共有メモリとメッセージ パッシングは大規模なデータ構造をどのように並行して処理するのでしょうか?

大規模なデータ構造を処理するための共有メモリとメッセージ パッシング

プログラミング言語で同時実行性を使用する場合、共有メモリとメッセージのどちらを選択するか追い越しによく遭遇します。どちらのアプローチにも長所と短所がありますが、大規模なデータ構造の共有はどのように処理しますか?

共有メモリ

共有メモリにより、異なるプロセスまたはスレッドが同じメモリにアクセスできるようになります。位置。これは、通常、ロックが不要なため、サフィックス配列などの読み取り専用データの場合に有益です。データは単一の場所に存在するため、アクセスの高速化とメモリ使用量の削減につながる可能性があります。

メッセージ パッシング

メッセージ パッシングでは、プロセスはメッセージを交換することによって通信します。サフィックス配列のような読み取り専用データを使用する場合、このアプローチにはいくつかの課題があります。

• 1 つの解決策は、データを保持し、クライアントが順次リクエストを行えるようにする単一のプロセスを作成することです。
• もう 1 つのオプションは、データを小さなセグメントに分割し、それぞれが部分を保持する複数のプロセスを作成することです。

ハードウェアに関する考慮事項

共有メモリ間のパフォーマンスの違いまた、メッセージ パッシングは、最新の CPU とメモリのアーキテクチャに部分的に依存します。共有メモリは複数のコアで並行して読み取ることができるため、潜在的なハードウェアのボトルネックが解消されます。ただし、常にそうとは限りません。特定の種類のデータでは、メッセージ パッシングの方が効率的な場合があります。

Erlang のメッセージ パッシング モデル

メッセージ パッシングに依存しているにもかかわらず、 , Erlang の同時実行モデルでは、必ずしもデータのコピーが必要というわけではありません。メッセージには不変データへの参照を含めることができるため、データを複製することなく効率的にデータを共有できます。この柔軟性により、パフォーマンスとメモリ使用量のバランスをとるためのさまざまな実装の選択肢が可能になります。

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