并发和并行是计算机科学中两个概念,都是和任务执行方式相关。但是在定义和具体的应用场景上有所不同。华纳云在下文中为大家分享关于二者的区别。
并发是同一时间间隔内,多个任务同时执行,但是不一定是在一个CPU上执行。比如多任务操作系统中,操作系统可以快速在多个任务之间进行切换,让多个任务看起来是同时进行的,但是CPU存在资源限制,这些任务实际可能是交替执行,知识每个人物都是短暂时间内运行。
并发特点是多任务在宏观上是同时进行,单个处理器上任务实际是交替执行,多核处理器上,任务是可以部分或者全部同时执行。
并行是多个任务在物理上同时执行,多核处理器上,每个人物可以分配到一个独立的CPU核心上,实现真正的同时执行。多个任务在物理上同时执行,需要多核处理器或多处理器系统,任务之间并行处理没有交替执行的概念。
并发和并行在执行方式上存在差别,并发是多个任务逻辑上同时进行,实际可能是交替执行。并行是多个任务在物理上就是同时进行,每个任务在不同处理器上执行。
在资源需求上,并发可以单核和多核处理器上实现,但是并发执行任务会受到核心数量的限制,并行是需要多核处理器或者多处理器系统来完成,每个任务都是有一个独立处理器核心。
性能上看,并发能提高单个处理器利用率,但可能受到上下切换的开销影响。并行能够显著提高性能,特别是在处理大规模并行任务时。
应用场景中,并发可以用于需要处理多个任务的场景,并行适用于可以分解成多个独立子任务并处理的场景。
在编程模型上看,并发的编程更复杂,要处理任务同步、互斥、死锁等等。并行的模型简单点,但是要考虑分配数据、任务划分等。
综上来看并发和并行都可提高计算效率,但是实际的资源需求和应用场景上有所不同。可以根据实际应用中任务特性和系统能力来进行选择,合适的并发和并行策略对处理效率来看非常关键。如在实际编程中,区分并发和并行有助于选择合适的设计模式、工具和技术,以实现最佳的性能和可扩展性。理解这两种概念能更好地理解现代多核处理器的编程挑战。