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一、并发和并行的相关介绍

（一）并发

• 并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生，计算机领域表现为多个任务在一段时间内交替执行，宏观上看似同时进行。例如，电脑同时运行浏览器、音乐播放器等多个应用程序，它们交替获取 CPU 时间片来执行操作。

（二）并行

• 并行是指两个或多个事件在同一时刻同时发生，在计算机硬件环境，当有多个处理器或多个 CPU 核心时，多个任务可真正同时执行。比如，在 4 核 CPU 计算机上，可同时运行 4 个独立程序，每个核心负责一个程序。

二、并发和并行的实现方式

（一）并发与多线程 / 异步的关系大致介绍

• 多线程与并发 ：多线程是实现并发的常见方式，一个进程包含多个线程，这些线程共享进程的资源，并且可以独立执行。在单核 CPU 环境下，操作系统通过快速切换线程，使得多个线程看起来像是同时在运行，从而实现了并发的效果。
• 异步与并发 ：异步操作通常与并发相结合。异步调用会返回一个占位符，当操作完成时，会通知调用者或者将结果返回给调用者。例如，在进行网络请求等 IO 密集型操作时，可以采用异步方式，这样在等待响应的过程中，程序可以继续执行其他代码，从而实现并发执行任务的效果。

（二）并行与多进程的关系大致介绍

• 多进程与并行 ：多进程是实现并行的重要方式。在多核 CPU 环境下，多个进程可以被分配到不同的处理器核心上，每个进程拥有自己独立的内存空间和资源，它们可以同时执行，真正实现了并行处理。例如，在分布式计算任务中，多个计算节点（即多个进程）可以同时处理不同的数据子集，从而提高整体的计算效率。

（三）实现并发的方式

1. 多线程实现

• 创建线程的方式 ：在 Python 中，可以使用 threading 模块来创建多线程。通过继承 Thread 类或者定义线程任务函数来实现。

• import threadingdef task(name):for i in range(5):print(f"{name} - {i}")thread1 = threading.Thread(target=task, args=("Thread1",))
  thread2 = threading.Thread(target=task, args=("Thread2",))
  thread1.start()
  thread2.start()
  thread1.join()
  thread2.join()
  

• 线程通信和同步 ：线程共享进程资源，需进行通信和同步。Python 中可用 threading.Lock 等来保证线程安全，避免多个线程同时访问共享变量导致数据错误。

2. 异步实现

• import asyncioasync def task(name):for i in range(5):print(f"{name} - {i}")await asyncio.sleep(0)  # 模拟异步操作，交出控制权async def main():task1 = asyncio.create_task(task("Task1"))task2 = asyncio.create_task(task("Task2"))await task1await task2asyncio.run(main())
  

• 在这个异步示例中，通过 async 和 await 关键字来实现异步操作。当执行到 await asyncio.sleep(0) 时，当前任务会暂停，允许其他任务执行，从而实现并发。

（四）实现并行的方式

1. 多进程实现

• 在操作系统层面 ：操作系统提供创建进程的系统调用，如 Linux 系统的 fork()。新进程复制父进程资源，独立运行。多核 CPU 环境下，多个进程可分配到不同核心并行处理。
• 在编程语言层面 ：在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块来创建多进程。

• import multiprocessingdef process_task(name):for i in range(5):print(f"Process {name}: {i}")if __name__ == "__main__":p1 = multiprocessing.Process(target=process_task, args=("Process1",))p2 = multiprocessing.Process(target=process_task, args=("Process2",))p1.start()p2.start()p1.join()p2.join()
  

• 这段代码启动了两个进程来执行任务，在多核 CPU 环境下可并行执行。

（五）总结

• 并发和并行都为提高程序效率，利用计算机资源。
• 并发侧重任务交替执行，通过多线程、多进程和异步等方式实现，适用于单核资源充分利用及 IO 密集型任务。
• 并行侧重任务同时执行，依赖多核处理器资源，多进程实现常见，适合计算密集型任务。
• 实际应用中，可根据需求和硬件环境选择合适实现方式，有时可混合使用并发和并行技术，如在多核计算机上开发的网络服务程序，用多线程处理并发连接，用多进程并行处理计算密集型业务逻辑。