多线程（2）并行和并发

太过爱你忘了你带给我的痛 2024-04-24 23:04 170阅读 0赞

并行（Parallelism）和并发（Concurrency）是计算机科学中两个重要概念，虽然它们在某些情况下可以互换使用，但本质上描述了两种不同的多任务处理方式。

#### 并发（Concurrency） ####

并发是指系统同时处理多个任务的能力，这并不意味着这些任务实际上在同一时刻发生，而是它们可以在重叠的时间段内同时进行。并发关注的是结构上的多任务处理：多个任务看似同时发生，它们的执行时间可以重叠，但无需实际并行工作。

在单核CPU系统中，尽管一次只能执行一个任务，操作系统通过任务切换（context switching）可以快速地在多个任务之间切换执行，使得系统看上去能同时执行多个任务。这种情况下的“同时执行”实质上是一种错觉，是并发而不是真正的并行。

并发在多任务操作系统中非常普遍，如在Web服务器处理多个并发请求，或者在数据库中执行多个并发事务。

##### 并发模型 #####

1.  **线程和锁**：最传统的并发模型，使用线程执行多个任务，通过锁来同步访问共享资源。
2.  **事件驱动**：使用单线程循环，根据事件触发执行任务，如Node.js。
3.  **Actor模型**：每个actor是一个并发实体，它接受消息并进行处理，如Erlang语言。
4.  **协程**：轻量级的线程，它们可以在用户空间调度，避免了线程切换的高成本。

##### 并发问题 #####

*  **竞争条件**（Race Conditions）：多个并发组件竞争同一资源，可能导致不可预知的结果。
 *  **死锁**（Deadlocks）：多个过程相互等待对方占用的资源，导致系统停滞。
 *  **饥饿**（Starvation）：一个或多个并发进程无法获得所需的资源，导致永远无法执行。
 *  **活锁**（Livelock）：进程不断改变状态以响应其他进程，但实际上没有向前进展。

#### 并行（Parallelism） ####

并行是指多个处理器或多核处理器同时执行多个任务或同一任务的不同部分。并行处理通常用于性能至关重要的场景，如高性能计算、大数据处理等领域。并行可以在物理层面同时执行多项任务或计算，这通常需要硬件的支持。

与并发相比，真正的并行执行是在多核或多处理器的硬件上实现的，每个核心可以独立地执行任务，而不需要切换上下文。

##### 并行模型 #####

1.  **数据并行**：相同的操作同时应用在一个数据集的不同部分上，如向量化操作。
2.  **任务并行**：不同的计算任务在不同的处理器或核心上并行执行。
3.  **流水线并行**：任务被分解为多个子任务，然后在多个处理阶段中逐步完成。
4.  **分布式计算**：任务在网络中的多个计算机之间分发并处理。

##### 平行问题 #####

*  **同步开销**：并行处理可能涉及到同步操作，如锁定和解锁，这可能会增加开销。
 *  **负载平衡**：确保所有处理器或核心都有均等的工作量，避免有的忙碌而有的空闲。
 *  **通信成本**：处理器或核心之间的通信可能会导致性能下降。

#### 并行与并发的区别 ####

并发是关于处理多个任务的结构和组织，它可以在单核处理器上实现。并行处理是关于同时执行操作的计算，它需要多核或多处理器硬件支持。

在实践中，这两个概念可以结合使用：一个并发程序可以在多核处理器上并行运行，这样可以同时提高结构和计算效率。

#### 结合并行和并发的系统设计 ####

理想的系统设计会结合并行和并发的优势，以提高效率和吞吐量。例如，一个Web服务器可能会并发处理多个HTTP请求，而每个请求可能会触发并行数据库查询。

#### 结论 ####

并发和并行是现代计算机系统不可或缺的两个方面，它们使得计算机能够有效处理多任务和大规模计算问题。理解并发和并行的差异、适用场景以及它们的挑战和解决方案，对于软件开发者、系统架构师和运维专家来说至关重要。

通过正确的并发控制和有效的并行计算，我们可以构建出响应快速、高效、可靠和可扩展的系统。然而，这两者都需要细致的设计、严格的测试和周密的性能分析才能达到预期的效果。随着计算机硬件向多核和多处理器架构的发展，对并发和并行编程的需求和复杂性将继续增长。

在这个不断发展的领域中，软件工程师必须不断学习和实践，以掌握最新的工具和技术，开发出能够充分利用现代硬件能力的软件。