Dans le contexte actuel où les processeurs multi-coeurs sont devenus la norme, la programmation concurrente devient incontournable pour exploiter au maximum les ressources et améliorer les performances des applications. Dans cet article, vous découvrirez les bases de la programmation concurrente, les différents types de tâches et comment les gérer efficacement à l’aide des concepts clés tels que thread, processus et multiprocessing.

Les bases de la programmation concurrente

La programmation concurrente est une technique qui permet d’exécuter plusieurs tâches en même temps, en exploitant les multiples coeurs d’un processeur ou en répartissant les tâches sur plusieurs processeurs. Cette approche permet de tirer le meilleur parti des ressources système et d’améliorer les performances globales de l’application.

Qu’est-ce qu’une tâche ?

Dans le contexte de la programmation concurrente, une tâche est une unité de travail indépendante, qui peut être exécutée en parallèle avec d’autres tâches. Les tâches sont généralement réalisées par des threads ou des processus.

Le concept de thread

Un thread est une séquence d’instructions qui peut être exécutée de manière concurrente avec d’autres threads au sein d’un même processus. Les threads partagent la mémoire et les ressources du processus, ce qui facilite la communication et la synchronisation entre eux. Cependant, cette proximité peut également entraîner des problèmes de concurrence, tels que les conditions de compétition et les interblocages.

Le concept de processus

Un processus est une instance d’un programme en cours d’exécution, qui dispose de son propre espace mémoire et de ses ressources système. Contrairement aux threads, les processus ne partagent pas la mémoire, ce qui les rend plus isolés et moins sujets aux problèmes de concurrence. Toutefois, la communication entre processus est plus complexe et coûteuse en termes de performances que celle entre threads.

Gestion des tâches dans un langage de programmation

La plupart des langages de programmation modernes, tels que Java, Python et C#, fournissent des bibliothèques et des fonctionnalités pour faciliter la création et la gestion des tâches concurrentes. Dans cette section, nous examinerons quelques concepts clés et techniques pour gérer les tâches à l’aide de threads et de processus.

Création et exécution d’un thread

Pour créer un thread, il est généralement nécessaire de définir une méthode ou une fonction qui représente la tâche à accomplir. Cette méthode doit être associée à un objet Thread (ou une classe dérivée), puis le thread doit être démarré à l’aide de la méthode start().

Voici un exemple simple en Java :

public class MyTask extends Thread {
  public void run() {
    // Code à exécuter dans le thread
  }
}

// Création et démarrage du thread
MyTask myTask = new MyTask();
myTask.start();

Gestion des processus

Dans certains cas, il peut être préférable d’utiliser des processus plutôt que des threads, notamment lorsque l’on souhaite isoler davantage les tâches ou tirer parti de plusieurs processeurs. La gestion des processus varie selon les langages de programmation, mais elle implique généralement la création d’un objet Process (ou une classe similaire) et la spécification du programme à exécuter.

Voici un exemple en Python :

import multiprocessing

def my_task():
  # Code à exécuter dans le processus

# Création et démarrage du processus
process = multiprocessing.Process(target=my_task)
process.start()

Synchronisation et communication entre tâches

Lorsque plusieurs tâches s’exécutent simultanément, il est souvent nécessaire de synchroniser leur accès aux ressources partagées, telles que la mémoire ou les fichiers, afin d’éviter les problèmes de concurrence. De plus, les tâches peuvent avoir besoin de communiquer entre elles pour échanger des données ou des notifications.

Verrouillage et synchronisation

Le verrouillage est une technique courante pour protéger l’accès aux ressources partagées. Les verrous, également appelés mutex (pour "mutual exclusion"), permettent d’assurer qu’une seule tâche à la fois peut accéder à une ressource donnée.

Voici un exemple de verrouillage en C# :

using System.Threading;

public class SharedResource {
  private object lockObject = new object();

  public void AccessResource() {
    lock (lockObject) {
      // Code accédant à la ressource partagée
    }
  }
}

Communication inter-tâches

La communication entre tâches peut être réalisée de différentes manières, selon qu’elles s’exécutent dans des threads ou des processus. Pour les threads, la communication peut être facilitée par des variables partagées, des files d’attente thread-safe ou des mécanismes de synchronisation tels que les événements.

Pour les processus, la communication est généralement plus complexe, car elle nécessite des mécanismes d’intercommunication de processus (IPC), tels que les tubes (pipes), les sockets ou la mémoire partagée.

Voici un exemple de communication entre threads en Python à l’aide d’une file d’attente thread-safe :

import threading
import queue

def producer(queue):
  # Produire des données et les ajouter à la file d'attente
  queue.put(data)

def consumer(queue):
  # Extraire des données de la file d'attente et les traiter
  data = queue.get()

# Création de la file d'attente et des threads
data_queue = queue.Queue()
producer_thread = threading.Thread(target=producer, args=(data_queue,))
consumer_thread = threading.Thread(target=consumer, args=(data_queue,))

# Démarrage des threads
producer_thread.start()
consumer_thread.start()

Pour aller plus loin : l’utilisation des bibliothèques de programmation concurrente

Les bibliothèques de programmation concurrente, telles que la bibliothèque java.util.concurrent en Java ou la bibliothèque concurrent.futures en Python, offrent des fonctionnalités avancées pour simplifier la gestion des tâches concurrentes, telles que les pools de threads, les futures (promesses) et les exécuteurs.

Ces bibliothèques permettent de gérer les tâches de manière plus abstraite et flexible, en se concentrant sur les interactions de haut niveau entre les tâches plutôt que sur les détails de leur exécution.

Voici un exemple d’utilisation de la bibliothèque concurrent.futures en Python pour exécuter une série de tâches en parallèle et récupérer leurs résultats :

import concurrent.futures

def my_task(argument):
  # Code de la tâche, prenant un argument et retournant un résultat

# Création d'un exécuteur avec un pool de threads
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
  # Soumettre les tâches à l'exécuteur et récupérer les futures
  futures = [executor.submit(my_task, arg) for arg in arguments]

  # Attendre la fin de l'exécution des tâches et récupérer les résultats
  results = [future.result() for future in concurrent.futures.as_completed(futures)]

La programmation concurrente offre de nombreuses possibilités pour améliorer les performances et l’efficacité des applications modernes. En maîtrisant les concepts clés tels que les threads, les processus et les techniques de synchronisation, vous serez en mesure de gérer l’exécution simultanée de plusieurs tâches et de tirer le meilleur parti des ressources système disponibles. N’hésitez pas à explorer les bibliothèques et fonctionnalités de votre langage de programmation préféré pour découvrir les différentes approches et techniques de la programmation concurrente.

Les meilleures pratiques de la programmation concurrente

Pour tirer le meilleur parti de la programmation concurrente, il est crucial de suivre certaines meilleures pratiques qui permettent d’améliorer la performance et la robustesse de vos applications. Voici quelques conseils pour une programmation concurrente efficace et sans erreur.

Réduire le temps d’exécution de la section critique

La section critique est une portion de code où une tâche accède à des ressources partagées, telles que la mémoire ou les fichiers. Il est important de minimiser le temps passé dans la section critique, afin de réduire les risques de problèmes de concurrence et d’améliorer la performance globale.

Pour ce faire, vous pouvez utiliser des techniques telles que le verrouillage fin (fine-grained locking), qui consiste à limiter l’étendue du verrouillage aux ressources spécifiques nécessaires, plutôt qu’à un ensemble plus large de ressources. Par exemple, au lieu d’utiliser un verrou global pour protéger toutes les données partagées, utilisez des verrous distincts pour chaque structure de données individuelle.

Éviter les interblocages

Un interblocage se produit lorsque deux ou plusieurs tâches attendent indéfiniment l’une de l’autre pour libérer une ressource, entraînant un blocage de l’exécution du programme. Pour éviter les interblocages, vous devez être attentif à la manière dont vous gérez l’accès aux ressources partagées et la synchronisation entre les tâches.

Une technique courante pour éviter les interblocages consiste à imposer un ordre d’accès aux ressources, de sorte que les tâches les acquièrent toujours dans le même ordre. Une autre technique consiste à utiliser des verrous non bloquants, qui permettent aux tâches de continuer à s’exécuter même si elles ne peuvent pas acquérir immédiatement une ressource.

Utiliser les bibliothèques et les fonctionnalités du langage de programmation

Tirez parti des bibliothèques et des fonctionnalités fournies par votre langage de programmation pour faciliter la gestion des tâches concurrentes. Par exemple, en Java, vous pouvez utiliser la classe Thread et l’interface Runnable pour créer des threads, ainsi que la bibliothèque java.util.concurrent pour gérer des pools de threads, des verrous et d’autres mécanismes de synchronisation.

De même, en Python, vous pouvez utiliser la bibliothèque threading pour créer des threads et la bibliothèque multiprocessing pour gérer des processus concurrents. N’hésitez pas à explorer les bibliothèques et les fonctionnalités de votre langage de programmation pour découvrir les différentes approches et techniques de la programmation concurrente.

Conclusion

La programmation concurrente est une technique puissante pour améliorer les performances et l’efficacité des applications modernes. En maîtrisant les concepts clés, tels que les threads, les processus, et les techniques de synchronisation, vous serez en mesure de gérer l’exécution simultanée de plusieurs tâches et de tirer le meilleur parti des ressources système disponibles.

Il est important de respecter les meilleures pratiques de la programmation concurrente pour éviter les problèmes de concurrence et maximiser la performance de vos applications. En outre, n’hésitez pas à utiliser les bibliothèques et les fonctionnalités fournies par votre langage de programmation pour simplifier la gestion des tâches concurrentes et vous concentrer sur les interactions de haut niveau entre les tâches.

Enfin, la programmation concurrente est un domaine en constante évolution, avec de nouvelles techniques et approches émergentes pour gérer les défis de l’exécution simultanée de tâches sur des systèmes multi-coeurs et distribués. Continuez à apprendre et à explorer les dernières innovations en matière de programmation concurrente pour rester à jour et améliorer constamment vos compétences.