26. Programmation simultanée et parallèle
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Programmation simultanée et parallèle
La programmation simultanée et parallèle sont deux concepts fondamentaux dans le monde de la programmation. Les deux visent à améliorer les performances et l’efficacité des programmes, permettant d’exécuter plusieurs tâches simultanément. Cependant, ils diffèrent dans la manière dont cette simultanéité est réalisée et gérée.
Programmation simultanée
La programmation simultanée est un paradigme de programmation dans lequel plusieurs tâches sont démarrées, exécutées et terminées à des moments qui se chevauchent. Il est principalement appliqué dans les systèmes où plusieurs tâches indépendantes interagissent avec l'utilisateur ou avec d'autres systèmes. L'idée est que pendant qu'une tâche attend une réponse (par exemple une requête réseau), d'autres tâches peuvent continuer à s'exécuter.
En pratique, la programmation simultanée peut être implémentée via des threads, des processus, asyncio (en Python), ou même via des langages de programmation qui prennent en charge la concurrence dans leur noyau, comme Erlang ou Go.
Défis de la programmation simultanée
La programmation simultanée présente un certain nombre de défis. Le principal est la gestion des ressources partagées. Lorsque plusieurs tâches tentent d'accéder et de modifier simultanément une ressource partagée, une condition de concurrence critique peut se produire, ce qui peut entraîner des résultats inattendus et des bogues difficiles à suivre.
Un autre défi est l'impasse, une situation dans laquelle deux tâches ou plus s'attendent l'une l'autre pour libérer une ressource, ce qui entraîne une impasse dans laquelle aucune tâche ne peut se poursuivre. La programmation simultanée nécessite une coordination et une synchronisation minutieuses pour éviter ces problèmes.
Programmation parallèle
La programmation parallèle, quant à elle, est un paradigme de programmation dans lequel de nombreux calculs sont effectués simultanément. Il s’applique principalement à des problèmes pouvant être divisés en parties indépendantes et exécutés simultanément. L'idée est de diviser un problème en sous-problèmes plus petits qui peuvent être résolus en parallèle pour accélérer le temps de traitement global.
En pratique, la programmation parallèle peut être mise en œuvre via diverses techniques telles que le traitement vectoriel, le multitraitement, le multithreading, le cluster computing et le calcul en grille.
Les défis de la programmation parallèle
Tout comme la programmation concurrente, la programmation parallèle présente également ses défis. Le principal est la répartition des tâches. Tous les problèmes ne peuvent pas être facilement divisés en parties indépendantes pouvant être exécutées en parallèle. De plus, la communication entre des tâches parallèles peut également constituer un défi, en particulier dans les systèmes distribués.
Un autre défi est l'équilibrage de charge. Dans un système parallèle idéal, toutes les tâches parallèles devraient se terminer en même temps. Cependant, en pratique, certaines tâches peuvent prendre plus de temps que d'autres, entraînant un déséquilibre de charge.
Conclusion
En résumé, la programmation simultanée et parallèle sont deux techniques puissantes pour améliorer les performances et l'efficacité des programmes. Cependant, les deux comportent leurs propres défis et complexités. Il est donc essentiel de comprendre ces concepts et leur fonctionnement afin de pouvoir les appliquer efficacement dans la pratique.
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Quelles sont les principales différences entre la programmation concurrente et la programmation parallèle ?
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