并发不是并行,它更好!
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2022-04-10 22:33:57
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并发与并行是两个既相似而又不相同的概念,但往往容易混为一谈,这两者究竟有什么区别呢?本文通过一个例子让你更好地理解(本文由并发编程网翻译)。
现代社会是并行的:多核、网络、云计算、用户负载,并发技术对此有用。
Go语言支持并发,它提供了:并发执行(goroutines),同步和消息(channels)和多路并发控制(select)。
并发和并行的区别
当Go声称是并发时,人们说:“并发很酷!耶,我可以并行运行了!”,但这是个错误的。因为很多人都不了解他们间的差别。“我用四个处理器来做质数筛选,但是更慢了。”
并发是一种构造程序的方式,把任务分解为一个个独立运行的小任务。通信是协调这些小任务的手段。
Go的模型(还有Erlang等)都是基于CPS(Communicating sequential processes,通信顺序进程):其论文C. A. R. Hoare: Communicating Sequential Processes (CACM 1978)
通过一个例子来理解
以上讲得太抽象了,我们举实际点的例子。
我们的问题:把一堆废弃语言的说明书运到火炉里,一只地鼠会花费很长时间。
更多的地鼠
单单更多的地鼠也不解决问题,它们需要更多的推车。
更多的地鼠、更多的推车
这样会加快速度,但它们会在那堆书和炉子那边遇上瓶颈。同时也要同步两只地鼠,可以通过消息的方式实现。
全部加倍
这样会以两倍的速度运送。这是两个地鼠程序的并发构成(concurrent composition)。
但这种设计不是自发并行的,如果一次只有一只地鼠在运会怎样?
这种设计仍是并发,不是并行。[译者注:一只地鼠运一次上面那堆书,然后第二只地鼠再运一次下面那堆书。一次只允许一只地鼠运送,这样就不是并行的。]
然而,这种场景是可以自发并行的。并发构成可以考虑下其他模型。
另一种设计
三只地鼠在工作,但可能会有延误。每只地鼠是个独立的步骤,附加协调(通信)。
更细粒度的并发
增加一只地鼠用来运回空推车。四只地鼠在工作,运行得更加流畅,每只地鼠都在做一个简单的任务。
如果我们把事情安排的足够好(现实中很难但不是不可能),速度会是最先只有一只地鼠的那个设计的四倍。
观察结论:我们在一个已有的设计(指三个地鼠的那个设计)中添加一个并发的步骤(第四只地鼠)增强了系统的性能。更多的地鼠干了更多的活,系统运行得更好。并发比简单的并行对问题要有更深的洞察。
我们有四个并发的步骤:1.装书到推车上2.把推车运到火炉边3.把书卸到火炉里4.运回空推车
不同的并发设计能以不同的方式来并行。
更多的并行
我们以另一个维度来并行,并行使这样的设计变的容易。八只地鼠,都在繁忙工作。
但也可能根本没有并行
谨记:即使一次只能有一只地鼠在工作(零并行),这也不失为一个良好的并发的解决方案。
另一种设计
下面也是一种用并发组成来解决问题的设计。两只地鼠,再加上一个中转堆。
以一般的方式来并行
用更多的并发程序来提高吞吐量
或者一种不同的方式
在多地鼠并发模型中引入中转堆
全面优化
使用我们所有的技术,16只地鼠都开足马力。
学到内容
我们有很多方法把问题分解,这才是并发设计。一旦我们分解了问题,并行就自然而然的产生了,正确性也变得很容易。
回到计算
我们关于运书的问题,可以看做是如下的类比:书堆是Web数据,地鼠是CPU,推车是调度、渲染或是网络,火堆是代理、浏览器或是其他的消费者。地鼠提供网络数据,这就是一个可扩展的Web服务的并发设计了。
文章出处:原文链接 / 译文链接 / 译者:蒋健雷
现代社会是并行的:多核、网络、云计算、用户负载,并发技术对此有用。
Go语言支持并发,它提供了:并发执行(goroutines),同步和消息(channels)和多路并发控制(select)。
并发和并行的区别
当Go声称是并发时,人们说:“并发很酷!耶,我可以并行运行了!”,但这是个错误的。因为很多人都不了解他们间的差别。“我用四个处理器来做质数筛选,但是更慢了。”
- 并发(Concurrency):以可独立执行的进程集合的方式编程(进程是出了名的难定义,这里是通常意义上的进程,不是Linux进程)
- 并行(Parallelism):以可同时执行的(可能相关的)计算指令方式编程。
- 鼠标、键盘、显示器、磁盘驱动是并发结构的。
- 向量点积是并行的。
并发是一种构造程序的方式,把任务分解为一个个独立运行的小任务。通信是协调这些小任务的手段。
Go的模型(还有Erlang等)都是基于CPS(Communicating sequential processes,通信顺序进程):其论文C. A. R. Hoare: Communicating Sequential Processes (CACM 1978)
通过一个例子来理解
以上讲得太抽象了,我们举实际点的例子。
我们的问题:把一堆废弃语言的说明书运到火炉里,一只地鼠会花费很长时间。
更多的地鼠
单单更多的地鼠也不解决问题,它们需要更多的推车。
更多的地鼠、更多的推车
这样会加快速度,但它们会在那堆书和炉子那边遇上瓶颈。同时也要同步两只地鼠,可以通过消息的方式实现。
全部加倍
这样会以两倍的速度运送。这是两个地鼠程序的并发构成(concurrent composition)。
但这种设计不是自发并行的,如果一次只有一只地鼠在运会怎样?
这种设计仍是并发,不是并行。[译者注:一只地鼠运一次上面那堆书,然后第二只地鼠再运一次下面那堆书。一次只允许一只地鼠运送,这样就不是并行的。]
然而,这种场景是可以自发并行的。并发构成可以考虑下其他模型。
另一种设计
三只地鼠在工作,但可能会有延误。每只地鼠是个独立的步骤,附加协调(通信)。
更细粒度的并发
增加一只地鼠用来运回空推车。四只地鼠在工作,运行得更加流畅,每只地鼠都在做一个简单的任务。
如果我们把事情安排的足够好(现实中很难但不是不可能),速度会是最先只有一只地鼠的那个设计的四倍。
观察结论:我们在一个已有的设计(指三个地鼠的那个设计)中添加一个并发的步骤(第四只地鼠)增强了系统的性能。更多的地鼠干了更多的活,系统运行得更好。并发比简单的并行对问题要有更深的洞察。
我们有四个并发的步骤:1.装书到推车上2.把推车运到火炉边3.把书卸到火炉里4.运回空推车
不同的并发设计能以不同的方式来并行。
更多的并行
我们以另一个维度来并行,并行使这样的设计变的容易。八只地鼠,都在繁忙工作。
但也可能根本没有并行
谨记:即使一次只能有一只地鼠在工作(零并行),这也不失为一个良好的并发的解决方案。
另一种设计
下面也是一种用并发组成来解决问题的设计。两只地鼠,再加上一个中转堆。
以一般的方式来并行
用更多的并发程序来提高吞吐量
或者一种不同的方式
在多地鼠并发模型中引入中转堆
全面优化
使用我们所有的技术,16只地鼠都开足马力。
学到内容
我们有很多方法把问题分解,这才是并发设计。一旦我们分解了问题,并行就自然而然的产生了,正确性也变得很容易。
回到计算
我们关于运书的问题,可以看做是如下的类比:书堆是Web数据,地鼠是CPU,推车是调度、渲染或是网络,火堆是代理、浏览器或是其他的消费者。地鼠提供网络数据,这就是一个可扩展的Web服务的并发设计了。
文章出处:原文链接 / 译文链接 / 译者:蒋健雷
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