Programlamada paralellik nedir?

Programlamada paralelizm, aynı anda birkaç görevin yürütülmesi veya bunun gibi görünmesi anlamına gelir, bu da uygulamaların performansını ve yanıt verme kabiliyetini artırır.

Birkaç paralelizm türü ayırt edilir:

• Çok işlemcilik (Multiprocessing): Her biri kendi adres alanına sahip bağımsız birkaç işlem kullanır. Bu, CPython'daki GIL (Global Interpreter Lock) sınırlamasını aşar ve CPU yoğun görevler için uygundur.

  import multiprocessing
  import time
  
  def worker(num):
      """Bir iş"""
      time.sleep(1)
      print(f'İşçi {num} tamamlandı')
  
  if __name__ == '__main__':
      processes = []
      for i in range(5):
          p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
          processes.append(p)
          p.start()
  
      for p in processes:
          p.join()
      print("Tüm işçiler tamamlandı")
  

• Çok iş parçacığı (Multithreading): Aynı işlem içinde birkaç iş parçacığı kullanır, ortak adres alanını paylaşır. CPython'da GIL nedeniyle, iş parçacıkları CPU-bound görevler için paralel çalışmaz, ancak I/O-bound görevler için etkilidir.

  import threading
  import time
  
  def worker(num):
      """Bir iş"""
      time.sleep(1) # I/O işlemi simülasyonu
      print(f'İş Parçacığı {num} tamamlandı')
  
  threads = []
  for i in range(5):
      t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
      threads.append(t)
      t.start()
  
  for t in threads:
      t.join()
  print("Tüm iş parçacıkları tamamlandı")
  

• Asenkron programlama (Asyncio): Tek bir iş parçacığı ve olay döngüsü (event loop) kullanır, görevlerin yürütülmesini yönetir. Yüksek trafikli I/O-bound uygulamalar ve web sunucuları için uygundur. I/O beklerken yürütmeyi engellemez.

  import asyncio
  import time
  
  async def worker(num):
      """Bir asenkron iş"""
      await asyncio.sleep(1) # Asenkron I/O bekleme
      print(f'Asenkron işçi {num} tamamlandı')
  
  async def main():
      tasks = []
      for i in range(5):
          task = asyncio.create_task(worker(i))
          tasks.append(task)
      await asyncio.gather(*tasks)
      print("Tüm asenkron işçiler tamamlandı")
  
  if __name__ == '__main__':
      asyncio.run(main())
  

Yaklaşım seçimi, görevin doğasına bağlıdır:

Yaklaşım	CPU-bound görevler	I/O-bound görevler	GIL	Bellek kullanımı
Çok işlemcilik	Mükemmel	İyi	Aşar	Büyük (kendi işlemi)
Çok iş parçacığı	Kötü (GIL nedeniyle)	Mükemmel	Engeller	Küçük (ortak işlem)
Asenkron	Kötü	Mükemmel	Engellemez	Küçük (bir iş parçacığı)

Paralelizm, yarış koşulları ve kilitlenmeleri önlemek için senkronizasyon ve kaynakların dikkatli yönetimini gerektirir.