并行计算：并发构造详解

"并行计算-并发构造纵览" 在计算机科学中，并行计算与并发构造是提高系统性能和效率的关键技术。随着多核处理器的普及，理解和掌握这些技术变得至关重要。本文由孙奇辉编著，他是一名软件工程师，对并行计算、面向对象和函数式编程有深厚的兴趣。文章旨在介绍不同类型的并发构造，激发程序员对并行/并发技术的探索。 首先，文章提及多线程（Multi-Threading）并发模型，这是最常见的一种并发方式，允许多个执行线程在同一时间内运行，共享同一内存空间，从而提高处理能力。然而，线程间的同步和资源竞争是需要解决的重要问题。 接着，文章列举了几种理论模型来帮助构建并发程序： 1. Actors模型：由Carl Hewitt提出，每个Actor是一个独立的实体，有自己的状态和行为，通过消息传递进行通信。 2. CSP（Communicating Sequential Processes）：由Tony Hoare提出，强调进程间的通信，通过通道进行消息传递。 3. CCS（Calculus of Communicating Systems）：由Robin Milner发展，是描述并发系统行为的形式化方法。 4. Petri网：是一种图形化的建模工具，用于表示并发系统的动态行为。 5. Pi-calculus（π演算）：扩展了CSP，更注重进程间通信的表达。 6. Join-calculus（Join演算）：提供了一种无结构的消息传递模型。 7. Functional Programming（函数式编程）：通过纯函数和不可变数据结构，避免了并发中的副作用，简化了同步问题。 文章还讨论了在实现并发构造时遇到的问题，如死锁、活锁、饥饿等，以及如何通过软件事务内存（STM）来解决这些问题。STM提供了一种在共享内存环境中进行原子操作的机制，降低了同步的复杂性。 此外，文章提到了持久化数据结构，它们在并发环境中保持数据一致性，即使在系统崩溃后也能恢复状态。还有消息传递，作为进程间通信的基础，确保了并发组件之间的解耦。 Actors模型进一步被探讨，它鼓励异步通信和独立的执行路径，以提高系统的可伸缩性和容错性。 数据流编程则关注数据依赖而非控制流，通过定义数据流图来描述计算过程，适合于大规模并行计算。 元组空间（Tuplespace）是一个共享存储系统，允许进程之间透明地存取和检索数据，促进了分布式环境中的协作。 最后，文章提供了相关参考资料，鼓励读者深入研究这些并发构造，以提升自己的编程技能。 总结起来，这篇文章概述了多种并发构造，为程序员提供了丰富的知识背景，强调了并发编程的重要性以及需要面对的挑战。尽管没有对每种模型进行深入解释，但它为深入学习提供了起点，提示读者需要更多实践和学习来精通这些技术。在多核时代，了解并行计算和并发构造是现代程序员必备的能力之一。