共有メモリとメッセージ パッシング: 大規模なデータ構造への同時読み取り専用アクセスにはどちらが適していますか?

大規模なデータ構造の共有メモリとメッセージ パッシング

Go や Erlang で採用されているメッセージ パッシングなどの同時実行モデルにより、複雑なロックが排除されます共有状態を回避することで。ただし、複数のクライアントがサフィックス配列のような大規模なデータ構造への同時読み取り専用アクセスを必要とする場合、次のような疑問が生じます。

1.共有状態とメッセージ パッシング: パフォーマンスとメモリ消費量

ロックがなく、データのコピーが 1 つだけ存在するため、共有メモリは速度とメモリ使用量の点でメッセージ パッシングを上回るでしょうか?

答え: Erlang の BEAM 実装では、メッセージ パッシングでのデータのコピーは必要ありません。代わりに、大規模なデータ構造に対して参照ベースのシステムを採用します。このアプローチでは、共有メモリと比較してメモリ消費量が削減されます。

2.メッセージ パッシングのアプローチ

メッセージ パッシング コンテキストには、いくつかのオプションが存在します。

• 単一のデータ ホルダー プロセス: 1 つのプロセスがデータ構造を排他的に保持します。
• チャンク データ: データ構造は複数のチャンクに分割され、複数のプロセスが異なるチャンクを保持します。

最適なアプローチは以下によって異なります。特定のデータ構造とワークロード要件。

3.ハードウェアに関する考慮事項

最新の CPU およびメモリ アーキテクチャは、共有メモリとメッセージ パッシング実装の間のボトルネックを排除できますか?

回答: 最新の CPU は並列メモリ アクセスをサポートしており、パフォーマンスが低下しています共有メモリに対するペナルティ。ただし、メッセージ パッシングは、データの局所性が重要である場合や、複数のプロセスがさまざまなワークロードで同時にデータにアクセスするシナリオでは利点をもたらします。

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