সামঞ্জস্য আয়ত্ত করা

সংযোগ আয়ত্ত করা

একাধিক লোক একই সময়ে আপনার অ্যাপ ব্যবহার করবে এবং আপনি যত দ্রুত সম্ভব আপনার অ্যাপ সরবরাহ করতে চান। তাই আপনি একত্রীকরণ পরিচালনা করার জন্য কিছু উপায় প্রয়োজন হবে. ভয় নেই! বেশিরভাগ ওয়েব সার্ভার ইতিমধ্যেই ডিফল্টরূপে এটি করে। কিন্তু যখন আপনার স্কেল করার প্রয়োজন হয়, তখন আপনি সবচেয়ে কার্যকর উপায়ে একযোগে ব্যবহার করতে চান।

বিভিন্ন ধরনের একত্রিতকরণ

সঙ্গতি পরিচালনা করার একাধিক উপায় রয়েছে:মাল্টি-প্রসেস, মাল্টি-থ্রেডিং এবং ইভেন্ট-চালিত। এই প্রতিটি তাদের ব্যবহার, সুবিধা এবং অসুবিধা আছে. এই নিবন্ধে, আপনি শিখবেন কিভাবে তারা আলাদা এবং কখন কোনটি ব্যবহার করবেন।

প্রতিটি কর্মী প্রক্রিয়ার মেমরিতে সম্পূর্ণ কোডবেস থাকে। এটি এই পদ্ধতিটিকে বেশ মেমরি-নিবিড় করে তোলে এবং বড় পরিকাঠামোতে স্কেল করা কঠিন করে তোলে।

মাল্টি-প্রসেস পদ্ধতির বিপরীতে, সমস্ত থ্রেড একই প্রক্রিয়ার মধ্যে চলে। এর মানে তারা গ্লোবাল ভেরিয়েবলের মতো ডেটা শেয়ার করে। অতএব, প্রতি থ্রেডে অতিরিক্ত মেমরির শুধুমাত্র ছোট অংশ ব্যবহার করা হয়।

গ্লোবাল ইন্টারপ্রেটার লক

এটি আমাদের এমআরআই-তে গ্লোবাল ইন্টারপ্রেটার লক (GIL)-এ নিয়ে আসে। জিআইএল হল সমস্ত রুবি কোড কার্যকর করার চারপাশে একটি তালা। যদিও আমাদের থ্রেডগুলি সমান্তরালভাবে চলতে দেখা যায়, তবে একটি সময়ে শুধুমাত্র একটি থ্রেড সক্রিয় থাকে৷

IO GIL এর বাইরে কাজ করে। আপনি যখন ফলাফল ফিরে আসার অপেক্ষায় একটি ডাটাবেস কোয়েরি চালান, তখন এটি লক হবে না। আরেকটি থ্রেড এর মধ্যে কিছু কাজ করার সুযোগ থাকবে। আপনি যদি থ্রেডে হ্যাশ বা অ্যারেগুলিতে প্রচুর গণিত এবং অপারেশন করেন, আপনি এমআরআই ব্যবহার করলে আপনি শুধুমাত্র একটি একক কোর ব্যবহার করবেন। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে আপনার মেশিনটি সম্পূর্ণরূপে ব্যবহার করার জন্য আপনাকে এখনও একাধিক প্রক্রিয়ার প্রয়োজন। অথবা আপনি Rubinius বা jRuby ব্যবহার করতে পারেন, যার কোন GIL নেই।

থ্রেড নিরাপত্তা

আপনি যদি একাধিক থ্রেড ব্যবহার করেন তবে আপনাকে থ্রেড নিরাপদ উপায়ে শেয়ার করা ডেটা ম্যানিপুলেট করে এমন সমস্ত কোড লিখতে সতর্ক থাকতে হবে। আপনি ভাগ করা ডেটা স্ট্রাকচারগুলিকে ম্যানিপুলেট করার আগে লক করতে একটি Mutex ব্যবহার করে উদাহরণস্বরূপ এটি করতে পারেন। এটি নিশ্চিত করবে যে আপনি ডেটা পরিবর্তন করার সময় অন্যান্য থ্রেডগুলি তাদের কাজ পুরানো ডেটার উপর ভিত্তি করে করছে না৷

নীচে আপনি রুবিতে লেখা একটি খুব সাধারণ ইভেন্ট লুপ দেখতে পাবেন। লুপটি ইভেন্টটিকে event_queue থেকে নেবে এবং এটি পরিচালনা করুন। যদি কোন ইভেন্ট না থাকে, তাহলে এটি ঘুমোবে এবং সারিতে নতুন ইভেন্ট আছে কিনা তা দেখার জন্য পুনরাবৃত্তি করবে।

loop do
  if event_queue.any?
    handle_event(event_queue.pop)
  else
    sleep 0.1
  end
end

সচিত্র সংস্করণ

এই দৃষ্টান্তে, আমরা এটিকে আরও এক ধাপ এগিয়ে নিয়ে যাচ্ছি। ইভেন্ট লুপ এখন ওএস, সারি এবং কিছু স্মৃতির সাথে একটি সুন্দর নাচ করে।

ধাপে ধাপে

1. ওএস নেটওয়ার্ক এবং ডিস্কের প্রাপ্যতার উপর নজর রাখে।
2. ওএস যখন দেখে যে I/O প্রস্তুত, তখন এটি সারিতে একটি ইভেন্ট পাঠায়।
3. সারি হল ইভেন্টের একটি তালিকা যেখান থেকে ইভেন্ট লুপটি শীর্ষে স্থান নেয়।
4. ইভেন্ট লুপ ইভেন্ট পরিচালনা করে।
5. এটি সংযোগগুলি সম্পর্কে মেটা ডেটা সংরক্ষণ করতে কিছু মেমরি ব্যবহার করে৷
6. এটি আবার ইভেন্ট সারিতে সরাসরি একটি নতুন ইভেন্ট পাঠাতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ইভেন্টের বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে সারি বন্ধ করার জন্য একটি বার্তা৷
৷
7. যদি এটি একটি I/O অপারেশন করতে চায়, এটি OS কে বলে যে এটি একটি নির্দিষ্ট I/O অপারেশনে আগ্রহী। OS নেটওয়ার্ক এবং ডিস্কের ট্র্যাক রাখে (দেখুন [1]) এবং I/O প্রস্তুত হলে আবার একটি ইভেন্ট যোগ করে।

সারাংশে

• বেশিরভাগ অ্যাপের জন্য থ্রেডিং অর্থপূর্ণ, রুবি/রেল ইকোসিস্টেম মনে হচ্ছে (ধীরে ধীরে) এইভাবে চলছে।
• যদি আপনি দীর্ঘ-চলমান স্ট্রিমগুলির সাথে উচ্চ সমসাময়িক অ্যাপগুলি চালান, তাহলে ইভেন্ট-লুপ আপনাকে স্কেল করতে দেয়৷
• যদি আপনার উচ্চ ট্রাফিক সাইট না থাকে, অথবা আপনি আশা করেন যে আপনার কর্মীরা ভাল পুরানো মাল্টি-প্রসেসে চলে যাবেন।

এবং, একটি ইভেন্ট লুপ চালানো সম্ভব, একটি থ্রেডের ভিতরে, একটি মাল্টি-প্রসেস সেটআপের ভিতরে। তাই হ্যাঁ, আপনি আপনার স্ট্রোপওয়াফেল খেতে পারেন এবং এটিও খেতে পারেন!

আপনি যদি এই কনকারেন্সি মডেলগুলি সম্পর্কে আরও পড়তে চান তবে মাল্টি-প্রসেস, মাল্টি-থ্রেডিং এবং ইভেন্ট লুপগুলির উপর আমাদের বিস্তারিত নিবন্ধগুলি দেখুন৷