Кратко — разница
- Конкурентность: структура программы, позволяющая работать с несколькими задачами, чьи выполнения могут перекрываться по времени (параллельное планирование, переключение контекста). Это про организованность и владение ресурсами.
- Параллелизм: реальное одновременное выполнение нескольких задач на аппаратных единицах (ядрах/процессорах). Параллелизм предполагает выполнение в одно и то же мгновение на $\ge 2$ вычислительных единицах.
Связь: $\text{parallelism}\Rightarrow \text{concurrency}$, но не наоборот.
Сравнение моделей (кратко — когда лучше и почему)
1) Поточные блокировки и условные переменные (mutex + condvar)
- Механика: разделяемая память, критические секции, блокирующая синхронизация.
- Преимущества: низкоуровневый контроль, минимальные накладные расходы в критичных участках, хорош для тесно связанных операций над общей памятью.
- Минусы: легко получить гонки, дедлоки, priority inversion; плохо масштабируется при высокой конкуренции за данные; отладка сложна.
- Лучшие задачи: CPU‑bound параллельные вычисления с жесткими требованиями к производительности/латентности, низкоуровневые движки, реал‑time/embedded, когда нужна строгая консистентность и минимальная аллокация.
- Пример: параллельный численный симулятор, где потоки обновляют общую решетку с короткими критическими секциями.
2) Акторная модель
- Механика: изолированные акторы с почтовыми ящиками; состояние не разделяется напрямую, взаимодействие через сообщения (асинхронно/sync ответ).
- Преимущества: хорошая масштабируемость и отказоустойчивость, простота рассуждений о локальном состоянии, естественна для распределённых систем; упрощает изоляцию ошибок и перезапуск.
- Минусы: стоимость копирования/серилизации сообщений при распределении; согласованность глобального состояния — eventual/вручную; сложность в обеспечении строгих транзакций; возможна задержка доставки/порядка.
- Лучшие задачи: распределённые системы, телекоммуникации, масштабируемые микросервисы, высоконагруженные реактоподобные серверы, системы с fault‑isolation (Erlang, Akka).
- Пример: обработка миллионов сессий чата, роутинг сообщений, акторно‑ориентированные бэкенды.
3) async/await (фьючерсы, неблокирующие задачи)
- Механика: кооперативная мультизадачность через неблокирующие операции и await; часто один поток/пул потоков управляет большим числом задач.
- Преимущества: высокая эффективность для I/O‑bound нагрузки, низкая память на задачу, удобный синтаксис для последовательного асинхронного кода; легко масштабирует тысячи соединений.
- Минусы: не даёт автоматического параллелизма для CPU‑bound (нужно offload в пул потоков); блокировка внутри async ломает модель; сложнее отмена/пропагация ошибок для сложных графов задач.
- Лучшие задачи: высоконагруженные сетевые серверы, клиентские GUI/async API, конвейеры обработки событий, задачи с большим количеством ожидания (I/O, таймеры).
- Пример: веб‑сервер, обрабатывающий тысячи одновременных соединений с минимальным количеством потоков.
Сравнение по ключевым критериям
- IO‑bound vs CPU‑bound: async/await — оптимален для IO‑bound; потоки+блокировки и специализированные параллельные фреймворки — для CPU‑bound; акторы — хорошо для распределённого/смешанного сценария.
- Простота рассуждений и безопасность: акторы > async/await (читается как синхронный код) > голые блокировки (наименее безопасны).
- Масштабируемость: акторы и async/await обычно масштабируют лучше при большом числе задач; блокировки страдают от содержания общих ресурсов.
- Производительность и латентность: низкоуровневые блокировки дают наилучшую «сырую» производительность при правильном дизайне; async/await и акторы имеют накладные расходы на планирование/сообщения, но выигрывают в пропускной способности и управляемости.
- Отказоустойчивость: акторная модель имеет лучшие паттерны для изоляции и автоматического восстановления.
Практические рекомендации (коротко)
- Если цель — обслуживать много сетевых соединений/I/O — используйте async/await (или событийный цикл).
- Если строите распределённую, отказоустойчивую систему с независимыми единицами — акторы.
- Если нужна максимальная вычислительная производительность над общими структурами данных — продумывайте потоки с минимальными критическими секциями, возможно lock‑free структуры.
- Часто хорошая архитектура комбинирует: async/await для I/O, акторы для логики/изоляции, worker‑пулы с блокировками или SIMD для тяжёлых CPU задач.
Если хотите, могу привести конкретные примеры кода или схемы использования для вашей задачи.