Учебник Конкурентность и многопоточность для начинающих

Программа курса

1. 1 Основы: процессы, потоки и конкурентность

   1. Процесс и поток: в чём разница

      Что такое процесс и поток, как они связаны, что они разделяют, а что у каждого своё. Зачем нужны потоки внутри процесса.

   2. Конкурентность и параллелизм: важная разница

      Конкурентность — про структуру и переключение задач, параллелизм — про одновременное выполнение на нескольких ядрах. Разбираем разницу.

   3. Как ОС планирует потоки и переключает контекст

      Планировщик ОС, кванты времени, вытесняющая многозадачность и контекстное переключение: как процессор делится между потоками.

2. 2 Общая память и состояния гонки

   1. Состояние гонки (race condition)

      Что такое состояние гонки, почему счётчик теряет значения и как недетерминированное переключение потоков ломает программу.

   2. Критическая секция и взаимное исключение (mutex/lock)

      Критическая секция, взаимное исключение, мьютекс и блокировка: как защитить общие данные, чтобы их трогал только один поток.

   3. Семафоры и условные переменные

      Семафор ограничивает число потоков в ресурсе, условная переменная усыпляет поток до сигнала. Разбираем оба примитива синхронизации.

3. 3 Взаимные блокировки и живучесть

   1. Взаимная блокировка (deadlock) и условия Коффмана

      Что такое deadlock, четыре условия Коффмана для его возникновения и как упорядочивание блокировок предотвращает зависание потоков.

   2. Livelock и голодание (starvation)

      Livelock — потоки активны, но не продвигаются; starvation — поток не получает ресурса. Чем они отличаются от deadlock и как лечатся.

   3. Как отлаживать и предотвращать проблемы синхронизации

      Практические приёмы против гонок и тупиков: таймауты, минимум общего состояния, неизменяемость, очереди вместо общих переменных.

4. 4 Python: GIL, потоки и процессы

   1. GIL: почему потоки не ускоряют вычисления

      Global Interpreter Lock в CPython: что это, почему он есть, и почему многопоточный CPU-bound код в Python не ускоряется.

   2. Когда threading всё-таки полезен (I/O-bound)

      Почему потоки в Python отлично подходят для I/O-bound задач: GIL отпускается во время ожидания сети и диска, и потоки реально перекрываются.

   3. Multiprocessing: процессы для CPU-задач

      Как multiprocessing обходит GIL: каждый процесс со своим интерпретатором даёт настоящий параллелизм для тяжёлых вычислений в Python.

5. 5 Асинхронность и модели конкурентности

   1. Event loop, async/await и корутины

      Как устроена асинхронность в Python: event loop, корутины, async/await и кооперативная многозадачность в одном потоке.

   2. Модели конкурентности: потоки, события, акторы, CSP

      Обзор моделей конкурентности: разделяемая память с потоками, событийная модель, акторы с почтовыми ящиками и CSP с каналами.

   3. Пулы потоков и процессов

      Зачем нужны пулы потоков и процессов, как ThreadPoolExecutor и ProcessPoolExecutor переиспользуют воркеров и ограничивают параллелизм.

6. 6 Практика: атомарность и паттерны

   1. Атомарность и неблокирующие структуры

      Что такое атомарная операция, как compare-and-swap позволяет работать без блокировок и почему lock-free структуры сложны, но быстры.

   2. Паттерн producer-consumer и очередь задач

      Паттерн producer-consumer: производители кладут задачи в очередь, потребители разбирают. Развязка скоростей и буферизация через очередь.

   3. Типичные баги конкурентного кода и как их избегать

      Сводка частых ошибок многопоточности: гонки, deadlock, проверка-затем-действие, неатомарность и практические правила их предотвращения.