Parallel Merge Sort Service

Microsserviço REST containerizado para ordenação de dados usando Merge Sort paralelo com múltiplos processos (Multiprocessing).

O projeto divide a carga de processamento entre os núcleos disponíveis da máquina, executa a ordenação em paralelo e realiza a combinação final dos resultados.

🛠️ Tecnologias

• Python 3.9
• FastAPI
• Uvicorn
• Docker
• Multiprocessing

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⚙️ Funcionamento

O processamento segue três etapas:

1. Divisão: O vetor de entrada é separado em partes menores conforme a quantidade de CPUs disponíveis.
2. Ordenação: Cada parte é processada por um processo independente usando multiprocessing.Pool.
3. Combinação: Os resultados são unidos usando o algoritmo Merge Sort.

Para listas pequenas, o sistema utiliza a versão sequencial para evitar o custo adicional da criação de processos.

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🐳 Executando com Docker

Clone o repositório:

git clone https://github.com/nikorvich/parallel-merge-sort.git
cd parallel-merge-sort

Crie a imagem:

docker build -t parallel-merge-sort .

Execute o serviço:

docker run -p 8080:8080 --name parallel-merge-sort parallel-merge-sort

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🌐 API

Após iniciar o container, a aplicação estará disponível em:

http://localhost:8080

Status

GET /

Retorna informações do serviço e dos recursos disponíveis.

Ordenação

POST /ordenar

Exemplo de entrada:

{
  "dados": [56, 12, 89, 3, 45, 78, 1, 90, 23, 67]
}

Resposta:

{
  "tempo_execucao_segundos": "0.00234s",
  "nucleos_utilizados": 8,
  "tamanho_lista": 10,
  "resultado": [1, 3, 12, 23, 45, 56, 67, 78, 89, 90]
}

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📊 Testes de desempenho

O projeto possui uma rotina interna de testes comparando:

• Merge Sort sequencial
• Merge Sort paralelo

Exemplos executados:

• 1.000 elementos
• 50.000 elementos
• 100.000 elementos

A comparação exibe:

• Tempo de execução
• Ganho percentual
• Validação do resultado final

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🖥️ Execução local

Também é possível executar diretamente:

python main.py

O programa executará os testes iniciais e iniciará o servidor na porta 8080.

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📁 Estrutura

parallel-merge-sort/
│
├── main.py
├── Dockerfile
└── README.md