什么是并行处理？
并行处理是一种通过同时执行多个任务来加速计算过程的技术。它广泛应用于高性能计算、大数据分析和实时系统中，核心目标是利用多核CPU或分布式资源提高程序运行效率。
⭐ 核心优势
- 加速任务执行：通过分摊计算负载，显著缩短处理时间
- 资源利用率最大化：充分利用硬件多核特性
- 支持复杂计算场景：如机器学习训练、科学模拟等
📌 常见实现方式
多线程（Multithreading）
- 通过线程池管理并发任务
- 示例：Python的
concurrent.futures模块
多进程（Multiprocessing）
- 利用多核CPU的并行能力
- 示例：Python的
multiprocessing库
分布式计算（Distributed Computing）
- 跨网络节点协作处理任务
- 示例：Apache Hadoop、Spark框架
异步IO（Asynchronous IO）
- 通过事件循环实现非阻塞操作
- 示例：Node.js、Python的
asyncio库
🧠 实战技巧
- 任务拆分：将计算密集型任务分解为独立子任务
- 负载均衡：避免资源空闲或过载
- 通信优化：减少进程间数据传输开销
- 容错机制：处理任务失败或超时情况
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📌 提示：实际开发中需根据任务特性选择合适的并行模型，避免过度并发导致资源竞争问题。