关于并发与并行

本文详细阐述了并发(concurrency)与并行(parallelism)的概念区别,通过不同的解释角度帮助理解两者之间的联系与差异。此外,还介绍了并发编程的目标及应用场景,例如并发通信服务器如何在同一时间服务于多个客户端。

转载http://ifeve.com/parallel_and_con/

1.做并发编程之前,必须首先理解什么是并发,什么是并行,什么是并发编程,什么是并行编程。

并发(concurrency)和并行(parallellism)是:

解释一:并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生;而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔发生。
解释二:并行是在不同实体上的多个事件,并发是在同一实体上的多个事件。
解释三:在一台处理器上“同时”处理多个任务,在多台处理器上同时处理多个任务。如hadoop分布式集群

所以并发编程的目标是充分的利用处理器的每一个核,以达到最高的处理性能。
2.并发通信服务器
不同于顺序服务器, 并发服务器 就要能在一个时间为多个客户端提供服务。 例如,一个 聊天服务器 可能服务一个特定的客户端数小时

【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理编程实现;③服务于科研复现、论文写作工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
并发并行中,“尽可能增加在临界区内停留的时间”这一说法是不正确的。 在并发编程里,临界区是指一次仅允许一个线程执行的代码段,目的是为了保证对共享资源的互斥访问,防止数据竞争不一致的问题。如果增加在临界区内停留的时间,会带来诸多负面影响。从并发的角度来看,并发强调多个线程在逻辑上重叠执行,提高程序的响应性。当一个线程长时间占据临界区时,其他需要访问该临界区的线程就会被阻塞,无法及时执行,降低了程序的并发性能,用户可能会感觉到程序响应变慢,因为多个任务不能高效地交替进行。 从并行的角度分析,并行要求多个线程在物理上同时执行,以提高程序的性能,尤其是对于计算密集型任务。若某个线程在临界区内停留时间过长,会导致其他线程等待,无法充分利用多核处理器的并行计算能力,从而降低了整体的并行效率。 例如,在多线程抢票系统中,临界区可能是对剩余票数这一共享资源的操作。如果一个线程在修改剩余票数的临界区内停留时间过长,其他线程就无法及时进行抢票操作,导致整个抢票系统的效率低下。 ```python import threading # 模拟剩余票数 tickets = 10 # 创建互斥锁 lock = threading.Lock() def buy_ticket(): global tickets lock.acquire() try: # 模拟在临界区内停留较长时间 import time time.sleep(2) if tickets > 0: tickets -= 1 print(f"买到票了,剩余票数: {tickets}") else: print("票已售罄") finally: lock.release() # 创建多个线程进行抢票 threads = [] for _ in range(5): t = threading.Thread(target=buy_ticket) threads.append(t) t.start() # 等待所有线程执行完毕 for t in threads: t.join() ```
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