Скачать Параллелизм и многопоточность в Ruby и Rails [Тариф "Слушатель"] [Thinknetica] [Савицкий Денис]

[Капоне]

Складчина: Параллелизм и многопоточность в Ruby и Rails [Тариф "Слушатель"] [Thinknetica] [Савицкий Денис]


Онлайн-воркшоп для Ruby и Rails разработчиков, которые сталкиваются с ростом нагрузки в своих проектах и хотят повысить их производительность, масштабируемость и эффективность. Вы получите практические навыки и разберетесь с нюансами создания устойчивых к нагрузкам решений.

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.

Автор

Савицкий Денис
12 лет в web-разработке, финтехе: оптимизировал обработку данных, оптимизировал процессы, руководил продуктовой разработкой.

Разобрался с параллельными задачами, когда пришлось оптимизировать 4‑х часовой хрупкий ежедневный импорт обновлений 30 тысяч яхт и опций. Ускорил его до 20 минут.

Многопоточность применил для создания агрегатных торговых данных для сделок на бирже - 8 млн записей за месяц по одному тикеру, собирал минутные и дневные суммарные данные, ежедневно. Время ожидания 3‑х месячных данных для графика упало с 240с до 500мс.





СЛИВЫ КУРСОВ

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться