Programmation PYTHON - Zenk - Security - Repository

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Techniques avancées
QUATRIÈME PARTIE
De plus, si les résultats renvoyés sont des éléments prenant une certaine place en
mémoire, il faut s’assurer que le mécanisme de caching, qui se charge d’écrire mais
aussi de récupérer les valeurs, ne coûte pas plus cher que le calcul lui-même.
Enfin, si la mémoire occupée par le cache devient trop importante, et si les conditions
le permettent, il peut être intéressant d’externaliser le stockage du cache vers un
serveur spécialisé dans la gestion de cache mémoire distribué.
Le serveur Open Source memcached (http://www.danga.com/memcached/) répond relativement
bien à ce besoin.
Multithreading
Le multithreading consiste à détacher l’exécution d’une tâche de l’exécution principale
lorsque la suite immédiate du programme n’est pas dépendante des résultats. La tâche
est exécutée dans un nouveau thread et le programme devient le thread principal.
Cette situation se rencontre :
Dans les applications interactives, lorsqu’une commande lance une tâche et renvoie
la main immédiatement à l’utilisateur, qui peut continuer à utiliser le programme
en attendant les résultats.
Dans les programmes de type serveur, où chaque demande client est gérée dans
un nouveau thread. Par exemple, un serveur FTP détache une session avec un
client dans un thread afin de rester disponible pour d’autres demandes.
Dans les applications où l’on souhaite découpler la production et l’utilisation de
données, ces données pouvant être produites par une source externe non maîtrisée.
C’est le cas par exemple de programmes de téléchargement comme BitTorrent.
etc.
CULTURE Quelques définitions courtes
Un thread est associé par le système à un unique processus, qui représente le programme en cours d’exécution
en mémoire. Il peut exécuter du code comme un processus.
Un processus peut posséder un nombre indéfini de threads. Un thread est différent d’un processus, car il
partage, avec tous les threads issus du même processus, le même espace mémoire. On parle de ressources
partagées.
Ressources partagées : difficultés de programmation
Les threads partagent le même espace mémoire, il est donc nécessaire de prendre des
précautions lorsqu’ils utilisent les mêmes éléments.