温故之.NET 中的并行并发概念解析

这篇文章主要讲解并行与并发的概念，以及它们之间的区别与联系

为了说明白并行与并发的区别，我们举了两个例子。我们先看一个例子：一个人干活和多个人干活

例子一：包子铺

并发

假设我们开了一家包子铺，生意特别好，早上的时候人特别多。最开始这个店铺（如同我们的电脑）只有我们一个人打理（一个处理器）。因此，来购买早餐（电脑有任务需要处理）的人都需要排队。就算这样，我们一个小时之内，还是可以卖很多份早餐出去（即在一段时间之内，单个处理器可以处理很多任务）。

这便是并发，它指的是，在一段时间内（注意是一段时间，而不是某个时间点），可处理的任务的数量，它不关注某一个时间点做了多少事情。比如QPS，它指的是一个查询服务器在每秒内能处理的请求数量。这和前面一个小时内卖多少份早餐是一样的

并行

与并发不同，并行指的是，在某个时间点，能处理的任务数量，即它重心在于每个时间点能处理的任务量（或者说处理任务的速度），而不关心一小时内或一分钟内处理的任务量。

比如，随着生意越来越好，人越来越多，一个人根本就忙不过来，所以我们请了三个帮手，加上我们自己，就有四个人可以同时卖早餐了。
假设我们之前一个小时内一个人可以卖 200 个包子，现在有四个人，是不是在一个小时内，差不多就能卖 800 个包子了。
因为在这一个小时内的每一个时间点，差不多都可以卖 4 份早餐出去（之前因为只有一个人，一个时间点只能卖一份）。
这就好比我们的电脑有四个处理器，在同一个时间点，可以处理的任务数量是 4 个。因此，在一秒内，并发量理论上就可以达到之前单个处理的四倍了

例子二：微信运动

微信运动，可以记录我们每天走的步数（可以认为我们每走一步，就是做一个任务）。

假设我们有一个微信运动群（一个电脑）

如果这个群里面只有一个人（一个处理器），那么这个群这一天的步数就是这个人的。即此时群的步数（并发量）由这一个人决定（电脑的并发量由这一个处理器决定）

如果这个群有10个人（10个处理器），那么这个群一天的步数就是这10个人这一天的步数之和了。即并发量由这10个处理器决定

这10个人，各自走着各自的路，而互不影响（并行），但却决定着这一天的步数（并发量）

总结一下

例子归例子，例子只是为了方便我们更好的理解并发、并行的概念，以及它们之间的联系。但实际项目、正式发布的环境中，并发量与并行速度还取决于任务之间的相关性（如线程间数据共享）、磁盘 I/O，网络带宽等等

因此，需要注意以下这些地方

• 这两个概念表述的重点是不同的。并发指的是一个时间段内能做的事情的数量；并行指的是某一个时间点能处理的事情的数量
• 并行会影响并发，但并发不仅仅由并行来决定。还有磁盘 I/O，网络带宽等等
• 一个参与者（即一个处理器），也可以有并发，但却不会有并行。并行需要有至少两个参与者（即两个处理器）

既然这篇文章我们讲的是 .NET 中的并行并发，那自然就会说到任务并行库（TPL）、并行 LINQ （PLINQ）。其中TPL 包含数据并行、任务并行、数据流等概念

任务并行，以任务为基础，来实现多个独立任务的同时运行。这样可以充分的利用系统资源，同时可以更加方便的管理并行中的任务（因为对 Task 我们可以有非常精细的控制）

TPL 在多处理器上具有很明显的性能优势，处理器越多越明显。然而在处理器比较少（比如只有一个）的时候，性能可能反而会有所下降。因此在选择的时候，我们需要根据目标环境（部署的环境）进行权衡

关于.NET 中的并行并发就简要说一下，这篇文章主要以理解并行并发为主。希望我们能够通过这两个例子加深对这两个概念的理解

至此，这篇文章的内容讲解完毕。欢迎关注公众号【嘿嘿的学习日记】，所有的文章，都会在公众号首发，Thank you~

公众号二维码