Коротко — что это и в чём разница
- Конкурентность (concurrency) — способность системы поддерживать несколько логических задач одновременно; это про структуру программы и переключение контекстов (кооперативно или принудительно).
- Параллелизм (parallelism) — выполнение нескольких задач одновременно на разных физических ресурсах (ядрах, машинах).
Когда легче использовать многопоточность (threading)
- Подходит, когда задачи CPU‑bound (тяжёлые вычисления) или когда используемые библиотеки блокирующие и их сложно/дорого переписывать в асинхронный стиль.
- Пр простой модель: один поток = одна задача; удобнее при синхронном логическом коде, локальных состояниях, лёгком отладке.
- Минусы: накладные расходы на память и контекст‑переключения, проблемы с синхронизацией (гонки, дедлоки), масштаб ограничен числом ядер. Для оценки параллельного ускорения полезна формула Амдала:
$$S(N)=\frac{1}{(1-p)+\frac{p}{N}}$$
где $p$ — доля параллелизуемой работы, $N$ — число ядер/потоков.
Когда легче использовать асинхронный ввод‑вывод (async I/O)
- Идеально для I/O‑bound задач: много сетевых соединений, файловых операций, баз данных. Асинхронность позволяет обслуживать тысячи соединений с малым числом потоков, уменьшая память и переключения.
- Подходит, когда платформа/язык дают удобные абстракции (Node.js, Python asyncio, Rust async/await, .NET async).
- Минусы: код чаще становится сложнее (цепочки колбеков/await, управление жизненным циклом), некоторые блокирующие библиотеки могут ломать модель, сложнее отлов ошибок и стек‑трейсы.
Как выбор влияет на дизайн серверного приложения
- Архитектурные паттерны:
- Thread-per-request или фиксированный пул потоков — простая архитектура для CPU‑bound или когда мало соединений; нужно проектировать управление пулом и очередями, контролировать память на поток.
- Event‑driven/reactor (асинхронный цикл событий) — подходит для большого числа I/O‑bound соединений; дизайн ориентирован на неблокирующие API, state machines и backpressure.
- Гибрид (async + пул воркеров) — общая практика: главный event loop обрабатывает I/O, тяжёлая CPU‑работа отправляется в пул потоков/процессов. Это даёт лучшее сочетание для смешанных нагрузок.
- Масштабирование и эксплуатация: асинхронный сервер обычно требует меньших ресурсов (меньше памяти на соединение) и выдерживает большую конкуренцию запросов; многопоточный — проще масштабировать по горизонтали, если параллелизм ограничен работой CPU.
- Отказоустойчивость и наблюдаемость: в асинхронных системах важна явная обработка таймаутов, очередей и backpressure; в многопоточных — аккуратный дизайн синхронизации, дедлок‑детект и профилирование по потокам.
- Тестирование и отладка: в многопоточности проще воспроизводить последовательные шаги, но сложнее гонки; в async — сложнее стейт‑машины и колл‑контексты, но меньше гонок за счёт меньшего числа потоков.
Практическое правило выбора
- Если нагрузка в основном I/O (много соединений, мало CPU на запрос) — выбирайте асинхронный I/O.
- Если нагрузка CPU‑интенсивна или используете много блокирующих библиотек — многопоточность/мультипроцессность или гибрид.
- Для смешанных сценариев — event loop + пул воркеров (асинхронный фронт + синхронные воркеры).
Краткая сводка
- Конкурентность = структурная способность управлять множеством задач; параллелизм = фактическое одновременное выполнение.
- Async → лучше для масштабируемости при I/O‑bound, экономия памяти/контекстов.
- Threads → проще для CPU‑bound и при наличии блокирующих библиотек.
- Часто оптимальное решение — гибрид: асинхронный I/O для входа/выхода и пул потоков/процессов для тяжёлой обработки.