Общая память — это мощная концепция программирования, которая позволяет нескольким процессам или потокам получать доступ к общему блоку памяти и манипулировать им. Он широко используется в различных областях, включая параллельные вычисления, межпроцессное взаимодействие и высокопроизводительные вычисления. В этой статье мы рассмотрим различные методы реализации общей памяти на разных языках программирования, а также приведем примеры кода.

1. C/C++:
   C и C++ обеспечивают встроенную поддержку общей памяти посредством ключевого слова extern. Объявив переменную как «extern», она становится доступной для нескольких процессов или потоков. Вот пример:

// Process 1:
extern int sharedVariable;
// Process 2:
extern int sharedVariable;
int main() {
    // Access and modify sharedVariable
    return 0;
}

2. Python (модуль многопроцессорности):
   Python предлагает модуль многопроцессорности, который позволяет использовать общую память с использованием типов данных Value и Array. Вот пример:

from multiprocessing import Process, Value, Array
# Shared variable
shared_variable = Value('i', 0)
def worker_func(shared_var):
    # Access and modify shared_var
    pass
if __name__ == '__main__':
    # Create a process
    p = Process(target=worker_func, args=(shared_variable,))
    p.start()
    p.join()

3. Java (пакет java.util.concurrent):
   Java предоставляет пакет java.util.concurrent, который включает в себя такие классы, как AtomicInteger и AtomicReference, для реализации общей памяти. Вот пример:

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
// Shared variable
AtomicInteger sharedVariable = new AtomicInteger(0);
class Worker implements Runnable {
    public void run() {
        // Access and modify sharedVariable
    }
}
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // Create a thread
        Thread thread = new Thread(new Worker());
        thread.start();
    }
}

4. CUDA (программирование графических процессоров NVIDIA):
   CUDA — это платформа параллельных вычислений, которая позволяет использовать общую память графических процессоров NVIDIA. Он предоставляет ключевое слово shared для объявления общей памяти. Вот пример:

__global__ void kernel_function(int* sharedVariable) {
    // Access and modify sharedVariable
}
int main() {
    int* sharedVariable;
    cudaMallocManaged(&sharedVariable, sizeof(int));
    kernel_function<<<1, 1>>>(sharedVariable);
    cudaDeviceSynchronize();
    cudaFree(sharedVariable);
    return 0;
}

Общая память — ценный инструмент для эффективного межпроцессного взаимодействия и параллельных вычислений. В этой статье мы рассмотрели несколько методов реализации общей памяти в разных языках программирования, включая C/C++, Python, Java и CUDA. Эффективно используя общую память, разработчики могут оптимизировать производительность и повысить масштабируемость своих приложений.