Understanding React Concurrency
React v18.0 has broken ground by introducing a long-awaited feature: Concurrency! Unfortunately, despite a deluge of resources explaining how to use it, explanations of how it works are sparse. As it is a low-level feature, it’s not critical to understand React’s idea of concurrency, but it doesn’t hurt! This post does not attempt to exhaustively document React’s Concurrent API and best practices.
ソフトウェアのスケーラビリティについてスターバックスが教えてくれること | POSTD
2004年に Gregor Hohphe が「 スターバックスでは2相コミットを使わない（Starbucks Does Not Use Two-Phase Commit） 」という優れた投稿を発表しました。それを読んでいたら、学生時代にスターバックスでアルバイトをした頃がいきなり関わってきました。何年もの間に次第に分かってきたのは、プログラマでさえ有名なコーヒーショップのチェーンから学べることが思った以上にあるということです。 多くの人はスケーラビリティのあるソフトウェアを作ろうしますが、最初に考えていたよりも非常に難しいことがあります。個々のタスクをこなしているうちに「あらゆるものの重要性は等しく、同じリソースを必要とし、決まった順序で同期的に進行する」と考えてしまう罠に陥ってしまうのです。 実際には、少なくともスケーラビリティのあるシステムでは、当てはまりません。もちろんスターバックス
良いプログラマを目指すなら「Concurrent Progrmming in ML」は今すぐ読むべき - osiire’s blog
（いえ、どうせ前から広めたいとは思ってたので、ちょっと便乗。） これからマルチコア当り前時代になるし並行処理を扱えるようになりたい。でも並行処理って難し過ぎる。そんな諸氏に朗報です。簡単かつ安全にマルチスレッドを扱える方法があります。 それは、メッセージパッシングによるスレッド間情報共有です。Erlangのようなアクターモデルと言った方がピンとくる人もいるかもしれません。メッセージパッシングの世界にはロックもシグナルも登場しません。あるのは、スレッド間で共有する通信路だけです。なぜ通信路だけで、排他制御が出来るのでしょうか？新しいスレッドを作って、そのスレッドが持つ文字列を読み書きするメッセージパッシングスタイルのプログラムを見れば一目瞭然です。 (* 細かい事は若干単純化したサンプルプログラムです。*) let start_server init_msg = let ch = (* 通信
クラウド対応のモデリング技術がおもしろくなるかもしれない - きしだのはてな
いま、大きいのはクラウドから小さいのはGPGPUまで、並行システムはなざかりです。 クラウドなど、並行システムが不可欠となったとき、並行システムのモデリング技法が必要になります。 でも並行システムを作るために使えるモデリング技法で、現場の技術者に定着したものはありません。 いま現場で使えるのは、オブジェクト指向モデリングです。 オブジェクト指向のモデリングではUMLを使うと思うのですが、UMLを使ったオブジェクト指向のモデリングでは、クラス図・オブジェクト図が静的な関係を表し、シーケンス図・コラボレーション図はシングルスレッドでのフローをあらわします。これらの図は静的な関係か、シングルスレッドをあらわします。 複数スレッドを扱えるのはアクティビティ図ですが、ここではスレッドの同期を扱えるだけです。 UMLでは、動的な関係の遷移を表すことができません。 並行システムを考えるときには、動的な関
マルチコア時代の高並列性IOアーキテクチャ Wavy - Blog by Sadayuki Furuhashi
シングルスレッドではもう遅い。 以前にマルチコア時代の高速サーバーの実装で、「ネットワークIOはマルチスレッドで動かすが、その他の部分はシングルスレッドで動かす」というIOアーキテクチャの実装（mp::iothreads）を紹介しました。iothreadsはロジック部分をシングルスレッドで書けるため実装の手間を抑えることができ、ネットワークIOがボトルネックになるプログラムには特に適していると思われます。 しかし実際にiothreadsを使ってプログラムを書いてみると、非常に負荷が高い状況でシングルスレッドの部分の処理速度がボトルネックになってしまうことがありました。 そこでマルチコアCPUの性能を引き出すために、徹頭徹尾マルチスレッドで動かすIOアーキテクチャを実装してみました。 1つのスレッドが、ある時はepoll_wait()し、ある時はread(2)を行い、ある時はイベントを処理す
並列プログラミング規格「OpenCL 1.0」が標準として批准 － ＠IT
2008/12/10 OpenGLなどのオープン業界標準を策定する業界団体、Khronosグループは12月9日、シンガポールで開催中のイベントSIGGRAPHにおいてクロスプラットフォーム対応の並列プログラミング標準規格「OpenCL 1.0」（Open Computing Language）を批准したと発表した。ロイヤルティフリーで利用できる。 OpenCLはプロセッサのマルチコア化や、計算目的でのGPU利用、いわゆるGPGPUの興隆などの背景から標準的な並列プログラミングAPIへのニーズの高まりに応えるもの。CPU、GPU、Cell、DSPなど異なるアーキテクチャのプロセッサ上、もしくはこれらを組み合わせたハードウェアで使え、データ並列、タスク並列の計算モデルをサポートするという。OpenCLはOpenGLと組み合わせて利用することも想定している。 開発にはC言語ベースのプログラムを使
サーバー並行性は現実，クライアント並行性は未来 - Radium Software
Sutter's Mill - Server Concurrency != Client Concurrency Exceptional C++ の著者として有名な Herb Sutter さん。最近はソフトウェアの並行性 (concurrency) に関する啓蒙活動を精力的に行っている。その活動の一部は Dr. Dobb's の記事や氏のブログなどで見ることができる。 ソフトウェアの並行性や，それによって得られるスケーラビリティが，どれだけ重要なことかというのは，例えば Google が提供している様々なサービスなどを見てみれば実感できることで，最近ではそれほど珍しい考えではなくなっていると思う。 でも，それはあくまでもサーバー側の世界で起こっていることの話。 Google が持っているようなサーバーには，気の遠くなるような量のデータが格納されていて，それに対してとんでもない数のリクエス
Parallel Java Library - tsubosakaの日記
メモ 来月あたり研究室にQuad Coreのマシンが来るので，OpenMPっぽく簡単にループ等を並列化してくれるJavaのライブラリを探してたところParallel Java Libraryとかいうものを見つける． やってくれることは下のような逐次のコードを //seq for (int i = 1; i <= 4; ++i) { int j = 0; while (j < 1000000000) j = j + 1; System.out.println("Hello, world, i = " + i); } 次のように書くことにより並列化してくれる． //parallel new ParallelTeam().execute(new ParallelRegion() { public void run() throws Exception { execute(1, 4, new In
マルチコア危機：ScalaとErlangの対立
ブロゴスフィアでは最近Scala対Erlangの議論がややヒートし続けている。マルチコアの世界(参考記事)が訪れようとしている今、いかにマルチコア危機を解決するかが問題になっている。ScalaとErlangはその解決法たらんとしている言語だが、少し違いがある。それぞれのアプローチの長所短所はなんだろうか？ 問題 ムーアの法則はもう通用しない。かつてのようなクロック周波数の向上(リンク)は見込めず、かわりにコアの数を増やそうとしている。今の時代、あなたのノートPCでさえも2つコアを搭載していることだろう。 2つ以上のコアを有効に使うには、アプリケーションが並列処理を意識してないといけない。もしあなたの顧客が8コアのマシンを買ったとしたら、たとえそれをあるアプリケーションの専用マシンにしたとしても、そのアプリケーションがCPU性能の12%しか使えなくてもおかしくない、とあなたは顧客にどうにかし
steps to phantasien t(2008-03-16) C++ と Actor
頭が痛いだけでなく, 寝ている時に頭の傷を庇うせいか首がいたい. 鞭打ちかもしらんけど... そして頭とセットで打った臀部もいたい. 満身創痍で出かける気力もなく, 家でうだうだしているところ. こんなに良い天気なのになあ. うだうだついでに貰った本の紹介. 最近貰った本: プログラミング Erlang いただきました. ありがとうございます > 著者およびオーム社の中の方. Erlang の親玉が書いた入門書の翻訳です. Erlang は言語として特に斬新なところはなく, 処理系の提供するサービスの出来がいい, というのを伝聞で聞いていた. 読んでみるとたしかにそうだった. 本の内容も言語仕様(文法)の話は前半だけ. 後半は分散だとか並列の話をしている. 面白いのは後半. 私はお仕事の関係もあって分散メッセージングの仕組みには少し興味があったから, これはとても勉強になった. actor
JavaScriptによるマルチスレッドの実現‐Concurrent.Threadの裏側
function f ( ) { do_something(); do_another(); do_one_more(); } このプログラムでは順番に3つの関数を呼び出していますが、各関数呼び出しの間でいったんスレッドの実行権を他のJavaScriptコードに渡したいとします。これは次のように、各関数呼び出しをそれぞれ別の関数に分けて、間にsetTimeoutを挿むようにプログラムを書き換えることで実現できます。 function f ( ) { do_something(); setTimeout(f1, 1); // 1ミリ秒後にf1を呼び出す } function f1 ( ) { do_another(); setTimeout(f2, 1); } function f2 ( ) { do_one_more(); } こうして書き換えた関数fを、 f(); f(); のようにし
mixi Engineers’ Blog » Inside Tokyo Cabinet その四
涼しさに夏の終わりを感じてなんだか寂しくなるも、新しいオフィスから見えるパノラマの空の高さに癒されているmikioです。秋は気が変わりやすいこともあり、今回は唐突にDBMの並列性についての考察を記してみます。 並列性って何? 最近はマルチコアのプロセッサが当り前になってきて、そのパワーを100%引き出すために、並列性をできるだけ高めることが求められるようになってきました。それについて考える前に、まずは用語の整理をしておきましょうか。 並行性 : 二つ以上のタスクを一緒に進めること。必ずしも同時に処理を行うとは限らず、Aを少しやってからBを少しやって、それからまたAを少しやって、またBをやって...といった、いわゆるタイムシェアリングで実現してもよい雰囲気。 並列性 : 二つ以上のタスクを同時に進めること。タスクを複数のマシンに割り当てたり、複数のCPUに割り当てたり、CPU内の複数のコアに
Yariv’s Blog » Blog Archive » Erlang-Style Concurrency in Google Gears
Erlang-Style Concurrency in Google Gears Posted by Yariv on July 23, 2007 I heard about Google Gears when it came out a few weeks ago, but only a couple of days I took it for a short test drive. I was surprised to see that Google Gears uses Erlang-style concurrency (well, sort of). Google Gears supports asynchronous background processing using the WorkerPool module, which lets your Google Gear
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.NET 4.0 ベータ2でCoordination Data Structuresライブラリが改善
Paper: Real-world Concurrency - High Scalability -
Brian Goetz氏によるJavaOne 2008のセッション資料「Let’s Resync Concurrency Features in JDK 7」の翻訳
JavaOne：Cliff Click氏がスケーラブルな非ブロッキングコーディングスタイルを語る
jconch - Google Code
Rubyの並行性、アクター、およびRubinius - MenTaLguY氏へのインタビュー
Java の理論と実践: Java 7で登場するフォーク/ジョインのフレームワークを使って細粒度並列処理の活用方法を学ぶ