Такие важные короткоживущие данные
8 мин
Поговорим о вре́менных данных, служащих для информационного обмена между отдельными вычислителями в (максимально близкорасположенных) параллельных вычислительных системах.
Есть ли параллелизм в произвольном алгоритме и как его использовать лучшим образом
15 мин
Параллелизации обработки данных в настоящее время применяется в основном для сокращения времени вычислений путем одновременной обработки данных по частям на множестве различных вычислительных устройств с последующим объединением полученных результатов. Параллельное выполнение позволяет “обойти” сформулированный лордом Рэлеем в 1871 г. фундаментальный закон, согласно которому (в применимости к тепловыделению процессоров) мощность их тепловыделения пропорциональна четвертой степени тактовой частоты процессора (увеличение частоты вдвое повышает тепловыделение в 16 раз) и фактически заменить его линейным от числа параллельных вычислителей – при сохранении тактовой частоты). Ничто не дается даром – задача выявления (обычно скрытого для непосвящённого наблюдателя, [1]) потенциала параллелизма в алгоритмах не является "лежащей на поверхности", а уж эффективность его (параллелизма) использования – тем более.
Быстрый поиск по всем пользователям ВК
8 мин
Туториал
Задача:
Нужно пройтись по 650 000 000 пользователям ВК и вытащить только тех, кто живет в Москве. Затем отдельно обработать уже полученные айдишники.
Решение:
- генерация токенов для вк api
- асинхронные запросы
- код проекта в Google Colab (Python)
Что сказал-то?
3 мин
«То что ясно всем, ещё кто-то должен сказать»
Типа эпиграфа, Google/Яндекс автора не сыскали
Это вторая часть статьи «То что ясно всем».
Для лучшего понимания изложенного в ней алгоритма Z добавлю здесь удачный пример, приведённый ранее в обсуждении/комментах.
Представьте себе, что стоит задача построить кривую некоей функции Т(Х) на заданном интервале (допустимых) значений. Сделать это желательно максимально подробно, но вы заранее не знаете, когда вас «схватят за руку». Вы хотите генерировать значения Х так, чтобы в любой момент, когда прервётся построение кривой (генерация параметров Х на интервале и вычисление Т(Х)), получившийся график максимально точно отражал эту функцию. Окажется больше времени — график будет точнее, но — всегда максимум из возможного на данный момент для произвольной функции.
Конечно, для известной функции алгоритм разбиения интервала может учитывать её поведение, но здесь речь идёт об общем подходе, дающем искомый результат с минимальными «потерями». Для двумерного случая можно привести пример отображения некоего рельефа/поверхности и желать быть уверенным, что сколько успели — отобразили максимум его особенностей.
Типа эпиграфа, Google/Яндекс автора не сыскали
Это вторая часть статьи «То что ясно всем».
Для лучшего понимания изложенного в ней алгоритма Z добавлю здесь удачный пример, приведённый ранее в обсуждении/комментах.
Представьте себе, что стоит задача построить кривую некоей функции Т(Х) на заданном интервале (допустимых) значений. Сделать это желательно максимально подробно, но вы заранее не знаете, когда вас «схватят за руку». Вы хотите генерировать значения Х так, чтобы в любой момент, когда прервётся построение кривой (генерация параметров Х на интервале и вычисление Т(Х)), получившийся график максимально точно отражал эту функцию. Окажется больше времени — график будет точнее, но — всегда максимум из возможного на данный момент для произвольной функции.
Конечно, для известной функции алгоритм разбиения интервала может учитывать её поведение, но здесь речь идёт об общем подходе, дающем искомый результат с минимальными «потерями». Для двумерного случая можно привести пример отображения некоего рельефа/поверхности и желать быть уверенным, что сколько успели — отобразили максимум его особенностей.
Сравнение времени выполнения алгоритма на CPU и GPU
12 мин
Recovery Mode
Использование CUDA Runtime API для вычислений. Сравнение CPU и GPU вычислений
В данной статье я решил провести сравнение выполнения алгоритма написанного на C++ на центральном и графическом процессоре(выполнение вычислений с помощью Nvidia CUDA Runtime API на поддерживаемом GPU Nvidia). CUDA API позволяет выполнение некоторых вычислений на графическом процессоре. Файл c++ использующий cuda, будет иметь расширение .cu.
Схема работы алгоритма приведена ниже.
Задача алгоритма состоит в том, что найти возможные числа X, при возведении которых в степень degree_of, будет получатся исходное число max_number. Сразу отмечу, что все числа которые будут передаваться GPU, будут хранится в массивах. Алгоритм, выполняемый каждым потоком, имеет приблизительно следующий вид:
Симуляция подъёмной силы Ньютона методом частиц на CUDA
22 мин
https://www.youtube.com/playlist?list=PLwr8DnSlIMg0KABru36pg4CvbfkhBofAi
Как-то на Хабре мне попалась довольно любопытная статья “Научно-технические мифы, часть 1. Почему летают самолёты?”. Статья довольно подробно описывает, какие проблемы возникают при попытке объяснить подъёмную силу крыльев через закон Бернулли или модель подъёмной силы Ньютона (Newtonian lift). И хотя статья предлагает другие объяснения, мне бы всё же хотелось остановиться на модели Ньютона подробнее. Да, модель Ньютона не полна и имеет допущения, но она даёт более точное и интуитивное описание явлений, чем закон Бернулли.
Основной недостаток этой модели — это отсутствие взаимодействия частиц газа друг с другом. Из-за этого при нормальных условиях она даёт некорректные результаты, хотя всё ещё может применяться для экстремальных условий, где взаимодействием можно пренебречь.
Я же решил проверить, что же произойдёт в модели Ньютона если её улучшить. Что если добавить в неё недостающий элемент межатомного взаимодействия? Исходный код и бинарники получившегося симулятора доступны на GitHub.
Перед тем как мы начнём, я бы хотел сразу обозначить, что это статься не о физике самой модели. Эта статья о GPGPU-программировании. Мы не будем рассматривать физические свойства самой модели, потому что она груба и не подходит для настоящих расчётов. И всё же, эта неточная модель даёт куда более интуитивное описание явления подъёмной силы, чем закон Бернулли.
Пишем простую ORM с возможностью смены БД на лету
9 мин
Туториал
Recovery Mode
Привет, Хабр! Карма слита из-за неосторожного комента под холиварной статьей, а значит нужно написать интересный (я надеюсь) пост и реабилитироваться.
Я несколько лет пользуюсь серверным telegram клиентом на php. И как многие пользователи — устал от постоянного роста потребления памяти. Некоторые сессии могут занимать от 1 до 8 гигабайт RAM! Поддержка баз данных была уже давно обещана, но подвижек в этом направлении не было. Пришлось решать проблему самому :) Популярность open source проекта, накладывала интересные требования на pull request:
- Обратная совместимость. Все существующие сессии должны продолжить работать в новой версии (сессия — это сериализованный инстанс приложения в файле);
- Свобода выбора БД. Возможность менять тип хранилища без потери данных и в любой момент, так как у пользователей разные конфигурации окружения;
- Расширяемость. Простота добавления новых типов баз данных;
- Сохранить интерфейс. Код приложения, работающий с данными, не должен меняться;
- Асинхронность. Проект использует amphp, поэтому все операции с базами должны быть неблокирующими;
За подробностями приглашаю всех под кат.
Перенос молекулярной динамики на CUDA. Часть III: Внутримолекулярное взаимодействие
17 мин
До этого мы рассматривали молекулярную динамику, где законы взаимодействия между частицами зависели исключительно от типа частиц или от их заряда. Для веществ молекулярной природы взаимодействие между частицами (атомами) сильно зависит от того, принадлежат ли атомы одной молекуле или нет (точнее, связаны ли они химической связью).
Например, вода:
очевидно, что водород с кислородом внутри одной молекулы взаимодействуют совсем по-другому, нежели тот же кислород с водородом соседней молекулы. Таким образом, разделяют ВНУТРИмолекулярное (intramolecular) и МЕЖмолекулярное (intermolecular) взаимодействие. Межмолекулярное взаимодействие можно задать короткодействующими и Кулоновскими парными потенциалами, о которых речь шла в предыдущих статьях. Здесь же сконцентрируемся на внутримолекулярном.
Например, вода:
очевидно, что водород с кислородом внутри одной молекулы взаимодействуют совсем по-другому, нежели тот же кислород с водородом соседней молекулы. Таким образом, разделяют ВНУТРИмолекулярное (intramolecular) и МЕЖмолекулярное (intermolecular) взаимодействие. Межмолекулярное взаимодействие можно задать короткодействующими и Кулоновскими парными потенциалами, о которых речь шла в предыдущих статьях. Здесь же сконцентрируемся на внутримолекулярном.
Немного об ускорении программы: распараллеливание (ручное или автоматическое) на базе сверхоптимистичных вычислений
8 мин
Здравствуйте, уважаемые читатели. В этой публикации речь пойдет о такой (уже ставшей привычной) вещи как ускорение работы программы путем применения параллельных вычислений. Технологии организации таких вычислений известны – это и обычное многопоточное программирование, и применение специальных интерфейсов: OpenMP, OpenAcc, MPI, DVM и многих других (при этом распараллеливаются циклы, используется векторизация или конвейеризация, организуются ленивые вычисления, выделяются независимые блоки программы, которые можно запустить в параллель и т.п.).
При этом обычно исходят из той идеи, что распараллеливание не должно каким-то образом влиять на результаты исполнения программы. Это жесткое, но справедливое для многих случаев требование. Однако если мы пытаемся распараллелить программу, ведущую какие-либо расчеты численными методами (обучаем нейронную сеть, моделируем динамику жидкости или молекулярной системы, решаем обыкновенные дифференциальные уравнения или оптимизационные задачи), то результат и так (в любом случае) будет иметь некоторую погрешность. Поэтому, почему бы не применить «рискованные» технологии распараллеливания, которые могут внести в математическое решение небольшую дополнительную погрешность, но позволят получить еще некоторое дополнительное ускорение? Об одной из таких технологий – о расщеплении тел циклов с предсказанием промежуточных результатов и откатом при неудачном предсказании (собственно, это и есть «сверхоптимистичные» вычисления в частично транзакционной памяти) и пойдет речь.
При этом обычно исходят из той идеи, что распараллеливание не должно каким-то образом влиять на результаты исполнения программы. Это жесткое, но справедливое для многих случаев требование. Однако если мы пытаемся распараллелить программу, ведущую какие-либо расчеты численными методами (обучаем нейронную сеть, моделируем динамику жидкости или молекулярной системы, решаем обыкновенные дифференциальные уравнения или оптимизационные задачи), то результат и так (в любом случае) будет иметь некоторую погрешность. Поэтому, почему бы не применить «рискованные» технологии распараллеливания, которые могут внести в математическое решение небольшую дополнительную погрешность, но позволят получить еще некоторое дополнительное ускорение? Об одной из таких технологий – о расщеплении тел циклов с предсказанием промежуточных результатов и откатом при неудачном предсказании (собственно, это и есть «сверхоптимистичные» вычисления в частично транзакционной памяти) и пойдет речь.
Как писать аккуратные конвейеры для машинного обучения
13 мин
Перевод
Здравствуйте, Хабр.
Тема конвейеризации и распараллеливания машинного обучения давно фигурирует у нас в проработке. В частности, интересно, достаточно ли для этого специализированной книги с акцентом на Python, либо нужна более обзорная и, возможно, сложная литература. Мы решили перевести вводную статью об устройстве конвейеров для машинного обучения, содержащую как архитектурные, так и более прикладные соображения. Давайте обсудим, актуальны ли поиски в этом направлении.
Тема конвейеризации и распараллеливания машинного обучения давно фигурирует у нас в проработке. В частности, интересно, достаточно ли для этого специализированной книги с акцентом на Python, либо нужна более обзорная и, возможно, сложная литература. Мы решили перевести вводную статью об устройстве конвейеров для машинного обучения, содержащую как архитектурные, так и более прикладные соображения. Давайте обсудим, актуальны ли поиски в этом направлении.
Анатомия backpressure в реактивных потоках
7 мин
Читая многочисленные статьи по теме реактивных потоков, читатель может прийти к выводу, что:
В этой статье я попытаюсь показать, что:
- backpressure это круто
- backpressure доступно только в библиотеках, реализующих спецификацию reactive streams
- эта спецификация настолько сложна, что не стоит и пытаться ее реализовать самому
В этой статье я попытаюсь показать, что:
- backpressure — это очень просто
- для реализации асинхронного backpressure достаточно сделать асинхронный вариант семафора
- при наличии реализации асинхронного семафора, интерфейс org.reactivestreams.Publisher реализуется в несколько десятков строк кода
C++ template аллокатора с потокобезопасным циклическим буфером
9 мин
Вашему вниманию простой C++ template аллокатора с потокобезопасным циклическим буфером.
Вся реализация в одном заголовочном .h файле: [fast_mem_pool.h]
Фишки, чем этот аллокатор лучше сотни подобных — под катом.
Вся реализация в одном заголовочном .h файле: [fast_mem_pool.h]
Фишки, чем этот аллокатор лучше сотни подобных — под катом.
Мир без корутин. Костыли для программиста — asyncio
15 мин
1. Введение
Тот, кто научился летать, ползать уже не будет. Но не должно быть и высокомерия к тому, кто «летать не может» в принципе. И то и другое вполне норма. И то и другое уважаемо и почетно. Для человека — это, как выбор профессии: вы, условно, либо летчик, либо шофер. Для тех же животных аналогично — вы либо орел, либо волк, т.е. либо летаете, либо бегаете (убегаете). Но только человек в своих понятиях, категориях, отношении и мыслях наделил персонажи характеристиками и выработал свое отношение к ним. Правда, с нюансами. Так, нет, наверное, почетнее и романтичнее профессии летчика, но попробуйте в этом убедить дальнобойщика или авиаконструктора?! И тут сложно возразить: космонавтов много даже сейчас, а второго Королева все еще нет!
Мы — программисты. Может, в разной степени, но некоторые — уж точно. Это я к тому, что мы разные и мыслить можем тоже по-разному. Утверждение, что программист мыслит только последовательно, столь же однобоко, вредно и даже кощунственно, как и то, что человек только бегает. Он иногда — и летает. Кто-то, как летчики, делает это довольно регулярно, а некоторые, как космонавты, даже месяцами и непрерывно. Идея последовательного мышления принижает способности человека. В какой-то момент и на какое-то время в это можно даже поверить, но " все-таки она вертится" — это про то, что рано или поздно жизнь возьмет свое.
Ближайшие события
Как начать путь к работе по проектированию электроники FPGA космического корабля Blue Origin
6 мин
Вы хотите узнать, как получить работу по проектированию электроники космического корабля? Мне надавно пришло предложение поинтервьироваться на позицию FPGA designer для Blue Origin (см. выше). Лично мне такая позиция не нужна (у меня уже есть позиция ASIC designer-а в другой компании), но я отметил, что технические требования к претендентам в Blue Origin точно совпадают с содержанием семинара для школьников и младших студентов, который пройдет 15-17 сентября на выставке ChipEXPO в Сколково, с поддержкой от РОСНАНО. Хотя разумеется на семинаре мы коснемся технологий Verilog и FPGA только на самом начальном уровне: базовые концепции и простые, но уже интересные, примеры. Чтобы устроится после этого в Blue Origin, вам все-же потребуется несколько лет учебы и работы.
Из-за короновируса семинар будет удаленный, поэтому принять участие смогут не только школьники и студенты Москвы, но и всей России, Украины, Казахстана, Калифорнии и других стран и регионов. Физически проводить лекции и удаленно помогать участникам будут преподаватели и инженеры МИЭТ, ВШЭ МИЭМ, МФТИ, Черниговского Политеха, Самарского университета, IVA Technologies и fpga-systems.ru.
Для участия сначала, еще до семинара, нужно пройти три части теоретического курса от РОСНАНО, под общим названием «Как работают создатели умных наночипов»: «От транзистора до микросхемы», «Логическая сторона цифровой схемотехники», «Физическая сторона цифровой схемотехники». Этот курс необходим, чтобы вы понимали, что вы делаете, по время практического семинара. По получению сертификата окончания теоретического онлайн-курса, вы можете зайти в офис РОСНАНО в Москве и получить бесплатную плату для практического семинара (если они останутся, преимущество имеют школьники). С этой платой вы можете работать дома, до, во время и после семинара в Сколково.
Как получить плату, подготовится к семинару и что на нем будет:
Мир без корутин. Итераторы-генераторы
20 мин
1. Введение
Чтобы максимально запутать проблему — поручите ее решение программистам ;). Но если серьезно, то на мой взгляд с корутинами происходит нечто подобное, т.к., вольно или нет, с их помощью происходит замыливание создавшейся ситуации. Последняя характеризуется тем, что по-прежнему остаются проблемы параллельного программирования, которые никуда не уходят, и, главное, корутины не способствуют кардинальному их решению.
Реализуем простые кооперативные потоки на C
13 мин
Перевод
Привет, Хабр!
Спасибо вам за внимание, проявленное к нашей предыдущей переводной публикации о REST. Сегодня мы предлагаем взглянуть на тему проектирования систем несколько с другой стороны и публикуем перевод статьи Стивена Бреннана, корифея Linux, который рассказывает о собственной реализации многозадачности в userspace и о том, какая может быть от этого польза.
Спасибо вам за внимание, проявленное к нашей предыдущей переводной публикации о REST. Сегодня мы предлагаем взглянуть на тему проектирования систем несколько с другой стороны и публикуем перевод статьи Стивена Бреннана, корифея Linux, который рассказывает о собственной реализации многозадачности в userspace и о том, какая может быть от этого польза.
Перенос молекулярной динамики на CUDA. Часть II: Суммирование по Эвальду
10 мин
В предыдущей статье мы обсудили основу метода молекулярной динамики, в том числе вычисление энергии и сил взаимодействия между частицами с заданными парными потенциалами. А что, если частицы обладают некоторым электрическим зарядом? Например, в том случае, если мы моделируем кристалл поваренной соли, состоящий из ионов Na+ и Cl-. Или водный раствор, содержащий те или иные ионы. В этом случае, кроме парных потенциалов типа Леннарда-Джонса между ионами действуют силы электростатического взаимодействия, т.е. закон Кулона. Энергия такого взаимодействия для пары частиц i-j равна:
где q – заряд частицы, rij – расстояние между частицами, С – некоторая постоянная, зависящая от выбора единиц измерения. В системе СИ это — , в СГС — 1, в моей программе (где энергия выражена в электронвольтах, расстояние в ангстремах, а заряд в элементарных зарядах) C примерно равно 14.3996.
Ну и что, скажете вы? Просто добавим соответствующее слагаемое в парный потенциал и готово. Однако, чаще всего в МД моделировании используют периодические граничные условия, т.е. моделируемая система со всех сторон окружена бесконечным количеством её виртуальных копий. В этом случае каждый виртуальный образ нашей системы будет взаимодействовать со всеми заряженными частицами внутри системы по закону Кулона. А поскольку Кулоновское взаимодействие убывает с расстоянием очень слабо (как 1/r), то отмахнуться от него так просто нельзя, сказав, что с такого-то расстояния мы его не вычисляем. Ряд вида 1/x расходится, т.е. его сумма, в принципе, может расти до бесконечности. И что же теперь, миску супа не солить? Убьёт электричеством?
где q – заряд частицы, rij – расстояние между частицами, С – некоторая постоянная, зависящая от выбора единиц измерения. В системе СИ это — , в СГС — 1, в моей программе (где энергия выражена в электронвольтах, расстояние в ангстремах, а заряд в элементарных зарядах) C примерно равно 14.3996.
Ну и что, скажете вы? Просто добавим соответствующее слагаемое в парный потенциал и готово. Однако, чаще всего в МД моделировании используют периодические граничные условия, т.е. моделируемая система со всех сторон окружена бесконечным количеством её виртуальных копий. В этом случае каждый виртуальный образ нашей системы будет взаимодействовать со всеми заряженными частицами внутри системы по закону Кулона. А поскольку Кулоновское взаимодействие убывает с расстоянием очень слабо (как 1/r), то отмахнуться от него так просто нельзя, сказав, что с такого-то расстояния мы его не вычисляем. Ряд вида 1/x расходится, т.е. его сумма, в принципе, может расти до бесконечности. И что же теперь, миску супа не солить? Убьёт электричеством?
System.Threading.Channels — высокопроизводительный производитель-потребитель и асинхронность без аллокаций и стэк дайва
18 мин
И снова здравствуй. Какое-то время назад я писал о другом малоизвестном инструменте для любителей высокой производительности — System.IO.Pipelines. По своей сути, рассматриваемый System.Threading.Channels (в дальнейшем «каналы») построен по похожим принципам, что и Пайплайны, решает ту же задачу — Производитель-Потребитель. Однако имеет в разы более простое апи, которое изящно вольется в любого рода enterprise-код. При этом использует асинхронность без аллокаций и без stack-dive даже в асинхронном случае! (Не всегда, но часто).
Перенос молекулярной динамики на CUDA. Часть I: Основы
22 мин
Цель данной статьи – поднять вопросы распараллеливания кода программы для численного моделирования методом молекулярной динамики (МД) с помощью технологии CUDA. Зачем это вообще нужно, ведь уже существуют программные пакеты по МД, работающие в том числе и на CUDA? Дело в том, что я развиваю свою собственную концепцию «непостоянного поля сил» (non-constant force field), которая не реализована в существующих МД-программах.
Переделывать чужой код под эти нужды – довольно неблагодарное занятие, поэтому я взялся перенести уже написанный свой последовательный код и заодно поделится некоторыми размышлениями. Кроме того, это ответ на часто мелькающий здесь комментарий к статьям по CUDA, вроде этого .
Итак, что же такое молекулярная динамика? На Хабре уже есть несколько постов на эту тему, например здесь или вот здесь. Кратко, МД – это метод, позволяющий моделировать движение множества частиц (в том числе атомов, ионов, молекул) и рассчитывать коллективные свойства системы, зависящие от этого движения. Как это работает? Допустим для множества из N частиц заданы некоторые начальные координаты, скорости, массы и (главное!) законы взаимодействия между ними. Изменяем координаты согласно скоростям. На основе законов взаимодействия вычисляем силы, действующие между частицами. Раз знаем силу и массу – знаем ускорение. Поправляем скорость с учетом ускорения. И снова переходим к изменению координат. И так повторяем тысячи раз, покане надоест не наберем достаточную статистику.
Переделывать чужой код под эти нужды – довольно неблагодарное занятие, поэтому я взялся перенести уже написанный свой последовательный код и заодно поделится некоторыми размышлениями. Кроме того, это ответ на часто мелькающий здесь комментарий к статьям по CUDA, вроде этого .
Итак, что же такое молекулярная динамика? На Хабре уже есть несколько постов на эту тему, например здесь или вот здесь. Кратко, МД – это метод, позволяющий моделировать движение множества частиц (в том числе атомов, ионов, молекул) и рассчитывать коллективные свойства системы, зависящие от этого движения. Как это работает? Допустим для множества из N частиц заданы некоторые начальные координаты, скорости, массы и (главное!) законы взаимодействия между ними. Изменяем координаты согласно скоростям. На основе законов взаимодействия вычисляем силы, действующие между частицами. Раз знаем силу и массу – знаем ускорение. Поправляем скорость с учетом ускорения. И снова переходим к изменению координат. И так повторяем тысячи раз, пока
Многопоточный линейный список: проблема существования элемента, повышение производительности и соотношение с STL
57 мин
Здравствуйте, уважаемые посетители Хабра!
В этой статье речь пойдёт о связном списке, многопоточности и С++. Сразу отмечу, что были все шансы положить эту работу «на полочку» и использовать в небольшом количестве личных проектов. Вместо этого я всё-таки решил выложить её на суд общественности – вдруг это действительно покажется кому-нибудь полезным или интересным. Более того, если окажется, что кто-нибудь когда-нибудь уже успел сделать что-нибудь подобное, укажите мне эти материалы, пожалуйста. Однако сколько я ни пытался гуглить на эту тему, все попытки были безуспешны.
Также отмечу, что речь пойдёт не о классическом связном списке, а о моём творческом переосмыслении использования этой структуры данных в многопоточном окружении. Я рассматривал сценарий неупорядоченного интенсивного многопоточного обращения к списку. Это означает, что любой поток в любой момент независимо от других может получить доступ к списку и произвести требуемые операции. Если он только добавляет или изменяет элементы, это ещё полбеды. Если же он ещё и удаляет элементы, могут возникнуть различные интересные особенности.
Этот проект, которым я занимался на правах хобби и саморазвития, по ряду причин растянулся на весьма длительный срок. Кроме того, по мере работы над ним я интенсивно учился: проект начинался без знания и понимания STL и проектировался соответственно, используя только внутренние средства собственно языка С++. Однако потом я весьма серьёзно его модифицировал с учётом STL и даже под STL. Что у меня из этого получилось, судить вам, уважаемые читатели.
В этой статье речь пойдёт о связном списке, многопоточности и С++. Сразу отмечу, что были все шансы положить эту работу «на полочку» и использовать в небольшом количестве личных проектов. Вместо этого я всё-таки решил выложить её на суд общественности – вдруг это действительно покажется кому-нибудь полезным или интересным. Более того, если окажется, что кто-нибудь когда-нибудь уже успел сделать что-нибудь подобное, укажите мне эти материалы, пожалуйста. Однако сколько я ни пытался гуглить на эту тему, все попытки были безуспешны.
Также отмечу, что речь пойдёт не о классическом связном списке, а о моём творческом переосмыслении использования этой структуры данных в многопоточном окружении. Я рассматривал сценарий неупорядоченного интенсивного многопоточного обращения к списку. Это означает, что любой поток в любой момент независимо от других может получить доступ к списку и произвести требуемые операции. Если он только добавляет или изменяет элементы, это ещё полбеды. Если же он ещё и удаляет элементы, могут возникнуть различные интересные особенности.
Этот проект, которым я занимался на правах хобби и саморазвития, по ряду причин растянулся на весьма длительный срок. Кроме того, по мере работы над ним я интенсивно учился: проект начинался без знания и понимания STL и проектировался соответственно, используя только внутренние средства собственно языка С++. Однако потом я весьма серьёзно его модифицировал с учётом STL и даже под STL. Что у меня из этого получилось, судить вам, уважаемые читатели.