளுக்கு உகந்த தீர்வைக் கண்டுபிடிக்க அவற்றின் செயல்திறனை அளவிடவும். செயல்திறன் ஆதாயங்களுக்காக பாடுபடும்போதும், தெளிவான மற்றும் பராமரிக்கக்கூடிய குறியீட்டிற்கு எப்போதும் முன்னுரிமை அளிக்க நினைவில் கொள்ளுங்கள்.