Concurrencia vs Paralelismo

Definición de concurrencia y paralelismo

A menudo confundidos entre sí, la concurrencia y el paralelismo representan diferentes tipos de gestión de múltiples tareas a la vez. Sin embargo, conllevan características e implicaciones únicas para el rendimiento y la asignación de recursos.

Para ver estos conceptos visualmente, considera la siguiente tabla: En los sistemas multihilo, los hilos pueden ejecutarse simultáneamente o en paralelo. Utiliza la siguiente fórmula escrita en LaTeX: \[ Nivel de concurrencia = \frac{Tiempo total de todos los procesadores}{Tiempo de reloj de pared del camino más largo} \] Esta fórmula ayuda a calcular el nivel de concurrencia de un sistema concreto. En caso de paralelismo perfecto, el nivel de concurrencia sería igual al número de hilos. He aquí un sencillo código escrito en python para ilustrar la concurrencia:

import threading def thread_function(): for i in range(10): print("Hilo: {}".format(i)) if __name__ == "__main__": for i in range(5): threading.Thread(target=funcion_hilo).start()

En el código anterior, todos los hilos se ejecutan de forma concurrente en lugar de paralela. Comprender estas diferencias puede afectar significativamente a la forma en que diseñas e implementas los programas, especialmente en un sistema en tiempo real.

Concurrencia vs. Paralelismo en los lenguajes de programación informática

En Informática, tanto la concurrencia como el paralelismo, son conceptos que se aplican en varios lenguajes de programación para mejorar la eficacia de la ejecución de tareas. Lenguajes populares como Java y Python aprovechan estos principios vitales para optimizar la velocidad de cálculo y la asignación de recursos. El tratamiento de estos principios en distintos lenguajes nos da una nueva perspectiva sobre nuestra comprensión de la concurrencia y el paralelismo.

Ejemplo de concurrencia frente a paralelismo

A menudo resulta útil considerar ejemplos concretos para comprender mejor estos conceptos abstractos. El ejemplo de una aplicación multihilo que se ejecuta en un procesador mononúcleo frente a uno multinúcleo ayuda a ilustrar los principios de concurrencia y paralelismo.

Esta comparación puede tabularse como

Concurrencia vs Paralelismo en Java

En términos de lenguajes de programación, Java proporciona excelentes marcos para manejar tanto la concurrencia como el paralelismo. En este caso, se suelen utilizar múltiples hilos para lograr la concurrencia. Por ejemplo, el 'ExecutorService' de Java crea un conjunto de hilos para ejecutar tareas simultáneamente.

Así se crea un subproceso en Java:

public class Main { public static void main(String[] args) { Thread thread = new Thread() { public void run() { System.out.println("Subproceso en ejecución"); } }; thread.start(); } }

El paralelismo en Java está orientado a los procesadores multinúcleo, donde se utiliza el marco 'Fork/Join' para ejecutar tareas en paralelo y equilibrar la carga.

Concurrencia vs Paralelismo Python

Python, otro lenguaje popular, también se ocupa tanto de la concurrencia como del paralelismo. La biblioteca "threading" de Python permite la concurrencia, en la que el intérprete de Python crea y gestiona múltiples hilos. He aquí un ejemplo:

import threading def print_numbers(): for i in range(10): print(i) def print_letters(): for letter in "abcde": print(letter) thread1 = threading.Thread(target=print_numbers) thread2 = threading.Thread(target=print_letters) thread1.start() thread2.

start(

)

Para el paralelismo, Python dispone del módulo "multiproceso" que utiliza varios núcleos de la CPU, permitiendo la ejecución simultánea de procesos. Comprender e implementar correctamente estos conceptos puede influir significativamente en el rendimiento y la eficacia de tus programas.

Inmersión profunda: Concurrencia Vs Paralelismo Vs Multihilo

En el ámbito de la informática, periódicamente surgen confusiones en torno a términos como concurrencia, paralelismo y multihilo. Comparten similitudes, pero tienen propósitos diferentes cuando se trata de optimizar la eficiencia informática.

Diferencia entre concurrencia y paralelismo

Comprender las diferencias entre concurrencia y paralelismo es fundamental para visualizar cómo se organizan y procesan las tareas. Empieza por comprender los fundamentos de la ejecución de tareas.

Por otro lado, el paralelismo consiste en ejecutar varias tareas o varias partes de una única tarea al mismo tiempo. Es, en esencia, un subconjunto de la concurrencia, pero se refiere específicamente a la ejecución simultánea de cálculos o procesos. En pocas palabras, las principales diferencias entre ambos pueden resumirse como sigue:

• La concurrencia se centra en la gestión de varias tareas a la vez, sin implicar necesariamente que se ejecuten simultáneamente.
• El paralelismo se refiere a la ejecución simultánea de múltiples tareas o a la distribución de distintas partes de una tarea específica entre distintos procesadores.

La sincronización en la concurrencia y el paralelismo

Independientemente de si las tareas se ejecutan de forma concurrente o paralela, existe la necesidad de sincronización cuando se comparten recursos. Cuando las tareas necesitan compartir algún recurso, como memoria, conexiones a bases de datos o incluso dispositivos de hardware, se dice que están sincronizadas.

Normalmente, surgen obstáculos cuando varias tareas necesitan utilizar recursos compartidos, lo que puede dar lugar a operaciones conflictivas, denominadas "condiciones de carrera". Las técnicas de sincronización ayudan a evitar estos problemas. En la programación concurrente, se suele utilizar la sincronización basada en bloqueos. Cada recurso compartido tiene su correspondiente bloqueo. Cuando una tarea quiere acceder al recurso, primero debe obtener el bloqueo. Si otra tarea ya tiene el bloqueo, la tarea espera hasta que el bloqueo esté disponible. Por el contrario, la programación paralela suele adoptar el principio de evitar compartir el estado: el modelo de programación MapReduce para la computación distribuida funciona según este principio. El objetivo es dividir la tarea en subtareas completamente independientes que puedan ejecutarse en paralelo sin necesidad de sincronización.

Implicaciones de la codificación de la concurrencia frente al paralelismo

Al escribir programas informáticos, es esencial tener en cuenta las limitaciones y capacidades tanto de la concurrencia como del paralelismo. La elección suele depender de varios factores, como la naturaleza de las tareas, la arquitectura del sistema y la capacidad de respuesta prevista de la aplicación. En una aplicación concurrente, sueles tratar con muchas tareas a la vez, y hay que tener en cuenta muchas cuestiones de comunicación, sincronización, compartición de datos y coordinación. Los principales problemas de la programación concurrente son las condiciones de carrera, los bloqueos y la inanición. Éstos pueden gestionarse mediante distintas técnicas, como bloqueos, semáforos y monitores.

public class EjemploDeConcurrencia { private static final int TAMAÑO_DE_HILO = 5; public static void main(String[] args) { ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(POOL_SIZE); for (int threadCnt = 0; threadCnt < POOL_SIZE; threadCnt++) { Runnable runnable = new ConcurrencyExample().new Task(threadCnt); pool.execute(runnable); } pool.shutdown(); } }

La programación paralela conlleva su propio conjunto de retos, como la partición de tareas, el equilibrio de carga y los problemas de escalabilidad. Éstos pueden gestionarse utilizando técnicas como algoritmos paralelos, operaciones atómicas y seguridad de hilos.

from multiprocessing import Pool def f(x): return x * x if __name__ == '__main__': with Pool(5) as p: print(p.map(f, [1, 2, 3, 4 ,5])

En resumen, tanto la concurrencia como el paralelismo tienen profundas implicaciones en la forma en que estructuras tu código y diseñas tu aplicación. Si los utilizas y cómo los utilizas puede afectar drásticamente al rendimiento y la capacidad de respuesta de tu aplicación.