А нитка ру: Пряжа. Продажа оптом по цене производителя. Ищем дилеров.

Содержание

Medas Textile — крупный оптовый поставщик турецкого трикотажного полотна!

Один из актуальных цветов этого года, по версии пантон — голубой.💙 Легкий, не навязчивый, в пастельном оттенке он…

Один из актуальных цветов этого года, по версии пантон — голубой.💙 Легкий, не навязчивый, в пастельном оттенке он дает ощущение спокойствия, умиротворения и легкости.🦋 Есть множество вариаций оттенков голубого, от более насыщенных и ясных, до цветов с примесью серого или зеленого. В зависимости от того посыла, который Вы хотите вложить в изделие, можно подобрать идеальный цвет.😊 🔹Ясный голубой, полученный исключительно из смеси синего и белого, отлично подойдет для создания романтичного, легкого настроения, его часто выбирают для изготовления детских вещей. 🔹Синий с примесью серого дает холодный сдержанный оттенок, отлично подходящий для офисной одежды или строгих лаконичных изделий. 🔹Голубой с зеленым — свежесть и энергия, отлично подойдет для создания одежды для летнего сезона. На фото несколько наших полотен в голубом цвете (18-02) 1. Френч Терри с полиэстером (футер 2-х нитка без начёса) Состав: 72% ХБ; 20% ПЭ; 8% ЛК Плотность: 240 ± 5 % гр/м2 (пенье) Ширина: 180 см ± 5 % Упаковка: рулон Цвет: 18-02 2. Пике Состав: 100% ХБ Плотность: 190 ± 5 % гр/м2 (пенье) Ширина: 125 см ± 5 % Цвет: 18-02 3. Френч Терри с лайкрой (футер 2-х нитка без начёса) Состав: 92% ХБ 8% ЭЛ Плотность: 240 ± 5 % гр/м2 (пенье) Ширина: 180 см ± 5 % Упаковка: рулон Цвет: 18-02 4. Футер 3-х ника без начёса (диагональ) Состав: 80% ХБ 20% ПЭ Плотность: 320 ± 5 % гр/м2 (пенье) Ширина: 195 см ± 5 % Упаковка: рулон Цвет: 18-02 А какой Ваш любимый цвет?😉 Делитесь в комментариях под постом, давайте посмотрим, сходится ли этот оттенок с выбранными цветами пантона этого года👇 ___MEDAS_TEXTILE___ Оформить заказ можно: 🖊 в Директ или По ссылке в шапке нашего профиля @medastex.ru ____ Мы находимся: г. Москва ул.Амурская д.7, стр.2 СКЛАД и ОФИС работают: Пн-пт: с 9.30 до 18.00 #френчтерримедас #френчтерримосква #френчтерриопт #френчтерримоскваопт #frenchterrymoscow #полотноназаказ #полотно #трикотажоптом #трикотажноеполотно #френчтерри #футер #футероптом #тканьоптом #трикотаж #трикотажтурция #тканиопт #тканимосква #трикотажноеполотно #трикотажоптом #хлопок #тканивналичии #футер_цвета #пике #пикеоптмосква #футероптмосква

Академик Черский уложит 2,6 км МГП Северный поток-2 в водах Германии. Nord Stream 2 подтвердила

Все работы проводятся в соответствии с полученными разрешениями

Москва, 19 июл — ИА Neftegaz.RU. Краново-монтажное трубоукладочное судно (КМТУС) Академик Черский уложит участок недостроенной нитки магистрального газопровода (МГП) Северный поток-2 в водах Германии протяженностью 2,6 км.
Об этом Nord Stream 2 AG, оператор проекта по строительству МГП Северный поток-2, сообщила 19 июля 2021 г.

Тезисы от Nord Stream 2:

  • Черский покинул воды Дании, где строил Северный поток-2,
  • Черский уложит 2,6-километровый участок 1й нитки газопровода в исключительной экономической зоне (ИЭЗ) Германии,
  • все работы проводятся в соответствии с полученными разрешениями.

Отметим, что речь идет о строительстве отрезка Line A (1й нитки) МГП Северный поток-2 в ИЭЗ Германии.
Line B ( 2я нитка) была достроена в июне 2021 г. 

Черский строил 1ю нитку в ИЭЗ Дании в период с 27 апреля 2021 г. по 12 июня 2021 г., когда его сменила завершившая строительство 2й нитки в ИЭЗ Германии трубоукладочная баржа (ТУБ) Фортуна.

За 46 дней работы Черский построил 17,173 км со средней скоростью 373 м/сутки, хотя на фоне хорошей погоды трубоукладчик ускорялся до 650 м/сутки.

Передав недостроенную 1ю нитку Фортуне, Черский оставался в районе работ до ночи с 18 на 19 июля, когда отбыл из ИЭЗ Дании в ИЭЗ Германии.

Согласно данным сервисов отслеживания судов, Черский сейчас находится в ИЭЗ Германии и готовится к началу трубоукладки.

Согласно уведомлению Главного управления водных путей и судоходства ФРГ (GWS), в период с 17 июля по 15 августа КМТУС Академик Черский будет строить отрезок МГП Северный поток-2 протяженностью 2,57 км южнее мелководья Адлергрунд с использованием системы якорного позиционирования.

К этому моменту Фортуна может завершить строительство оставшегося участка 1й нитки в ИЭЗ Дании и Германии.

Ранее директор Nord Stream 2 М. Варниг дерзко заявлял, что строительные работы по МГП Северный поток-2 могут быть полностью завершены в августе 2021 г.

С учетом текущего темпа работ, речь может идти о 25 августа 2021 г.

Еще порядка 2-2,5 месяцев потребует пусконаладочные работы, т.е. достроенная в июне 2021 г. 2я нитка может быть готова к эксплуатации в августе-сентябре, а строящаяся 1я — в конце октября — середине ноября.

Как убрать зацепки на одежде

 

Всего одна маленькая затяжка, зацепка на видном месте придает новой вещи неряшливый и поношенный вид. Но даже на атласе или шелке зацепка — вовсе катастрофа, а на трикотажных вещах тем более. Ее можно убрать с одежды практически во всех случаях. Вам на это понадобится максимум пара минут



Откуда берутся зацепки

Затяжки появляются практически на любой вещи, и это происходит по разным причинам.

  • Шерсть и другие натуральные материалы – ткани с мягкими нитями. Со временем они изнашиваются, поэтому на одежде образуются затяжки.
  • Углы мебели или тяжелых предметов, выпирающие части фурнитуры, некачественно закрученные шурупы или не до конца забитые гвозди – самые частые причины появления затяжек на одежде.
  • Иногда такие неприятные дефекты образуются из-за кошачьих или собачьих когтей.
  • Неправильный уход: несоблюдение режима стирки и сушки, неправильная утюжка – еще одна причина, которая может привести к образованию затяжек. Кроме того, стирка в машине без использования надежного кондиционера – верный путь к появлению дефектов на вещах.

Как убрать зацепки на атласе и шелке

Когда затяжка одна, ткань вокруг не потерта, ситуацию можно исправить. Понадобится тонкая игла. С ее помощью аккуратно вытяните петлю на изнаночную сторону.

После материал несколько раз тянут в разные стороны, чтобы нитка стала на место. В заключение атлас или шелк отпаривают утюгом.

Если под затяжкой появилась дорожка или имеет место несколько подобных повреждений, то придется обратиться за помощью к профессионалам.


Как убрать затяжки на шифоне

Шифон – красивая, но не самая практичная ткань, на которой часто появляются зацепки. Чтобы удалить их, необходимо подготовить тонкую иглу с широким ушком. В ушко продевают нитку так, чтобы она была двойной.

Иглу осторожно продевают в затяжку, а затем протягивают нитку таким образом, чтобы один ее хвостик прошел через петельку, а второй остался снаружи. Концы нитки завязывают узелком. Иголкой надо проколоть ткань максимально близко к месту затяжки, лучше всего – в петельку, из которой она образовалась.

При помощи нитки с узелком осторожно выводят затяжку на изнанку. Растягивать ткань не следует, это может привести к появлению дырки.

Тщательно отпарьте исправленную вещь утюгом в режиме отпаривания или через влажную ткань.


Как убрать затяжки на колготках

Дефекты на тонких колготках или чулках образовываются очень часто, однако справиться с ними можно. Исключение – очень тонкие колготы до 40 D, на них следы затяжек слишком заметны.

Последовательность действий в таком случае похожа на ремонт атласа, шифона, шелка. Удобно пользоваться не обычной швейной иглой, а хирургической: она тоньше, но с большим ушком, поэтому работать ею проще.

Если петелька на колготках не просто затянулась, а еще и спустилась, можно осторожно подобрать ее, словно провязывая до необходимой высоты, а затем вывести последнюю петельку наизнанку. Ее необходимо закрепить тонкой ниткой с узелком. Для колгот светлого цвета рукодельницы иногда используют длинный русый волос – он хорошо держит материал, практически незаметен.


Как убрать зацепку на трикотаже

Если на трикотажном изделии дело ограничилось только зацепкой, то спасти положение поможет описанный выше метод с тонкой иглой. Если нитка порвалась и петли начали спускаться — дефект устраняется с помощью специального трикотажного крючка.

Дорожку штопают снизу вверх, а последнюю петлю закрепляют с изнаночной стороны. В завершении всего трикотаж утюжат и отпаривают. Это требуется, чтобы скрыть отремонтированное место.


Как убрать затяжку на шерсти

Точно таким же образом чинят шерстяные вязаные вещи. Если речь идет об одежде из ниток букле или о выполненных рельефной вязкой изделиях, то затяжки и дорожки из спущенных петель легко устраняются даже обычным вязальным крючком. Когда под рукой нет крючка, то используют большую иголку.

Если зацепка маленькая, ее достаточно перетянуть на изнаночную сторону и прогладить. Если же нитка, которая зацепилась и вытянулась из полотна, порвалась, необходимо присоединить к ней нить такого же цвета, осторожно подобрать спущенные петли крючком, провязать недостающие ряды.


Как убрать затяжку на льне

Этот натуральный материал очень комфортен летом, не требует сложного ухода. Чтобы платье или блуза не мялись, их можно накрахмалить перед ноской. Зацепки на льне образуются нечасто. Но если такая неприятность произошла, следует осторожно вывести вытянувшуюся нитку наизнанку. Делают это обычной швейной или тамбурной иглой. Затем готовую вещь отпаривают, чтобы скрыть следы дефекта.


Как убрать затяжку на синтетике, полиэстере

Ликвидировать дефект на синтетической ткани достаточно просто. Иголка для этого не потребуется, можно обойтись без инструментов. Возьмите одежду двумя руками так, чтобы поврежденное место оказалось посредине. Осторожно потяните ткань, пока нитка не займет необходимое место. Переверните вещь на 90 градусов и повторите процедуру. Гладить отремонтированную одежду не нужно.


Как убрать затяжки на верхней одежде или плотных тканях

Сделать это можно достаточно просто. Потребуется иголка с крупным ушком – его размер должен быть таким, чтобы мастерице было комфортно работать. Лучше всего выбирать инструмент среднего размера.

  • Воткните иглу рядом с затяжкой – расстояние между дефектом и инструментом должно составлять около одного миллиметра.
  • Вдавите иголку так, чтобы ушко находилось на одном уровне с ниткой зацепа.
  • Протяните торчащую нитку сквозь ушко.
  • Выведите иглу и зацепку наизнанку.

Обрезать нитку затяжки нельзя – это может стать причиной образования дырки. Лучше взять тонкую нитку похожего цвета, парой потайных стежков закрепить ее с изнаночной стороны.

Если это привело к деформации нити на верхней трикотажной одежде, концы обрыва необходимо вывести на изнаночную сторону. Там их соединяют нитью в тон, после чего петлю можно затянуть. Делать это необходимо осторожно, чтобы не испортить полотно.


Что делать с зацепками-дырками от когтей

Милые домашние любимцы плохо разбираются в брендах и ценных вещах. Они оставляют зацепки везде, куда могут дотянуться их «бархатные» лапки: шторах, пуховиках, верхнем трикотаже и т.п. Как быть в этом случае?

Лучше всего постирать вещь вручную или машинкой на деликатном режиме, после чего отнести ее в ателье. Там профессионалы удалят следы когтей ваших домашних любимцев. Самостоятельно исправить ситуацию так, что чтобы затяжки были незаметными, не получится.


Совет от «Мобильного портного»

  1. Не пытайтесь проверять вещь на прочность, растягивая ее в разные стороны, как при устранении маленьких затяжек
  2. Аккуратно снимите штору с карниза, а одежду с вешалки, заверните ее поврежденным местом внутрь, чтобы дополнительно не травмировать
  3. Несите в ателье по ремонту

Нам постоянно приходится иметь дело с последствиями острых когтей, с зацепками от страз, затяжками от «острой» фурнитуры. Мастера «Мобильного портного» гарантированно помогут с ремонтом одежды.


Чего нельзя делать при появлении затяжек

  • Паниковать, дергать вещь в разные стороны.
  • Растягивать материал, особенно трикотаж. Слишком сильно тянуть синтетические ткани.
  • Обрезать нити стандартными ножницами, особенно с лицевой стороны.
  • Пытаться избавиться от дефекта при помощи стирки на высоких оборотах.

Как предотвратить появление затяжек

Полностью защитить одежду или домашний текстиль от появления зацепок не получится, однако можно свести риски к минимуму. Различные советы вроде «сбрызнуть новые колготы лаком» или «подержать их в морозилке» бесполезны. Лучше соблюдать несложные правила, которые продлят жизнь одежде.

  • Не стоит стирать вещи слишком часто, выбирать интенсивный режим стирки, высокую температуру воды или отжим на максимальных оборотах. Это приводит к изнашиванию волокон, ускоряет образование затяжек.
  • Деликатные вещи (колготки, нижнее белье, шифоновые или шелковые платья) лучше стирать в специальном мешочке, который предотвратит образование затяжек.
  • Старайтесь стирать одежду на деликатном режиме, не слишком интенсивно отжимать.
  • Кондиционеры для белья помогут продлить срок службы вещей, защитят волокна от изнашивания.

Если же затяжка появилась, а устранить ее невозможно, поможет вышивка, аппликация на месте дефекта.


<< Назад, в «Лайфхаки ателье»


Эпиляция ниткой — Полезные статьи на Kupibonus, а также купоны, скидки на услуги в Москве

Эпиляция ниткой (по-египетски «фатлах», по-арабски «кхит») – это древнейший способ удаления волос. Наиболее распространён на юге Азии и на Среднем Востоке. Там ещё совсем молоденьких девушек учат, таким образом, удалять ненужные волосы с тела и лица.

Технология процесса заключается в выдёргивании ненужных волос из кожи путём обвития их хлопковой нитью и выдёргивания их из фолликул. Этот способ хорошо подходит для удаления волос с нежной кожи лица.

Этот процесс очень аккуратный, поэтому для его исполнения требуется определённая практика. А специалист с достаточным опытом работы может таким методом удалять даже самые тонкие волосы.

Процедура осуществляется так: один конец нити нужно держать во рту, а второй её конец натянуть рукой. На каждый отдельный волос накидывается петля, затягивается и, затем, вырывается. Сейчас существуют специальные приспособления, которые облегчают этот процесс, удерживая нить во время проведения процедуры.

Преимущества эпиляции ниткой:

— эпиляция ниткой отлично подходит для выщипывания бровей, потому что делает этот процесс более эффективным и менее болезненным, нежели выдёргивание обычным пинцетом;
— во время выполнения эпиляции ниткой не происходит захватывание верхнего омертвевшего слоя кожи, как это наблюдается при эпиляции воском. Поэтому кожа разражается меньше, а внешний её вид после процедуры более естественный;
— примечательно, что при выполнении регулярных сеансов, волосы редеют и становятся тоньше;
— процедура эпиляции ниткой относительно недорогая: от 5$ до 15$ за удаление волос с верхней губы и коррекцию бровей;
— эпиляция проходит быстро;
— видимый результат держится от двух до четырёх недель.
Однако, у этой процедуры, как и у любой другой, существуют и некоторые недостатки.

Недостатки эпиляции ниткой:

— недоступность в маленьких городах. Процедуру проводят, в основном, только в крупных городах. В маленьких же очень проблематично найти подходящего специалиста в данной категории. Между тем, подобная методика постепенно начинает входить в моду, и многие салоны красоты и спа уже осуществляют эпиляцию бровей нитями. Название этой процедуры «Болливудские брови»;
— всё же, при проведении такой процедуры, человек испытывает некоторый дискомфорт и боль;
— после процедуры также наблюдается небольшое покраснение, особенно у людей с чувствительной кожей;
— есть некоторый риск занесения какой-нибудь инфекции в фолликулы.

ВЗГЛЯД / Россию ждет триумфальный год на газовом рынке Европы :: Экономика



Цены на газ в Европе этим летом оказались значительно выше, чем прошедшей зимой. Ситуация из ряда вон выходящая, так как обычно все наоборот: зимой цены высокие, а летом – низкие. Стоимость тысячи кубометров газа уже перевалила за 400 долларов. Но и это, вероятно, не предел. А поэтому после провального 2020 года, в этом Газпром ждет целая серия побед.

На спотовом рынке цены на газ в Европе пробили психологический рубеж в 400 долларов за тысячу кубометров. Июльские фьючерсы на газ выросли до 414 долларов сразу после провала украинского аукциона на бронирование дополнительных транзитных мощностей на июль на этой неделе. Никто не хочет прокачивать по украинской трубе газ. По факту, конечно, надежда Украины была и остается на один Газпром. Но и он решил не брать на себя эти дополнительные объемы прокачки.

Впрочем, небольшие допобъемы Газпром все-таки забронировал на другом аукционе 21 июня в объеме 15 млн кубометров сутки. Они пойдут транзитом сверх контрактных объемов в 109 млн кубометров в сутки (40 млрд кубов в год). Так что через Украину пойдет немного больше газа, чем прописано в соглашении. Но дефицит газа в Европе все равно сохраняется.

«Это, конечно, нестандартная ситуация: обычно цены зимой на газ больше, чем летом. А не наоборот», – говорит эксперт Финансового университета при правительстве РФ, эксперт Фонда национальной энергетической безопасности Игорь Юшков. Еще в апреле-мае рынок жил с ожиданиями, что все эти сложности и дефицит газа уйдут к лету, надо немного подождать. Но в реальности это не произошло. Нехватка газа только усилилась из-за аномальной жары, которая накрыла европейский континент.

Из-за дефицита голубого топлива ажиотажный спрос перекинулся и на «грязный» уголь. Европейцы в одночасье забыли о своей миссии по спасению мира от загрязнений традиционными углеводородами и стали сметать весь уголь с рынка, чтобы жечь его на электростанциях. Цены на уголь тоже достигли рекордного уровня: 29 июня фьючерсный контракт на поставку угля на хабе в Роттердаме достиг 113,5 доллара за тонну. Так дорого уголь не стоил аж с ноября 2011 года. Российские компании наращивают добычу угля, чтобы заработать на растущем спросе в Евросоюзе. Цены на электроэнергию в итоге тоже взлетели до рекордных уровней, что в Восточной Европе, что в Германии и Франции.

На стоимость газа продолжают давить старые факторы, которые никуда не делись. Газовые хранилища в Европе остаются незаполненными после рекордного опустошения этой продолжительной и морозной зимой. В Азии сохраняются высокие газовые цены, из-за чего весь СПГ по-прежнему идет туда, оставляя Европу без сжиженного газа. 

Наконец, Газпром продолжает реализовывать свою стратегию и не выполняет все заявки европейцев на дополнительные объемы. «Тем самым Газпром стимулирует европейцев без лишней нервотрепки выдать «Северному потоку – 2» все необходимые сертификаты и разрешение на ввод в эксплуатацию», – считает Игорь Юшков. Потому что как только заработает хотя бы первая нитка нового газопровода, что может произойти в конце августа – начале сентября, Газпром с удовольствием зальет всю Европу газом, идущим по этой трубе, считает эксперт. Многие европейцы этого очень ждут, потому что приток «новой крови» на рынок обещает падение взлетевших цен на споте и возможность успеть закачать необходимые объемы газа в подземные хранилища.

Для европейцев ситуация нервозная с точки зрения подготовки к отопительному сезону, говорит Юшков. С одной стороны, закачивать сейчас газ по 400 долларов в подземные хранилища может оказаться невыгодным. Потому что есть риск, что выбирать газ из ПХГ зимой в отопительный сезон придется по более низкой цене. Это прямые потери, к которым стоит прибавить расходы на обслуживание ПХГ.

С другой стороны, ждать падения цен и только тогда закачивать газ в ПХГ тоже рискованно – можно просто не успеть закачать в хранилища необходимый объем для спокойного прохождения отопительного сезона, отмечает эксперт ФНЭБ. Поэтому спрос на газ не спадает – нужно и текущий высокий спрос удовлетворить, и в «резервы» отправить.

В этом году на стороне Газпрома и «Северного потока – 2» сама природа. Столь благоприятные условия для голубого топлива запустила сначала аномальная морозная зима, а потом подтолкнула к рекордному росту цен летом аномальная жара. Именно жара является главным дополнительным фактором взлета цен на споте. Вдобавок в июле у Газпрома намечены плановые ремонты экспортных газопроводов: с 6 по 10 июля остановят «Ямал – Европа», через который в сутки проходит около 100 млн кубометров, а с 13 по 23 июля – плановый ремонт на «Северном потоке – 1», через который идет 170 млн кубометров газа в сутки. Учитывая острую нехватку газа – это, конечно, тоже сильный фактор для роста цен.

Впереди традиционно самый жаркий летний месяц – июль, и еще неизвестно, что природа учудит с погодой в августе. Поэтому Юшков не исключает, что стоимость газа в Европе может вполне еще вырасти и до 450 долларов за баррель, как в лучшие годы эпохи дорогой нефти. При сохранении всех имеющихся факторов. Но предпосылок для падения спроса на СПГ в Азии не видно.

Не исключено, что

столь непростая ситуация в Европе с газом поможет не только достроить и запустить в эксплуатацию газопровод «Северный поток – 2». Она может помочь также газопроводу «Северный поток – 1», а именно: его отводу по суше – газопроводу Opal,

считает Игорь Юшков.

Газпром может использовать Opal только в половину мощности, что снижает прокачку по «Северному потоку – 1». Причем европейцы в свое время дали Opal исключение из таких норм Третьего энергопакета ЕС, но вмешалась Польша, которая нашла юридическую лазейку приостановить разрешение на работу газопровода на полную мощность. Судебные разбирательства по этому поводу продолжаются до сих пор. Юшков не исключает, что дефицит газа в Европе поможет суду вынести справедливое решение в пользу Газпрома и самих европейских потребителей, а именно: разрешит газопроводу Opal работать на полную мощность.

Если такое решение вынести одновременно с запуском первой нитки «Северного потока – 2», то Европа получит много дополнительного газа из России. Ни один альтернативный поставщик газа в Европу не может, в отличие от Газпрома, нарастить объемы поставок. Ни Норвегия, ни Алжир, ни поставщики СПГ.

В противном случае, как только заработает первая нитка «Северного потока – 2», прокачка через «Северный поток – 1» сократится. А ведь европейцам нужно больше газа.

Наконец, отмечает Юшков, не стоит забывать, что в этом году газ начинает поступать в Европу и по второй нитке газопровода «Турецкий поток». Это тоже дополнительный объем дефицитного ныне топлива. Вторая нитка трубы сможет поставлять газ в австрийский Баумгартен. Сюда приходит весь российский газ по разным маршрутам, и здесь его могут купить любые европейские потребители.

«Как только «Северный поток – 2» получит все необходимые документы для работы, Газпром зальет Европу газом. Он уйдет от тактики зарабатывания на высоких ценах и перейдет к тактике зарабатывания на объемах. В итоге Газпром сможет поставить рекорд по объемам поставок

и продать в этом году более 200 млрд кубометров, хотя прогнозировал поставить всего 183 млрд кубов. 2021 год может оказаться сверхуспешным для Газпрома», – говорит Юшков.

Это в дополнение к тому, что «Турецкий поток» заработает в этом году на полную мощность, а «Северный поток – 2» и достроят, и введут в эксплуатацию, несмотря на ворох помех. И есть шанс, наконец, простимулировать европейцев принять окончательное положительное судебное решение по «Северному потоку – 1» и его ответвлению – Opal. 




Смотрите ещё больше видео на YouTube-канале ВЗГЛЯД

Фирма «МАГ» — швейная фурнитура и товары для шитья и рукоделия оптом

О нас

МАГ Швейная фурнитура основана в 1995 году. За это время мы прошли путь от мелкооптовой фирмы до
лидера
среди поставщиков швейной фурнитуры в России и ближнем зарубежье.

В нашем ассортименте Вы найдете
все, что
требуется Вашему бизнесу:

  • швейные нитки, молнии, пуговицы, металлофурнитура;
  • кружево, ткани, ленты, шитье, декоративная тесьма;
  • подкладочная ткань, резинка, стропа, косая бейка и кант, контактная лента;
  • бисер, бусины, стразы, пайетки;
  • наборы для вышивания, пряжа;
  • иглы, ножницы, спицы, крючки;
  • художественные материалы, товары для рукоделия и творчества

В своей работе мы ориентируемся на персональный подход к каждому клиенту, с большой заботой выстраиваем
долгосрочные взаимоотношения с каждым клиентом, предлагая наиболее выгодные и актуальные решения и
высокий
уровень сервиса.

Мы постоянно изучаем тенденции моды и потребности рынка, чтобы пополнять ассортимент самыми
актуальными
и востребованными товарами, которых насчитывается уже более 120 000. В нашем портфеле насчитывается более 350 известных
брендов!

Также мы предлагаем продукцию собственных брендов, уделяя большое внимание ее качеству. Это такие торговые марки как:

  • KRUZHEVO® — первый в России бренд кружева.
  • TBY® — первый в России бренд текстильной галантереи, включающий в себя бельевую фурнитуру, декоративную
    резинку, тесьму, лампасы, аппликации и многое другое.
  • Ideal® — бытовые швейные нити и MAX BASIC® — промышленные нити.
  • MaxZipper® — молнии – пластиковые, металлические, декоративные, потайные молнии.
  • Maxwell® — швейные и вязальные принадлежности – иглы, ножницы, принадлежности,
    крючки,
    спицы.
  • Magic4Hobby® — товары для творчества и рукоделия.
  • Magic4Toys® — кукольная фурнитура и товары для творчества.
  • IDEALTEX — ткань подкладочная, дублерин
  • Ideal — ленты атласные, капроновые, репсовые, бархатные

Наш ассортимент, цены и персональный подход способны удовлетворить потребности широкого
круга
потребителей от швейных производств и
оптовых
компаний до розничных магазинов любой
специализации.

Наши партнеры — ведущие российские производители пряжи, наборов для
вышивания,
товаров для творчества, рукоделия, художественных материалов.

Главный принцип компании — индивидуальный подход к каждому покупателю и
высокий
уровень сервиса.

АРМИРОВАНАЯ НИТКА 100 А (1000М) ПРОМЫШЛЕННАЯ НАМОТКА 100% ПОЛИЭСТЕР

Купить армированную нить Walter 100А (1000м) промышленной намотки 

Швейный центр «Vorona» во Владимире предлагает вам заказать армированные швейные  нитки и иное швейное оборудование. Прочные армированные универсальные швейные нитки для основных швов на легких и средних тканях. Прекрасно подходят для швейных автоматов. Ассортимент продукции WALTER очень разнообразен. Предприятие изготавливает как универсальные нитки для соединения деталей и обметывания срезов, так и  нитки специального назначения. Прочная швейная нить для производства домашнего текстиля, краеобметочных швов.

Технически характеристики:

Нить Walter 120А является анлогом нить Gutermann. У ниток высокая устойчивость к изменению температуры от -70 до +175 градусов. Стойкость к действию кислот, окислителей, отбеливателей и растворителей используемых при химчистке. У нитей высокая прочность соединения деталей, безобрывность в пошиве, эластичность и стойкость окраски. Подходят для производства изделий из тонких, средних, костюмных, джинсовых и пальтовых тканей, так же для пошива полотенец, производства мебели, обуви и в автомобильной промышленности.

Потребительские качества:

  • Отличный внешний вид строчек.
  • Минимально усадка.
  • Высокая устойчивость к действию различных микроорганизмов.
  • Устойчивости к изменениям температуры от -70 до +175 градусов.
  • Стойкость к действию кислот, окислителей, отбеливателей и растворителей используемых при химчистке.

Чтобы заказать армированные швейные нитки во Владимире звоните нам по телефону.  Специалисты швейного центра «Vorona» проконсультируют вас по всем вопросам.

Java Thread and Runnable Tutorial

Это вторая часть моей серии руководств по Java Concurrency. В первой части мы изучили основы параллелизма, процессов и потоков. В этом посте мы узнаем, как создавать новые потоки и запускать задачи внутри этих потоков.

Создание и запуск потока

Существует два способа создания потока в Java —

1. Расширяя класс потока

Вы можете создать новый поток, просто расширив свой класс из Thread и переопределив его запуск () метод.

Метод run () содержит код, который выполняется внутри нового потока. После создания потока вы можете запустить его, вызвав метод start () .

  открытый класс ThreadExample расширяет Thread {

    // метод run () содержит код, который выполняется потоком.
    @Override
    public void run () {
        System.out.println ("Внутри:" + Thread.currentThread (). GetName ());
    }

    public static void main (String [] args) {
        Система.out.println ("Внутри:" + Thread.currentThread (). getName ());

        System.out.println ("Создание потока ...");
        Thread thread = новый ThreadExample ();

        System.out.println ("Начальный поток ...");
        thread.start ();
    }
}  
  # Вывод
Внутри: главная
Создание темы ...
Начало темы ...
Внутри: Thread-0  

Thread.currentThread () возвращает ссылку на поток, который выполняется в данный момент. В приведенном выше примере я использовал метод потока getName () для вывода имени текущего потока.

У каждого потока есть имя. вы можете создать поток с произвольным именем, используя конструктор Thread (String name) . Если имя не указано, для потока автоматически выбирается новое имя.

2. Предоставляя объект Runnable

Интерфейс Runnable является основным шаблоном для любого объекта, который предназначен для выполнения потоком. Он определяет единственный метод run () , который предназначен для хранения кода, выполняемого потоком.

Любой класс, экземпляр которого должен выполняться потоком, должен реализовывать интерфейс Runnable .

Сам класс Thread реализует Runnable с пустой реализацией метода run () .

Для создания нового потока создайте экземпляр класса, реализующего интерфейс Runnable , а затем передайте этот экземпляр в конструктор Thread (Runnable target) .

  открытый класс RunnableExample реализует Runnable {

    public static void main (String [] args) {
        Система.out.println ("Внутри:" + Thread.currentThread (). getName ());

        System.out.println ("Создание исполняемого ...");
        Runnable runnable = новый RunnableExample ();

        System.out.println ("Создание темы ...");
        Thread thread = новый поток (запускаемый);

        System.out.println ("Начальный поток ...");
        thread.start ();
    }

    @Override
    public void run () {
        System.out.println ("Внутри:" + Thread.currentThread (). GetName ());
    }
}  
  # Вывод
Внутри: главная
Создание Runnable...
Создание темы ...
Начальная тема ...
Внутри: Thread-0  

Обратите внимание, что вместо создания класса, который реализует Runnable , а затем создания экземпляра этого класса для получения запускаемого объекта, вы можете создать анонимный runnable, используя синтаксис анонимного класса Java.

Анонимные классы позволяют сделать ваш код более лаконичным. Они позволяют вам одновременно объявлять и создавать экземпляры класса. — Из документа Java.

  открытый класс RunnableExampleAnonymousClass {

    public static void main (String [] args) {
        Система.out.println ("Внутри:" + Thread.currentThread (). getName ());

        System.out.println ("Создание исполняемого ...");
        Runnable runnable = new Runnable () {
            @Override
            public void run () {
                System.out.println ("Внутри:" + Thread.currentThread (). GetName ());
            }
        };

        System.out.println ("Создание темы ...");
        Thread thread = новый поток (запускаемый);

        System.out.println ("Начальный поток ...");
        thread.start ();
    }
}  

Приведенный выше пример можно сделать еще короче, используя лямбда-выражение Java 8 —

  открытый класс RunnableExampleLambdaExpression {

    public static void main (String [] args) {
        Система.out.println ("Внутри:" + Thread.currentThread (). getName ());

        System.out.println ("Создание исполняемого ...");
        Runnable runnable = () -> {
            System.out.println ("Внутри:" + Thread.currentThread (). GetName ());
        };

        System.out.println ("Создание темы ...");
        Thread thread = новый поток (запускаемый);

        System.out.println ("Начальный поток ...");
        thread.start ();

    }
}  

Runnable or Thread, какой из них использовать?

Первый метод, в котором вы создаете поток, расширяя его из класса Thread , очень ограничен, потому что после расширения вашего класса из Thread вы не сможете расширяться из любого другого класса, поскольку Java не допускает множественное наследование.

Кроме того, если вы следуете хорошей практике проектирования, наследование предназначено для расширения функциональности родительского класса, но когда вы создаете поток, вы не расширяете функциональность класса Thread , вы просто предоставляете реализацию run () метод.

Итак, в общем, вы всегда должны использовать объект Runnable для создания потока. Этот метод более гибкий. Это позволяет вашему классу расширяться от любого другого класса. Кроме того, вы можете использовать синтаксис анонимного класса и лямбда-выражение Java 8 с Runnable, чтобы сделать ваш код более лаконичным.

Приостановка выполнения потока с помощью sleep ()

Метод sleep () , предоставляемый классом Thread , позволяет приостановить выполнение текущего потока на указанное количество миллисекунд.

  общедоступный класс ThreadSleepExample {

    public static void main (String [] args) {
        System.out.println ("Внутри:" + Thread.currentThread (). GetName ());

        String [] messages = {"Если я могу остановить разбитое сердце",
                "Я не буду жить зря.",
                "Если я могу облегчить одну жизнь больной",
                "Или остуди одну боль",
                "Или помогите одной падающей в обморок малиновке",
                "Снова в свое гнездо",
                «Зря жить не буду»};

        Runnable runnable = () -> {
            System.out.println ("Внутри:" + Thread.currentThread (). GetName ());

            for (String message: messages) {
                System.out.println (сообщение);
                пытаться {
                    Thread.sleep (2000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    выбросить новое исключение IllegalStateException (e);
                }
            }
        };

        Thread thread = новый поток (запускаемый);

        нить.Начало();
    }
}  
  # Вывод
Внутри: главная
Внутри: Нить-0
Если я могу остановить одно сердце от разрыва,
Я не буду жить зря.
Если я могу облегчить одну жизнь болью,
Или остуди одну боль,
Или помочь одной падающей в обморок малиновке
Снова в свое гнездо,
Я не буду жить напрасно  

Приведенный выше пример состоит из цикла для , который выполняет итерацию по массиву сообщений, печатает текущее сообщение, ждет 2 секунды, вызывая Thread.sleep () , а затем продолжает выполнение следующая итерация.

Метод sleep () выдает InterruptedException , если какой-либо поток прерывает текущий поток. InterruptedException — это проверенное исключение, которое необходимо обработать.

Ожидание завершения другого потока с помощью join ()

Метод join () позволяет одному потоку ожидать завершения другого. В следующем примере поток 2 ожидает завершения потока 1 в течение 1000 миллисекунд, вызывая Thread.join (1000) , а затем запускает выполнение —

  открытый класс ThreadJoinExample {

    public static void main (String [] args) {
        // Создаем поток 1
        Тема thread1 = новая тема (() -> {
            System.out.println («Введенный поток 1»);
            пытаться {
                Thread.sleep (2000);
            } catch (InterruptedException e) {
                выбросить новое исключение IllegalStateException (e);
            }
            System.out.println («Выход из потока 1»);
        });

        // Создаем поток 2
        Тема thread2 = новая тема (() -> {
            Система.out.println («Вход в поток 2»);
            пытаться {
                Thread.sleep (4000);
            } catch (InterruptedException e) {
                выбросить новое исключение IllegalStateException (e);
            }
            System.out.println («Выход из потока 2»);
        });

        System.out.println («Начальный поток 1»);
        thread1.start ();

        System.out.println («Ожидание завершения потока 1»);
        пытаться {
            thread1.join (1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            выбросить новое исключение IllegalStateException (e);
        }

        Система.out.println («Достаточно дождался! Запуск потока 2 сейчас»);
        thread2.start ();
    }
}  
  Начальная резьба 1
Ожидание завершения потока 1
Вступил в тему 1
Достаточно дождался! Запуск потока 2 сейчас
Вступил в тему 2
Выход из потока 1
Выход из потока 2  

Время ожидания для Thread.join () равно MIN (время, необходимое для завершения потока, количество миллисекунд, указанное в аргументе метода).

Метод join () также можно вызывать без аргументов.В этом случае он просто ждет, пока поток не умрет.

Заключение

В этом руководстве мы узнали два способа создания потоков в приложениях Java. Мы также узнали о методах Thread sleep () и join () . Все фрагменты кода, используемые в этом руководстве, можно найти в моем репозитории на github.

В следующем сообщении блога мы узнаем, как управлять потоками в вашем приложении с помощью среды исполнителя Java.

Спасибо за внимание. Пожалуйста, задавайте любые сомнения или вопросы в разделе комментариев ниже.

Можем ли мы вызвать метод run () напрямую для запуска нового потока

Главная> Ядро java> Многопоточность> Можем ли мы вызвать метод run () напрямую, чтобы запустить новый поток

Нет, вы не можете напрямую вызвать метод run для запуска потока. Вам нужно вызвать метод start, чтобы создать новый поток.
Если вы вызовете метод run напрямую, он не создаст новый поток и будет находиться в том же стеке, что и основной.
Разберемся на примере:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

14

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

31

пакет орг.arpit.java2blog;

class CustomThread расширяет поток {

public void run () {

for (int i = 0; i <5; i ++) {

try {

Thread.sleep (300);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace ();

}

System.out.println («Поток выполняется:» + i);

}

}

}

открытый класс StartThreadAgainMain {

public static void main (String [] args) {

CustomThread ct1 = new;

CustomThread ct2 = новый CustomThread ();

ct1.запустить();

ct2.run ();

}

}

Когда вы запустите вышеуказанную программу, вы получите следующий результат:

Поток запущен: 0

Поток запущен: 1

Поток запущен: 2

Поток запущен: 3

Поток запущен: 4

Поток запущен: 0

Поток запущен: 1

Поток запущен: 2

Поток запущен: 3

Поток запущен: 4

Как вы можете видеть, когда мы напрямую вызываем метод run, он не создает новые потоки.

Если вы используете start вместо run в примере выше:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

14

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

31

пакет орг.arpit.java2blog;

class CustomThread расширяет поток {

public void run () {

for (int i = 0; i <5; i ++) {

try {

Thread.sleep (300);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace ();

}

System.out.println («Поток выполняется:» + i);

}

}

}

открытый класс StartThreadAgainMain {

public static void main (String [] args) {

CustomThread ct1 = new;

CustomThread ct2 = новый CustomThread ();

ct1.Начало();

ct2.start ();

}

}

Когда вы запустите вышеуказанную программу, вы получите следующий результат:

Нить работает: 0
Нить работает: 0
Нить работает: 1
Нить работает: 1
Нить работает: 2
Нить работает: 2
Нить работает: 3
Нить работает: 3
Нить работает: 4
поток работает: 4

Вы не можете напрямую вызвать метод запуска для создания потока, вам необходимо вызвать метод запуска, чтобы создать новый поток.

Вы можете ответить на основные вопросы собеседования по Java для начинающих и опытных, чтобы получить больше таких вопросов.

Поделиться

  • Назад

    Можем ли мы запустить поток дважды в Java

  • Далее

    метод wait, notify и notifyAll в java с примером

Основы нарезания резьбы | Qt 5.15

Что такое нити?

Потоки предназначены для параллельной работы, как и процессы. Так чем же потоки отличаются от процессов? Пока вы производите вычисления в электронной таблице, на том же рабочем столе может быть запущен медиаплеер, воспроизводящий вашу любимую песню. Вот пример двух процессов, работающих параллельно: один запускает программу работы с электронными таблицами; один запускает медиаплеер. Многозадачность — хорошо известный термин для этого. Более пристальный взгляд на медиаплеер показывает, что снова все происходит параллельно в рамках одного процесса.Пока медиаплеер отправляет музыку в аудиодрайвер, пользовательский интерфейс со всеми его прибамбасами постоянно обновляется. Это то, для чего нужны потоки — параллелизм в рамках одного процесса.

Так как же реализован параллелизм? Параллельная работа на одноядерных процессорах — это иллюзия, которая чем-то похожа на иллюзию движущихся изображений в кино. Для процессов иллюзия создается путем прерывания работы процессора над одним процессом через очень короткое время. Затем процессор переходит к следующему процессу.Для переключения между процессами текущий счетчик программы сохраняется, а счетчик программы следующего процессора загружается. Этого недостаточно, потому что то же самое необходимо сделать с регистрами, определенной архитектурой и данными ОС.

Так же, как один ЦП может управлять двумя или более процессами, можно также позволить ЦП работать с двумя разными сегментами кода одного процесса. Когда процесс запускается, он всегда выполняет один сегмент кода, и поэтому говорят, что процесс имеет один поток.Однако программа может решить запустить второй поток. Затем две разные кодовые последовательности обрабатываются одновременно внутри одного процесса. Параллелизм достигается на одноядерных процессорах путем многократного сохранения программных счетчиков и регистров, а затем загрузки программных счетчиков и регистров следующего потока. Для переключения между активными потоками никакого взаимодействия со стороны программы не требуется. Когда происходит переключение на следующий поток, поток может находиться в любом состоянии.

Современная тенденция в разработке ЦП — иметь несколько ядер.Типичное однопоточное приложение может использовать только одно ядро. Однако программу с несколькими потоками можно назначить нескольким ядрам, чтобы все происходило по-настоящему параллельно. В результате распределение работы по нескольким потокам может значительно ускорить выполнение программы на многоядерных процессорах, поскольку могут использоваться дополнительные ядра.

Поток GUI и рабочий поток

Как уже упоминалось, при запуске каждая программа имеет один поток. Этот поток называется «основным потоком» (также известный как «поток графического интерфейса пользователя» в приложениях Qt).Графический интерфейс Qt должен работать в этом потоке. Все виджеты и несколько связанных классов, например QPixmap, не работают во вторичных потоках. Вторичный поток обычно называют «рабочим потоком», потому что он используется для разгрузки обработки от основного потока.

Одновременный доступ к данным

Каждый поток имеет свой собственный стек, что означает, что каждый поток имеет свою историю вызовов и локальные переменные. В отличие от процессов, потоки используют одно и то же адресное пространство. На следующей диаграмме показано, как строительные блоки потоков расположены в памяти.Программный счетчик и регистры неактивных потоков обычно хранятся в пространстве ядра. Есть общая копия кода и отдельный стек для каждого потока.

Если два потока имеют указатель на один и тот же объект, возможно, что оба потока будут обращаться к этому объекту одновременно, и это потенциально может нарушить целостность объекта. Легко представить, сколько вещей может пойти не так, когда два метода одного и того же объекта выполняются одновременно.

Иногда необходимо получить доступ к одному объекту из разных потоков; например, когда объекты, живущие в разных потоках, должны взаимодействовать.Поскольку потоки используют одно и то же адресное пространство, потокам проще и быстрее обмениваться данными, чем процессами. Данные не нужно сериализовать и копировать. Передача указателей возможна, но должна быть четкая координация того, какой поток касается какого объекта. Не допускать одновременного выполнения операций на одном объекте. Есть несколько способов добиться этого, и некоторые из них описаны ниже.

Итак, что можно сделать безопасно? Все объекты, созданные в потоке, могут безопасно использоваться в этом потоке при условии, что другие потоки не имеют на них ссылок и объекты не имеют неявной связи с другими потоками.Такое неявное связывание может происходить, когда данные совместно используются между экземплярами, например, со статическими членами, одиночными объектами или глобальными данными. Ознакомьтесь с концепцией поточно-безопасных и повторно входимых классов и функций.

Использование потоков

Существует два основных варианта использования потоков:

.

  • Ускорьте обработку за счет использования многоядерных процессоров.
  • Поддерживайте поток графического интерфейса пользователя или другие критичные ко времени потоки в ответ, разгружая длительную обработку или блокируя вызовы другим потокам.

Когда использовать альтернативы потокам

Разработчикам нужно быть очень осторожными с потоками. Легко запустить другие потоки, но очень сложно обеспечить согласованность всех общих данных. Проблемы часто трудно найти, потому что они могут появляться только время от времени или только на определенных конфигурациях оборудования. Прежде чем создавать потоки для решения определенных проблем, следует рассмотреть возможные альтернативы.

Альтернатива Комментарий
QEventLoop :: processEvents () Повторный вызов QEventLoop :: processEvents () во время длительных вычислений предотвращает блокировку графического интерфейса пользователя.Однако это решение плохо масштабируется, потому что вызов processEvents () может происходить слишком часто или недостаточно часто, в зависимости от оборудования.
QTimer Фоновую обработку иногда можно удобно выполнить с помощью таймера, чтобы запланировать выполнение слота в какой-то момент в будущем. Таймер с интервалом 0 истечет по таймауту, как только не останется событий для обработки.
QSocketNotifier QNetworkAccessManager QIODevice :: readyRead () Это альтернатива использованию одного или нескольких потоков, каждый из которых имеет блокирующее чтение при медленном сетевом соединении.Поскольку расчет в ответ на блок сетевых данных может выполняться быстро, этот реактивный дизайн лучше, чем синхронное ожидание в потоках. Реактивный дизайн менее подвержен ошибкам и энергоэффективен, чем многопоточность. Во многих случаях есть также преимущества в производительности.

В общем, рекомендуется использовать только безопасные и проверенные пути и избегать введения специальных концепций многопоточности. Модуль QtConcurrent предоставляет простой интерфейс для распределения работы по всем ядрам процессора.Код потоковой передачи полностью скрыт в структуре QtConcurrent, поэтому вам не нужно заботиться о деталях. Однако QtConcurrent нельзя использовать, когда требуется связь с запущенным потоком, и его не следует использовать для обработки операций блокировки.

Какую технологию Qt Thread следует использовать?

См. Страницу «Технологии многопоточности в Qt» для ознакомления с различными подходами к многопоточности в Qt и рекомендаций по их выбору.

Основы работы с потоками Qt

В следующих разделах описывается, как QObject взаимодействует с потоками, как программы могут безопасно обращаться к данным из нескольких потоков и как асинхронное выполнение дает результаты, не блокируя поток.

QObject и потоки

Как упоминалось выше, разработчики всегда должны быть осторожны при вызове методов объектов из других потоков. Сходство потоков не меняет этой ситуации. В документации Qt несколько методов помечаются как потокобезопасные.postEvent () — достойный внимания пример. Поточно-ориентированный метод может вызываться одновременно из разных потоков.

В случаях, когда обычно нет одновременного доступа к методам, вызов небезопасных для потоков методов объектов в других потоках может сработать тысячи раз до того, как произойдет одновременный доступ, что приведет к неожиданному поведению. Написание тестового кода не полностью гарантирует правильность потока, но все же важно. В Linux Valgrind и Helgrind могут помочь обнаружить ошибки потоковой передачи.

Защита целостности данных

При написании многопоточного приложения необходимо проявлять особую осторожность, чтобы избежать повреждения данных.См. Раздел «Синхронизация потоков» для обсуждения того, как безопасно использовать потоки.

Работа с асинхронным выполнением

Один из способов получить результат рабочего потока — дождаться завершения потока. Однако во многих случаях ожидание с блокировкой неприемлемо. Альтернативой блокирующему ожиданию являются асинхронные доставки результатов либо с опубликованными событиями, либо с поставленными в очередь сигналами и слотами. Это создает определенные накладные расходы, поскольку результат операции отображается не в следующей строке исходного кода, а в слоте, расположенном где-то еще в исходном файле.Разработчики Qt привыкли работать с таким типом асинхронного поведения, потому что оно очень похоже на тип программирования, управляемого событиями, используемого в приложениях с графическим интерфейсом пользователя.

Примеры

Qt поставляется с несколькими примерами использования потоков. См. Ссылки на классы для QThread и QThreadPool для простых примеров. См. Страницу с примерами потокового и параллельного программирования для более сложных.

Копаем глубже

Нарезка резьбы — очень сложный предмет. Qt предлагает больше классов для многопоточности, чем мы представили в этом руководстве.Следующие материалы помогут вам глубже разобраться в теме:

  • Поддержка потоков в документе Qt — хорошая отправная точка в справочной документации.
  • Qt поставляется с несколькими дополнительными примерами для QThread и QtConcurrent.
  • Несколько хороших книг описывают, как работать с потоками Qt. Наиболее обширный охват можно найти в Advanced Qt Programming Марка Саммерфилда, Прентис Холл — примерно 70 из 500 страниц посвящены QThread и QtConcurrent.

Kotlin Coroutines и основы потоковой передачи | автор: Animesh Roy

Почему это произошло?

Только основной поток (или поток пользовательского интерфейса) может обновлять пользовательский интерфейс и отображать изображение. Если мы попытаемся сделать это из фонового потока, как мы это делали ранее. Мы получим ошибку / исключение.

Это означает, что если мы получили что-то из фона или другого потока, нам нужно отправить результат обратно в основной поток / поток пользовательского интерфейса. Этот процесс называется публикацией в основном потоке.

Давайте посмотрим, как это сделать несколькими способами:

  • Использование блока runOnUiThread :
 Thread ( Runnable   {
val imageUrl = URL ("https://developer.android.com/ images / kotlin / cards / kotlin-bootcamp.png ")

val httpConnection = imageUrl.openConnection () как HttpURLConnection
httpConnection. doInput = true
httpConnection.connect ()

val inputStream = httpConnection. val inputStream = httpConnection. inputStream = httpConnection. bitmapImage = BitmapFactory.decodeStream (inputStream)

runOnUiThread {
imageView.setImageBitmap (bitmapImage)
}
}
) .start ()

Теперь вы можете увидеть изображение, успешно полученное по URL-адресу. (скриншот приложения).

runOnUiThread ожидает, пока основной поток получит сигнал, а затем запускает блок кода с фигурными скобками.

  • Использование обработчика и петлителя основного потока:

Петлитель основного потока обрабатывает сообщения для основного потока и перебирает сигнал и обрабатывает их.looper отправляет сообщение в основной поток, после чего выполняется код.

Обработчик отправляет сообщения в цикл для выполнения. Он связывает сигналы и потоки.

 val mainLooper = Looper.getMainLooper () 

Thread ( Runnable {
val imageUrl = URL ("https://developer.android.com/images/kotlin/cards/kotlin-bootcamp.png")

val httpConnection = imageUrl.openConnection () как HttpURLConnection
httpConnection. doInput = true
httpConnection.connect ()

val inputStream = httpConnection. inputStream
val bitmapImage = BitmapFactory.decodeStream (inputStream)

Обработчик (mainLooper) .post {
imageView.setImageBitmap (bitmapImage)
}
}
) .start ()

9 но0002. они не хорошие решения потому что:

# 1. Нам нужно создавать новый поток каждый раз, когда мы отправляем данные в фоновый режим.

№2. Каждый раз нам нужно отправить данные обратно в основной поток с помощью обработчика.

Таким образом мы выделяем много памяти. Каждый объект в Kotlin требует памяти для создания, а потоки занимают больше памяти, даже несколько мегабайт. Представьте, что вы получаете много данных из сети и создаете множество потоков и обработчиков. Это приведет к очень медленному выполнению вашей программы или даже к зависанию ваших приложений, что не очень хорошо с точки зрения производительности. Действительно раздражает создание большого количества потоков каждый раз, когда мы выполняем тяжелые операции.

ИСХОДНЫЙ КОД (ветвь UsingThreads)

Теперь мы кое-что знаем о потоках и фоновом процессе, публикации результатов в основном потоке.С этим знанием в нашей спине. Теперь мы перейдем к Kotlin Coroutine для отображения изображения в потоке пользовательского интерфейса.

Сопрограмма Kotlin позволяет выполнять фоновую обработку и отправку сообщений в основной поток за очень простые шаги.

Сопрограммы:

  1. Функции, которые выполняются параллельно .
  2. Сопрограммы по умолчанию асинхронные .
  3. Может быть отменено после запуска.
  4. Также может быть подвесной .Это означает, что он может быть приостановлен или возобновлен в любой момент.

Нам нужны CoroutineScope и CoroutineBuilder для запуска Coroutine:

  • CoroutineScope : Он присоединяет сопрограмму к жизненному циклу. Если вы не используете CoroutineScope, вы можете легко создавать утечки памяти или сопрограммы, которые никогда не заканчиваются. Используя CoroutineScope , вы можете определить, как долго может жить Coroutine.
  • CoroutineBuilder : Для запуска сопрограммы вам понадобится CoroutineBuilder.Builder запускает сопрограмму и обертывает код, аналогичный использованию Threads & Runnable, который мы использовали ранее при выборке изображений.

Сопрограмма по умолчанию запускается из основного потока. Если вы хотите переключить поток, у Kotlin есть Dispatcher , чтобы сделать это за вас.

Диспетчеры: Это похоже на обработчик и лупер, где вы можете использовать разные диспетчеры для переключения потока. Диспетчеры определяют, какие потоки или сопрограмма ThreadPool будут использовать.

ThreadPool: Это набор потоков, которые могут быть распределены между работами, которые вы хотите, чтобы ваша программа завершила.Это называется пулом, потому что по указанной причине все потоки объединены в пул.

Пришло время применить их в нашем примере приложения

Как уже упоминалось, для запуска сопрограммы нам нужны две вещи:

  • CoroutineScope для привязки сопрограммы к жизненному циклу.
  • CoroutineBuilder, чтобы запустить его.

Есть много разных построителей и CoroutineScope, которые можно использовать. Одним из самых простых в использовании осциллографов и конструкторов является GlobalScope и launch () Builder.

GlobalScope: Он называется глобальным, потому что живет до тех пор, пока живет ваше приложение.

Сначала добавьте зависимость Coroutine в файл Build.gradle на уровне приложения:

Реализация

 "org.jetbrains.kotlinx: kotlinx-coroutines-core: 1.3.2" реализация 
"org.jetbrains.kotlinx: kotlinx-coroutines-android : 1.3.2 "

coroutine-core зависимость дает вам базовую функциональность сопрограмм. Зависимость

coroutine-android дает вам специфические функции потоковой передачи Android.

в MainActivity.kt

Замените код создания потока следующим:

 val mainLooper = Looper.getMainLooper () 

GlobalScope. запустить {

val imageUrl = URL ("https://developer.android.com/images/kotlin/cards/kotlin-bootcamp.png")

val httpConnection = imageUrl.openConnection () как HttpURLConnection
httpConnection. doInput = true
httpConnection.connect ()

val inputStream = httpConnection. inputStream
val bitmapImage = BitmapFactory.decodeStream (inputStream)

Обработчик (mainLooper) .post {
imageView.setImageBitmap (bitmapImage)
}
}

Запустите приложение. Смотрите, приложение работает нормально. Но сопрограмма не знает, в каком потоке она должна работать. Он просто использует рабочий поток DefaultDispatcher. запускает и Компонент GlobalScope выполняет большую работу за кулисами. GlobalScope не содержит диспетчеров.

Время использовать для этого

Диспетчеры :

Есть четыре разных диспетчера. Здесь мы сосредоточимся на первых двух:

  1. Dispatchers.IO : Используется для работы ввода / вывода. например сетевой звонок.
  2. Диспетчеры.Главный : публикация в основной ветке. например, когда вы обновляете пользовательский интерфейс.
  3. Диспетчеры.По умолчанию
  4. Диспетчеры.Неограничено

Пора применить эти концепции в нашем примере приложения.Замените предыдущий код следующим:

 GlobalScope.  запустить   { val imageUrl = URL ("https://developer.android.com/images/kotlin/cards/kotlin-bootcamp.png") 

val httpConnection = imageUrl.openConnection () как HttpURLConnection
httpConnection. doInput = true
httpConnection.connect ()

val inputStream = httpConnection. inputStream
val bitmapImage = BitmapFactory.decodeStream (inputStream)

runOnUiThread {
imageView.setImageBitmap (bitmapImage)
}
}

Запустите приложение. Приложение должно работать нормально…

Теперь добавьте в код несколько операторов журнала:

(Учебное пособие). Полное руководство: потоки в Python

Если вы только начинаете работать с Python и хотите узнать больше, прочтите «Введение в науку о данных» DataCamp в курсе Python.

Введение

Threading позволяет запускать разные части процесса одновременно (Источник: RealPython).Эти разные части обычно индивидуальны и имеют отдельную исполнительную единицу, принадлежащую одному и тому же процессу. Процесс — это не что иное, как запущенная программа, в которой есть отдельные блоки, которые можно запускать одновременно. Например, веб-браузер может быть процессом, приложение, запускающее несколько камер одновременно, может быть процессом; видеоигра — еще один пример процесса.

Внутри процесса присутствует концепция многопоточности или широко известной как многопоточность, когда несколько потоков работают вместе для достижения общей цели.Наиболее важным преимуществом использования потоков является то, что они позволяют запускать программу параллельно.

Давайте разберемся с концепцией многопоточности на примере. Представьте, что у вас есть приложение, которое подсчитывает количество автомобилей, въезжающих и выезжающих с парковки торгового центра. В вашем устройстве есть различные камеры, которые контролируют вход и выход, подключенные к центральному устройству. У каждой камеры будет алгоритм для наблюдения за потоком автомобилей, который будет принадлежать одному процессу или программе. Однако каждая камера вместе с алгоритмом, на котором она работает, может быть частью отдельного потока.Не только это, но даже кадры, считываемые с камеры, и алгоритм, предсказывающий кадры, также могут быть двумя отдельными потоками.

Другим примером может быть видеоигра, в которой процесс должен выполнять задачи параллельно, такие как графика, взаимодействие с пользователем и сеть (при игре в многопользовательские игры), потому что он должен постоянно реагировать. И для этого он должен использовать концепцию многопоточности, в которой каждый поток будет отвечать за выполнение каждой независимой и индивидуальной задачи.

У потока есть поток выполнения, что означает, что в процессе одновременно будет происходить несколько вещей.

Важно отметить, что каждый процесс имеет по крайней мере один поток, который называется основным потоком . Если в вашей программе нет определенного потока, то в ней будет хотя бы основной поток, то есть сам процесс.

Если вы посмотрите на диаграмму выше, то увидите процесс, который состоит из основного потока, состоящего из глобальных переменных, и трех разных потоков t1, t2 и t3.У каждого потока есть свои локальные переменные и поток выполнения кода. Потоки обычно совместно используют ресурсы процесса, например, ресурсы, доступные для основного потока, также будут совместно использоваться тремя потоками t1, t2 и t3. Все потоки будут иметь доступ к глобальным переменным, имея свои собственные локальные переменные.

Существуют разные типы ниток:

  • Ядро резьбы
  • Поток пользователя
  • Комбинация ядра и потока пользователя
Теперь давайте посмотрим на некоторые преимущества использования многопоточности в вашей программе:
  • Многопоточность позволяет программе ускорить выполнение при условии, что она имеет несколько процессоров.

  • Он также позволяет выполнять другие задачи, пока операции ввода-вывода выполняются с помощью нескольких потоков или даже основного потока вместе с одним потоком. Например, скорость, с которой кадры с камеры считываются и выводятся алгоритмом, будет обрабатываться разными потоками. Следовательно, алгоритму не нужно будет ждать ввода кадра, и блоку чтения кадра не придется ждать завершения выполнения алгоритма, чтобы иметь возможность прочитать следующий кадр.

  • Потоки в одном процессе могут совместно использовать память и ресурсы основного потока.
Проблемы с резьбой:
  • Помните, что Python работает на основе реализации CPython, которая ограничивает одновременный запуск только одного потока, следовательно; многопоточность может не ускорить все задачи. И основная причина этого — глобальная блокировка интерпретатора (GIL).

    Если вы хотите узнать о GIL, ознакомьтесь с этим руководством.

  • Если вы хотите ускорить выполнение задачи с интенсивным использованием ЦП, то многопоточность может быть не лучшим решением для вас. В таких случаях считается полезной многопроцессорная обработка.

  • Чтобы выполнить программу, состоящую из различных потоков, необходимо быстро переключаться между потоками; следовательно, о планировании нужно позаботиться в программах, где у вас много потоков.

  • Совместное использование ресурсов также может быть проблемой, поскольку все потоки совместно используют одни и те же ресурсы и память глобальных переменных.Следовательно, операции, выполняемые в одном потоке, могут вызвать ошибку памяти для другого потока, или другой поток может не получить память для выполнения своей задачи.

Потоки в Python
  • В Python модуль threading — это встроенный модуль, известный как threading , который можно напрямую импортировать.

  • Поскольку почти все в Python представлено как объект, многопоточность также является объектом в Python. Поток способен на

    • Данные холдинга,
    • Хранится в структурах данных, таких как словари, списки, наборы и т. Д.
    • Может передаваться как параметр функции.
  • Поток также может выполняться как процесс.

  • Поток в Python может иметь различные состояния, например:

Давайте теперь узнаем, как можно реализовать многопоточность в Python.

Модуль потока в Python3

Обратите внимание, что Python3 обратно совместим с модулем thread , который существует в Python2.7. В Python3 его можно импортировать как модуль _thread .Итак, давайте возьмем пример и разберемся с модулем _thread .

  import _thread #thread модуль импортирован
время импорта # модуль времени
  

Давайте определим функцию с именем thread_delay , которая будет принимать два параметра в качестве входных данных, то есть имя потока и задержку. Внутри этой функции вы:

  • Определить счетчик с нулем,
  • Затем вы выполните цикл while, который будет выполняться три раза,
  • Внутри цикла while вы поместите время .sleep () , чтобы добавить задержку, эта задержка будет полезна для понимания выполнения потока. Эта задержка будет в секундах,
  • Затем вы увеличите свой счетчик на 1,
  • Чтобы увидеть, проходит ли выполнение вашего потока плавно, вы напечатаете имя потока и время, в которое поток выполняется.
  def thread_delay (имя_потока, задержка):
    count = 0
    пока count <3:
        time.sleep (задержка)
        count + = 1
        print (имя_потока, '-------->', время.время())
  

Теперь, чтобы добавить функциональность потока в вышеуказанную функцию или запустить вышеуказанную функцию в потоке, вы должны использовать метод start_new_thread , который находится внутри модуля _thread .

Давайте посмотрим на строку документации метода start_new_thread .

 ? _Thread.start_new_thread
  

Давайте передадим функцию thread_delay без скобок и два аргумента, то есть имя потока и задержку (чтобы визуализировать выполнение потока, поскольку оно очень быстрое).

  _thread.start_new_thread (задержка_потока, ('t1', 1))
_thread.start_new_thread (задержка_потока, ('t2', 3))
  
  10916



t1 --------> 1588077856.4221454
t1 --------> 1588077857,4418247
t2 --------> 1588077858.422453
t1 --------> 1588077858.4431
t2 --------> 1588077861,4371448
t2 --------> 1588077864.438915
  

Из вышеприведенного вывода видно, что поток t1 начинает выполняться первым. Между тем, поток t2 ожидает, поскольку существует 3-секундная задержка, и как только эта задержка завершается, выполняется поток t2 , а также задержка для потока t1 составляет всего 1 секунду.

Давайте теперь изменим задержку t2 на 5 секунд, которая запустит t2 после того, как t1 завершит выполнение, поскольку t1 займет всего 3 секунды, чтобы завершить свое выполнение.

  _thread.start_new_thread (задержка_потока, ('t1', 1))
_thread.start_new_thread (задержка_потока, ('t2', 5))
  
  14632



t1 --------> 1588078001.4087512
t1 --------> 1588078002,4272866
t1 --------> 1588078003.432218
t2 --------> 1588078005.4082909
t2 --------> 1588078010.4268317
t2 --------> 1588078015.4283602
  
Реализация резьбонарезания с помощью модуля Threading

Давайте воспользуемся тем же примером, что и выше, но на этот раз вы будете использовать модуль threading вместо модуля _thread .

  импортная резьба
время импорта
  
  def thread_delay (имя_потока, задержка):
    count = 0
    пока count <3:
        time.sleep (задержка)
        count + = 1
        print (имя_потока, '-------->', время.время())
  

Внутри модуля threading находится класс Thread , который аналогичен функции start_new_thread модуля _thread .

Давайте посмотрим на строку документации класса Thread , который принимает несколько параметров, таких как группа, цель (например, функция), аргументы и т. Д.

 ? Нарезание резьбы.
  

В конструкторе класса Thread вы передадите целевую функцию thread_delay и аргументы этой функции.

  t1 = threading.Thread (target = thread_delay, args = ('t1', 1))).
t2 = threading.Thread (target = thread_delay, args = ('t2', 3)))
  

В модуле потоковой обработки для запуска или выполнения потока вы используете метод start () , который просто отвечает за запуск потока.

 ? T1.start
  
  t1.start ()
t2.start ()
  
  t1 --------> 1588081121.77

t1 --------> 1588081122.7962046 t2 --------> 1588081123.7789369 t1 --------> 1588081123.7980876 t2 --------> 1588081126.7961557 t2 --------> 1588081129.7995002

Вы также будете использовать метод join , что означает ожидание завершения выполнения всего потока. Таким образом, любой код, который вы написали после метода join , будет выполняться только после завершения этих потоков.

 ? T1.join
  
  t1.start ()
t2.start ()

t1.join ()
t2.join ()

print («Выполнение потока завершено!»)
  
  t1 --------> 1588081798.7118263
t1 --------> 1588081799.7231226
t2 --------> 1588081800.7129223
t1 --------> 1588081800.730732
t2 --------> 1588081803.7298765
t2 --------> 1588081806.7309563
Выполнение потока завершено!
  

Теперь давайте вычислим объем куба и квадрата, используя концепцию резьбы, которая довольно проста.

  def volume_cube (a):
    print ("Объем куба:", a * a * a)
  
  def объем_квадрат (а):
    print ("Объем квадрата:", a * a)
  
  t1 = нарезание резьбы.Поток (target = volume_cube, args = (2))
t2 = threading.Thread (target = volume_square, args = (3))
  
  t1.start ()
t2.start ()

t1.join ()
t2.join ()

print («Выполнение потока завершено!»)
  
  Выполнение резьбы завершено!


Исключение в потоке Thread-9:
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "C: \ Program Files \ Anaconda3 \ lib \ threading.py", строка 926, в _bootstrap_inner
    self.run ()
  Файл "C: \ Program Files \ Anaconda3 \ lib \ threading.py", строка 870, выполняется
    себя._target (* self._args, ** self._kwargs)
TypeError: аргумент volume_square () после * должен быть повторяемым, а не int
Исключение в потоке Thread-8:
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "C: \ Program Files \ Anaconda3 \ lib \ threading.py", строка 926, в _bootstrap_inner
    self.run ()
  Файл "C: \ Program Files \ Anaconda3 \ lib \ threading.py", строка 870, выполняется
    self._target (* self._args, ** self._kwargs)
TypeError: аргумент volume_cube () после * должен быть повторяемым, а не int
  

Подождите; какие? Как только вы выполнили метод запуска, это привело к ошибке.Это связано с тем, что параметр args ожидает кортеж, а поскольку volume_cube и volume_square ожидает только один параметр, следовательно, вам нужно поставить запятую в параметр args после указания первого аргумента функций.

  t1 = threading.Thread (target = volume_cube, args = (2,)).
t2 = threading.Thread (target = volume_square, args = (3,))
  
  t1.start ()
t2.start ()

t1.join ()
t2.join ()

print («Выполнение потока завершено!»)
  
  Объем куба: 8
Объем квадрата: 9
Выполнение потока завершено!
  

Давайте теперь научимся использовать многопоточность как подкласс.

Нарезка резьбы как подкласс

В этом разделе вы узнаете, как создать подкласс из класса потока, который доступен внутри модуля потоковой передачи, а затем создать экземпляры потоков t1 и t2 из этого класса.

Здесь также можно использовать ту же функцию thread_delay .

  класс DataCampThread (threading.Thread):
    def __init __ (я, имя, задержка):
        threading.Thread .__ init __ (сам)
        себя.name = имя
        self.delay = задержка


    def run (self):
        print ('Начальная тема:', self.name)
        thread_delay (self.name, self.delay)
        print ('Выполнение потока:', self.name, 'завершено!')


t1 = DataCampThread ('t1', 1)
t2 = DataCampThread ('t2', 3)

t1.start ()
t2.start ()

t1.join ()
t2.join ()

print («Выполнение потока завершено!»)
  
  Начальная нить: t1
Начальная нить: t2
t1 --------> 1588089083.4879806
t1 --------> 1588089084.489222
t1 --------> 1588089085.46
Выполнение Thread: t1 завершено!
t2 --------> 1588089085.4979634
t2 --------> 1588089088.499365
t2 --------> 1588089091.5012596
Выполнение Thread: t2 завершено!
Выполнение потока завершено!
  

Теперь давайте разберемся с приведенным выше кодом, шаг за шагом:

  • Вы определили класс как DataCampThread , а в аргументе класса вы передали класс threading.Thread . Причина, по которой вы это делаете, заключается в том, что вы хотите создать подкласс из модуля потоковой передачи.Это позволяет использовать все методы, доступные в классе threading.Thread , аналогично концепции наследования.

  • Затем вы определили метод init класса DataCampThread и передали функцию вместе с задержкой. Init — это конструктор, аналогичный параметрам, которые вы передали классу threading.Thread , здесь вы должны передать класс DataCampThread .

  • Затем вы инициализируете метод инициализации основного потока.Класс потока, а затем приравняйте имя и задержку.

  • Затем вы определяете метод run , напомним, здесь вы определили метод start , который в основном под капотом вызывает метод run . Поскольку вы унаследовали основной класс, вам разрешено вносить изменения в метод run . Следовательно, когда вы вызываете метод start , любые изменения, которые вы сделаете в методе run , будут отражены сейчас.

Заключение

Поздравляю с окончанием обучения.

Это руководство было основным введением в многопоточную работу в Python. Однако многопоточность — очень обширная и важная тема, и некоторые концепции могли остаться неисследованными. Не стесняйтесь взглянуть на другие методы потоковой передачи, такие как активный счетчик, текущий поток и т. Д.

Если вы хотите узнать больше, ознакомьтесь также с параллелизмом на основе потоков Python.

Если вы только начинаете работать с Python и хотите узнать больше, пройдите курс DataCamp Introduction to Data Science in Python.

CompSci 1: Prelab 5

CompSci 1: Prelab 5


Эта лаборатория была первоначально разработана Тэмми Бейли.


Чтение

Операционные системы

Операционная система — самая важная программа, работающая на
компьютер. На каждом универсальном компьютере должна быть установлена ​​операционная система.
другие программы. Операционные системы выполняют основные задачи, такие как распознавание
ввод с клавиатуры, отправка вывода на экран дисплея, отслеживание
файлы и каталоги на диске, а также управление периферийными устройствами, такими как
дисководы и принтеры.

Операционные системы можно классифицировать следующим образом:

  • многопользовательский: Позволяет двум или более пользователям
    для одновременного запуска программ. Некоторые операционные системы допускают сотни или
    даже тысячи одновременных пользователей.

  • многопроцессорность: Поддерживает выполнение программы на нескольких процессорах.
  • многозадачность: Позволяет одновременно запускать более одной программы.
  • многопоточность: Позволяет запускать разные части одной программы
    одновременно.
  • в реальном времени : мгновенно реагирует на ввод. Общее назначение
    операционные системы, такие как DOS и UNIX, не
    в реальном времени.

  • Операционные системы предоставляют программную платформу, поверх которой другие
    могут выполняться программы, называемые прикладными программами. Прикладные программы должны
    быть написанным для работы поверх конкретной операционной системы. Ваш выбор
    операционная система, таким образом, в значительной степени определяет приложения, которые вы
    могу бегать. Например, Microsoft Word — это приложение, работающее в среде Windows.
    операционная система, но не в операционной системе Linux.

    Как пользователь, вы обычно взаимодействуете с операционной системой через набор
    команды. Например, операционная система UNIX содержит такие команды, как
    cp и mv для копирования файлов и изменения имен файлов,
    соответственно. Команды принимаются и выполняются частью обслуживающего персонала.
    система называется командным процессором или интерпретатором командной строки. Графический пользователь
    интерфейсы позволяют вводить команды, указывая и щелкая объекты, которые
    появляются на экране, как в операционной системе Windows.

    [
    www.webopedia.com
    ]

    Процессы

    Задача или процесс относится к комбинации программы
    выполняемая и бухгалтерская информация, используемая операционной системой. Для
    большие многопользовательские и многозадачные системы, операционная система имеет даже
    большая ответственность и полномочия. Это как гаишник — он следит
    что разные процессы и пользователи, работающие одновременно, не мешают
    друг с другом.Одновременно выполняющиеся процессы часто соревнуются за
    ресурсов , таких как память или время процессора. Часто только один процесс может
    иметь определенный ресурс одновременно. Таким образом, часть работы операционной системы
    состоит в том, чтобы решить стратегию предоставления доступа к этим ресурсам.

    [
    www.webopedia.com
    ]

    Резьбы

    Вы, вероятно, уже наиболее знакомы с идеей последовательных программ. То есть у каждого есть начало,
    последовательность выполнения и конец.В любой момент времени во время выполнения
    программа, есть единая точка исполнения. Резьба похожа на
    последовательные программы, описанные ранее. Одиночный поток также имеет
    начало, последовательность и конец и в любой момент времени во время выполнения
    поток, есть единственная точка исполнения. Однако сам поток
    не программа; он не может работать сам по себе. Скорее, он выполняется внутри программы. В
    на следующем рисунке показана эта взаимосвязь.


    Определение: Поток — это один последовательный поток
    контроль в программе.


    В концепции однопоточности нет ничего нового. Настоящая шумиха
    окружающие потоки — это не один последовательный поток. Скорее это о
    использование нескольких потоков в одной программе, работающих одновременно и
    выполнение разных задач. Это показано на следующем рисунке:

    Современный веб-браузер
    это пример многопоточного приложения. В браузере вы
    может прокручивать страницу во время загрузки апплета или изображения, воспроизводить анимацию и
    звук одновременно, распечатайте страницу в фоновом режиме, пока вы загружаете новый
    страницу, или наблюдайте, как три алгоритма сортировки стремятся к финишу.Вы привыкли
    жизнь работает в параллельном режиме … так почему бы не ваш браузер?

    В некоторых текстах вместо потока используется имя облегченный процесс . А
    поток похож на реальный процесс в том, что поток и запущенная программа
    как единый последовательный поток управления. Однако поток считается
    легкий, потому что он работает в контексте полномасштабной программы и
    использует ресурсы, выделенные для этой программы, и
    окружающая обстановка.

    В качестве последовательного потока управления поток должен выделить часть своего собственного
    ресурсы в запущенной программе.(У него должен быть свой собственный стек выполнения и
    счетчик программы, например.) Код, работающий в потоке, работает только
    в этом контексте. Таким образом, в некоторых других текстах контекст исполнения используется как синоним.
    для резьбы.

    [
    java.sun.com
    ]

    вопросов

    1. Предположим, что существует множество процессов, конкурирующих за один
      или два ресурса. Влияет ли на производительность системы? Как?

    2. Иногда операционная система управляет разными процессами.
      важность.Может быть, стоит отдать приоритет запущенному процессу.
      учитывать при распределении ресурсов. Например, может быть два
      процессы, запущенные на компьютере космического корабля. Один контролирует траекторию
      корабль, а другой контролирует кондиционер на корабле. Что должно
      получить больше процессорного времени? Опишите изменение модели, которое включает предвзятость
      к процессам с более высоким приоритетом, не истощая другие процессы.

    3. Предположим, что многие процессы совместно используют один ресурс, телефон.
      список.Некоторые процессы, называемые читателями, ищут только номера телефонов, они
      никогда не меняйте их. Другие процессы, называемые писателями, могут искать числа,
      но может также изменить числа. Сколько читателей должно быть разрешено
      доступ к списку телефонов сразу? Сколько писателей должно быть разрешено
      доступ к списку телефонов сразу? Сколько читателей должно быть разрешено
      доступ к списку телефонов, пока у писателя есть доступ?

    4. Идея одновременного выполнения множества вещей известна как
      многозадачность.Эта идея проникла во многие сферы нашей повседневной жизни. Для
      Например, когда вы в последний раз ели, не смотря телевизор и не разговаривая
      кому-то? Вы когда-нибудь заходили в комнату и были так поглощены другим?
      думали, что забыли, зачем туда пошли? Приведите другие примеры повседневного
      многозадачность. Насколько сложно для вас делать только одно дело за раз?

    Параллелизм и параллелизм Ruby в многопоточных приложениях: Учебное пособие

    Давайте начнем с выяснения очень распространенной путаницы среди разработчиков Ruby; а именно: параллелизм и параллелизм — это , а не (т.е.е., concurrent! = параллельно).

    В частности, Ruby concurrency — это когда две задачи могут запускаться, выполняться и завершаться в перекрывающихся периодах времени . Однако это не обязательно означает, что они оба будут работать одновременно (например, несколько потоков на одноядерной машине). Напротив, параллелизм — это когда две задачи буквально запускают одновременно (например, несколько потоков на многоядерном процессоре).

    Ключевым моментом здесь является то, что параллельные потоки и / или процессы не обязательно будут работать параллельно .

    Это руководство представляет собой практическое (а не теоретическое) рассмотрение различных методов и подходов, доступных для параллелизма и параллелизма в Ruby.

    Дополнительные примеры Ruby из реального мира см. В нашей статье об интерпретаторах и средах выполнения Ruby.

    Наш тестовый пример

    Для простого тестового примера я создам класс Mailer и добавлю функцию Фибоначчи (вместо метода sleep () ), чтобы сделать каждый запрос более интенсивным для ЦП, как показано ниже:

      класс Mailer
    
      def self.доставить (& заблокировать)
        mail = MailBuilder.new (& блокировать) .mail
        mail.send_mail
      конец
    
      Mail = Struct.new (: from,: to,: subject,: body) делать
        def send_mail
          фиб (30)
          помещает "Электронное письмо от: # {from}"
          помещает "Электронная почта: # {to}"
          помещает "Тема: # {subject}"
          помещает "Body: # {body}"
        конец
    
        def fib (п)
          п <2? п: фиб (п-1) + фиб (п-2)
        конец
      конец
    
      класс MailBuilder
        def инициализировать (& блок)
          @mail = Mail.new
          instance_eval (& блок)
        конец
        
        attr_reader: почта
    
        % w (от к телу объекта).каждый до | м |
          define_method (m) do | val |
            @ mail.send ("# {m} =", val)
          конец
        конец
      конец
    конец
      

    Затем мы можем вызвать этот класс Mailer для отправки почты:

      Mailer.deliver do
      с "[email protected]"
      на "[email protected]"
      тема "Threading and Forking"
      body "Некоторое содержание"
    конец
      

    (Примечание: исходный код этого тестового примера доступен здесь, на github.)

    Чтобы установить базовый уровень для целей сравнения, давайте начнем с простого теста, вызвав 100 раз почтовую программу:

     ставит  Benchmark.мера{
      100 раз сделать | i |
        Mailer.deliver делать
          с "eki_#{i}@eqbalq.com"
          на "jill_#{i}@example.com"
          тема "Потоки и разветвление (# {i})"
          body "Некоторое содержание"
        конец
      конец
    }
      

    Это дало следующие результаты на четырехъядерном процессоре с MRI Ruby 2.0.0p353:

      15,250000 0,020000 15,270000 (15,304447)
      

    Несколько процессов против многопоточности

    Когда дело доходит до принятия решения о том, следует ли использовать несколько процессов или использовать многопоточное приложение Ruby, не существует универсального ответа.В таблице ниже приведены некоторые ключевые факторы, которые следует учитывать.

    Процессы Нитки
    Использует больше памяти Использует меньше памяти
    Если родитель умирает до выхода детей, дети могут стать зомби-процессами Все потоки умирают, когда умирает процесс (без зомби)
    Более затратное переключение контекста для разветвленных процессов, поскольку ОС должна сохранять и перезагружать все Потоки имеют значительно меньше накладных расходов, поскольку они совместно используют адресное пространство и память
    Разветвленным процессам предоставляется новое пространство виртуальной памяти (изоляция процессов) Потоки используют одну и ту же память, поэтому необходимо контролировать и решать проблемы одновременной памяти
    Требуется межпроцессное взаимодействие Может «общаться» через очереди и разделяемую память
    Создание и уничтожение медленнее Быстрее создавать и разрушать
    Легче кодировать и отлаживать Кодирование и отладка может быть значительно сложнее

    Примеры решений Ruby, использующих несколько процессов:

    • Resque: Ruby-библиотека с поддержкой Redis для создания фоновых заданий, помещения их в несколько очередей и последующей обработки.
    • Unicorn: HTTP-сервер для стоечных приложений, предназначенный для обслуживания только быстрых клиентов при подключениях с низкой задержкой и высокой пропускной способностью и использующий преимущества функций Unix / Unix-подобных ядер.

    Примеры решений Ruby, использующих многопоточность:

    • Sidekiq: полнофункциональная среда обработки фона для Ruby. Его цель - простота интеграции с любым современным приложением Rails и гораздо более высокая производительность, чем у других существующих решений.
    • Puma: веб-сервер Ruby, созданный для параллелизма.
    • Thin: очень быстрый и простой веб-сервер на Ruby.

    Несколько процессов

    Прежде чем мы перейдем к параметрам многопоточности Ruby, давайте рассмотрим более простой способ создания нескольких процессов.

    В Ruby системный вызов fork () используется для создания «копии» текущего процесса. Этот новый процесс планируется на уровне операционной системы, поэтому он может выполняться одновременно с исходным процессом, как и любой другой независимый процесс. (Примечание : fork () - это системный вызов POSIX, поэтому он недоступен, если вы используете Ruby на платформе Windows.)

    Хорошо, давайте запустим наш тестовый пример, но на этот раз с использованием fork () для использования нескольких процессов:

      ставит Benchmark.measure {
      100 раз сделать | i |
        вилка делать
          Mailer.deliver делать
            с "eki_#{i}@eqbalq.com"
            на "jill_#{i}@example.com"
            тема "Потоки и разветвление (# {i})"
            body "Некоторое содержание"
          конец
        конец
      конец
      Process.waitall
    }
      

    ( Process.waitall ожидает завершения всех дочерних процессов и возвращает массив статусов процессов.)

    Этот код теперь дает следующие результаты (опять же, на четырехъядерном процессоре с MRI Ruby 2.0.0p353):

      0,000000 0,030000 27,000000 (3,788106)
      

    Не так уж и плохо! Мы сделали почтовую программу примерно в 5 раз быстрее, просто изменив пару строк кода (т. Е. Используя fork () ).

    Но не волнуйтесь слишком сильно. Хотя может возникнуть соблазн использовать разветвление, поскольку это простое решение для параллелизма Ruby, у него есть серьезный недостаток - объем памяти, который он потребляет.Форкинг обходится довольно дорого, особенно если копирование при записи (CoW) не используется интерпретатором Ruby, который вы используете. Если ваше приложение использует 20 МБ памяти, например, его 100-кратное разветвление потенциально может потреблять до 2 ГБ памяти!

    Кроме того, хотя многопоточность также имеет свои собственные сложности, существует ряд сложностей, которые необходимо учитывать при использовании fork () , таких как общие файловые дескрипторы и семафоры (между родительскими и дочерними разветвленными процессами), необходимость общаться по каналам и так далее.

    Многопоточность Ruby

    Хорошо, теперь давайте попробуем сделать ту же программу быстрее, используя вместо нее методы многопоточности Ruby.

    Несколько потоков в одном процессе имеют значительно меньше накладных расходов, чем соответствующее количество процессов, поскольку они совместно используют адресное пространство и память.

    Имея это в виду, давайте вернемся к нашему тесту, но на этот раз с использованием класса Ruby Thread :

      потоков = []
    
    помещает Benchmark.measure {
      100.раз делать | я |
        темы << Thread.new do
          Mailer.deliver делать
            с "eki_#{i}@eqbalq.com"
            на "jill_#{i}@example.com"
            тема "Потоки и разветвление (# {i})"
            body "Некоторое содержание"
          конец
        конец
      конец
      thread.map (&: присоединиться)
    }
      

    Этот код теперь дает следующие результаты (опять же, на четырехъядерном процессоре с MRI Ruby 2.0.0p353):

      13,710000 0,040000 13,750000 (13,740204)
      

    Облом.Это уж точно не впечатляет! Так, что происходит? Почему это дает почти те же результаты, что и при синхронном запуске кода?

    Ответ, который является проклятием для многих программистов на Ruby, - это глобальная блокировка интерпретатора (GIL) . Благодаря GIL CRuby (реализация MRI) на самом деле не поддерживает многопоточность.

    Глобальная блокировка интерпретатора - это механизм, используемый в интерпретаторах компьютерного языка для синхронизации выполнения потоков, так что одновременно может выполняться только один поток.Интерпретатор, который использует GIL, будет всегда разрешать только один поток и только один поток только для выполнения за один раз, даже если он запущен на многоядерном процессоре. Ruby MRI и CPython - два наиболее распространенных примера популярных интерпретаторов, у которых есть GIL.

    Итак, вернемся к нашей проблеме, как мы можем использовать многопоточность в Ruby для повышения производительности в свете GIL?

    Что ж, в MRI (CRuby) неудачный ответ заключается в том, что вы в основном застряли, и многопоточность мало что может для вас сделать.

    Параллелизм Ruby без параллелизма все же может быть очень полезен для задач, которые требуют большого количества операций ввода-вывода (например, задач, которые должны часто ждать в сети). Таким образом, потоки могут быть использованы в MRI для задач с большим объемом операций ввода-вывода. В конце концов, есть причина, по которой потоки были изобретены и использовались еще до того, как многоядерные серверы стали обычным явлением.

    Но при этом, если у вас есть возможность использовать версию, отличную от CRuby, вы можете использовать альтернативную реализацию Ruby, такую ​​как JRuby или Rubinius, поскольку у них нет GIL, и они действительно поддерживают настоящую параллельную потоковую передачу Ruby.

    Чтобы доказать свою точку зрения, вот результаты, которые мы получаем, когда запускаем ту же многопоточную версию кода, что и раньше, но на этот раз запускаем ее на JRuby (вместо CRuby):

      43,240000 0,140000 43,380000 (5,655000)
      

    Теперь поговорим!

    Но…

    Темы не бесплатны

    Повышенная производительность с несколькими потоками может привести к мысли, что мы можем просто добавлять больше потоков - в основном бесконечно - чтобы наш код работал все быстрее и быстрее.Это действительно было бы хорошо, если бы это было правдой, но на самом деле потоки не бесплатны, и поэтому рано или поздно у вас закончатся ресурсы.

    Допустим, мы хотим запустить наш образец почтовой программы не 100 раз, а 10 000 раз. Посмотрим, что получится:

      потоков = []
    
    помещает Benchmark.measure {
      10_000 раз делать | i |
        темы << Thread.new do
          Mailer.deliver делать
            с "eki_#{i}@eqbalq.com"
            к "jill _ # {i} @example.com "
            тема "Потоки и разветвление (# {i})"
            body "Некоторое содержание"
          конец
        конец
      конец
      thread.map (&: присоединиться)
    }
      

    Бум! У меня возникла ошибка OS X 10.8 после создания около 2000 потоков:

      не удается создать поток: ресурс временно недоступен (ThreadError)
      

    Как и ожидалось, рано или поздно мы начнем перерабатывать или полностью исчерпаем ресурсы. Таким образом, масштабируемость этого подхода явно ограничена.

    Объединение потоков

    К счастью, есть способ получше; а именно пул потоков.

    Пул потоков - это группа предварительно созданных многоразовых потоков, которые доступны для выполнения работы по мере необходимости. Пулы потоков особенно полезны, когда необходимо выполнить большое количество коротких задач, а не небольшое количество более длительных задач. Это избавляет от необходимости нести накладные расходы на создание потока большое количество раз.

    Ключевым параметром конфигурации для пула потоков обычно является количество потоков в пуле. Эти потоки могут быть созданы сразу все (т.е.е., когда пул создается) или лениво (т.е. по мере необходимости, пока не будет создано максимальное количество потоков в пуле).

    Когда пулу передается задача для выполнения, он назначает задачу одному из незанятых в данный момент потоков. Если ни один поток не простаивает (и максимальное количество потоков уже создано), он ожидает, пока поток завершит свою работу и перейдет в режим ожидания, а затем назначает задачу этому потоку.

    Итак, возвращаясь к нашему примеру, мы начнем с использования Queue (поскольку это потокобезопасный тип данных) и воспользуемся простой реализацией пула потоков:

    требуется »./ lib / mailer »
    требуется «эталонный тест»
    требуется «резьба»

      РАЗМЕР_БАССЕЙНА = 10
    
    jobs = Queue.new
    
    10_0000 раз {| i | jobs.push i}
    
    рабочие = (POOL_SIZE) .times.map do
      Thread.new делать
        начинать
          в то время как x = jobs.pop (true)
            Mailer.deliver делать
              с "eki_#{x}@eqbalq.com"
              на "jill_#{x}@example.com"
              тема "Потоки и разветвление (# {x})"
              body "Некоторое содержание"
            конец
          конец
        спасти ThreadError
        конец
      конец
    конец
    
    рабочие.карта (&: присоединиться)
      

    В приведенном выше коде мы начали с создания очереди заданий для заданий, которые необходимо выполнить. Для этой цели мы использовали Queue , поскольку он потокобезопасен (поэтому, если несколько потоков обращаются к нему одновременно, он будет поддерживать согласованность), что позволяет избежать необходимости в более сложной реализации, требующей использования мьютекса.

    Затем мы поместили идентификаторы почтовых программ в очередь заданий и создали пул из 10 рабочих потоков.

    В каждом рабочем потоке мы извлекаем элементы из очереди заданий.

    Таким образом, жизненный цикл рабочего потока состоит в том, чтобы постоянно ждать, пока задачи будут помещены в очередь заданий, и выполнить их.

    Итак, хорошая новость в том, что это работает и масштабируется без каких-либо проблем. К сожалению, это довольно сложно даже для нашего простого руководства.

    Целлулоид

    Благодаря экосистеме Ruby Gem большая часть сложности многопоточности аккуратно инкапсулирована в несколько простых в использовании Ruby Gems «из коробки».

    Прекрасным примером является целлулоид, один из моих любимых рубинов. Фреймворк Celluloid - это простой и понятный способ реализации параллельных систем на основе акторов в Ruby. Celluloid позволяет людям создавать параллельные программы из параллельных объектов так же легко, как они строят последовательные программы из последовательных объектов.

    В контексте нашего обсуждения в этом посте я специально сосредоточился на функции пулов, но сделайте себе одолжение и ознакомьтесь с ней более подробно. Используя Celluloid, вы сможете создавать многопоточные программы Ruby, не беспокоясь о неприятных проблемах, таких как взаимоблокировки, и вы обнаружите тривиальным использование других более сложных функций, таких как Futures и Promises.

    Вот как просто использовать Celluloid в многопоточной версии нашей почтовой программы:

      требуется "./lib/mailer"
    требуется "эталон"
    требуется "целлулоид"
    
    класс MailWorker
      включают целлулоид
    
      def send_email (идентификатор)
        Mailer.deliver делать
          с "eki_#{id}@eqbalq.com"
          на "jill_#{id}@example.com"
          тема "Потоки и разветвление (# {id})"
          body "Некоторое содержание"
        конец
      конец
    конец
    
    mailer_pool = MailWorker.pool (размер: 10)
    
    10_000 раз делать | i |
      mailer_pool.async.send_email (я)
    конец
      

    Чистый, простой, масштабируемый и надежный. О чем вы еще хотите попросить?

    Фоновые задания

    Конечно, другой потенциально жизнеспособной альтернативой, в зависимости от ваших операционных требований и ограничений, может быть использование фоновых заданий. Существует ряд Ruby Gems для поддержки фоновой обработки (т. Е. Сохранения заданий в очереди и их последующей обработки без блокировки текущего потока). Известные примеры включают Sidekiq, Resque, Delayed Job и Beanstalkd.

    Для этого поста я буду использовать Sidekiq и Redis (кэш и хранилище ключей и значений с открытым исходным кодом).

    Сначала установим Redis и запустим его локально:

      brew установить redis
    Redis-сервер /usr/local/etc/redis.conf
      

    При запущенном локальном экземпляре Redis давайте взглянем на версию нашего образца почтовой программы ( mail_worker.rb ) с использованием Sidekiq:

      require_relative "../lib/mailer"
    требуется "sidekiq"
    
    класс MailWorker
      включить Sidekiq :: Worker
      
      def выполнить (идентификатор)
        Почтовик.доставить делать
          с "eki_#{id}@eqbalq.com"
          на "jill_#{id}@example.com"
          тема "Потоки и разветвление (# {id})"
          body "Некоторое содержание"
        конец
      конец
    конец
      

    Мы можем запустить Sidekiq с помощью файла mail_worker.rb :

      sidekiq -r ./mail_worker.rb
      

    А потом из IRB:

      ⇒ irb
    >> require_relative "mail_worker"
    => правда
    >> 100 раз {| i | MailWorker.perform_async (i)}
    2014-12-20T02: 42: 30Z 46549 TID-ouh20w8gw ИНФОРМАЦИЯ: клиент Sidekiq с параметрами Redis {}
    => 100
      

    Очень просто.И его можно легко масштабировать, просто изменив количество рабочих.

    Другой вариант - использовать Sucker Punch, одну из моих любимых библиотек асинхронной обработки RoR. Реализация с использованием Sucker Punch будет очень похожей. Нам просто нужно включить SuckerPunch :: Job вместо Sidekiq :: Worker и MailWorker.new.async.perform () , а не MailWorker.perform_async () .

    Заключение

    Высокая степень параллелизма не только достижима в Ruby, но и проще, чем вы думаете.

    Один из жизнеспособных подходов - просто разделить запущенный процесс, чтобы увеличить его вычислительную мощность. Другой способ - воспользоваться преимуществами многопоточности. Хотя потоки легче процессов и требуют меньше накладных расходов, у вас все равно могут закончиться ресурсы, если вы запустите слишком много потоков одновременно. В какой-то момент вам может понадобиться использовать пул потоков. К счастью, многие сложности многопоточности упрощаются за счет использования любого из множества доступных драгоценных камней, таких как Celluloid и его модель Actor.

    Другой способ справиться с трудоемкими процессами - использовать фоновую обработку. Существует множество библиотек и сервисов, которые позволяют вам реализовывать фоновые задания в ваших приложениях. Некоторые популярные инструменты включают в себя структуры заданий на основе базы данных и очереди сообщений.

    Разветвление, многопоточность и фоновая обработка - все это жизнеспособные альтернативы. Решение о том, какой из них использовать, зависит от характера вашего приложения, вашей операционной среды и требований.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    2021 © Все права защищены.