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.
