并行处理

并发和并行是两种不同的概念。 并行意味着程序在任意时刻都是同时运行的 并发意味着程序在单位时间内是同时运行的 并行就是在任一粒度时间内都具备同时执行的能力，最简单的并行就是多机，多台机器并行处理。SMP表面上看是并行的，但由于是共享内存，以及线程间的同步等，不可能完全做到并行。 并发是在规定时间内多个请求都得到执行和处理，强调的是给外界的感觉，实际上内部可能是分时操作的。并发重在避免阻塞，使程序不会因为一个阻塞而停职处理。并发典型的应用场景：分时操作系统就是一种并发设计(忽略多核CPU)。 并行是硬件和操作系统开发者重点考虑的问题，作为应用层的程序员，唯一可以选择的就是充分借助操作系统提供的API和程序语言特性，结合实际需求设计出具有良好并发结构的程序，提升程序的并发处理能力。现代操作系统能够提供的最基础的并发模型就是多线程和多进程；编程语言这一层级可以进一步封装来提升程序的并发处理能力。 在当前的计算机体系下，并行具有瞬时性，并发具有过程性；并发在于结构，并行在于执行。应用程序具备好的并发结构，操作系统才能更好地利用硬件并行执行，同时避免阻塞等待，合理地进行调度，提升CPU利用率。应用层程序员提升程序并发处理能力的一个重要手段就是为程序设计良好的并发结构。 操作系统可以进行线程和进程的调度，本身具备并发处理能力，但进程切换代价还是过于高昂，进程切换需要保存现场，耗费较多的时间

并行：指在同一时刻，有多条指令在多个处理器上同时执行 并发：指在同一时刻只能有一条指令执行，但多个进程指令被快速的轮换执行，使得在宏观上具有多个进程同时执行的效果，但在微观上并不是同时执行的，只是把时间分成若干段，使多个进程快速交替的执行 并发是逻辑上的同时发生（simultaneous），而并行是物理上的同时发生。 串行：A和B两个任务运行在一个CPU线程上，在A任务执行完之前不可以执行B。即，在整个程序的运行过程中，仅存在一个运行上下文，即一个调用栈一个堆。程序会按顺序执行每个指令。 1:并行Linq System.Linq名称空间包含的 类ParallelEnumerable可以分解查询的工作， 使其分布在多个线程上。 尽管Enumerable类给IEnumerable<T>接口定义了扩展方法。但ParallelEnumerable类的大多数扩展方法是ParallelQuery<TSource>类的扩展。AsParallel()方法，它扩展了IEnumerable<TSource>接口，返回ParallelQuery<TSource>类，所以正常的集合类可以以并行方式查询。 2:并行查询 对于可以放在CPU缓存中的小集合，并行Linq看不出效果。 AsParallel()方法用ParallelEnumerable()类定义，以扩展IEnumerable<T>接口

并行查询 System.Linq名称空间中包含的类ParallelEnuerable可以分解查询的工作，使其分布在多个线程上。尽管Enumerable类给IEnumerable<T>接口定义了扩展方法，但ParallelEnumerable类的大多数扩展方法是ParallelQuery<TSource>类的扩展。一个重要的例外是AsParallel()方法，它扩展了IEnumerable<TSource>接口，返回ParallelQuery<TSource>类，所以正常的集合类可以以并行方式查询。 为了说明PLINQ(Parallel LINQ，并行LINQ)，需要一个大型集合。对于可以放在CPU的缓存中的小集合，并行LINQ看不出效果。在下面的代码中，用随机值填充一个大型的int集合： static IEnumerable<int> SampleData() { const int arraySize = 50000000; var random = new Random(); return Enumerable.Range(0,arraySize).Select(x=>random.Next(140)).ToList(); } 现在可以使用LINQ查询筛选数据，进行一些计算，获取所筛选数据的平均数。该查询用where子句定义了一个筛选器，仅汇总对应值小于20的项

服务端接收的socket可能有很多，会将这些客户端保存到一个集合中，当有输入的时候，遍历这些客户端进行发送。 当接收的时候，会只解析指定客户端的信息。 客户端： package client; import client.bean.ServerInfo; import java.io.IOException; public class Client { public static void main(String[] args){ ServerInfo info = ClientSearcher.searchServer(10000); System.out.println("Server:"+info); if(info != null){ try { TCPClient.linkWith(info); }catch (IOException e){ e.printStackTrace(); } } } } package client; import client.bean.ServerInfo; import clink.net.qiu.clink.utils.CloseUtils; import java.io.*; import java.net.*; public class TCPClient { public static void linkWith

转自http://3961409.blog.51cto.com/3951409/759708 所有的并发处理都有排队等候，唤醒，执行至少三个这样的步骤.所以并发肯定是宏观概念，在微观上他们都是序列被处理的，只不过资源不会在某一个上被阻塞(一般是通过时间片轮转)，所以在宏观上看多个几乎同时到达的请求同时在被处理。如果是同一时刻到达的请求也会根据优先级的不同，而先后进入队列排队等候执行。 并发与并行是两个既相似而又不相同的概念：并发性，又称共行性，是指能处理多个同时性活动的能力；并行是指同时发生的两个并发事件，具有并发的含义，而并发则不一定并行，也亦是说并发事件之间不一定要同一时刻发生。 并发的实质是一个物理CPU(也可以多个物理CPU) 在若干道程序之间多路复用，并发性是对有限物理资源强制行使多用户共享以提高效率。 并行性指两个或两个以上事件或活动在同一时刻发生。在多道程序环境下，并行性使多个程序同一时刻可在不同CPU上同时执行。 并发，是在同一个cpu上同时（不是真正的同时，而是看来是同时，因为cpu要在多个程序间切换）运行多个程序。 并行，是每个cpu运行一个程序。 打个比方。并发，就像一个人（cpu）喂2个孩子（程序），轮换着每人喂一口，表面上两个孩子都在吃饭。并行，就是2个人喂2个孩子，两个孩子也同时在吃饭。 来源： https://www.cnblogs.com

让外部设备和用户电路和微型计算机融为一体 具有数据通路和控制通路 数据通过接口有缓冲和串并变换的作用 控制通路是cpu可以控制接口 接口可以反馈给cpu cpu与接口并行 提高效率 可处理中断 各个io设备并行 提高整机效率😃😃😃😃 来源： CSDN 作者： 网络一线牵 珍惜这份缘 链接： https://blog.csdn.net/weixin_43838785/article/details/103915515

Warp 逻辑上，所有thread是并行的，但是，从硬件的角度来说，实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行，接下来我们将解释有关warp的一些本质。 Warps and Thread Blocks warp是SM的基本执行单元。一个warp包含32个并行thread，这32个thread执行于SMIT模式。也就是说所有thread执行同一条指令，并且每个thread会使用各自的data执行该指令。 block可以是一维二维或者三维的，但是，从硬件角度看，所有的thread都被组织成一维，每个thread都有个唯一的ID( ID的计算可以在之前的博文查看 )。 每个block的warp数量可以由下面的公式计算获得： 一个warp中的线程必然在同一个block中，如果block所含线程数目不是warp大小的整数倍，那么多出的那些thread所在的warp中，会剩余一些inactive的thread，也就是说，即使凑不够warp整数倍的thread，硬件也会为warp凑足，只不过那些thread是inactive状态，需要注意的是，即使这部分thread是inactive的，也会消耗SM资源。 Warp Divergence 控制流语句普遍存在于各种编程语言中，GPU支持传统的，C-style，显式控制流结构，例如if…else,for,while等等。

Warp 逻辑上，所有thread是并行的，但是，从硬件的角度来说，实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行，接下来我们将解释有关warp的一些本质。 Warps and Thread Blocks warp是SM的基本执行单元。一个warp包含32个并行thread，这32个thread执行于SMIT模式。也就是说所有thread执行同一条指令，并且每个thread会使用各自的data执行该指令。 block可以是一维二维或者三维的，但是，从硬件角度看，所有的thread都被组织成一维，每个thread都有个唯一的ID( ID的计算可以在之前的博文查看 )。 每个block的warp数量可以由下面的公式计算获得： 一个warp中的线程必然在同一个block中，如果block所含线程数目不是warp大小的整数倍，那么多出的那些thread所在的warp中，会剩余一些inactive的thread，也就是说，即使凑不够warp整数倍的thread，硬件也会为warp凑足，只不过那些thread是inactive状态，需要注意的是，即使这部分thread是inactive的，也会消耗SM资源。 Warp Divergence 控制流语句普遍存在于各种编程语言中，GPU支持传统的，C-style，显式控制流结构，例如if…else,for,while等等。

转自: https://www.cnblogs.com/caoyusongnet/p/9087633.html 一. 端口号 标准的端口号由 Internet 号码分配机构(IANA)分配。这组数字被划分为特定范围，包括 熟知端口号(0 - 1023)、注册端口号(1024 - 49151)和动态/私有端口号(49152 - 65535)。 如果我们测试这些标准服务和其他 TCP/IP 服务(Telnet、 FTP、 SMTP等) 使用的端口号，会发现它们大多数是奇数。这是有历史原困的，这些端口号从 NCP 端口号派生而来(NCP 是网络控制协议，在 TCP 之前作为 ARPANET 的传输层协议)。NCP 虽然简单，但不是全双工的，困此每个应用需要两个连接，并为每个应用保留奇偶成对的端口号。当 TCP 和 UDP 成为标准的传输层协议时，每个应用只需要一个端口号，因此来自 NCP 的奇数端口号被使用。 二. TCP 初始序列号 在 TCP 数据报中，有一个 序列号 (Sequence Number)。如果序列号被人猜出来，就会展现出 TCP 的脆弱性。 如果选择合适的序列号、IP地址以及端口号，那么任何人都能伪造出一个 TCP 报文段，从而 打断 TCP 的正常连接[RFC5961]。一种抵御上述行为的方法是使初始序列号(或者临时端口 号[RFC6056])变得相对难以被猜出

第八章 Go并发 Go语言区别于其他语言的一大特点就是出色的并发性能，最重要的一个特性那就是 go 关键字。 并发场景： UI小姐姐一边开着PS软件，一边微信疯狂的和产品经理打字交流，后台还听着网易云音乐。。 双11当天。。大伙疯狂的访问淘宝网站 CPU从单核向多核发展，计算机程序不该是串行的，浪费资源 串行程序由于IO操作被阻塞，整个程序处于停滞状态，其他IO无关的任务无法执行 并发必要性： 充分利用CPU核心的优势，提高程序执行效率 实现并发的模型： 多进程，多进程是在操作系统层面并发的基本模式，进程间互不影响，但是开销最大，进程由内核管理。 多线程，属于系统层面的并发模式，也是用的最多的有效模式，大多数软件使用多线程，开销小于多进程。 基于回调的非阻塞/异步IO。此架构处于多线程模式的危机，高并发服务器下，多线程会消耗殆尽服务器的内存和CPU资源。而通过事件驱动的方式使用异步IO，尽可能少用线程，降低开销，Node.js就是如此实践，但是此模式编程复杂度较高。 协程，Coroutine是一种用户态线程，寄存于线程中，系统开销极小，可以有效提高线程任务并发性，使用方式简单，结构清晰，避免多线程的缺点。需要编程语言的支持，如不支持，需要用户自行实现调度器。 共享内存系统 是比较常用的并发模式，线程之间通信采用共享内存的方式，程序员需要加锁等操作避免死锁、资源竞争等问题。