级别： 初级 David Mertz, Ph.D., 开发人员, Gnosis Software, Inc.
2009 年 8 月 31 日 O'Reilly Open Source Convention (OSCON) 的可贵之处在于，它是一个收集关于软件开发的先进思想的场合。在 2009 年的大会上提出了许多新颖的思想，David Mertz 对这些思想进行浓缩，集中介绍两个非常不同但都很重要的领域：开放的政府和并发。
OSCON 今年的重点之一是开放的政府，包括在开放源码开发人员和更透明的政府之间可能实现的协作。我也参加了关于改进基于计算机的投票的可靠性的会议。
Tim O'Reilly 的开场演讲
OSCON 的开场演讲常常会定下大会的基调。Tim O'Reilly（他当然必须遵守大会计划）对于以后几天讨论的问题范围给出一些说明，然后谈到了他当前感兴趣的领域。与开放源码运动中的许多人一样，O'Reilly 最近把相当一部分精力放在政府项目上，与开放源码开发人员一起努力让政府信息资源发挥更大的作用。
在介绍他在 “Gov 2.0” 方面所做的工作之前，O'Reilly 先提到了另外几个有意思的主题，包括数据服务的 “联合” 和社交网络。O'Reilly 非常兴奋地讨论了向更小型的设备（主要是智能电话）发展的趋势，这些设备应用大量传感器（触摸屏、摄像头、麦克风、动作感应器、GPS），可以利用云数据服务实现多种功能，比如语音识别、搜索、定位、面部识别和与社交网络集成。云计算的主要优点是，数据服务之间的协作越多，每个服务的价值就越大；缺点是它有导致垄断的倾向。
说回政府方面。目前，在政府的运作中，各种信息的发布越来越开放，已经向 “开放的政府平台” 迈出了一大步；在开放的政府平台中，数据服务向公民（和开放源码开发人员）提供 SDK 和开放的 API。O'Reilly 高度赞扬了新的国家首席技术官 Aneesh Chopra 在这方面做出的贡献。
O'Reilly 指出，实体 Gov 2.0 具有几个特点。它强调社交网络的透明性，允许公民贡献和协作。它把政府当作一个平台，一种集体行动的方法，但是它更接近 Benjamin Franklin 的公民行动的概念，而不是 Donald Kent 所说的 “自动售货机式政府”。开放源码开发人员的态度是 “给我们工具，我们可以自己做”，这正反映了忙碌的公众的要求。
但是，仍然有一些因素妨碍 Gov 2.0 的发展，主要问题是目前仍然存在错综复杂的获取过程。O'Reilly 以 Brewster Kahle 和 archive.org 作为例子，这个项目希望以最低的成本反映白宫网站的历史状态，希望只花费几万美元构建一个敏捷的项目，而不是花费数百万（甚至上亿）资金开发不灵活和过度设计（且源码不开放的）项目，但是现有的获取过程导致这很难实现。因此，白宫工作人员现在仍然使用不方便又耗时很长的站点快照，与正确的方法相比，这么做效率很低而且成本高得多。
开放源码在选举方面的应用
我听了两场介绍开放源码在选举方面的应用的演讲。老读者可能看过我以前讨论开放源码在选举方面的应用的文章，了解我在 Open Voting Consortium (OVC) 做的工作。实际上，我在以前的 OSCON 上介绍过 OVC 的演示/原型系统的技术成果。
今年的一个演讲的演讲者是 Neal McBurnett，他为 Colorado 的 Boulder 市开发了一个使用 Django for Election Verification 的系统。除了他讨论的技术问题之外，引人注目的一点是他促使市政府在 2008 年采用 了这些系统，由此提高了选举的可靠性和透明度。
McBurnett 的演讲没有很深入地讨论代码，而是主要讨论选举审计的设计原则和选举系统的一般原则。他提出的重要原则之一是 Rivest 和 Wack 的 “软件独立性” 概念。简单地说，这种思想要求对软件的依赖并不是必需的，每个组件都是可替代的并通过定义良好的界面操作。纸制选票和开放格式是软件独立性的主要元素。
McBurnett 的演讲主要讨论选票和记票的统计学检验的最佳原则。他介绍了取样的细节以及固定百分比和风险限制审计之间的差异。他的幻灯片很好地说明了这些问题（见 参考资料 中的链接）。
第二场演讲与这个主题密切相关，演讲者是 James Tillman 和 Richard Benham，他们在 Florida 开发了一个选举系统，与卓越的选举活动家 Ion Sancho 一起工作。他们介绍了一个良好的选举系统，这个系统还没有在目前的公共选举中使用（而且还没有发布源代码，但是他们承诺不久就会发布）。
Tillman 和 Benham 通过许多独立项目得出的结论与 OVC 在 2003 年做出的结论相同：最好的投票系统应该使用计算机设备（可能是触摸屏界面）生成投票者可以检查的纸制选票。使用计算机的优点包括：
- 让有身体机能障碍的投票者也可以投票
- 提供多语种功能
- 减少由于填写不当造成的废票
总之，计算机应该只是一个神奇的打印机。与 OVC 的设计一样，Tillman 和 Benham 决定在打印的选票上使用 2D 条形码。OVC 的代码使用 Python、PyGame 和 Postscript 实现这种效果；Tillman 和 Benham 使用 Java™ 代码，大多数工作用 EML、XSLT 和 XSL-FO 等 XML 技术直接完成。在这两个解决方案中，重要的设计元素之一都是使用开放源码工具集，由此确保投票者可以检查系统。
有一个名为 “Hacking the Open Government” 的会议也很有价值，尽管它的重点不是选举。参加这次会议的有 Adina Levin、Silona Bonewald、Kevin Marks、Ilan Rabinovitch 和 California 的州务卿 Debra Bowen。州务卿 Bowen 的出席是吸引我参加的原因；我很高兴看到民选的高官也对开放源码感兴趣。在会议后的提问阶段，我很高兴有机会与州务卿 Bowen 简短对话。
对于这次大会，我特别感兴趣的另一个领域是并发。目前 Moore 定律差不多已经失效了，处理器速度不可能像以前那样快速增长了，所以处理器性能的以后改进方向主要是提供更多的核，而不是提高时钟频率。因此，在核和芯片（以及节点和网络）之间分布工作越来越重要了，这已经成为良好的理论性应用程序设计的重点。另外，良好的分布需要有良好的工具来实现和维护它。
REvolution Computing 的 ParallelR
应公司新闻代表的邀请，我非常愉快地会见了 REvolution Computing 的 CEO，Richard Schultz。这家公司采用许多开放源码公司的模型，为基本的 REvolution R 产品开发增强的企业版，提供各种附加特性，按照一套定价机制让企业版实现商业应用。我对于 REvolution Computing 的市场营销并不太感兴趣，而是对他们开发的产品有兴趣。
在两个版本中，REvolution Computing 都大大提高了 R 编程语言的性能，还增加了用于计算和绘图的与领域相关的库。性能改进源于两个方面。一方面，改进了算法，优化了线性计算的速度。据 Schultz 所说，他们实现了 2-5 倍的改进。这很惊人，但是我更感兴趣的是他们如何在不同类型的资源（从核直到节点集群）之间分布工作。
ParallelR 基于一种为 Linda Coordination Language 开发的并发方法，它从集中管理的元组空间分配工作片段。R 本身很适合这种并行，主要功能都基于 R。ParallelR 增加了 foreach 和 iterator 包，它们为并行计算提供高层构造，从程序员的角度来看工作分配的处理是透明的。对于通常使用 R 执行的大规模计算，这种高层并发是很大的优点。
在讨论异类并发时肯定会提到的一点是，它最适合那些属于 “畸形并行（embarrassingly parallel）” 的问题。幸运的是，大型数据集上的元素相关操作正是这一类问题，这也是 R 用户通常面对的问题类型。
并发构造纵览
Ted Leung 一直是一位有趣的演讲者 — 他为动态编程语言社区做了许多工作，尤其是在 Python 方面。他的演讲详细讨论了多种并发方法；其中一些是大多数读者熟悉的，但是一些方法对于主流计算机科学课程和实践程序员来说相当深奥。Leung 列举了六七种并发模型 或范型。
大多数程序员最熟悉的并发模型是线程化。大家同样熟悉线程化的问题：锁冲突和死锁。在一般情况下，用锁实现的并行总是需要开发人员做大量显式的计划工作。其他方法虽然都有缺陷，但是大都支持更高层的抽象，避免显式地锁住资源。
一种并发方法是软件事务性内存，这在 Haskell 中已经比较普遍了。
这种方法按照与事务性数据库系统相似的方式对待内存，也就是操作保持原子性，在发生请求冲突时执行回滚和重试。
事务性内存可能导致重复计算，但是在操作冲突不多的情况下，开销仍然比锁机制低。
另一个模型是 Actor 模型，这在 Erlang 中尤其知名（但是 Leung 谨慎地指出 Actor 模型和 Erlang 的发展是相互独立的）。Actor 模型基本上是 “不共享任何东西” 体系结构，在向其他 Actor 发出请求时 Actor 总是传递自含的消息。在去年的 OSCON 上，我写过一份关于 Actor 的讲稿。
Leung 提到了 Linda 和 ParallelR 底层的元组空间模型，但是由于时间的限制，并未详细讨论。在这种模型中，任务按空间和时间分隔开，读和写也是分开的。
Leung 还提到了 Bill Ackerman 的 “数据流” 概念，这个概念支持声明式并发。这种方法的问题是，尽管它对问题进行划分，但是无法处理非确定性因素（也就是说，它只适合纯功能性语言）；如果需要处理真实的非确定性因素（比如输入和输出），就需要 Actor。
Leung 讨论的最后一种模型是持久化数据结构。这是一个不完整的模型；它不能解决所有并发问题。但是，它是一种良好的措施。这种模型很早就出现了，但是在最近一两年，由于在 Clojure 语言中的应用开始流行了。基本思想是所有数据结构都被保存（即不可变），通过建立副本表示各种修改。实现不可变性之后，与锁相关的所有问题就不存在了。并非每个数据结构都是稳定的，但是大多数广泛使用的数据结构都有变体，它们会保持对应的可变版本的 big-O 效率（关于 big-O 表示法的更多信息请参见 参考资料 中的链接）。
Clojure 为 JVM 提供功能性并发
Howard Lewis Ship 在他的演讲中介绍了 Clojure 语言。我听到过关于这种用于 JVM 的新语言的各种议论。当然，您可能知道 Clojure 实际上是一种非常老的语言 Lisp（但是在内置的数据类型方面有一些改进，还增加了一些语法）。
我很高兴地看到 Clojure 有可能实现一些具体的发展，但是目前还不确定。Ship 介绍了 Clojure 的许多特性。由于 Clojure 是在 JVM 之上构建的，它的地位与其他 JVM 语言相当，尤其是能够访问 Java 语言附带的所有标准库（或者说，现有的任何 类）。
从并发的角度来看，Clojure 取得了许多进展，至少是在可能正确的方向上有所进步。它大量采用持久化数据结构来避免冲突问题。在可能产生操作冲突的一些领域，Clojure 使用软件事务性内存来管理并发性。另外，还在 Clojure 之上构建了一个代理框架。根据我的理解，基本功能只允许在同一 JVM 中的线程之间实现代理，但是我肯定有人已经或将会构建更大范围的多节点代理系统（或者干脆使用现有的 Java 代理系统之一）。
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