Concurrent Programming : a simple model to tackle the problem

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Jean Sirmai 2021-03-30 19:36:01 +00:00
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@ -5,7 +5,7 @@ import random
import time
renew_length = 12
local_workers_number = 10
local_threads_number = 10
number_of_cycles = 20
renew = []
done = []
@ -13,12 +13,14 @@ space = []
copy = []
def init():
for i in range(0, renew_length - 1):
renew.append(-1)
for j in range(0, local_workers_number):
for i in range(0, renew_length):
renew.append(0)
for j in range(0, local_threads_number):
space.append(random.randint(10,99))
copy.append(space[j])
print(' ',space,' < initial global state')
print(' ',space,' < initial global state',' '*27,end='[')
for i in range(0, renew_length): print('{:>4}'.format(renew[i]), end='')
print(']')
def disp(coord, id, start, prev, next):
print(' {} at [{}] {} > {} by thread n°{:>3} {!s:.4} {}'.format(
@ -28,43 +30,37 @@ def disp(coord, id, start, prev, next):
next,
str(id),
datetime.now().timestamp() - start,
renew
)
'[', # renew
),
end =''
)
for i in range(0, renew_length): print('{:>4}'.format(renew[i]), end='')
print(']')
def local_worker(coord, id):
def local_thread(coord, id):
start = datetime.now().timestamp()
val = random.randint(1,1000)
time.sleep(val / 1000)
prev = space[coord]
next = space[coord] = 10 + val % 89
done.append(id)
for i in renew:
for i in range(0, renew_length):
if renew[i] == id:
renew[i] = -1
renew[i] = 0
break
disp(coord, id, start, prev, next)
init()
for k in range (1, number_of_cycles):
n = 0
while renew[n] == -1: # a diagonal of zeros is expected !
renew[n] = 0
if n < renew_length - 2:
n += 1
break
# for n in range(0, renew_length - 1):
# if renew[n] == -1:
# renew[n] = 0
# break
t = Thread(target=local_worker, args=(random.randint(0, len(space) - 1), k))
init() # Scheduler
for id in range (1, number_of_cycles):
if renew[id % renew_length] == 0:
renew[id % renew_length] = id
t = Thread(target=local_thread, args=(random.randint(0, len(space) - 1), id))
t.start()
time.sleep(1)
print(' ',copy,' < initial global state (to compare)')
print(done)
done.sort()
print(done)
print('history: ',done) # done.sort() # print(done)
@ -72,12 +68,12 @@ print(done)
"""
Le **scheduler**, ou processus principal, effectue un calcul sur l'**état global**.
Pour cela, il génère des threads de calcul locaux ou '**local_workers**'
Pour cela, il génère des threads de calcul locaux ou '**local_threads**'
auxquels il confie une partie de l'état global.
Il est seul à avoir accès à l'état global et à la liste des local_workers.
Il est seul à avoir accès à l'état global et à la liste des local_threads.
Il n'a pas accès aux **règles de transition**.
Chaque local_worker effectue un calcul local puis en soumet le résultat au scheduler.
Le scheduler assigne les résultats des local_workers à l'état global.
Chaque local_thread effectue un calcul local puis en soumet le résultat au scheduler.
Le scheduler assigne les résultats des local_threads à l'état global.
Il délègue à un **superviseur** des vérification périodiques de l'intégrité de l'état global et peut interrompre le processus en cas d'erreur.
Il délègue à la **CLI** les fonctions de communications avec les modules périphériques.