4、并发与并行编程：概念、瓶颈与架构解析

并发与并行编程：概念、瓶颈与架构解析

在编程领域，并发和并行是两个常被混淆但又截然不同的概念。正确理解它们，对于设计高性能软件至关重要。本文将深入探讨并发和并行的概念、常见的性能瓶颈，以及不同的计算机系统架构如何影响程序的运行。

理解并发

并发本质上是指同时处理多个任务，但并非严格意义上的并行。它能提升应用程序的感知性能和运行速度。可以想象一个人同时处理多个任务，快速在这些任务之间切换。比如，一个人在编写程序的同时处理支持请求，他会主要专注于编程，当有支持问题时迅速切换去解决，解决后再快速回到编程任务。

在计算领域，编写程序时通常需要注意两种性能瓶颈：
- I/O 瓶颈 ：计算机花费在等待各种输入输出上的时间多于处理信息的时间。例如，在使用标准网页浏览器时，等待网络请求完成（如样式表、脚本或 HTML 页面加载）的时间远长于在屏幕上渲染的时间。如果数据请求速率慢于数据消耗速率，就会出现 I/O 瓶颈。解决这类问题的主要方法是升级硬件以提高底层 I/O 速度，或者改进处理 I/O 请求的方式。以网络爬虫为例，其主要目的是遍历网页并索引页面，以便谷歌在运行搜索排名算法时参考。以下是一个简单的脚本，用于请求一个页面并记录请求时间：

import urllib.request
import time
t1 = time.time()
req = urllib.request.urlopen("http://www.example.com")
pageHtml = req.read()
t2 = time.time()
print("Total Time To