# Обмен сообщений вместо разделяемой памяти

(В оригинале - Message Passing Leads to Better Scalability in Parallel Systems)

Программистам говорят с самого начала их обучения, что параллельные вычисления – это сложно, что только лучшие могут с этим совладать, и даже они все равно будут делать ошибки. При этом особое внимание уделяется потокам, семафорам, мониторингу и сложности обеспечения безопасного параллельного доступа к переменным.

Да, действительно, в этом много проблем и эти проблемы сложно решаются. Но что является источником всех проблем? Общая память. Практически все проблемы параллельного программирования вырастают из общей изменяемой памяти: гонки (race condition), блокирования (deadlocks) и прочее. Решение же очень простое: выбирайте что-то одно. Или параллелизм, или общую память.

Как вы понимаете, отказ от параллельного программирования – не вариант. Компьютеры обзаводятся все большим и большим количеством ядер, поэтому параллельное программирование становится все более важным. Мы не можем продолжать надеяться на повышение частот процессоров для повышения производительности. И только параллельные вычисления позволяют повышать производительность и далее. Конечно, можно отказаться от повышения производительности, но вряд ли это понравится пользователям.

Получается, что нам нужно отказаться от общей памяти.

Вместо использования потоков и общей памяти нам нужно перейти к модели процессов и передачи сообщений. Под процессом тут подразумевается защищенный независимый код, а не процесс операционной системы. Языки вроде Erlang показали, что процессы – очень удачный механизм для программирования многозадачных систем. У таких систем отсутствуют проблемы синхронизации, обычные для систем с потоками и разделяемой памятью. Более того, существует формальная модель коммуникации последовательных процессов (Communication Sequential Processes), использующаяся при разработке подобных многозадачных систем.

Мы можем пойти дальше и представить системы с потоками данных как способ вычислений. В системах с потоками данных не существует заданного потока вычислений. Вместо этого задается граф операторов, соединенных путями данных, после чего данные поступают в систему. Процесс контролируется готовностью данных. И никаких проблем синхронизации.

Однако системные языки вроде C, C++, Java, Python представляются программистам как языки для разработки многопоточных приложений с распределенной памятью. Что же с этим делать? Ответ – использовать (а если таковых не будет – то создавать) библиотеки и фреймворки, предоставляющие модель процессов и передачи сообщений и избегающие использования общей изменяемой памяти.

Программирование с использованием сообщений вместо разделяемой памяти – наиболее успешный способ разработки параллельных систем, преобладающих сейчас компьютерной индустрии. Возможно, что в будущем потоки будут использовать для реализации процессов, как бы странно это сейчас не звучало.

Автор оригинала - [Russel Winder](http://programmer.97things.oreilly.com/wiki/index.php/Russel_Winder)


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://97-things-every-x-should-know.gitbook.io/97-things-every-programmer-should-know/ru/thing_46.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.