[Thinknetica] Параллелизм и многопоточность в Ruby и Rails. Тариф Слушатель (Денис Савицкий)

​

Этот воркшоп для вас если:

• Ваше приложение не справляется с нагрузкой и начинает медленно обрабатывать запросы по мере увеличения числа пользователей
• Ваше приложение часто выполняет задачи в фоновом режиме, такие как отправка писем или генерация отчетов
• Вы работаете с большими объемами данных и сталкиваетесь с продолжительным временем обработки
• Вы хотите раз и навсегда разобраться с concurrency и параллелизмом в Ruby и научиться использовать их так, чтобы не выстрелить себе в ногу

Программа воркшопа
День 1. Основы параллельных вычислений в Ruby
Рассмотрим способы выявления неэффективных процессов, теория основ параллельных вычислений в Ruby, использование Thread и Fiber.

Результат: Поймете, как определить проблему производительности и решишь её “в лоб” используя параллельные процессы в Ruby на практике.

Содержание:

• Введение в многопоточность и параллелизм: различия и преимущества.
• Как находить узкие места производительности в Ruby-приложении.
• Использование потоков (Thread) для параллельных вычислений: создание, управление, проблемы синхронизации.
• Работа с легковесными процессами: введение в Fiber и его применение.
• Практические примеры параллельной обработки: простые задачи и многопоточные решения.
• Проблемы конкурентности: race-conditions, deadlock, и как с ними бороться.
• Ограничения GIL (Global Interpreter Lock) в Ruby и как его обойти.

День 2. Параллельные вычисления в Rails
Узнаем, как параллельные вычисления могут быть интегрированы в веб-приложения на Ruby on Rails, и задействуем второй уровень оптимизации: фоновые задачи и очереди в Sidekiq.

Результат: Сможете настроить параллельных вычислений в фоновых задачах Rails, контролируемо улучшить производительность выполняя задачи параллельно.

Содержание:

• Управление зависимостями и очередь задач в параллельных вычислениях. Обеспечение уникальности выполнения задач, продолжение обработки очереди после ошибки.
• Советы по оптимизации фоновых процессов: минимизация задержек и контроль параллельных операций, логгирование, профилирование.
• Метрики производительности для фоновых задач: мониторинг и оптимизация.
• Подходы к обработке ошибок и ретрай задач в многопоточных системах.
• Race condition, deadlock, retry failures.
• Потеря данных при неожиданном завершении.
• Memory bloat, database contention.

День 3. Оптимизация работы с базами данных
Поговорим о том, как параллельные вычисления помогают ускорить работу с большими объемами данных. Рассмотрим подходы к оптимизации SQL-запросов и блокировках, race-condition при параллельной обработке данных.

Результат: Научитесь оптимизировать запросы к базам данных, минимизировать нагрузку и использовать параллельные вычисления для ускорения работы с большими данными без deadlock и потери данных.

Содержание:

• Параллелизм и базы данных: как эффективно распределить нагрузку между процессами и сохранить консистентность данных.
• Оптимизация SQL-запросов для параллельной обработки: индексирование, версионирование.
• Управление транзакциями в параллельных вычислениях: как избежать конфликтов и deadlock.
• Проблемы блокировок (lock) и race-conditions при многопоточности в работе с базами данных.
• Использование ActiveRecord для параллельных вычислений: как улучшить производительность запросов.
• Кейсы работы с большими объемами данных: импорты, миграции, анализ данных в фоновом режиме.