C++并发编程实践：深入理解并发与并行-优快云博客

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C++并发编程实践：深入理解并发与并行

Cplusplus-Concurrency-In-Practice A Detailed Cplusplus Concurrency Tutorial 《C++ 并发编程指南》项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cp/Cplusplus-Concurrency-In-Practice

什么是并发编程

并发编程是现代计算机编程中至关重要的概念，它允许程序同时处理多个任务，从而提高系统资源利用率和响应速度。在现实世界中，并发无处不在——就像我们的大脑可以同时处理听觉和视觉信息一样，计算机程序也可以通过并发技术同时执行多个操作。

现实世界中的并发类比

想象你正在编写代码的同时听着音乐：

你的大脑在"并发"地处理这两项任务
根据任务优先级，大脑会动态分配注意力
当遇到复杂代码时，可能会暂时降低对音乐的关注度

这种机制与计算机CPU处理多任务的方式非常相似：

大脑 ≈ CPU
编写代码 ≈ 程序线程A
听音乐 ≈ 程序线程B
注意力分配 ≈ 操作系统调度

计算机科学中的并发定义

在计算机科学领域，并发(Concurrency)指系统能够处理多个同时存在的活动的能力。这些活动可能是：

独立的计算任务
相互协作的程序组件
需要同步的数据处理流程

并发编程的关键特性包括：

任务分解：将大问题拆分为可并行处理的子任务
资源共享：多个执行单元可能需要访问相同资源
协调同步：确保任务间的正确执行顺序和数据一致性

并发与并行的本质区别

虽然并发(Concurrency)和并行(Parallelism)经常被混用，但它们在计算机科学中有明确的区别。

著名计算机科学家的观点

1. Erlang之父Joe Armstrong的咖啡机比喻

Armstrong用咖啡机的例子生动解释了二者的区别：

并发场景：

两个队伍共享一台咖啡机
需要协调机制决定谁先使用
可能出现竞争和等待

并行场景：

每个队伍有自己的咖啡机
无需协调和等待
可以完全独立运作

这个比喻揭示了：

并发涉及资源共享和竞争
并行强调独立执行能力

2. Go语言创始人Rob Pike的精辟总结

Pike提出了被广泛引用的定义：

并发：关于同时处理(deal with)多件事
并行：关于同时执行(do)多件事

关键区别： ||并发|并行| |---|---|---| |关注点|程序结构|程序执行| |本质|逻辑上的同时性|物理上的同时性| |实现|单核也可实现|需要多核/多CPU|

技术实现角度的区别

从底层实现来看：

并发：

单核CPU通过时间分片实现
快速切换执行不同任务
宏观上看似同时运行
需要处理任务切换开销

并行：

需要多核/多CPU硬件支持
真正物理上的同时执行
无任务切换开销
需要处理数据一致性问题

实际编程中的体现

在C++并发编程中：

// 并发示例：单核上的多线程
std::thread t1(task1);
std::thread t2(task2);
t1.join();
t2.join();

// 并行示例：多核上的并行算法
std::vector<int> data = {...};
std::for_each(std::execution::par, data.begin(), data.end(), process);