并行编程

        在现代多核平台上Pthreads十分适用于并行编程，任何需要并行编程的应用领域，都可以用Pthreads进行编程生成相关应用。

        设计并行应用程序时需要考虑到多个方面，如下所示：

• 并行编程模型
• 问题分解
• 负载均衡
• 通信
• 数据依赖
• 同步/竞争条件
• 内存
• I/O
• 程序复杂度
• 程序功能/性能/耗时

        讨论这些内容已经超出了本教程的范围，感兴趣的读者可以阅读 Introduction to Parallel Computing获得快速概览。

        总的来说，如果想要最大化发挥Pthreads的能力，程序需要能够分解为分离、可独立运行的子任务。如果两个任务在时间轴上是可交换的，互相交错的，那么它们可以用各自的线程来执行，如下图所示。

        具备如下特性的程序有可能适合使用Pthreads编程：

• 可能因为长时间的I/O操作而阻塞
• 在某个运行阶段会使用比较多的计算资源
• 必须处理一些异步事件
• 一些任务比其他任务更加重要（优先级打断）

        目前已经存在了一些多线程编程模型，如下所示：

• 管理者/工作者（manager/worker）：一个管理线程负责分配工作给其他工作线程，管理线程一般会处理所有输入并把相关工作打包给工作线程。至少有两类相关的常见模型：静态工作线程池和动态工作线程池
• 流水线（pipeline）：一个任务被分解为多个子操作，每个子操作被单独的线程执行，汽车流水线的生产模式和其十分相像。
• 大众模式（Peer）：和管理者/工作者模式很像，只不过当主线程创建了子线程之后，主线程也会参与执行一些具体任务。

共享内存模型

        所有的线程可以访问全局共享内存，同时它们也有自己的私有数据。编程人员需要管理对全局共享数据的访问和同步，如下图所示。

线程安全

        线程安全，简单的说就是一个应用需要能够在不对共享数据产生误操作，或者产生竞争状态的情况下同时执行多个线程任务。

        举个栗子，假如你的应用程序创建了几个线程，它们会调用相同的三方库操作：

• 三方库操作中会对某个内存中的数据做访问/修改操作
• 由于多个线程同时调用该操作，可能会出现它们同时尝试修改某一处内存中数据的情况，导致数据不符合预期产生异常
• 此时如果没有一些同步机制来防止数据被异常操作的情况，我们称它不符合线程安全的要求

        对于编程人员来说，使用第三方库的影响在于如果你无法100%确定某个操作是线程安全的，那么有可能会带来相关的问题。

        所以如果在应用中使用了不确定是否为线程安全的第三方库操作，最好在假设它们不符合线程安全的情况下使用，譬如尽量进行串行调用而非多线程调用。

线程限制

        虽然Pthreads API是ANSI/IEEE制定的标准，但在不同平台的具体实现是多样的。因此在一个平台上可以正常运行的程序，在其他平台上有可能会出错。譬如允许的线程最大数量，和线程的默认堆栈大小，这两个重要信息可能在不同平台上有差异，而它们又是设计程序中需要特别注意的信息。

        后续教程中会继续讨论相关的信息。