1.1 什么是并发

news2024/9/22 5:26:58

1.1 什么是并发

并发:指两个或更多独立的活动同时发生。并发在生活中随处可见。我们可以一边走路一边说话,也可以两只手同时做不同的动作。

1.1.1 计算机系统中的并发

当我们提到计算机术语的“并发”,指的是在单个系统里同时执行多个独立的活动,而不是顺序地或是一个接一个地。 这并不是一种新的现象,多任务操作系统通过任务切换允许一台计算机在同一时间运行多个应用程序已司空见惯多年,一些高端的多任务处理服务器实现并发控制的历史更久远。真正有新意的是增加计算机真正并行运行多任务的普遍性,而不只是给人这种错觉。

以前,大多数计算机都有一个处理器,具有单个处理单元或核心,至今许多台式机器仍是这样。这种计算机在某一时刻只可以真正执行一个任务,但它可以每秒切换任务许多次。通过做一点这个任务然后再做一点别的任务,看起来像是任务在并行发生。这就是任务切换(task switching)。 我们仍然将这样的系统称为并发(concurrency), 因为任务切换得太快,以至于无法分辨任务在何时会被暂挂而切换到另一个任务。 任务切换给用户和应用程序本身造成了一种并发的假象。由于这只是并发的假象,当应用程序执行在单处理器任务切换环境下,与在真正的并发环境下执行相比,其行为还是有着微妙的不同。特别地,对内存模型不正确的假设(参见第5章)在这样的环境中可能不会出现。这将在第10章中作深人讨论。

包含多个处理器的计算机用于服务器和高性能计算任务已有多年,现在基于单个芯片上具有多于一个核心的处理器(多核心处理器)的计算机也成为越来越常见的台式机器。无论它们拥有多个处理器或一个多核处理器(或两者兼具),这些计算机能够真正的并行运行超过一个任务。我们才称之为硬件并发(hardware concurreney)。

图1.1显示了一个计算机处理恰好两个任务时的理想情景,每个任务被分为10个相等大小的块。在一个双核机器(具有两个处理核心)中,每个任务可以在各自的核心执行。在单核机器上做任务切换时,每个任务的块交织进行。但它们也隔开了一位(图中所示灰色分隔条的厚度大于双核机器的分隔条)。为了实现交替进行,该系统每次从一个任务切换
到另一个时都得执行一次上下文切换(context switch), 而这是需要时间的。为了执行上下文切换,操作系统必须为当前运行的任务保存CPU的状态和指令指针,算出要切换到哪个任务,并为要切换的任务重新加载处理器状态。然后CPU可能要将新任务的指令和数据的内存载入到缓存中,这可能会阻止CPU执行任何指令,造成进一步的延迟。
在这里插入图片描述
尽管硬件并发的可用性在多处理器或多核系统上更显著,有些处理器却可以在一个核心上执行多个线程。要考虑的最重要的因素是硬件线程( hardware threads)的数量:即硬件可以真正并发运行多少独立的任务。即便是具有真正硬件并发的系统,也很容易有超过硬件可并行运行的任务要执行,所以在这些情况下任务切换仍将被使用。例如,在一个典型的台式计算机上可能会有几百个的任务在运行,执行后台操作,即使计算机在名义上是空闲的。正是任务切换使得这些后台任务可以运行,并使得你可以同时运行文字处理器、编译器、编辑器和web浏览器(或任何应用的组合)。图1.2显示了四个任务在一台双核机器上的任务切换,仍然是将任务整齐地划分为同等大小块的理想情况。实际上,许多因素造成了分割不均和调度不规则。这些因素中的一部分将涵盖在第8章中,那时我们再来看一看影响并行代码性能的因素。
在这里插入图片描述
所有的技术、功能和本书所涉及的类都可以使用,无论你的应用程序是在单核处理器还是多核处理器上运行,也不管是任务切换或是真正的硬件并发。但你可以想象,如何在你的应用程序中使用并发很大程度上取决于可用的硬件并发。这将在第8章中涵盖,在第8章我们具体研究C++代码并行设计问题。

1.1.2 并发的途径

想象一下两个程序员一起做一个软件项目。如果你的开发人员在独立的办公室,它们可以各自平静地工作,而不会互相干扰,并且他们各有自己的一套参考手册。然而,沟通起来就不那么直接了;不能转身然后互相交谈,他们必须用电话、电子邮件或走到对方的办公室。同时,你需要掌控两个办公室的开销,还要购买多份参考手册。

现在想象一下把开发人员移到同一间办公室。他们现在可以地相互交谈来讨论应用程序的设计,他们也可以很容易地用纸或白板来绘制图表,辅助阐释设计思路。你现在只有一个办公室要管理,只要一组资源就可以满足。消极的一面是, 他们可能会发现难以集中注意力,并且还可能存在资源共享的问题(“参考手册跑哪去了?”)。

组织开发人员的这两种方法代表着并发的两种基本途径。每个开发人员代表一个线程,每个办公室代表一个处理器。第一种途径是有多个单线程的进程,这就类似让每个开发人员在他们自己的办公室,而第二种途径是在单一进程里有多个线程,这就类似在同一个办公室里有两个开发人员。你可以随意进行组合,并且拥有多个进程,其中一些是多线程的,一些是 单线程的,但原理是一样的。让我们在一个应用程序中简要地看一看这两种途径。

1.多进程并发
在一个应用程序中使用并发的第一种方法, 是将应用程序分为多个、独立的、单线程的进程,它们运行在同一时刻,就像你可以同时进行网页浏览和文字处理。这些独立的进程可以通过所有常规的进程间通信渠道互相传递信息(信号、套接字、文件、管道等),如图1.3所示。有一个缺点是这种进程之间的通信通常设置复杂,或是速度较慢,或两者兼备,因为操作系统通常在进程间提供了大量的保护,以避免一个进程不小心修改了属于另一个进程的数据。另一
个缺点是运行多个进程所需的固有的开销:启动进程需要时
间,操作系统必须投入内部资源来管理进程,等等。
在这里插入图片描述
当然,也并不全是缺点:操作系统在线程间提供的附加
保护操作和更高级别的通信机制,意味着可以比线程更容易地编写安全的并发代码。事实上,类似于为Erlang 编程语言提供的环境,可使用进程作为重大作用并发的基本构造块。使用独立的进程实现并发还有一个额外的优势——你可以通过网络连接的不同的机器上运行独立的进程。虽然这增加了通信成本,但在一个精心设计的系统上,它可能是一个提高并行可用行和提高性能的低成本方法。

2.多线程并发
并发的另一个途径是在单个进程中运行多个线程。线程很像轻量级的进程:每个线程相互独立运行,且每个线程可以运行不同的指令序列。但进程中的所有线程都共享相同的地址空间,并且从所有线程中访问到大部分数据一全局变量仍然是全局的,指针、对象的引用或数据可以在线程之间传递。虽然通常可以在进程之间共享内存,但这难以建立并且通常难以管理,因为同一数据的内存地址在不同的进程中也不尽相同。图1.4显示了一个进程中的两个线程通过共享内存进行通信。
在这里插入图片描述
共享的地址空间,以及缺少线程间的数据保护,使得使用多线程相关的开销远小于使用多进程,因为操作系统有更少的簿记要做。但是,共享内存的灵活性是有代价的:如果数据要被多个线程访问,那么程序员必须确保当每个线程访问时所看到的数据是一致的。线程间数据共享可能会遇到的问题、所使用的工具以及为了避免问题而要遵循的准则在本书中都有涉及,特别是在第3、4、5和8章中。这些问题并非不能克服,只要在编写代码时适当地注意即可,但这却意味着必须对线程之间的通信作大量的思考。

相比于启动多个单线程进程并在其间进行通信,启动单一进程中的多线程并在其间进行通信的开销更低,这意味着若不考虑共享内存可能会带来的潜在问题,它是包括C++在内的主流语言更青睐的并发途径。此外,C++标准没有为进程间通信提供任何原生支持,所以使用多进程的应用程序将不得不依赖平台相关的API来实现。因此,本书专门关注使用多线程的并发,并且之后提到并发均是假定通过使用多线程来实现的。

明确了什么是并发后,现在让我们来看看为什么要在应用程序中使用并发。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/351835.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

零入门kubernetes网络实战-15->基于golang编程实现给ns网络命名空间添加额外的网卡

《零入门kubernetes网络实战》视频专栏地址 https://www.ixigua.com/7193641905282875942 本篇文章视频地址(稍后上传) 本篇文章主要是想通过golang编程来实现,为veth pair链接的网络命名空间添加网卡,配置veth pair的IP 即,使用代码创建一…

002 常见量化交易平台使用

常见的量化交易平台:米筐,BigQuant,优矿,聚宽,掘金。 本文简单介绍其中的米筐量化交易平台。米筐支持Python,Java编写交易策略进行回测。 一、平台使用 1. 注册账号 平台网址:米筐量化平台 平…

linux内存申请

一、基本概念 1、页:struct page ,如下图所示,x86架构下一般为4K为大小 2、分区:struct zone ,如下图所示,x86架构下分为三个区ZONE_DMA,ZONE_NORMAL,ZONE_HIGHMEM 3、ZONE_DMA,一般由于内存…

代码随想录算法训练营第二天 | 977.有序数组的平方 、209.长度最小的子数组 、59.螺旋矩阵II、总结

打卡第二天,认真做了两道题目,顶不住了好困,明天早上练完车回来再重新看看。 今日任务 第一章数组 977.有序数组的平方209.长度最小的子数组59.螺旋矩阵II 977.有序数组的平方 给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums,返回 每…

知识图谱构建技术综述

摘要 *知识图谱为实现语义化智能搜索以及知识互联打下了基础,。, *随着知识的发展,传统的基于模板和规则构建的知识图谱已经被深度学习所替代。 知识组织得原则中:知识的充分性、有序性和标准化规则。深度学习的效果在很大程度上…

线性神经网络(线性回归)

线性回归 目录线性回归导包生成数据集观察散点图读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练简易实现(pytorch)生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练导包 import random import torch from d2l import torch as d2l生成…

微服务相关概念

一、谈谈你对微服务的理解,微服务有哪些优缺点?微服务是由Martin Fowler大师提出的。微服务是一种架构风格,通过将大型的单体应用划分为比较小的服务单元,从而降低整个系统的复杂度。优点:1、服务部署更灵活&#xff1…

Python pickle模块:实现Python对象的持久化存储

Python 中有个序列化过程叫作 pickle,它能够实现任意对象与文本之间的相互转化,也可以实现任意对象与二进制之间的相互转化。也就是说,pickle 可以实现 Python 对象的存储及恢复。值得一提的是,pickle 是 python 语言的一个标准模…

2023美赛A题:受旱灾影响的植物群落

文章目录背景要求服务词汇表背景 不同的植物对压力有不同的反应。例如,草原对干旱非常敏感。干旱以不同的频率和严重程度发生。大量的观察表明,不同物种的数量对植物群落如何在连续多代干旱周期中适应起到了重要作用。在一些仅有一种植物的群落中&#…

Vue基础13之浏览器本地存储、TodoList本地存储、组件自定义事件

Vue基础13浏览器本地存储localStorage 本地存储sessionStorage 会话存储总结TodoList本地存储App.vue组件自定义事件子组件给父组件传值使用props方法App.vueSchool.vue子组件给父组件传值使用组件自定义事件——绑定第一种写法:使用v-on或App.vueStudent.vue第二种…

idea快捷编码:生成for循环、主函数、判空非空、生成单例方法、输出;自定义快捷表达式

前言 idea可根据输入的简单表达式进行识别,快速生成语句 常用的快捷编码:生成for循环、主函数、判空非空、生成单例方法、输出 自定义快捷表达式 博客地址:芒果橙的个人博客 【http://mangocheng.com】 一、idea默认的快捷表达式查看 Editor…

String对象的创建和比较

String类的概述 String类:代表字符串。 Java 程序中的所有字符串字面值(如 “abc” )都作 为此类的实例实现。 String是JDK中内置的一个类:java.lang.string 。 String表示字符串类型,属于引用数据类型,不…

饲养员喂养动物-课后程序(JAVA基础案例教程-黑马程序员编著-第四章-课后作业)

【案例4-2】饲养员喂养动物 记得 关注,收藏,评论哦,作者将持续更新。。。。 【案例目标】 案例描述 饲养员在给动物喂食时,给不同的动物喂不同的食物,而且在每次喂食时,动物都会发出欢快的叫声。例如&…

Native扩展开发的一般流程(类似开发一个插件)

文章目录大致开发流程1、编写对应的java类服务2、将jar包放到对应位置3、配置文件中进行服务配置4、在代码中调用5、如何查看服务调用成功大致开发流程 1、编写服务,打包为jar包2、将jar包放到指定的位置3、在配置文件中进行配置,调用对应的服务 1、编…

linux 之 ps命令介绍

哈喽,大家好,我是有勇气的牛排(全网同名)🐮 有问题的小伙伴欢迎在文末评论,点赞、收藏是对我最大的支持!!!。 前言 如过想实现对进程监控,就需要使用到ps命…

macOS 13.3 Beta (22E5219e)发布

系统介绍2 月 17 日消息,苹果今日向 Mac 电脑用户推送了 macOS 13.3 开发者预览版 Beta 更新(内部版本号:22E5219e),本次更新距离上次发布隔了 37 天。macOS Ventura 带来了台前调度、连续互通相机、FaceTime 通话接力…

Vue3+Lodash:2023年了,我依然在使用Lodash

目录 前言: 为什么选择lodash? 看看lodash的地位 如何使用lodash? 1.安装lodash 2.引入lodash 我们到底还需不需要lodash? 再举一些例子 前言: 前两天,在水群的时候,发现居然有人不知lodash&#…

OpenCV-PyQT项目实战(6)项目案例02:滚动条应用

欢迎关注『OpenCV-PyQT项目实战 Youcans』系列,持续更新中 OpenCV-PyQT项目实战(1)安装与环境配置 OpenCV-PyQT项目实战(2)QtDesigner 和 PyUIC 快速入门 OpenCV-PyQT项目实战(3)信号与槽机制 …

基于感知动作循环的层次推理用于视觉问答

title:Hierarchical Reasoning Based on Perception Action Cycle for Visual Question Answering 基于感知动作循环的层次推理用于视觉问答 文章目录title:[Hierarchical Reasoning Based on Perception Action Cycle for Visual Question Answering](…

机器学习技术:多任务学习综述!

Datawhale干货 作者:陈敬,中国移动云能力中心前言本文对多任务学习(multi-task learning, MTL)领域近期的综述文章进行整理,从模型结构和训练过程两个层面回顾了其发展变化,旨在提供一份 MTL 入门指南,帮助大家快速了解…