在并行编程中，共享变量模型与消息传递模型具体有哪些区别？它们各自在什么场景下更为适用？

并行编程中的共享变量模型和消息传递模型是两种主要的并行编程范型，它们在设计思想和应用场合上有显著的区别。共享变量模型允许多个处理器直接访问共享内存中的数据，这包括诸如PVP（多处理器个人计算机）、SMP（对称多处理）以及DSM（分布式共享内存）等模型。在这种模型下，程序中各个处理器可以通过读写共享内存中的数据来进行通信。共享变量模型的适用场景通常包括对共享数据访问频繁、数据量不是特别大的情况下，以及需要高度协作的任务，如服务器后台处理。

参考资源链接：[并行编程基础：模型与挑战](https://wenku.csdn.net/doc/19inkgjurx?spm=1055.2569.3001.10343)

相对地，消息传递模型通过发送和接收消息来在不同的处理器间传递数据，典型的实现有PVM（并行虚拟机）、MPI（消息传递接口）等。在这种模型下，每个处理器拥有自己的私有内存空间，处理器间的数据交换必须通过显式的消息传递来进行。消息传递模型更适合于松耦合的计算任务，尤其在分布式内存系统中，如集群和网格计算环境中，处理器间的通信开销较大时。

在选择这两种模型时，需要考虑并行任务的特性、计算环境和性能要求。共享变量模型简化了程序设计，但在处理器数量增加时可能会面临内存访问冲突和一致性问题。消息传递模型虽然在编写程序时复杂度较高，但提供了更好的可伸缩性和容错性。根据并行编程的《并行编程基础：模型与挑战》一文所述，理解并行编程模型的这些差异对于设计高效、可维护的并行程序至关重要。

参考资源链接：[并行编程基础：模型与挑战](https://wenku.csdn.net/doc/19inkgjurx?spm=1055.2569.3001.10343)