Evitare le race condition

Si verifica una race condition quando due thread accedono contemporaneamente alla stessa memoria e almeno uno scrive. Il risultato diventa imprevedibile. ⚠️

Molti worker che aggiungono dati a un unico totale condiviso entrano in conflitto. Gli aggiornamenti vengono persi perché le scritture si sovrappongono e si sovrascrivono a vicenda.

La soluzione più semplice è assegnare a ogni worker i propri indici in cui scrivere. Se gli output non si sovrappongono mai, non c'è alcuna race condition.

Molti thread possono leggere lo stesso input in sicurezza. I problemi iniziano solo quando qualcuno scrive ciò che altri leggono o scrivono.

Per una somma, assegni a ogni worker il proprio slot parziale. Non condividono mai una cella, quindi le somme restano sicure.

Quando tutti i worker hanno terminato, sommi i risultati parziali in un singolo thread. Questa riduzione finale non richiede alcun lock.

Il codice parallelo più sicuro condivide solo dati in sola lettura. Quando possibile, mantenga ogni elemento mutabile privato di un solo worker.

I worker possono terminare in qualsiasi ordine. Non faccia mai affidamento sul fatto che un chunk venga eseguito prima di un altro, perché la pianificazione può variare.

La ownership e la semantica dei valori di Mojo rendono più difficile la condivisione accidentale, ma spetta comunque a Lei mantenere corretta la logica parallela.

Le race condition possono nascondersi nei tempi di esecuzione, quindi esegua molte volte il codice parallelo e lo confronti con un risultato seriale di riferimento.

La difesa migliore consiste in una disposizione in cui le scritture non si sovrappongono mai. Prevenga le race condition con la progettazione, non correggendole in seguito.

Eviti le race condition scrivendo in slot distinti, usando risultati parziali per worker, riducendo dopo la sincronizzazione e senza mai fare affidamento sull'ordine, così i risultati paralleli restano corretti. 🚀