Конкурентность и параллелизм в сборе данных: особенности, отличия

Если вы работаете в сфере IT-технологии, то наверняка уже слышали о таких понятиях, как конкурентность и параллелизм. И многие из вас до сих пор думают, что оба эти термина — это синонимы. Но это совершенно не так, хотя само по себе назначение и специфика обоих вариантов достаточно схожи. Дело в том, что большая часть современных программных систем, вне зависимости от того, для каких ниш они предназначаются и в каких условиях эксплуатируются должны выдерживать повышенные нагрузки, отличаться высокой эффективностью и стойкостью в работе. Это актуально для баз данных, серверного оборудования и даже для инструментов, предназначенных для парсинга данных, то есть для автоматизированного сбора информации.

В сегодняшнем обзоре мы будем говорить непосредственно об использовании конкурентности и параллелизма в веб-скрапинге. Здесь эти технологии обеспечивают максимально гармоничное распределение мощностей и ресурсов, оптимизацию производительности, что в итоге положительно сказывается на эффективности работы автоматизированной системы в целом. На практике оба эти понятия часто взаимно заменяются специалистами, что в корне неверно. Дело в том, что конкурентность и параллелизм имеют разные подходы к одновременной обработке сведений, хотя и используется разработчиками для создания отзывчивых и масштабируемых автоматических решений в сфере сбора данных.

Сейчас остановимся подробно на том, что представляет собой каждая из этих технологий, расскажем, в каких случаях стоит использовать тот или иной вариант на практике. Рассмотрим наглядные примеры, которые позволят вам более подробно сориентироваться в данных методиках, увидеть их отличия. Также расскажем, как оптимизировать рабочие процессы с использованием данных решений. Выделим основные отличия и расскажем о том, как можно сочетать данные методики, чтобы получить максимум результативности на практике. Представленная информация позволит вам сориентироваться более подробно в вопросах конкурентности и параллелизма и использовать эти методики на практике максимально корректно.

Суть и особенности конкурентности

Знакомство с такими понятиями, как конкурентность и параллелизм мы начнем непосредственно с конкурентности. Итак, в данном случае мы говорим о методике, предназначенной для организации автоматического выполнения задач, в рамках которого несколько рабочих процессов либо же потоков данных будут брать на себя часть вычислительных ресурсов, но при этом не будет наблюдаться их одновременного выполнения. То есть на практике мы получаем решение, при котором процессор будет максимально оперативно переключаться между разными задачами. В результате будет создаваться эффект одновременной работы, но как таковым по своей сути он является не будет.

То есть первое, что вам необходимо понять о конкурентности, так это то, что в реальности в любой момент времени будет выполняться только одна обработка. Откуда появилось такое название? Дело в том, что в ходе выполнения данных работ задачи буквально будут конкурировать друг с другом за ресурсы процессора. Такая особенность делает данную методику оптимальной при выполнении широкого спектра задач, относящихся к категории I/O. Достаточно часто на практике их еще называют операциями ввода/вывода. Сюда по праву можно отнести любые работы и процессы, в рамках которых программа будет отправлять одиночные или пакетные данные либо же находиться в режиме и их ожидания. По своей сути парсинг данных или же как его еще часто мы называем, веб-скрапинг или автоматизированный сбор данных — как раз наиболее наглядный пример подобной задачи.

Использование принципов конкурентности при ее решении предполагает, что программа-скрапер, работающая над сбором информации, не будет ожидать, пока система обработает один из запросов. Получается, что она одновременно отправляет большое количество таких обращений, а далее они уже обрабатываются, конкурируя между собой в плане первоочередности. В итоге мы получаем более, чем ощутимое ускорение обработки информации.

Разрабатывая такую методику как конкурентность, специалисты изначально ставили перед собой задачу повысить отзывчивость системы. Удалось реализовать данную задумку благодаря настройке практически мгновенного переключения между разными задачами. Ввиду такой оперативности работы, у многих складывается мнение, что сервер или процессор обрабатывают такие запросы параллельно. Но это — иллюзия. Здесь нет выполнения разных задач в один и тот же момент времени. Просто переключение настолько быстрое, что создается подобный эффект.

Так в каких случаях при автоматизированном сборе данных стоит использовать конкурентность на практике? Здесь можно выделить несколько 3 ключевых направления:

1. Обработка огромного количества сетевых соединений. Подобная ситуация возникает на практике в случаях, когда сервер сталкивается с необходимостью предоставлять ответы на запросы, поступающие одновременно от тысяч разных пользователей.
2. Управление рабочими процессами внутри операционных систем. В данном случае компьютер способен одновременно запускать несколько программ, но вот процессорное время каждой из них будет предоставляться не сразу, а поочередно. То есть пока одна задача выполняется, вторая находится в режиме ожидания.
3. Запуск задач в фоновом режиме. Специалисты, которые работают в сфере информационных технологий, на практике достаточно часто используют данное решение для ускорения работ. Как вариант, в фоновом режиме может выполняться обработка сообщений, загрузка той или иной информации. Примечательно то, что параллельно с этим основная логика программы будет выполняться стабильно, то есть фоновая работа ее не будет блокировать.

Все эти процессы реализуется путем многопоточности. Именно данная технология и лежит в основе конкурентности. Теперь поговорим более подробно о том, как же все это реализуется на практике. И начнем со знакомства с потоками как таковыми.

Что представляют собой потоки в конкурентности?

Под таким термином, как поток, в данном случае мы подразумеваем отдельную последовательность выполнения команд в рамках одного и того же процессора. Так как мы говорим о конкурентности, то в таких системах один процесс может включать в себя несколько потоков. В работе они будут просто поочередно использовать процессорное время, создавая между собой некое подобие конкуренции за рабочие ресурсы. Чтобы было более понятно, как это работает на практике, рассмотрим следующий пример:

• Программа осуществляет сетевой запрос и ожидает ответа на него от сервера.
• Чтобы не простаивать и не расходовать впустую время, процессор здесь переключается на другой поток. Как вариант, в этот момент времени он может обработать набор данных, находящихся в режиме ожидания.
• Как только сервер предоставит ответ на сетевой запрос, первый поток возвращается на выполнение.

Что мы получаем в итоге в данном случае? Обеспечивается стабильная работа системы, но при этом исключается простаивание процессора в ожидании, а его вычислительные ресурсы максимально эффективно распределяются между разными рабочими потоками. Именно в этом и состоит суть конкуренции.

То есть здесь важно понимать, что потоки — это один из ключевых механизмов в реализации данной технологии применительно к автоматизированным системам сбора данных. Здесь мы получаем, что поток выступает в роли наименьшей единицы выполнения процесса. То есть в своем большинстве все рабочие процессы будут представлять собой совокупность нескольких задач, каждая из которых — это отдельно взятый поток.

В результате все процессорное время разделяется между всеми потоками, входящими в одну задачу, после чего запускается процесс их поочередного выполнения. То есть конкурентная концепция — это о максимально качественном и оптимизированном использовании процессорных ресурсов. Так, на сегодня существует множество языков программирования, операционных систем, наделенных инструментами для управления потоками. Среди прочего это и средства создания, синхронизации, приостановки выполнения. Наиболее приоритетным применение потоков будет в задачах, связанных с автоматизированным сбором информации. Дело в том, что здесь необходимо будет одновременно обрабатывать большое количество входящих источников, но при этом сводить к минимуму задержки на выполнение каждого процесса, тем самым повышая производительность.

Практический пример использования конкурентности в парсинге данных

Если говорить непосредственно о практическом применении, то конкурентность по праву можно назвать неотъемлемым элементом современных программных систем, в том числе и тех, которые используются для выполнения веб-скрапинга. С ее помощью удается организовать эффективное выполнение огромного количества процессов даже в рамках серьезно ограниченных ресурсов. И здесь достаточно наглядным примером будет обработка нескольких запросов, поступающих на интернет-сервер.

Чтобы было более понятно, как все это работает на практике, рассмотрим пару примеров. Предположим, у вас есть интернет-магазин одежды. На практике повсеместной будет ситуация, когда в один и тот же момент времени разные пользователи оформляют заказы, запрашивают информацию о статусе доставки или хотя бы просто просматривают товары. Все эти запросы обрабатывать одновременно не сможет даже самый мощный сервер. Дело в том, что количество процессоров ограничено и явно меньше, чем число поступающих запросов.

И здесь в работу вступает принцип конкурентности. Получается, что время выполнения распределяется между разными задачами. Сервер переключается между обработкой запроса одного пользователя и другого максимально оперативно. То есть пока один человек внесет свою контактную информацию и сопутствующие данные в форму заказа, процессор направит другому покупателю дополнительные запрашиваемые сведения о том или ином продукте. В итоге эти 2 процесса будут чередоваться между собой, то есть они будут реализовываться поочередно, не дожидаясь того, пока один из них будет полностью завершен прежде, чем запустить второй. В итоге мы получаем максимально оперативную реакцию со стороны системы, минимизацию временных задержек и ту иллюзию параллельного выполнения, о которой мы уже говорили выше.

Если говорить непосредственно о парсинге данных, то здесь актуальным будет другой пример. Предположим, вы хотите изучить конкурентов своего бизнеса и хотели бы собрать сведения из их официальных онлайн-представительств. Пусть общее количество сайтов, с которых предстоит собирать данные — 50. Если не использовать принцип конкурентности, то система будет скачивать информацию сначала с одного сайта, а после того, как этот процесс завершится — перейдет к другому. И так будет продолжаться до тех пор, пока сведения со всех 50 сайтов не будут скачаны. А это — немалые временные затраты.

Этот процесс можно без проблем оптимизировать, если применить к нему методику конкурентности. В этом случае на обработку будет отправлено изначально, предположим 10 запросов. И в тот момент, когда первые странички будут еще загружаться, одновременно с этим будет выполняться обработка полученных ранее сведений. Благодаря этому скорость выполнения сбора данных значительно повысится, а итоговое время на выполнение такой задачи будет сведено к минимуму.

Способы оптимизации автоматизированного сбора данных при помощи конкурентности

Грамотное применение принципа конкурентности на практике гарантирует более высокие показатели эффективности работы системы автоматизированного сбора данных. Во многом это обеспечивается оптимальным управлением временными затратами на решение тех или иных задач. В данном случае повышение производительности обеспечивается комбинацией следующих решений:

• Минимизация простоев. Находясь в режиме ожидания ответа от сервера процессор не будет простаивать. Он будет мгновенно переключаться между актуальными операциями, не ожидая того, пока одна из них будет полностью завершена.
• Возможность выстроить эффективное масштабирование системы. Практика уже не один раз доказала возможность конкурентных систем выполнять одновременную обработку сотен, а то и тысяч потоков, сохраняя при этом изначально высокую скорость.
• Значительное снижение нагрузки на систему. Здесь уже не надо выделять отдельные ресурсы для выполнения каждой задачи. Все соединения будут обрабатываться одними и теми же вычислительными мощностями.

Способы реализации конкурентности

Для реализации принципа конкурентности в целом может использоваться несколько методов. Нередко они комбинируются между собой, обеспечивая максимальную итоговую эффективность. В частности, речь идет о следующих методиках:

1. Асинхронное программирование. Сама суть данной технологии состоит в организации такого выполнения задач, которое исключало бы блокировки основного потока.
2. Балансировка нагрузки. В этом случае все операции по обработке потоков будут равномерно распределяться на процессорные мощности, что исключит простаивание одних элементов и чрезмерную загруженность других.
3. Гибкое управление потоками. Благодаря правильной организации данных работ минимизируется численность переключений контекста между разными задачами.

Так как в данном случае мы говорим о конкурентности в рамках систем веб-скрапинга, то здесь при помощи асинхронных HTTP-запросов одновременно будут загружаться сведения из разных страничек. Это исключает необходимость формирования отдельных потоков для каждой конкретной задачи. В итоге значительно минимизируется нагрузка на процессорные мощности, что приводит к ощутимому ускорению работ. Если вы уже на практике использовали принцип конкурентности при автоматизированном сборе данных, то наверняка заметили, насколько оперативно решаются данные задачи.

А теперь перейдем к знакомству с другой технологией — параллелизм.

Суть и особенности параллелизма

Параллелизм — методика, предназначенная для одновременного выполнения нескольких вычислительных процессов. Для реализации такой задачи используются разные аппаратные ресурсы. И в этом состоит принципиальное отличие данного понятия от того, о чем мы говорили выше. То есть конкурентность предполагает чередование задач с имитацией одновременного выполнения, а вот параллелизм — это уже и есть непосредственное одновременное выполнение. Для его реализации в обязательном порядке используются многопроцессорные системы. Без таких аппаратных возможностей реализовать эту методику на практике никак не получится. То есть при параллелизме одновременно обрабатываются отдельные задачи на разных процессорных ядрах, а то даже и на разных серверах.

У данной технологии также есть свои особенности и специфика применения. В частности, использование параллелизма на практике позволяет также решить следующие задачи, актуальные для парсинга данных:

1. Ощутимое ускорение выполнение тех операций, что требует повышенных ресурсов от системы. Сюда можно отнести машинное обучение, рендеринг графических элементов, сбор и анализ больших объемов данных.
2. Обработка внушительного количества потоков данных буквально в режиме реального времени. Такая скорость в выполнении производственных задач будет актуальна в первую очередь в обработке видеороликов при выполнении анализа финансовой информации и документации.
3. Повышение эффективности практического применения современных многопроцессорных систем. В этом случае вся входящая нагрузка максимально равномерно будет распределяться между отдельными ядрами, исключая нестабильность в работе.

Если вы в своей работе используете современные процессоры, основанные на нескольких ядрах, то вы вполне можете подключить параллелизм к своей работе. Дело в том, что в этом случае программы сами будут разбивать все входящие задания на отдельные независимые элементы, а далее запускать их на одновременное параллельное выполнение. Именно в этом и состоит ключевая особенность параллелизма и его принципиальное отличие от конкурентности.

Принцип ускорения процессов при помощи параллелизма

Одним из наиболее весомых преимуществ, характерных для параллелизма по праву можно назвать ощутимое сокращение временных затрат на реализацию всех процессов, которые будут поступать на обработку благодаря их корректному разделению на параллельные потоки. Непосредственное ускорение сбора информации в данном случае будет обеспечиваться следующими техническими решениями:

• Разделение больших входящих задач на отдельные составные элементы. То есть в данном случае вместо того, чтобы выполнять объемную работу последовательно, шаг за шагом, входящий поток данных разделяется на независимые сегменты примерно одинаковых размеров и все они запускаются в работу параллельно.
• Равномерное распределение нагрузки на каждое отдельно взятое ядро процессора или сервер. Это то, что исключает чрезмерную нагруженность одних сегментов и простой в работе других узлов. В итоге система работает максимально стабильно, без зависаний, сбоев.
• Автоматическое объединение результатов. Как только обработка каждого отдельно взятого сегмента будет завершена, система самостоятельно соберет разрозненные элементы в один документ, предоставив итоговый результат.

Чтобы понять, как работает параллелизм на практике, рассмотрим один простой пример. Предположим, вам предстоит собрать информацию из 1000 страниц. При этом возможности вашего аппаратного обеспечения позволяют обрабатывать 1 страницу за 1 секунду. Итак, чтобы получить сведения с 1000 страниц вам потребуется 1000 секунд. В этом случае, если вы решите воспользоваться теми возможностями, что предоставляет параллелизм и разобьете данную задачу на 10 параллельных потоков, то в итоге мы получим, что вся обработка займет: 1000/10=100 с. А вот если вы будете использовать распределенную систему, включающую хотя бы 10 отдельных компьютеров, то параллельная обработка займет еще меньше: 1000/10/10=10 с. В итоге вся информация из 1000 страниц будет в вашем распоряжении всего через 10 секунд. Согласитесь, временное преимущество параллелизма более, чем впечатляющее.

Направления, где использование параллелизма будет более, чем весомыми

Как и в случае с конкурентностью, у параллелизма также есть те направления, в которых его практическое использование даст на практике максимальные результаты. В частности, данную технологию стоит использовать в следующих ситуациях:

• в случае слишком интенсивных вычислений, как вариант там, где предполагается обработка картинок, видеоконтента;
• при использовании облачных сервисов, как вариант в случае формирования запросов непосредственно из распределенных серверов к базам данным;
• при функционировании в системах, работающих под повышенными нагрузками, среди прочего там, где предполагается обработка транзакций в многопоточном режиме.

Но здесь хотим обратить ваше внимание на то, что часть задач при помощи данной методики решить вовсе не получится. Дело в том, что далеко не каждую задачу можно разделить хотя бы примерно на равномерные составляющие элементы и запустить их в параллельную обработку. А есть такие варианты, которые вовсе нельзя разрывать. Это актуально в случаях, когда выполнение одной части будет предполагать прямую зависимость от другой. В итоге усложняется сам процесс обработки, возникают дополнительные накладные расходы, повышается вероятность получения неточных и даже некорректных результатов на выходе.

Краткое сравнение конкурентности и параллелизма

Теперь, когда мы рассказали максимально подробно о таких понятиях, как конкурентность и параллелизм, важно разобраться, в каких случаях стоит использовать тот или иной вариант, понимать, в чем ключевая разница между обоими подходами и какое влияние каждый из них оказывает на производительность системы в целом. Это то, что позволит вам более подробно сориентироваться в практическом применении обоих вариантов.

В частности, на данном этапе важно запомнить 2 ключевых тезиса по этим методикам:

1. Конкурентность делает ставку на максимально быстрое и эффективное переключение между разными задачами. При этом создается эффект их практически одновременного выполнения, но при этом нет никакой разбивки на отдельные элементы с последующей параллельной обработкой. То есть пока одна из задач находится в режиме ожидания, обрабатывается другая.
2. Параллелизм уже изначально предполагает использование многоядерных процессоров или же нескольких устройств. Здесь одна большая задача разбивается на несколько отдельных элементов, которые будут запускаться на обработку параллельно. Реализовать данную методику без высоких вычислительных мощностей у вас не получится.

Чтобы разница между этими 2 методиками стала еще более наглядной и очевидной, приведем краткое сравнение между ними по разным критериям:

• Реализация задач. В конкурентности предполагается поочередная реализация разных задач без разбивки на отдельные элементы. В случае параллелизма они выполняются одновременно, то есть пока один ответ не будет получен, вторая задача в работу не пойдет.
• Управление ресурсами. Конкурентность можно реализовать на устройствах с одним процессором, в то время как для параллелизма требуется более мощное и масштабное программное обеспечение, как вариант несколько процессоров или же один процессор, но многоядерный.
• Производительность. В случае с конкурентною высокие показатели производительности обеспечиваются повышенной отзывчивостью системы. При параллелизме мы имеем ощутимое ускорение выполнения одной задачи.
• Тип задач, для которых используются данные методики. Конкурентность стоит использовать для тех задач, что предполагают наличие операции ввода/вывода. То есть, пока одна из них будет находиться в режиме ожидания ответа, вторая будет обрабатываться. Параллелизм отлично подходит для реализации интенсивных вычислений. Его стоит использовать там, где требуется обрабатывать огромные массивы данных.

Надеемся, что теперь вы понимаете, насколько разными по своей сути будут обе методики и то, что для каждой из них есть своя принципиальная область использования. То есть, если у вас достаточно ограниченные вычислительная мощности, то стоит обратить внимание на конкурентность, так как в этом случае вы сможете использовать их максимально эффективно. Но если аппаратные возможности достаточно расширенные, если для вас в приоритете оперативность решение поставленных задач, то ставку стоит сделать на параллелизм.

Комбинированные решения

Наряду с тем, как параллельно с черным и белым также есть серые оттенки, подобное комбинирование возможно также и в рассматриваемых нами методиках. Практика показывает, что в некоторых направлениях сочетание конкурентности и параллелизма дают куда лучшие результаты, чем их использование как отдельные концепции. В итоге у вас есть все шансы значительно повысить производительность своей системы, оптимизировать ее работу под предстоящие условия. Особенно актуальным такое решение будет в случае необходимости решения сложных, многоуровневых задач, работы с приложениями, требующими повышенной отзывчивости. Здесь комбинированное решение поможет оптимизировать вычислительные ресурсы и оказать положительное воздействие на скорость обработки информации.

Такие гибридные решения будут незаменимы при обработке больших массивов данных. В таких условиях параллелизм распределит вашу задачу между несколькими процессорами, а на каждом из них уже будет реализован принцип конкурентности, что обеспечит эффективное управление каждой из операций на месте. Сочетание обеих концепций в рабочих процессах гарантирует следующие преимущества:

1. Повышение скорости обработки данных. Благодаря параллельному выполнению отдельных элементов задач в комплексе с переключением между самими задачами значительно ускоряется получение ответа.
2. Использование вычислительных ресурсов вашего аппаратного обеспечения по максимуму. В этом случае каждый процессор или отдельно взятое ядро будут работать на полную мощность.
3. Гарантированное выполнение даже сложных сценариев. Комбинирование обеих методик позволяет в итоге получить решение, обеспечивающие эффективное и гибкое управление даже сложными, многозадачными процессами.

Благодаря объединению конкуренции и параллелизма вы сможете сформировать на практике масштабируемые системы, отличающиеся высокой эффективностью в рабочем процессе. Это будет актуально даже для случаев, когда требуется обработка огромных массивов данных, решение ресурсоемких задач.

Какой подход стоит использовать на практике для парсинга данных?

Напомним, что такие методики как конкурентность и параллелизм могут использоваться сегодня в разных сферах информационных технологий. Но в сегодняшнем обзоре мы говорим непосредственно об автоматизированном сборе данных. И в таких условиях выбор подходящей методики напрямую будет зависеть от того, с какой именно задачей вы сталкиваетесь на практике. Как вариант, тот же конкурентный подход будет оптимальным в случае, когда вы не слишком гонитесь за скоростью, а аппаратные возможности вашего процессора достаточно слабое. Если же нужна максимально интенсивная обработка большого количества страниц, если вы используете в работе многоядерные процессоры, выбирайте параллелизм.

Но все же оптимальным решением будет применение гибридного подхода. В этом случае вы сможете использовать конкурентность для отправки асинхронных запросов, в то время как на основании параллелизма будет выполняться их последующая обработка. В данном случае вы сможете максимально оперативно посещать все страницы для сбора данных, а также быстро обрабатывать их.

Подводим итоги

В сегодняшнем обзоре мы старались максимально объемно раскрыть тематику двух ключевых методик, используемых в обработке данных, а именно конкурентности и параллелизма. Мы рассмотрели подробно оба варианта, сравнили данные концепции, рассмотрели возможности, области применения и привели практические условия использования. Также рассказали об особенностях гибридного подхода, в рамках которого обе методики совмещаются между собой, что в итоге позволяет оптимизировать использование ресурсов и увеличить до максимума производительность системы благодаря равномерному распределению нагрузки.

Какой вариант использовать на практике именно вам? Все зависит от специфики задачи. Так, конкурентность хорошо подходит для выполнения асинхронных операций, в то время как со сложными вычислениями лучше справится параллелизм. Все эти нюансы обязательно стоит учитывать на практике, чтобы оптимизировать свою работу со сбором данных и получить на выходе желаемые результаты максимально оперативно.

Но здесь важно понимать, что антифрод-системы могут заблокировать вашу работу по парсингу данных. Наверняка вы знаете, что поисковики крайне негативно реагируют на любые автоматизированные решения, применяя к ним достаточно суровые санкции. И в таких условиях вашим надежным помощником могут стать мобильные прокси от сервиса MobileProxy.Space. Они обеспечат подмену реального IP-адреса и геолокации вашего устройства, запустят одновременную работу на протоколах HTTP(S) и Socks5, гарантируя высокие показатели конфиденциальности, безопасности работы в сети, эффективное обхождение различных блокировок и ограничений.

Вы сможете воспользоваться данным продуктом совершенно бесплатно на протяжении 2 часов, чтобы убедиться в том, насколько технологичный, удобный и передовой продукт оказался в вашем распоряжении. Более подробно изучить информацию о данных мобильных прокси вы можете по ссылке. Вам гарантируется высокая стабильность работы, удобство, функциональность, разумные и обоснованные тарифы, быстрое продление, разнообразие способов оплаты. Если возникнут дополнительные вопросы или будут нужны консультации специалистов, служба технической поддержки на связи в круглосуточном режиме.

Поделитесь статьёй: