言語のスレッド実装の雑な話(Green threadからGoのgoroutineまで)
Twitterで "green thread" という単語をたまたま見かけたので、知っていることをつぶやいたよ。 Green thread 言語のスレッドとOSのスレッドの関係 N:1 mapping 言語のスレッドの全てがひとつのOSのスレッドの上で実行されるもの。その代表が上記のJavaのgreen thread。 OSのシステムコールを呼ぶときには必ずnonblockingモードを使い、EAGAIN または EWOULDBLOCKが返ってきたときには他のスレッドの実行権に譲るようにする必要がある。うっかりシステムコールでブロックされてしまうと、全部のスレッドが巻き添えになって動けなくなる。 スレッドの生成やコンテキストの切り替えは軽い。しかし、マルチコアを生かすことができないため、シングルコアの環境でのみ使用される。 1:1 mapping OSのスレッドと言語のスレッドが1対1対応
スレッドプールの作り方
(*)が付いている材料は、コア数分用意できると性能がアップします。 シンプルなProducer-Consumerパターン スレッドを1本だけ使うパターンから紹介します。特に小細工する必要も無いので実装もシンプルになります。 メインスレッドから非同期に実行して欲しい処理をワーカースレッドのキューに積む ワーカースレッドはキューから処理を取り出して実行する 生産者(Producer)・消費者(Consumer)パターンと呼ばれる、非常に古典的なデザインパターンの1つです。 コードにするならこんな感じ。 #include <condition_variable> #include <deque> #include <functional> #include <mutex> #include <thread> class worker { public: worker() : thread_([t
Emacs 26 Brings Generators and Threads
Emacs 26.1 was recently released. As you would expect from a major release, it comes with lots of new goodies. Being a bit of an Emacs Lisp enthusiast, the two most interesting new features are generators (iter) and native threads (thread). Correction: Generators were actually introduced in Emacs 25.1 (Sept. 2016), not Emacs 26.1. Doh! Update: ThreadSanitizer (TSan) quickly shows that Emacs’ threa
C++ マルチスレッド 入門
エラーハンドリングとはどうあるべきかについての考察。 Boost.勉強会 #3 関西 ( http://kokucheese.com/event/index/4335/ )にて発表。
失敗ロック例いくつか - 兼雑記
なにかあまりスレッドとか得意でない人のコードを見ていて、いくつかダメな予感がするパターンがあるよね、ってことで適当に集めてみました。どれもこれも小さな例にすると、こんなミスしねーよ、って感じなんですけど、複雑なコードの中にあると結構ミスるもんかな、と。私自身マルチスレッドはたいへん苦手で、実際私がやらかしたケースもいくつか。 ひとつめ: ロック順序逆転 // そこらじゅうで確保されてるグローバルなロック pthread_mutex_t g_mu = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER; // このクラスを使うところは全域 g_mu でロックされてるとします class C { public: C() { pthread_mutex_init(&mu_, NULL); } void doSlowOperation() { pthread_mutex_lock(&mu_); /
Parallelising Python with Threading and Multiprocessing | QuantStart
Parallelising Python with Threading and Multiprocessing Parallelising Python with Threading and Multiprocessing One aspect of coding in Python that we have yet to discuss in any great detail is how to optimise the execution performance of our simulations. While NumPy, SciPy and pandas are extremely useful in this regard when considering vectorised code, we aren't able to use these tools effectivel
スレッドセーフという幻想と現実 - yohhoyの日記（別館）
この記事はC++ Advent Calendar 2013の15日目にエントリしています。 内容はC++標準ライブラリとスレッドセーフに関する解説になります。 flickr / rennasverden もくじ What's スレッドセーフ？ スレッドセーフという幻想 基本型とデータ競合 C++標準ライブラリとデータ競合 C++標準ライブラリ：シーケンスコンテナ編 C++標準ライブラリ：連想コンテナ編 スレッドセーフ RELOADED 基本的なスレッドセーフ保証 std::shared_ptr<T> std::rand() std::cout （本文のみ約9000字） はじめに マルチスレッド対応の点では他言語に遅れを取っていたプログラミング言語C++ですが、C++11ではようやく標準ライブラリにスレッドサポートが追加されました。C++11スレッドサポートではスレッドクラスstd::thr
Forking and IPC in Ruby, Part II — SitePoint
In the first article, we examined why the fork() system call is useful and where it fits into the grand scheme of things. We saw that by passing a block to Kernel#fork or Process#fork it is possible to execute arbitrary code concurrently (or in parallel if there are multiple processors). In addition, we saw that although forking is relatively expensive, it can compete with threading if the Ruby im
Forking and IPC in Ruby, Part I — SitePoint
I like to think of forking as the underdog of the concurrency world. In fact, at this point, many programmers have probably never even heard of it. The term “multithreaded” has almost become synonymous with “concurrent” or “parallel.” The fork() system call creates a “copy” of the current process. For our purposes in Ruby, it enables arbitrary code to run asynchronously. Since that code will be sc
Understanding Threads in Python
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Some syntactic sugar for Clojure's threading macros - An Ostler in IT
Reddit - Dive into anything
Brute-force thread-debugging | Ronald S. Bultje
AppMaster - The No-Code platform for building web & mobile apps
Knowing When A Python Thread Has Died