在JAVA中并行和并发机制的区别?

在JAVA中并行和并发机制的区别?

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。

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并发和并行的区别仅仅在发生时刻的不同吗？

举个例子理解一下，如：

假设有A、B 两个事件

并行：

如果A和B都在15：30同时发生，A 的运行时间为 5 分钟，B 的运行时间为 8 分钟

在前5分钟是并行，也包括并发，因为他们都是在同一时刻发生的

并发：

如果A在15：30发生，运行3分钟后，B事件发生，在以后的5分钟时间里，A和B 是并发的

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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。

jvm gc 并行和并发的区别

并行(Parallel)：多条垃圾收集线程并行工作，而用户线程仍处于等待状态

并发(Concurrent)：垃圾收集线程与用户线程一段时间内同时工作(交替执行)

java中并行与并发的区别？

并行和并发 与Java无关，这是 *** 作系统级别的概念。并发，就像一个人（CPU）喂 n 个孩子（程序），轮换着每人喂一口，从表面上看两个孩子都在吃饭；而并行，就是 n 个人（CPU）喂 n 个孩子（程序），n 个孩子也同时在吃饭。

sql server和oracle并发控制机制的区别

一、开放性

1、SQL Server 只能在windows上运行，没有丝毫的开放性， *** 作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。Windows9X系列产品是偏重于桌面应用，NT server只适合中小型企业。而且windows平台的可靠性，安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix那样久经考验，尤其是在处理大数据库。

2、 Oracle 能在所有主流平台上运行（包括 windows）。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。

二、可伸缩性，并行性

1、SQL server 并行实施和共存模型并不成熟，很难处理日益增多的用户数和数据卷，伸缩性有限。

2、Oracle 并行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展windownt的能力，提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案。如果windowsNT不能满足需要，用户可以把数据库移到UNIX中。Oracle的并行服务器对各种UNIX平台的集群机制都有着相当高的集成度。

三、性能

1、SQL Server 多用户时性能不佳

2、Oracle 性能最高， 保持开放平台下的TPC-D和TPC-C的世界记录。

四、客户端支持及应用模式

1、SQL Server C/S结构，只支持windows客户，可以用ADO、DAO、OLEDB、ODBC连接。

2、Oracle 多层次网络计算，支持多种工业标准，可以用ODBC、JDBC、OCI等网络客户连接。

五、 *** 作简便

1、 SQL Server *** 作简单，但只有图形界面。

2、Oracle 较复杂，同时提供GUI和命令行，在windowsNT和unix下 *** 作相同。

六、使用风险

1、SQL server 完全重写的代码，经历了长期的测试，不断延迟，许多功能需要时间来证明。并不十分兼容。

2、Oracle 长时间的开发经验，完全向下兼容。得到广泛的应用。完全没有风险。 最后价格上 ORACLE贵过SQLSRVER。

php有并发机制吗

不同的设备肯定session是独立的。session的实现的机制是，浏览器第一次访问，不包含任何cookie，服务器随机生成一个sessionid作为cookie返回客户端。

之后的访问，浏览器带上这个cookie，服务器视作是同一个会话。

可见，如果不同的计算机，session肯定不同。

什么是Hibernate的并发机制?

Hibernate并发机制：

a、Hibernate的Session对象是非线程安全的，对于单个请求，单个会话，单个的工作单元(即单个事务,单个线程)，它通常只使用一次，然后就丢弃。

如果一个Session 实例允许共享的话，那些支持并发运行的,例如Http request,session beans将会导致出现资源争用。

如果在Http Session中有hibernate的Session的话，就可能会出现同步访问Http Session。只要用户足够快的点击浏览器的“刷新”,就会导致两个并发运行的线程使用同一个Session。

b、多个事务并发访问同一块资源，可能会引发第一类丢失更新，脏读，幻读，不可重复读，第二类丢失更新一系列的问题。

python并发和java并发的区别

使用tornado的前提是你的服务是IO密集型的，并且你得写异步api，也可以请参考我签名中的框架，把tornado改造成eventloop+threadpool (GitHub - nikoloss/iceworld: tonado的multi-thread 多线程封装)。我们公司的android ios wap后台全是这套框架在提供服务。目前已经切换到一个分布式响应群组里面了，此时tornado只是作为一个中继的gateway存在：GitHub - nikoloss/cellnest: 分布式service

在没有阻塞的情况下，python的性能肯定不如编译型语言。这种全异步的模型的优势也无法体现出来，一旦有IO *** 作了，这种全异步模型的第一步apet新连接的 *** 作并不会暂停，也就是只要有内容抵达，至少ioloop这个环节是可以照单全收的，接收之后协程处理，随着并发量增长它的性能下降是平稳且平滑的。反观线程模型，如果消费数据赶不上新连接新数据的生产，性能就会直线下降。

你的700qps差不多，你可以换3.1或者3.2的tornado试试，1100~1400应该可以跑出来。当然追求一个静态文本的输出性能是否有必要，我觉得实际情况比这种单纯的压测要复杂的多。

OS之并发与并行，异步和多线程的区别

1、并发：在 *** 作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。

2、并行：在 *** 作系统中，一组程序按独立异步的速度执行，无论从微观还是宏观，程序都是一起执行的。

3、多线程：多线程是程序设计的逻辑层概念，它是进程中并发运行的一段代码。多线程可以实现线程间的切换执行。

4、异步：异步和同步是相对的，同步就是顺序执行，执行完一个再执行下一个，需要等待、协调运行。异步就是彼此独立,在等待某事件的过程中继续做自己的事，不需要等待这一事件完成后再工作。线程就是实现异步的一个方式。异步是让调用方法的主线程不需要同步等待另一线程的完成，从而可以让主线程干其它的事情。

5、异步和多线程并不是一个同等关系,异步是最终目的,多线程只是我们实现异步的一种手段。异步是当一个调用请求发送给被调用者,而调用者不用等待其结果的返回而可以做其它的事情。实现异步可以采用多线程技术或则交给另外的进程来处理。

什么是Hibernate的并发机制？怎么去处理并发问题？

a、Hibernate的Session对象是非线程安全的,对于单个请求,单个会话,单个的工作单元(即单个事务,单个线程),它通常只使用一次, 然后就丢弃。 如果一个Session 实例允许共享的话，那些支持并发运行的,例如Http request,session beans将会导致出现资源争用。 如果在Http Session中有hibernate的Session的话,就可能会出现同步访问Http Session。只要用户足够快的点击浏览器的“刷新”, 就会导致两个并发运行的线程使用同一个Session。 b、多个事务并发访问同一块资源,可能会引发第一类丢失更新，脏读，幻读，不可重复读，第二类丢失更新一系列的问题。 解决方案：设置事务隔离级别。 Serializable：串行化。隔离级别最高 Repeatable Read：可重复读 Read Committed：已提交数据读 Read Unmitted：未提交数据读。隔离级别最差 设置锁：乐观锁和悲观锁。 乐观锁：使用版本号或时间戳来检测更新丢失,在 的映射中设置 optimistic-lock=all可以在没有版本或者时间戳属性映射的情况下实现 版本检查，此时Hibernate将比较一行记录的每个字段的状态 行级悲观锁：Hibernate总是使用数据库的锁定机制，从不在内存中锁定对象！只要为JDBC连接指定一下隔 离级别，然后让数据库去搞定一切就够了。类LockMode 定义了Hibernate所需的不同的锁定级别：LockMode.UPGRADE,LockMode.UPGRADE_NOWAIT,LockMode.READ

在Java程序中，多线程几乎已经无处不在。与单线程相比，多线程程序的设计和实现略微困难，但通过多线程，却可以获得多核CPU带来的性能飞跃，从这个角度说，多线程是一种值得尝试的技术。

1.有关多线程的误区：线程越多，性能越好

不少初学者可能认为，线程数量越多，那么性能应该越好。因为程序给的直观感受总是这样。一个两个线程可能跑的很难，线程一多可能就快了。但事实并非如此。因为一个物理CPU一次只能执行一个线程，多个线程则意味着必须进行线程的上下文切换，而这个代价是很高的。因此，线程数量必须适量，最好的情况应该是N个CPU使用N个线程，并且让每个CPU的占有率都达到100%，这种情况下，系统的吞吐量才发挥到极致。但现实中，不太可能让单线程独占CPU达到100%，一个普遍的愿意是因为IO *** 作，无论是磁盘IO还是网络IO都是很慢的。线程在执行中会等待，因此效率就下来了。这也就是为什么在一个物理核上执行多个线程会感觉效率高了，对于程序调度来说，一个线程等待时，也正是其它线程执行的大好机会，因此，CPU资源得到了充分的利用。

2.尽可能不要挂起线程

多线程程序免不了要同步，最直接的方法就是使用锁。每次只允许一个线程进入临界区，让其它相关线程等待。等待有2种，一种是直接使用 *** 作系统指令挂起线程，另外一种是自旋等待。在 *** 作系统直接挂起，是一种简单粗暴的实现，性能较差，不太适用于高并发的场景，因为随之而来的问题就是大量的线程上下文切换。如果可以，尝试一下进行有限的自旋等待，等待不成功再去挂起线程也不迟。这样很有可能可以避免一些无谓的开销。JDK中ConcurrentHashMap的实现里就有一些自旋等待的实现。此外Java虚拟机层面，对synchronized关键字也有自旋等待的优化。

3.善用“无锁”

阻塞线程会带来性能开销，因此，一种提供性能的方案就是使用无锁的CAS *** 作。JDK中的原子类，如AtomicInteger正是使用了这种方案。在高并发环境中，冲突较多的情况下，性能远远好于传统的锁 *** 作。

4.处理好“伪共享”问题

CPU有一个高速缓存Cache。在Cache中，读写数据的最小单位是缓存行，如果2个变量存在一个缓存行中，那么在多线程访问中，可能会相互影响彼此的性能。因此将变量存放于独立的缓存行中，也有助于变量在多线程访问是的性能提升，大量的高并发库都会采用这种技术。

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