Ana içeriğe atla

ParallelExtensions Aralık 2007 CTP

Uygulama tasarımında iş mantıklarını küçük parçalara bölüyoruz. Modüller, DLL / OCX dosyaları ve daha sonra da bunları çalıştıran thread birimleri var.

Thread kullanmak çoklu CPU ortamında anlamlı olabilir. Bir işi beklerken diğer taraftan diğer işlemleri de işlemek zamanı kısaltan çözüm yollarından biridir.

Ancak bazı durumlarda, performans yine de etkin şekilde düşünülmemiş olabilir. Eğer bir method içinde;

doIt1();
doIt2();

gibi uzun süren ve birbirlerinden bağımsız 2 ayrı işlem varsa, her ne kadar bir thread içinde de çalıştırılsa da bu işlem yine de etkin olmayabilir!

Yeni çıkan system.threading genişletmesi ile bu satırları paralel çalıştırmak anlamlı ve kolay olacaktır.

Parallel.Do

yöntemiyle, paralel çalıştırılacak yöntemler bu yöntemin içine dizi olarak eklenir ve çalıştırılır. Sonuç olarak bir thread tekrar farklı thread'lere parçalanacak ve sonra tekrar birleşecektir.

Örnek olarak;
doIt1 --> Maliyet muhasebesinde tüm giriş hareketlerinin hesaplandığı alan ise,
doIt2 --> Maliyet muhasebesinde tüm çıkış hareketlerinin hesaplandığı alan ise

ve bunların içinde yer alan hesaplamalar birbirlerini beklemiyor ve/veya ilişkili değilse, bu yöntem rahatlıkla kullanılabilir ve dual-core teknolojilerinde işlem gücü %100 olsa bile eski yöntemlerle çift çekirdekli işlemcilerde bu %50 görünecektir ancak yeni yöntem ile artık tüm işlemcinin gücü rahatlıkla kullanılabilir.

Peki mevcut kodlarla nasıl yapılır?
  • Thread pooling ayarlanmalı
  • Thread manager ile havuzda yer alan thread nesneleri yönetilmeli
  • Paralel işlemler birleştirilmeli
  • Her paralel işlemden doğabilecek istisnalar (exception) kontrol edilmeli
  • Döngüler varsa (toplama, çıkarma gibi array işlemleri) parçalanmalı
  • vb.
  • vb.

Bunları tekrar yazmak mı? yoksa Parallel CTP Aralık 2007 kullanmak mı?

Tercih her zaman olduğu gibi tasarımcının...

Bu blogdaki popüler yayınlar

Zeki sistemler

Zeki sistemler: Yapay zeka tekniklerini kullanan sistemlerdir. Sistem: Ortak bir amaca hizmet etmek için bir araya gelmiş bir ya da birden fazla elemanın uyum içinde çalışmasıdır. Melez Zeki Sistemler: Bir ya da birden fazla zeki sistemin bir araya gelmesi ve uyum için çalışmasıdır. Neden melez sisteme ihtiyaç var? Birçok iyi sistem bir araya getirilerek daha iyi sistemler oluşturulabilir. Uzman sistemlerdeki kararlılık, Genetik algoritmaların rastgeleliği ve True/False olarak ifade edilemeyen ancak yine de çözüm beklenen durumlarda bulanık sistemlerin kullanılarak "Melez Sistemlerin" tasarlanması birçok soruna çözüm sağlayabilir. Üst Zeki Sistemler: İnsan zekasına biraz daha yaklaşmayı hedefleyen ve şuan üzerinde düşündüğüm, çok daha fazla kaynak okumamı gerektiren sistemlerdir. Bu sistemlerle insan zekasına biraz daha yaklaşılması hedeflenebilir. Üst ( Meta ) Zeki Sistem (ÜZS) ile aynı anda birden fazla yapay zeka tekniği ya da alt sistemler kullanılabilir. Görüntü tanıma t...

Netle Yazılım | e-Defter Şematron Raporu | Sürüm 2.0.1.8.3

Netle Yazılım San. Tic. Ve A.Ş. e-Defter Şematron Raporu Ver 2.0.1.8.3 Açıklama Yasal e-defter dosyaları hazırlandıktan ve imzalandıktan sonra mutlaka XML şema ve Şematron denetimleri ile kontrol edilmelidir. Bu kontrol süreci sonrasında ortaya en az bir hata çıkması durumunda GİB tarafından e-defter dosyaları geçersiz sayılabilir.  Bu kontrollerin çok geniş ve uzun sürebilmesi nedeniyle kontrol süreçlerinde e-defter uyumlu yazılımlar kullanılmaktadır. Netle Yazılım tarafından geliştirilen "Netle-Defter" uygulaması bu kontrolleri fiş girişinde, döneme ilişkin parçalı ya da bütün defter oluşturmada ve GİB'e gönderim öncesinden yapmaktadır. Olası bir sorunda kullanıcı iş akış sistemi ile bilgilendirilerek hatanın giderilmesi beklenmektedir. Şematron denetimleri XML içine bütünleşik şekilde yazılmış ve bunların tam bir liste şeklinde dokümanı yoktu. Bu faydalı bilgileri liste haline getirdik ve 2018 / 3 dönemini esas olarak aşağıdaki açıkl...

Üst (Meta) modeli olan kavramları seviyorum; DocHuman ve RDL (Report Definition Language)

Dochuman süreç yönetim motoru bir veri kaynağını çok farklı biçimlere dönüştürebilir durumda. Bu özellik ile Dochuman veri modeli, RDL gösterim modeline dönüşebiliyor. Modeller arası dönüşümde, geliştirdiğimiz alt sistemler, veriyi bire-bir oranda dönüştürebilme yeteneğinde. Bir rapor var ve bu rapora ilişkin veri girişi yapılacaksa, rapor verileri expression olarak da ifade edilmiyosa geri dönüşüm kısa sürede mümkün olabilir. RDL içinde parametre, sabit değer, veri kaynaklı değer ve görsellerin özelleştirilmesi yeteneği DocHuman form tasarım sistemiyle birebir örtüşmektedir. Bir RDL barkod değeri ile DocHuman barkod değeri binlerce farklı satırlar sonucunda ortaya çıksa da; birbilerini anlayabilen iki sistemin uzlaşması noktasında işler daha kolaylaşacaktır. Bu tür gelişmiş özelliklere rağmen yazılıma her şeyi yapabilir misin diye sorulsa, "derlenmiş ve işlenmeye hazır halimde çok sıfır" var diyebilir.