Processamento paralelo em suas aplicações

Neste artigo conheceremos como funciona e como é realizada a implementação de threads e suas principais aplicações em sistemas. Será explicado como utilizar e parametrizar seus principais recursos.

Do que se trata o artigo: Neste artigo conheceremos como funciona e como é realizada a implementação de threads e suas principais aplicações em sistemas. Será explicado como utilizar e parametrizar seus principais recursos e como contornar possíveis problemas relacionados à concorrência e ociosidade.

Em que situação o tema útil: Quando há restrições severas de tempo de processamento ou mesmo quando existem rotinas de processamento, o uso de threads pode ser fundamental em um sistema. Neste contexto, realizar mais que uma tarefa ao mesmo tempo, isto é, utilizar o modelo de paralelismo, pode ser muito útil para processar grandes quantidades de informações.

Resumo DevMan: A implementação de threads tem se mostrado uma abordagem interessante quando se trabalha com muitas restrições de processamento. Ela tem o uso mais difundido quando é necessário diminuir o tempo de processamento por meio da estratégia de paralelismo. As threads têm utilização simples, permitindo definir diferentes prioridades de execução e até mesmo equilibrar a ociosidade entre diferentes processos paralelos por meio da comunicação ou sincronismo entre eles. Neste artigo será explicado como criar threads por diferentes maneiras e como configurar suas prioridades de execução. Ainda será explicado a respeito do cuidado com as regiões críticas, onde ocorrem concorrências entre variáveis, e as principais estratégias de solução destas regiões. O sincronismo entre threads, abordado no artigo, ajudará a tornar os processos ainda mais eficientes e cada vez menos ociosos, diminuindo de maneira significativa o tempo de processamento.

Atualmente é cada vez mais exigido que os sistemas demandem menos tempo no cumprimento de suas tarefas. Especialmente os sistemas críticos, pois o tempo de processamento pode ser essencial para que eles funcionem adequadamente. Imagine um sistema de controle de voos cujo processamento demore muito para identificar as aeronaves no radar. Esse atraso pode ser extremamente danoso em alguma situação de emergência. Se os eventos demorarem muito para serem percebidos pelo sistema, será extremamente difícil para um controlador, tomar as medidas necessárias.

Para suprimir a demanda de processamento em curto espaço de tempo são utilizadas várias técnicas e estratégias. Uma delas é o uso de processos paralelos, também conhecidos como threads.

Mas não é somente para lidar com escassez de tempo de processamento que o uso de paralelismo é utilizado. Imagine um robô. Ele pode ter duas funções bem simples, se locomover e identificar obstáculos. Ambas as tarefas precisam funcionar ao mesmo tempo, pois ao se locomover é possível encontrar um obstáculo no caminho e assim alterar sua rota. Esse é um exemplo de paralelismo de atividades diferentes e que precisam ser realizadas em um tempo aceitável, a tempo de tomar as decisões corretas.

Dependendo do tipo de sistema a ser desenvolvido, é possível relacionar estes dois exemplos com aplicações práticas que necessitem de operações paralelas ou demandem menor tempo de processamento.

Imagine que em um sistema de exportação de dados se deseja apresentar ao usuário uma barra de progresso informando o quanto está sendo exportado e o quanto ainda falta. Para resolver esse problema poderíamos ter dois processos paralelos: um para realizar a exportação dos dados e outro processo para mostrar o progresso da operação.

Podemos imaginar ainda outro cenário um pouco mais específico. Um sistema que é utilizado como coletor e sumarizador de dados para posterior visualização. Inicialmente, vamos supor que os dados precisam ser coletados de diversas fontes de dados (por exemplo, três fontes: fonte 1, fonte 2 e fonte 3). Caso seja optado por utilizar a programação convencional (ou sequencial), com um processo apenas, ou monothread, as coletas dos dados seriam realizadas uma após a outra. Se uma coleta durasse em média 2 minutos, para coletar as três fontes seriam necessários 6 minutos. Se os dados têm a necessidade de serem sumarizados para a composição de um indicador em tempo real, como a quantidade de produção de uma determinada peça por minuto, haveria um atraso de no mínimo 6 minutos, considerando as três coletas. Implementando o conceito de processamento simultâneo, ou multithread, seria possível processar as coletas das três fontes de dados ao mesmo tempo e assim este poderia cair de 6 minutos para algo próximo de 2 minutos, tempo de apenas uma coleta, supondo que o tempo gasto pelas coletas sejam semelhantes.

Apesar das vantagens do uso de processamento paralelo, é importante ressaltar que é necessário haver um gerenciamento eficiente destes processos."

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