vlan

Сейчас многие интересуются языками, поддерживающими несколько взаимодействующих потоков управления (Erlang, Clojure, Go). В них зелёные нити используются, в основном, для организации многозадачности (concurrency). В качестве моделей многозадачности используются CSP или Actor model. То есть программа строится из объектов-акторов, имеющих свою зелёную нить и обменивающихся сообщениями (синхронно или асинхронно).

Конечно хорошо, когда объекты перестают быть просто процедурами, связанными одной нитью и одним стеком вызовов. Это полезно, например, для серверов с множеством объектов-соединений и общими ресурсами. Однако подобное многозадачное ООП — не единственный способ занять процессоры. К тому же существуют и другие задачи.

Многие задачи по своей природе не объектные, а функциональные. Для них модели типа CSP или Actor model — не более, чем возможный способ ускорения обработки. Вместо многозадачности (concurrency) здесь на первый план выступает параллельность (parallel programming). Достаточно большое число реальных задач хорошо ложится именно в этот класс. В предметной области таких задач нет ни слова про объекты и сообщения, но есть чисто техническая (ладно, математическая) возможность произвести часть вычислений параллельно.

Средства параллельности можно реализовывать поверх средств многозадачности, но можно и иметь их встроенными в язык, хотя бы в виде библиотек. Иначе получается, что для решения функциональной задачи приходится писать объектно-ориентированный код.

Некоторые известные типы параллельной обработки:

• Map: обычное отображение, только параллельное; очень хорошо для списков, а для произвольных функторов надо думать
• Map-Reduce: отобразить, а затем свернуть; можно делать по-разному, один из вариантов — как в Google MapReduce, отобразить пары ключ-значение на новые пары, затем сгруппировать по ключу и свернуть
• Fork-Join: если задача большая, разбить на подчасти и рекурсивно решить их параллельно, объединив затем результат, иначе решить последовательно
• Pipeline: если задача представима как композиция функций над потоками, то каждую функцию можно считать параллельно; нужны функции примерно одинаковой сложности