并行？并发？傻傻分不清楚？

后端

2023-08-06 10:15:02

并发与并行：揭开两者的神秘面纱

在计算机世界中，并发和并行这两个概念经常让人混淆。虽然它们都涉及同时执行多个任务，但它们的运作方式和适用场景却大相径庭。本文将深入剖析这两个概念，帮助你了解它们的差异，以便更好地利用它们来优化程序性能。

并发：同时执行，不一定同时发生

并发是指同时执行两个或多个任务，但这些任务不一定在同一时间发生。就好比在一个多核处理器上，你可以同时执行两个任务，但它们可能不会同时开始或结束。这是因为处理器只有一个内核，它一次只能处理一个任务。

并行：真正同时发生

与并发不同，并行是指两个或多个任务真正同时发生。这需要一个多处理器系统，其中有多个内核可以同时执行多个任务。就好比在一条高速公路上，多辆汽车可以同时行驶，因为有多条车道。

并发与并行的关键区别

并发和并行之间的关键区别在于同时性 。并发不一定需要同时性，而并行则要求任务真正同时发生。

并发与并行在程序性能优化中的作用

并发和并行都是提高程序性能的有效工具，但它们适用于不同的场景。

并发适用于：

需要同时执行多个任务，但这些任务不需要同时发生
例如，在 Web 服务器上同时处理多个请求，这些请求不需要同时完成

并行适用于：

需要同时执行多个任务，而且这些任务需要同时发生
例如，在视频游戏中同时渲染多个场景，这些场景需要同时显示

如何利用并发和并行优化程序性能

并发：

使用多线程或多进程技术
代码示例：

import threading
import time

def task1():
    print('任务 1 正在执行')
    time.sleep(2)

def task2():
    print('任务 2 正在执行')
    time.sleep(2)

# 创建线程
thread1 = threading.Thread(target=task1)
thread2 = threading.Thread(target=task2)

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

并行：

使用多处理器或多核处理器技术
代码示例：

import multiprocessing
import time

def task1():
    print('任务 1 正在执行')
    time.sleep(2)

def task2():
    print('任务 2 正在执行')
    time.sleep(2)

# 创建进程
process1 = multiprocessing.Process(target=task1)
process2 = multiprocessing.Process(target=task2)

# 启动进程
process1.start()
process2.start()

常见的并发和并行技术

多线程
多进程
消息传递

选择合适的并发和并行技术

在选择并发和并行技术时，需要考虑以下因素：

任务的特性（类型、粒度、依赖关系）
系统资源（处理器数量、内存大小、网络带宽）
程序的性能要求（吞吐量、响应时间、可伸缩性）

结论

并发和并行是计算机科学领域中两个重要的概念，对于提高程序性能至关重要。通过理解它们的差异和适用场景，你可以根据特定需求选择正确的技术，从而实现程序的最佳性能。

常见问题解答

并发和并行在实际应用中的例子是什么？
- 并发：一个 Web 服务器同时处理多个请求，一个后台进程同时执行多个任务
- 并行：一个视频游戏同时渲染多个场景，一个科学计算同时处理多个数据块
并发和并行会引起什么问题？
- 死锁、数据竞争、资源争用
如何在代码中实现并发和并行？
- 并发：使用线程或进程
- 并行：使用多处理器或多核处理器
并发和并行之间的主要区别是什么？
- 并发性：并发不一定需要同时性，而并行则要求任务真正同时发生
什么时候应该使用并发？什么时候应该使用并行？
- 并发：当任务不需要同时发生时
- 并行：当任务需要同时发生时