Jose Juan
Un sistema concurrente suele resolver problemas de naturaleza intrínsecamente no determinista, lo que quiere decir que no podemos predecir la secuencia exacta en la que ocurrirán ciertos eventos.
Por otro lado, existen procesos deterministas que, por su complejidad, nos resultan más cómodos de resolver usando enfoques no deterministas, como la programación guiada por eventos o como cuando para un algoritmo secuencial sólo conocemos otro paralelo en el que desconocemos el orden en que terminarán los subprocesos.
Así, aunque el título no sea impactante, trataremos de poner un poco de orden en este tipo de problemas disfrutando de la fascinante búsqueda de algoritmos ¿te animas?.
El problema
Por poner un ejemplo de lo que queremos conseguir, piensa en la estructura de directorios. Podemos tener en la raíz los subdirectorios A\, B\, ... y a su vez en cada uno de ellos A\A\ y A\B\, ... y a su vez A\A\A\, A\A\B\, ... siendo las letras tan sólo una forma de ilustrar el ejemplo.
Supón que nos piden procesar todos los archivos con un complejo proceso en el que el tiempo de cómputo varía notablemente entre unos archivos y otros; según se procesan, hay que almacenar el resultado en una unidad de cinta en la que los resultados deben seguir el mismo orden que en el árbol, por ejemplo, supón los siguientes archivos:
A\
+- A\
| +- aa.txt
| |
| +- ab.txt
+-B\
| +- A\
| | |
| | +- abaa.txt
| | |
| | +- abab.txt
: : :
En tal caso, a la cinta se le deben enviar los datos en el siguiente orden: A\, A\A\, A\A\aa.txt, A\A\ab.txt, A\B\, A\B\A\, A\B\A\abaa.txt, A\B\A\abab.txt, etc...
Lógicamente el algoritmo trivial consiste en procesar uno a uno los archivos e ir escribiéndolos en la cinta pero claro, el proceso de cada archivo es muy complejo (y no paralelizable) y tampoco es plan de desaprovechar nuestra última y flamante máquina con 32 procesadores.
Una posible solución
En realidad, hay montones de soluciones que podemos aplicar a nuestro problema: podemos procesar todos los archivos e ir replicando el árbol de directorios con las soluciones (aunque haríamos muchas más escrituras en disco de las necesarias y tendríamos que leerlas otra vez al pasar a cinta), si tenemos suficiente memoria, podemos crear un diccionario e ir insertando los resultados, cuando aparezca el primero lo enviamos a la cinta, cuando aparezca (o ya estuviera) el segundo lo enviamos también (aunque es poco elegante, porque hace mucho trabajo innecesario), etc...
Es obvio que si paralelizamos el proceso y el primero que hay que enviar a la cinta es el que más tarda de todos, necesitamos tanta memoria intermedia ¡como el total de los nodos!, pero en general, podremos reducir el uso de memoria a la mínima necesaria (en media) para almacenar tantos resultados como sean generados durante el tiempo medio de cómputo de un nodo (que a su vez depende de otros factores como el el nº de procesadores, planificador de tareas [no es lo mismo que se asigne procesador por nodo hasta completar que se inicien todos a la vez y roten], velocidad a la que se genera el dato de respuesta, etc...).
Pasando el testigo
Si nos fijamos en el árbol, cuando estamos en un nodo, éste hará su tarea y mientras se ejecutan sus hijos esperará a que le llegue el turno para poder escribir en la cinta, escribirá en la cinta y pasará el testigo a sus hijos, los hijos se irán pasando el testigo de forma ordenada y luego, lo devolverán al padre. Quizás se vea mejor con una imagen:
En el dibujo, el flujo azul son los procesos que lanzamos en paralelo, algunos como pasar por un directorio no consumirán mucho tiempo (en otros procesos podría ser que sí) pero el ejemplo de la cinta es un ejemplo, debemos tratar de generalizar. Dichos procesos se ejecutan todos en paralelo y no sabemos en que orden terminarán. Por contra, el flujo verde es el orden en el que deben enviarse los datos a la cinta y como se ve, no puede hacerse en paralelo (el cálculo sí, que es lo azul, la escritura en cinta no, que es lo verde).
¿Y que son las estrellas verdes?, en realidad, nosotros estamos sincronizando el árbol de procesos en recorrido preorden (primero padre y luego hijos), pero en cada una de esas estrellas podemos poner una "marca de sincronía", es decir, en una, en dos o en las tres. Por otro lado, el hecho de que el árbol sea binario, no le quita generalidad (puede crearse un nodo intermedio para hacerlo terciario, al terciario para hacerlo cuaternario, etc...), incluso es posible cambiar el orden del flujo sincrónico en función de los resultados intermedios (aunque podría hacerse muy complicado y ser preferible un diccionario global, por ejemplo). Una rama completa podría verse así:
Una implementación en C#
El dibujo anterior, nos da la clave para implementar el proceso, hay un estado que debemos propagar por todo el árbol, ese estado es el valor inicial para cada nodo { waitInput, waitOutput } y para los que tenemos que crear estados intermedios (los pasos de testigo). También hay un "paso rápido de testigo" en las hojas del árbol, digamos que se pasan el testigo de la mano izquierda a la derecha. Creo que se ve mejor leyendo directamente el código:
Como ejemplo de uso, podemos implementar paralelamente el cálculo del archiconocido fibonacci, en el que iremos generando sincronizadamente los parámetros de la función. Así, dada la recurrencia "fib(n) = fib(n - 1) + fib(n - 2)" ejecutándose en paralelo, los hijos de "fib(n - 1)" tardarán más que el propio "fib(n - 2)", aunque éste saldrá después que ellos. La función fibonacci, con el proceso de salida parametrizado, usando nuestra clase anterior sería:
Así, si queremos imprimir directamente todos los nodos según se van "rastreando", escribiríamos sin más:
Para los interesados (que sé que los hay ;) esa s es un estado perfecto para meterlo en una mónada (que en el caso de mi código C# no queda oculta en la sintaxis, cuestión interesante de indagar).
¿Y que pasa si lo que queremos es obtener una secuencia como resultado de los subproductos sincrónicos?, en tal caso, nuestra acción consistirá en insertar los elementos en un FIFO, afortunadamente tenemos una ideal para el caso, por lo que podemos reutilizar nuestra función anterior haciendo:
De este modo, disponemos de nuestra secuencia fibonacci, eficientemente paralelizada (usando todos nuestros procesadores) y a la que accedemos de forma transparente como si de la versión secuencial se tratara, por ejemplo:
¡Pero bueno ¿y que pasa con nuestra cinta?!
¡Oh!, bueno, voy a clonar un repositorio cualquiera y vamos a listar en riguroso orden cada archivo calculando su hash. La función podría ser así (a mi me resulta cómodo usar clausuras), que, como antes, permite exportar una función aparentemente secuencial pero que paraleliza todo el trabajo, haciendo que tanto el disco como los procesadores estén echando humo:
La forma de usarla, es muy sencilla, puesto que obtenemos una enumeración:
Nota sobre la implementación aportada
El código mostrado es de juguete, está escrito a vuelapluma y seguramente tendrá fallos y muchas potenciales mejoras (por ejemplo, crear un método ForkEnum con la estrategia usada en el procesamiento de directorios). También hay otras muchas formas de enfocar el problema, aquí (que es la fuente de la que tomé el problema) enfocan la solución usando el soporte a futuribles de F# (a mi me gusta más mi solución de semáforos y de implementar una acción genérica y no una enumeración de forma directa :P).
Nota sobre la programación paralela
En general la programación paralela no es fácil y menos si tenemos que gestionar procesos concurrentes no deterministas. Pero eso no es óbice para que, como programadores no intentemos hacer que nuestros procesos sean eficientes y usen todos los recursos disponibles (en este caso disco y procesador). ¿Os suena que los usuarios se quejan de que los dispositivos (en general) tienen cada vez más núcleos pero no los aprovecha el software?...
Argumentar que el código se complica innecesariamente, facilidad de mantener, etc... para mí no son razones para no producir un resultado mejor. Ésto no quita, para que dichos argumentos sean restricciones en nuestro problema y por tanto una solución "compleja" no sea, en ese caso, la mejor solución. Cada cual en su contexto, juzgará el equilibrio necesario para resolver el problema.
