并发编程
并发编程[编辑 | 编辑源代码]
并发编程是指在同一时间段内执行多个计算任务的编程范式，这些任务可能在单个处理器上通过时间分片交替执行，也可能在多个处理器上真正并行执行。并发编程是现代计算机科学中的重要概念，特别是在多核处理器普及和分布式系统广泛应用的背景下。
基本概念[编辑 | 编辑源代码]
进程与线程[编辑 | 编辑源代码]
- 进程：操作系统资源分配的基本单位，拥有独立的地址空间
- 线程：轻量级进程，共享相同地址空间，是CPU调度的基本单位
并发与并行[编辑 | 编辑源代码]
- 并发：逻辑上的同时执行（可能交替运行）
- 并行：物理上的同时执行（需要多核支持）
数学表示为：解析失败 (语法错误): {\displaystyle 并发度 = \min(任务数, 处理器数)}
并发模型[编辑 | 编辑源代码]
共享内存模型[编辑 | 编辑源代码]
线程通过共享内存进行通信，需要同步机制如：
# Python线程同步示例
import threading
counter = 0
lock = threading.Lock()
def increment():
global counter
with lock:
counter += 1
消息传递模型[编辑 | 编辑源代码]
进程/线程通过发送消息通信，如：
常见问题与解决方案[编辑 | 编辑源代码]
竞态条件[编辑 | 编辑源代码]
当多个线程访问共享数据且结果取决于执行顺序时发生。
解决方案：
- 使用同步原语
- 采用不可变数据结构
死锁[编辑 | 编辑源代码]
多个线程互相等待对方释放资源。
四个必要条件： 1. 互斥条件 2. 占有并等待 3. 非抢占条件 4. 循环等待
活锁[编辑 | 编辑源代码]
线程不断改变状态但无法继续执行。
现代并发编程[编辑 | 编辑源代码]
异步编程[编辑 | 编辑源代码]
使用async/await语法实现非阻塞IO操作：
// JavaScript异步示例
async function fetchData() {
const response = await fetch('https://api.example.com/data');
const data = await response.json();
return data;
}
协程[编辑 | 编辑源代码]
轻量级线程，由程序员控制调度。
并行集合[编辑 | 编辑源代码]
如Java的Stream API、.NET的PLINQ：
// Java并行流示例
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
int sum = numbers.parallelStream().reduce(0, Integer::sum);
实际应用案例[编辑 | 编辑源代码]
- Web服务器处理并发请求
- 数据库事务管理
- 实时数据处理系统
- 游戏开发中的物理模拟和AI计算
学习资源[编辑 | 编辑源代码]
- Java并发编程实战（书籍）
- Go语言并发模型（goroutine和channel）
- Rust的所有权系统与并发安全