并行是多任务真正同时执行,需多核支持;并发是任务快速切换,单核即可实现。并行提升性能,并发提高资源利用率与响应速度。常见模型有多线程、事件驱动、Actor模型和协程。避免并发问题可使用锁、原子操作、不可变对象、并发容器、线程池等。未来趋势包括异构计算、函数式编程、反应式编程、无锁编程和自动并发。

并行和并发,简单来说,并行是真正意义上的同时执行,而并发更像是快速切换。你可以把并行想象成几个人同时做不同的事情,而并发是一个人快速地轮流做几件事情。
并行是真·同时,并发是假·同时。
并行是多核CPU的福音,并发是单核CPU的无奈。
并行: 多个任务在同一时刻执行,需要多个处理单元(例如:多核CPU)。
并发: 多个任务在一段时间内“看起来”是同时执行的,但实际上是快速地切换执行,只需要一个处理单元。
并发强调的是程序的设计结构,而并行强调的是程序的执行方式。
并发编程,或者说多线程编程,听起来挺复杂的,但它解决的问题其实很实际。想象一下,你用浏览器下载一个大文件,如果浏览器只能等文件下载完才能响应你的其他操作,那简直是灾难。并发编程就是让你的程序能同时处理多个任务,提高效率,改善用户体验。
具体来说,并发编程可以:
当然,并发编程也带来了新的挑战,比如线程安全问题、死锁等等。但总的来说,它带来的好处远大于坏处。
并发编程的模型有很多种,每种模型都有自己的优缺点和适用场景。这里介绍几种常见的模型:
多线程/多进程: 这是最常见的并发模型,每个任务运行在一个独立的线程或进程中。线程之间共享内存,进程之间不共享内存(除非使用特定的IPC机制)。这种模型的优点是简单易懂,缺点是线程安全问题难以处理,进程切换开销大。
// Java多线程示例
public class MyThread extends Thread {
@Override
public void run() {
System.out.println("Thread running: " + Thread.currentThread().getName());
}
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 5; i++) {
new MyThread().start();
}
}
}事件驱动: 这种模型基于事件循环,程序不断地监听事件,并根据事件的类型执行相应的处理函数。Node.js就是一个典型的事件驱动的例子。这种模型的优点是高效、可扩展,缺点是代码容易变得复杂,调试困难。
// Node.js事件驱动示例
const EventEmitter = require('events');
class MyEmitter extends EventEmitter {}
const myEmitter = new MyEmitter();
myEmitter.on('event', () => {
console.log('an event occurred!');
});
myEmitter.emit('event');Actor模型: 这种模型将程序分解成多个Actor,每个Actor都是一个独立的实体,拥有自己的状态和行为。Actor之间通过消息传递进行通信。Akka是一个流行的Actor模型框架。这种模型的优点是易于并发、容错性高,缺点是学习曲线陡峭。
// Akka Actor示例 (Scala)
import akka.actor._
class MyActor extends Actor {
def receive = {
case "hello" => println("hello back at you")
case _ => println("huh?")
}
}
object Main extends App {
val system = ActorSystem("MySystem")
val myActor = system.actorOf(Props[MyActor], name = "myactor")
myActor ! "hello"
myActor ! "unknown"
}协程: 协程是一种轻量级的线程,可以在用户态进行切换,避免了线程切换的开销。Go语言的goroutine就是一个协程的例子。这种模型的优点是高效、易于并发,缺点是需要语言或库的支持。
// Go 协程示例
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func say(s string) {
for i := 0; i < 5; i++ {
time.Sleep(100 * time.Millisecond)
fmt.Println(s)
}
}
func main() {
go say("world")
say("hello")
}选择哪种并发模型取决于具体的应用场景和需求。没有银弹,只有最适合的。
并发编程很强大,但也很容易出错。线程安全问题、死锁、活锁、饥饿等等,都是并发编程中常见的坑。如何避免这些问题呢?
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使用锁: 锁是最常用的并发控制机制,可以保证在同一时刻只有一个线程可以访问共享资源。Java中的synchronized关键字和ReentrantLock类都是锁的实现。但是,锁的使用不当容易导致死锁。
// Java synchronized示例
public class Counter {
private int count = 0;
public synchronized void increment() {
count++;
}
public synchronized int getCount() {
return count;
}
}使用原子操作: 原子操作是不可分割的操作,可以保证操作的完整性。Java中的AtomicInteger类提供了一些常用的原子操作。原子操作通常比锁更高效。
// Java AtomicInteger示例
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class Counter {
private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
public void increment() {
count.incrementAndGet();
}
public int getCount() {
return count.get();
}
}使用不可变对象: 不可变对象是指创建后状态不能被修改的对象。由于不可变对象的状态是固定的,因此可以安全地在多个线程之间共享。Java中的String类就是一个不可变对象。
避免共享状态: 尽量减少线程之间的共享状态,可以将状态封装在对象内部,并通过消息传递进行通信。
使用并发容器: Java中的ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等并发容器是线程安全的,可以直接在多线程环境中使用。
使用线程池: 线程池可以避免频繁地创建和销毁线程,提高性能。Java中的ExecutorService接口提供了线程池的实现。
代码审查: 定期进行代码审查,可以及早发现并发编程中的潜在问题。
并发编程需要谨慎对待,多思考,多测试,才能写出健壮、高效的并发程序。
并发编程一直是一个活跃的研究领域,随着硬件的发展和应用需求的不断变化,并发编程的未来趋势也在不断演变。
异构计算: 随着GPU、FPGA等异构计算设备的普及,如何利用这些设备进行并发编程成为一个重要的研究方向。
函数式编程: 函数式编程强调无副作用、不可变数据,这些特性使得函数式编程天然地适合并发编程。
反应式编程: 反应式编程是一种基于事件流的编程模型,可以有效地处理异步数据流。
无锁编程: 无锁编程是指不使用锁来实现并发控制,可以避免死锁等问题,提高性能。
自动并发: 自动并发是指编译器或运行时系统可以自动地将串行代码转换成并发代码,减轻程序员的负担。
并发编程的未来充满了挑战和机遇,我们需要不断学习和探索,才能跟上时代的步伐。
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