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并发和并行，Go 刚发布时，官方就抑遏强调这两点的不同。可能新手仍是圣洁。此次给寰球弄一个系列，详备栽植并发和并行。

软件中的并行性是同期实践教唆。每种编程话语要么已毕我方的库，要么提供话语级辅助，如 Go。并行性允许软件工程师通过在多个处理器上并行实践任务来隐匿硬件的物理扬弃。

由于正确控制并行构建的复杂性，应用方法的并行性取决于构建软件的工程师的技巧 。

并行任务示例：

现实上，任何应用方法都存在多层并行性。有应用方法自身的并行度，由应用方法设备者界说，还有 CPU 在操作系统编排的物理硬件上实践的教唆的并行度(或多路复用)。

应用方法设备东说念主员控制综合来描写应用方法的并行性。这些综合在已毕并行性但认识换取的每种话语中庸碌是不同的。举例，在 C 中，并行性是通过使用 pthreads 来界说的 ，而在 Go 中，并行性是通过使用 goroutines 来界说的 。

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进度是一个实践单位，包括它我方的“方法计数器、寄存器和变量。从认识上讲，每个进度都有我方的造谣 CPU”。认识这极少很迫切，因为创建和处分进度会产生支出。除了创建进度的支出外，每个进度只可探望我方的内存。这意味着该进度无法探望其他进度的内存。

要是有多个实践线程(并行任务)需要探望某些分享资源，这将是一个问题。

引入线程是为了在团结进度内但在不同的并行实践单位上授予对分享内存的探望权限。线程险些是它们我方的进度，但不错探望父进度的分享地址空间。

线程的支出远低于进度，因为它们无谓为每个线程创建一个新进度，而况资源不错分享或重用。

以下是 Ubuntu 18.04 的示例，相比了 fork 进度和创建线程的支出：

# Borrowed from https://stackoverflow.com/a/52231151/834319 # Ubuntu 18.04 start_method: fork # ================================ results for Process:  count    1000.000000 mean        0.002081 std         0.000288 min         0.001466 25%         0.001866 50%         0.001973 75%         0.002268 max         0.003365   Minimum with 1.47 ms ------------------------------------------------------------  results for Thread:  count    1000.000000 mean        0.000054 std         0.000013 min         0.000044 25%         0.000047 50%         0.000051 75%         0.000058 max         0.000319   Minimum with 43.89 µs ------------------------------------------------------------ Minimum start-up time for processes takes 33.41x longer than for threads. 

临界区是进度中各式并行任务所需的分享内存区。这些部分可能是分享数据、类型或其他资源。

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并行的复杂性

由于进度的线程在换取的内存空间中实践，因此存在多个线程同期探望临界区的风险。这可能会导致应用方法中的数据损坏或其他意新手为。

当多个线程同期探望分享内存时，会出现两个主要问题。

竞态要求是多个并行实践线程在莫得任何保护的情况下平直读取或写入分享资源。这可能导致存储在资源中的数据可能被损坏或导致其他意新手为的情况。

举例，思象一个进度，其中单个线程正在从分享内存位置读取值，而另一个线程正在将新值写入团结位置。要是第一个线程在第二个线程写入值之前读取该值，则第一个线程将读取旧值。

这会导致应用方法未按预期运转的情况。

当两个或多个线程彼此恭候作念某事时，就会发死活锁。这可能导致应用方法挂起或崩溃。

举例，一个线程针对一个临界区实践恭候得志要求，而另一个线程针对团结临界区实践并恭候来自另一个线程的要求得志。要是第一个线程正在恭候得志要求，而第二个线程正在恭候第一个线程，则两个线程将永远恭候。

当试图通过使用互斥锁来糜烂竞争要求时，可能会发生第二种时势的死锁。

樊篱(Barriers)

樊篱是同步点，用于处分进度内多个线程对分享资源或临界区的探望。

这些樊篱允许应用方法设备东说念主员法式并行探望，以确保不会以不安全的神色探望资源。

互斥锁是一种樊篱，它一次只允许一个线程探望分享资源。这关于在读取或写入分享资源时通过锁定解锁来糜烂竞争要求很灵验。

// Example of a mutex barrier in Go import (   "sync"   "fmt" )  var shared string var sharedMu sync.Mutex  func main() {    // Start a goroutine to write to the shared variable   go func() {     for i := 0; i < 10; i++ {       write(fmt.Sprintf("%d"， i))     }   }()    // read from the shared variable   for i := 0; i < 10; i++ {     read(fmt.Sprintf("%d"， i))   } }  func write(value string) {   sharedMu.Lock()   defer sharedMu.Unlock()    // set a new value for the `shared` variable   shared = value }  func read() {   sharedMu.Lock()   defer sharedMu.Unlock()    // print the critical section `shared` to stdout   fmt.Println(shared) } 

要是咱们调查上头的示例，皇冠注册不错看到 shared 变量受到互斥锁的保护。这意味着一次只须一个线程不错探望该 shared 变量。这确保了shared 变量不会被温暖而况动作可预料。

戒备：使用互斥锁时，确保在函数复返时开释互斥锁至关迫切。举例，在 Go 中，不错通过使用defer要津字来完成。这确保了其他线程(goroutine)不错探望分享资源。

信号量是一种樊篱，它一次只允许一定数目的线程探望分享资源。这与互斥锁的不同之处在于，不错探望资源的线程数不限于一个。

Go 法式库中莫得信号量已毕。然则不错使用通说念来已毕。

忙恭候是一种线程恭候得志要求的技艺。庸碌用于恭候计数器达到某个值。

// Example of Busy Waiting in Go var x int  func main() {   go func() {     for i := 0; i < 10; i++ {       x = i     }   }()    for x != 1 { // Loop until x is set to 1     fmt.Println("Waiting...")     time.Sleep(time.Millisecond * 100)   }   } 

是以，忙恭候需要一个轮回，该轮回恭候得志读取或写入分享资源的要求，而况必须由互斥锁保护以确保正确的动作。

上述示例的问题是轮回探望不受互斥锁保护的临界区。这可能导致轮回探望该值但它可能已被进度的另一个线程鼎新的竞态要求。事实上，上头的例子亦然竞态要求的一个很好的例子。这个应用方法可能永远不会退出，因为不行保证轮回满盈快以读取 x=1 时的值，这意味着轮回永远不会退出。

要是咱们用互斥锁保护变量x，轮回将被保护，应用方法将退出，但这仍然不完好意思，轮回树立x仍然满盈快，不错在读取值的轮回实践之前两次掷中互斥锁(天然不太可能)。

import "sync"  var x int var xMu sync.Mutex  func main() {   go func() {     for i := 0; i < 10; i++ {       xMu.Lock()       x = i       xMu.Unlock()     }   }()    var value int   for value != 1 { // Loop until x is set to 1     xMu.Lock()     value = x // Set value == x     xMu.Unlock()   }   } 

一般来说，忙恭候不是一个好目标。最佳使用信号量或互斥锁来确保临界区受到保护。咱们将先容在 Go 中处理此问题的更好方法，但它阐扬了编写“正确”可并行代码的复杂性。

WaitGroup 是确保通盘并行代码旅途在链接之前已完成处理的方法。在 Go 中，这是通过使用法式库中 sync.WaitGroup 来完成的。

// Example of a `sync.WaitGroup` in Go import (   "sync" )  func main() {   var wg sync.WaitGroup   var N int = 10    wg.Add(N)   for i := 0; i < N; i++ {     go func() {       defer wg.Done()              // do some work           }()   }    // wait for all of the goroutines to finish   wg.Wait() } 

在上头的示例中，wg.Wait() 是一个袭击调用。这意味着干线程将不会链接，直到通盘 goroutine 中的 defer wg.Done() 都调用。在里面，WaitGroup 是一个计数器，关于添加到wg.Add(N)调用的 WaitGroup 中的每个 goroutine，它都会加一。当计数器为零时，干线程将链接处理，或者在这种情况下应用方法将退出。

并发性和并行性庸碌等量皆不雅。为了更好地认识并发和并行之间的分手，让咱们看一个现实寰宇中的并发示例。

要是咱们以一家餐馆为例，那么就有几组不同的责任类型(或可复制的方法)发生在一家餐馆中。

这些小组中的每一个都进展不同的任务，通盘这些最终都会导致顾主吃到一顿饭，这称为并发。 特意的责任中心不错专注于单个任务，这些任务伙同起来会产生终结。

要是餐厅每项任务只雇用一个东说念主，餐厅的后果就会受到扬弃。这称为序列化。要是餐厅只须一个工作员，那么一次只可罗致一个订单。

并行性是处理并发任务并将它们踱步在多个资源中的才略。在餐厅，这将包括工作员、食品准备和清洁。要是有多个工作器，则不错一次罗致多个订单。

每个小组都概况专注于他们的特定责任中心，而无谓记念高下文切换、最大化模糊量或最小化延伸。

具有并行责任中心的行业的其他示例包括工场工东说念主和安设线工东说念主。实质上，任何不错理会为更小的可重叠任务的经过都不错被觉得是并发的，因此在使用适合的并发盘算时不错并行化。

TL;DR: 并发不错已毕正确的并行性，但并行代码不需要并行性。

原文聚集：https://benjiv.com/parallelism-vs-concurrency/

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