समानांतरता बनाम समानता

Scrapeless Scraping Browser JavaScript-प्रदर्शित सार्वजनिक पृष्ठों के लिए प्रबंधित ब्राउज़र सत्र प्रदान करता है, जबकि आपका अनुप्रयोग यह नियंत्रित करता है कि वह कितने कार्यों की अनुसूची बनाता है और कितने एक साथ निष्पादित हो सकते हैं।

TL;DR

समानांतरता ओवरलैपिंग कार्यों को व्यवस्थित करती है। कार्य एक ही अवधि के दौरान प्रगति कर सकते हैं जब एक प्रोसेसर उन्हें इंटरलीव करता है।
समानांतरता कार्य को एक साथ निष्पादित करती है। कई कोर, प्रोसेसर, या श्रमिक एक साथ गणनाएं करते हैं।
I/O प्रतीक्षा अक्सर समानांतरता से लाभान्वित होती है। एक शेड्यूलर दूसरी कार्य को आगे बढ़ा सकता है जबकि नेटवर्क या स्टोरेज ऑपरेशन लंबित है।
CPU-भारी कार्य को वास्तविक कम्प्यूट समानांतरता की आवश्यकता होती है। अधिक अनुसूचित कार्य अपने आप में अधिक गणितीय क्षमता नहीं बनाते।
दोनो मॉडल को सीमाएँ और स्वामित्व की आवश्यकता होती है। क्यू, रद्दीकरण, साझा राज्य, और सेवा सीमाएँ निर्धारित करती हैं कि थ्रूपुट स्थिर रहता है या नहीं।

समानांतरता और समानता की परिभाषा

समानांतरता कई कार्यों को संरचना करने का एक तरीका है जिनका जीवनकाल ओवरलैप होता है, जबकि समानता का अर्थ है कि दो या दो से अधिक गणनाएं एक ही समय पर निष्पादित हो रही हैं। एक समानांतर कार्यक्रम एक कोर पर कार्यों को इंटरलीव करके चल सकता है। एक समान कार्यक्रम को निष्पादन संसाधनों की आवश्यकता होती है जो एक साथ संचालन कर सकते हैं।

यह भेद संरचना बनाम निष्पादन से संबंधित है। समानांतरता एक कार्यभार को स्वतंत्र रूप से अग्रसर गतिविधियों में तोड़ती है और यह परिभाषित करती है कि वे कैसे समन्वयित होते हैं। समानता कार्य को एक से अधिक निष्पादन इकाइयों पर मैप करती है ताकि गणना का समय कम हो या थ्रूपुट बढ़ सके। यहाँ प्रयुक्त प्रमुख शब्दावली समानता और समानांतरता की गो व्याख्या, जो इस अवधारणा को एक ठोस तकनीकी सीमा देती है बजाय इसके कि इसे विपणन लेबल के रूप में माना जाए।

एक उपयोगी तुलना पूछती है कि प्रत्येक मॉडल कौन-सा कार्य संगठित करता है, कौन-से संसाधन एक ही क्षण में निष्पादित कर सकते हैं, और प्रतीक्षा, समन्वय, या स्कीमा निर्णय कहाँ होते हैं। समानांतरता थ्रेड्स के लिए समानार्थक नहीं है, और समानता यह सुनिश्चित नहीं करती है कि जब एक कार्यक्रम कई श्रमिक बनाता है। इवेंट लूप, प्रक्रियाएँ, एक्सीलरेटर, वेक्टर निर्देश, और वितरित नोड सभी विभिन्न संयोजनों में भाग ले सकते हैं। उस सीमा को दृश्यमान रखना आर्किटेक्चर आरेखों को दूसरे स्तर के घटक को एक गारंटी असाइन करने से रोकता है।

कैसे ओवरलैप एक साथ कार्य बन जाता है

एक कार्यभार अनुरोध से परिणाम तक अनुसूची, प्रतीक्षा, निष्पादन, और समन्वय के माध्यम से जाता है। वही कार्यक्रम कार्य स्तर पर समानांतर हो सकता है और केवल चयनित चरणों में समान होता है।

अनुप्रयोग कार्यभार को स्पष्ट इनपुट, आउटपुट, और रद्दीकरण नियमों के साथ कार्यों में विभाजित करता है।
एक शेड्यूलर तय करता है कि कौन-सा तैयार कार्य एक थ्रेड, प्रक्रिया, इवेंट लूप, या दूरस्थ श्रमिक पर समय प्राप्त करता है।
जब एक कार्य I/O के लिए प्रतीक्षा करता है, तो एक समान डिज़ाइन यह अनुमति देता है कि दूसरा तैयार कार्य आगे बढ़े बजाय इसके कि निष्पादन संसाधन को निष्क्रिय छोड़ा जाए।
जब कई निष्पादन संसाधन एक ही क्षण में तैयार कार्यों को चलाते हैं, तब कार्यभार का वह भाग समान होता है।
सिस्टम परिणामों को जोड़ता है, विफलताओं को प्रक्षिप्त करता है, और एक अंतिम आउटपुट को उजागर करने से पहले आदेश या सुसंगति नियमों को लागू करता है।

एक इवेंट लूप हजारों प्रतीक्षा करने वाले ऑपरेशनों का समन्वय कर सकता है बिना उनकी CPU निर्देशों को एक साथ बनाए। एक प्रक्रिया पूल स्वतंत्र CPU कार्यों को कोरों के पार निष्पादित कर सकता है, लेकिन अनुक्रमण और समन्वय अभी भी लागत जोड़ते हैं। एक हाइब्रिड सेवा अक्सर गणना-भारी परिवर्तनों के लिए सीमित पूल के चारों ओर असिंक्रोनस I/O का उपयोग करती है। यह व्यवहार अधिक विस्तार से Python asyncio कार्य दस्तावेज़ीकरणमें प्रलेखित है। स्रोत उपयोगी है क्योंकि यह वास्तविक निष्पादन या डेटा मॉडल का वर्णन करता है बजाय इसके कि ढीली उपमा पर भरोसा किया जाए।

पर्यवेक्षणीय सीमा: तैयार कार्यों, अवरुद्ध कार्यों, सक्रिय श्रमिकों, क्यू गहराई, CPU उपयोग, और डाउनस्ट्रीम विलंबता को अलग-अलग गिनें। उच्च कार्य संख्या समानांतरता को साबित करती है, जबकि एक ही समय पर CPU गतिविधि समान निष्पादन को साबित करती है। सीमा को सीधे मापें इससे पहले कि आप पैमाने को बढ़ाएं या उत्पादन कार्यप्रवाहित में परिवर्तन करें।

समानांतरता बनाम समानता एक नज़र में

आयाम	समानांतरता	समानता
प्राथमिक लक्ष्य	ओवरलैपिंग गतिविधियों का समन्वय करें	एक ही क्षण में कार्य करें
सिंगल-कोर संभव	हाँ, इंटरलीविंग के माध्यम से	समानांतर CPU निष्पादन के लिए नहीं
टिपिकल ताकत	I/O प्रतीक्षा और प्रतिक्रियाशील सेवाएँ	स्वतंत्र CPU-भारी गणनाएँ
सामान्य लागत	समन्वय, रद्दीकरण, साझा-राज्य बग	पार्टीशनिंग, ट्रांसफर, समन्वयन
मापने के लिए प्रमाण	ओवरलैपिंग कार्य जीवनकाल	समानांतर संसाधन उपयोग

तालिका लक्ष्यों को तंत्रों से अलग करती है। थ्रेड्स या तो कॉलम का समर्थन कर सकते हैं, प्रक्रियाएँ अक्सर दोनों का समर्थन करती हैं, और असिंक्रोनस फ़ंक्शन आमतौर पर समवर्तीता पर ज़ोर देते हैं। सही लेबल देखे गए निष्पादन का अनुसरण करता है न कि कार्य लॉन्च करने के लिए उपयोग किए गए API नाम का।

हर मॉडल के लिए अनुकूल कार्यभार

कई नेटवर्क अनुरोध

समवर्तीता प्रगति को आगे बढ़ाए रखती है जबकि सॉकेट प्रतीक्षा करते हैं, बशर्ते कि क्लाइंट प्रति-होस्ट सीमाओं और मेमोरी सीमाओं का सम्मान करे।

इंटरएक्टिव सर्वर

समवर्ती कार्य प्रबंधन एक धीमे अनुरोध को अप्रासंगिक क्लाइंटों से अवरोधित करने से रोकता है और रद्दीकरण को कॉलर तक सीमित रखता है।

छवि या संख्यात्मक परिवर्तन

समानांतर श्रमिक स्वतंत्र CPU-भारी इकाइयों को विभाजित कर सकते हैं जब बदलाव और सेटअप की लागत सुरक्षित गणना समय से छोटी होती है।

वेब डेटा पाइपलाइन

संकलन अक्सर I/O-भारी होती है, जबकि पार्सिंग, संकुचन, जुड़ाव, और मॉडल तैयारी को अलग समानांतर चरण की आवश्यकता हो सकती है।

ये उपयोग के मामले एक चयन नियम साझा करते हैं: समवर्तीता और समानांतरता का चयन करें क्योंकि इसका निष्पादन और स्वामित्व मॉडल कार्यभार से मेल खाता है, न कि क्योंकि नाम अधिक उन्नत लगता है। छोटे कार्यभार शायद एक साधारण अनुक्रमिक लूप के साथ सबसे तेज़ हो सकते हैं क्योंकि आयोजन का एक लागत होती है। श्रमिक जोड़ने से पहले कतार का समय, सेवा समय, और अंत-से-अंत विलंबता मापें।

समवर्तीता और समानांतरता मॉडल चुनना

चयन प्रमुख प्रतीक्षा के साथ शुरू होता है। नेटवर्क-बंद कार्य, संग्रहण-बंद कार्य, मेमोरी दबाव, और CPU संतृप्ति अलग प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है जब उपयोगकर्ता-निर्मित लक्षण समान धीमी पूर्णता का समय है।

बॉटलनेक को वर्गीकृत करें। रिकॉर्ड करें कि कार्य कितने समय तक प्रतीक्षा कर रहे हैं, चल रहे हैं, डेटा स्थानांतरित कर रहे हैं, और समन्वय कर रहे हैं।
बाउंड प्रवेश। कतारों को सीमित रखें ताकि ट्रैफ़िक में अचानक वृद्धि अस्थायी दबाव को प्रक्रिया-व्यापी मेमोरी थकावट में परिवर्तित न कर सके।
संशोधित साझा करना कम करें। अपरिवर्तनीय इनपुट और पृथक आउटपुट दौड़ को कम करते हैं और विफल कार्यों को नए कार्यों के रूप में पुनः चलाना आसान बनाते हैं।
रद्दीकरण को संरक्षित करें। एक कॉलर जिसे अब परिणाम की आवश्यकता नहीं है, कतारबद्ध कार्य को रोकने और डाउनस्ट्रीम क्षमता को मुक्त करने में सक्षम होना चाहिए।
पूरे पथ को बेंचमार्क करें। सिरियलाइजेशन, प्रारंभिक, संग्रहण, पार्सिंग, और परिणाम रचना को शामिल करें न कि केवल एक फ़ंक्शन का समय।

CPU-बंधित पाइथन कार्यक्रमों के लिए, प्रक्रियाएँ या पृथक व्याख्याकार वास्तविक मल्टी-कोर निष्पादन प्रदान कर सकते हैं जहां साधारण थ्रेड्स नहीं कर सकते। नेटवर्क-भारी कार्यक्रमों के लिए, असिंक्रोनस कार्य या थ्रेड्स बिना हर कदम को समानांतर गणना में बदलें उपयोगिता में सुधार कर सकते हैं। एक संबंधित मुख्य संदर्भ है Python multiprocessing documentation, जो उस विकल्प के पीछे संग्रहण, निष्पादन, या अंतर-संचालनीयता के अनुमान को स्पष्ट करता है।

त्रुटियाँ जो तुलना को विकृत करती हैं

सबसे महंगे त्रुटियाँ कार्यकर्ता की संख्या को एक सार्वभौमिक प्रदर्शन नियंत्रण के रूप में मानने से आती हैं। प्रत्येक अतिरिक्त कार्य वर्णनकर्ताओं, मेमोरी, कतार स्थान, दूरस्थ क्षमता, और विफलता प्रबंधन के दौरान ध्यान का उपभोग करता है।

सभी ओवरलैप समानांतरता को कॉल करना। एक निष्पादन संसाधन पर इंटरलीव्ड कार्य समवर्ती है लेकिन समकालिक नहीं।
मापने से पहले श्रमिक जोड़ना। अधिक श्रमिकों के साथ प्रतिस्पर्धा या डाउनस्ट्रीम थ्रॉटलिंग को बढ़ा सकते हैं बिना पूर्णता के समय में सुधार किए।
ईवेंट लूप में अवरोध। एक लंबी समरूप कार्यप्रणाली अप्रासंगिक कोरूटीन को फ्रीज कर सकती है जो उसी लूप को साझा करते हैं।
परिवर्तनीय स्थिति को आकस्मिक रूप से साझा करना। लॉक्स केवल तब इन्भेरियंट्स की रक्षा करते हैं जब हर एक्सेस वही स्वामित्व प्रोटोकॉल का पालन करे।
परिणाम क्रम को नज़रअंदाज़ करना। पूर्णता क्रम, इनपुट क्रम, और व्यवसाय क्रम अलग-अलग अनुबंध हैं जिन्हें परिभाषित किया जाना चाहिए।

एक विफलता को सबसे छोटे जिम्मेदार स्तर तक पहुँचाया जाना चाहिए। यदि CPU खाली है जबकि अनुरोध प्रतीक्षा कर रहे हैं, तो I/O समवर्तीता की जांच करें; यदि CPU संतृप्त है, तो गणना और विभाजन की जांच करें; यदि कतारें बढ़ती हैं जबकि डाउनस्ट्रीम विलंबता बढ़ती है, तो प्रवेश को कम करें या बैकप्रेशर जोड़ें। यह अभ्यास एक उपयोगी सुधारात्मक कार्रवाई उत्पन्न करता है बजाय एक अस्पष्ट निर्देश देने के लिए कि अधिक क्षमता जोड़ें।

सार्वजनिक-वेब डेटा पाइपलाइन में समवर्तीता

एक सार्वजनिक-वेब पाइपलाइन अक्सर दोनों मॉडलों को मिलाती है। यूआरएल खोज और पृष्ठ संग्रह ओवरलैप करते हैं क्योंकि उनकी जीवनकाल का अधिकांश नेटवर्क प्रतीक्षा में होता है। पार्सिंग और सामान्यीकरण स्वतंत्र रिकॉर्ड होने पर समानांतर चल सकते हैं। संग्रहण प्रतिबद्धताएँ फिर से क्रमबद्ध होने के लिए सीरियल हो सकती हैं या लेनदेनात्मक गारंटी की रक्षा करने के लिए।

सार्वजनिक-वेब इनपुट के लिए, अधिग्रहण परत को अनुरोधित यूआरएल, अंतिम यूआरएल, संग्रहण समय, प्रतिक्रिया मोड, और डाउनस्ट्रीम प्रसंस्करण शुरू होने से पहले सामग्री की जांच करनी चाहिए। प्रत्येक संग्रहित रिकॉर्ड को एक स्थिर पहचानकर्ता ले जाना चाहिए ताकि पूर्णता क्रम चुपचाप डेटा क्रम में न बदल जाए। वह हैंडऑफ विश्लेषकों को एक पुनरुत्पादनीय स्रोत रिकॉर्ड देता है और संग्रहण के व्यवहार को व्याख्या से अलग रखता है।

Scrapeless का प्रबंधन किया गया वेब-संग्रहण कदम हैंडल करता है जो उद्घाटन वाक्य में वर्णित है। एप्लिकेशन अभी भी स्रोत अनुमोदन, फ़ील्ड परिभाषाएँ, कार्यभार सीमाएँ, संग्रह, पहुंच नियंत्रण, और मान्यता का मालिक है। संग्रहण सेवा प्रदान की गई पृष्ठ सामग्री दे सकती है, लेकिन आयोजन परत प्रवेश दर, अधिकतम सक्रिय सत्र, प्रति-होस्ट निष्पक्षता, समय बजट, और रद्दीकरण का निर्णय करती है। उन परतों के बीच एक स्पष्ट अनुबंध बाद में परिवर्तनों को परीक्षण करना आसान बनाता है।

पाइपलाइन को दोनों कच्चे सबूत और क्यूरेटेड आउटपुट को संरक्षित करना चाहिए जब उपयोग का मामला ऑडिटेबिलिटी की आवश्यकता हो। कच्चा सामग्री एक पार्सर या स्कीमा परिवर्तन के बाद पुनः प्रसंस्करण का समर्थन करती है; क्यूरेटेड तालिकाएँ स्थिर विश्लेषण का समर्थन करती हैं। संग्रहण और परिवर्तन के बीच एक बाउंडेड कतार छोटे भिन्नता को अवशोषित करती है जबकि मेमोरी वृद्धि नियंत्रण तंत्र बनने से पहले निरंतर ओवरलोड का संकेत देती है। दो प्रस्तुतियाँ विभिन्न परिचालन प्रश्नों का उत्तर देती हैं और इसे डुप्लिकेट के रूप में गलत नहीं समझा जाना चाहिए।

आर्किटेक्चर समीक्षा चेकलिस्ट

डिज़ाइन समीक्षा के दौरान निम्नलिखित प्रश्नों का उपयोग करें। एक लिखित उत्तर अनुमानित डिफ़ॉल्ट की तुलना में अधिक मूल्यवान होता है क्योंकि यह यह उजागर करता है कि टीमें संयोजन और समानांतरता के बारे में असहमत हैं।

कौन से कार्य बिना आदेश या स्थिरता नियम का उल्लंघन किए ओवरलैप कर सकते हैं?
कौन से चरण I/O की प्रतीक्षा कर रहे हैं, और कौन से CPU का उपभोग कर रहे हैं?
प्रत्येक सीमा पर कतारबद्ध और सक्रिय नौकरियों की अधिकतम संख्या क्या है?
रद्दीकरण कैसे कॉलर से कतारबद्ध काम और डाउनस्ट्रीम कार्यों में स्थानांतरित होता है?
कौन सा डेटा साझा किया जाता है, और कौन सा घटक हर परिवर्तनीय मान का मालिक है?
क्या कार्यभार को इनपुट क्रम, पूर्णता क्रम या बिना क्रम की आवश्यकता है?
कौन सी मीट्रिक उपयोगी ओवरलैप या समानांतर निष्पादन को साबित करती है?
जब एक डाउनस्ट्रीम सेवा उत्पादक की तुलना में धीमी हो जाती है, तो क्या होता है?

एक डिज़ाइन तैयार होता है जब संयोजन सीमित होता है, समानांतर चरणों में समर्पित कार्य की मात्रा होती है जो समन्वय लागत चुकाने के लिए पर्याप्त होती है, और अधिक भार जानबूझकर प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है। कार्यभार के आकार, डेटा मात्रा, सेवा सीमाओं या उपभोक्ता अपेक्षाओं के परिवर्तन के बाद उत्तरों पर दोबारा गौर करें। एक आर्किटेक्चर जो एक अन्वेषणात्मक बैच के लिए समझदारी थी, वह निरंतर उत्पादन पथ के लिए खराब हो सकता है।

निष्कर्ष

संयोजन और समानांतरता संबंधित लेकिन विभिन्न समस्याओं को हल करती हैं। संयोजन ओवरलैपिंग गतिविधियों की संरचनाएँ बनाता है और प्रतीक्षा के दौरान सिस्टम को प्रतिक्रियाशील बनाए रखता है। समानांतरता उपयुक्त कार्य को तेज करने के लिए समानांतर निष्पादन का उपयोग करती है। कई उत्पादन पाइपलाइनों को दोनों की आवश्यकता होती है, जिन्हें सीमित कतारों और स्पष्ट स्वामित्व द्वारा जोड़ा जाता है। व्यावहारिक निर्णय उस समय को मापने से आता है जो खर्च होता है और प्रत्येक चरण को उस निष्पादन मॉडल को सौंपता है जो इसके वास्तविक बोतलने के साथ मेल खाता है।

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आपFAQs

क्या संयोजन बिना समानांतरता के मौजूद हो सकता है?

हाँ। एकल प्रोसेसर कई कार्यों को इस प्रकार इंटरलीव कर सकता है कि उनके जीवनकाल ओवरलैप करते हैं, भले ही केवल एक कार्य एक निर्दिष्ट समय पर निर्देशों को निष्पादित करता है। इवेंट लूप्स सामान्यतः I/O-भारी कार्य के लिए इस मॉडल का उपयोग करते हैं। एप्लिकेशन प्रतिक्रियाशीलता प्राप्त करता है और प्रतीक्षा के समय का बेहतर उपयोग करता है बिना समानांतर CPU निष्पादन प्राप्त किए।

क्या समानांतरता बिना एक समांतर डिज़ाइन के मौजूद हो सकती है?

हाँ, एक सीमित अर्थ में। एक रनटाइम या प्रोसेसर एकल गणना को आंतरिक रूप से समानांतर कर सकता है, भले ही एप्लिकेशन एक सरल अनुक्रमिक इंटरफ़ेस प्रस्तुत करे। वेक्टर निर्देश और समानांतर डेटाबेस ऑपरेटर इसके उदाहरण हैं। जब कई स्वतंत्र गतिविधियों को समय के साथ समन्वयित करने की आवश्यकता होती है, तो एप्लिकेशन-स्तरीय संयोजन अभी भी उपयोगी है।

क्या थ्रेड्स समांतर या समानांतर होते हैं?

थ्रेड्स संयोजन, समानांतरता, या दोनों का समर्थन कर सकते हैं। उत्तर रनटाइम, प्रोसेसर, कार्यभार, और शेड्यूलर पर निर्भर करता है। कई थ्रेड्स एक कोर पर इंटरलीव कर सकते हैं, या अलग-अलग थ्रेड्स एक साथ विभिन्न कोरों पर निष्पादित हो सकते हैं। केवल थ्रेड्स बनाना इस बात का प्रमाण नहीं है कि उपयोगी समानांतर कार्य हुआ।

वेब अनुरोधों के लिए कौन सा मॉडल बेहतर है?

संयोजन आमतौर पर वेब अनुरोधों के लिए पहला उपकरण होता है क्योंकि नेटवर्क संचालन काफी समय प्रतीक्षा में बिताते हैं। डिज़ाइन को प्रति-होस्ट नीति, मेमोरी, फ़ाइल वर्णनकर्ताओं, और डाउनस्ट्रीम प्रसंस्करण क्षमता द्वारा सीमित रहना चाहिए। समानांतर CPU श्रमिक बाद में पार्सिंग, संकुचन, या विश्लेषणात्मक परिवर्तनों में मदद कर सकते हैं।

एक टीम को संयोजन परिवर्तन का परीक्षण कैसे करना चाहिए?

एक प्रतिनिधि कार्यभार के साथ परीक्षण करें और थ्रूपुट, कतार समय, सेवा समय, त्रुटि श्रेणियाँ, मेमोरी, CPU उपयोग, और डाउनस्ट्रीम विलंबता रिकॉर्ड करें। समान इनपुट के साथ संपूर्ण पाइपलाइन की तुलना करें। एक परिवर्तन उपयोगी है केवल अगर यह लक्ष्य मीट्रिक में सुधार करता है बिना आदेश, निष्पक्षता, या संसाधन सीमाओं का उल्लंघन किए।