Dinge, die jeder Entwickler wissen sollte: Konkurrenz ist NICHT Parallelität

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Bei der Systementwicklung ist es wichtig, den Unterschied zwischen Konkurrenz und Parallelität zu verstehen.

Wie Rob Pyke (einer der Schöpfer von GoLang) sagte: „Konkurrenz geht darum, viele Dinge auf einmal zu bewältigen. Parallelität geht darum, viele Dinge auf einmal zu tun." Diese Unterscheidung betont, dass Konkurrenz eher mit dem Design eines Programms zu tun hat, während Parallelität mit der Ausführung zu tun hat.

Konkurrenz geht darum, viele Dinge auf einmal zu bewältigen. Sie beinhaltet die Strukturierung eines Programms, um mehrere Aufgaben gleichzeitig zu bearbeiten, wobei die Aufgaben in überlappenden Zeitperioden starten, laufen und abgeschlossen werden können, aber nicht unbedingt im selben Moment.

Konkurrenz geht um die Zusammensetzung von unabhängig ausführenden Prozessen und beschreibt die Fähigkeit eines Programms, mehrere Aufgaben zu bearbeiten, indem es Fortschritte auf ihnen macht, ohne notwendigerweise eine Aufgabe vorher abzuschließen, bevor es mit einer anderen beginnt.

Parallelität hingegen bezieht sich auf die gleichzeitige Ausführung mehrerer Berechnungen. Es handelt sich um die Technik, zwei oder mehr Aufgaben oder Berechnungen gleichzeitig auszuführen, indem mehrere Prozessoren oder Kerne innerhalb eines Computers verwendet werden, um mehrere Operationen gleichzeitig auszuführen. Parallelität erfordert Hardware mit mehreren Verarbeitungseinheiten, und ihr primäres Ziel ist es, die Durchsatzrate und die Rechengeschwindigkeit eines Systems zu erhöhen.

In praktischen Begriffen ermöglicht Konkurrenz einem Programm, auf Eingaben zu reagieren, Hintergrundaufgaben auszuführen und mehrere Operationen in einer scheinbar gleichzeitigen Weise zu bearbeiten, selbst auf einem Einzelkernprozessor. Sie ist besonders nützlich bei E/A-gebundenen und hoher-Latenz-Operationen, bei denen Programme auf externe Ereignisse warten müssen, wie Datei-, Netzwerk- oder Benutzerinteraktionen.

Parallelität, mit ihrer Fähigkeit, mehrere Operationen gleichzeitig auszuführen, ist entscheidend bei CPU-gebundenen Aufgaben, bei denen die Rechengeschwindigkeit und die Durchsatzrate die Engpässe sind. Anwendungen, die schwere mathematische Berechnungen, Datenanalyse, Bildverarbeitung und Echtzeitverarbeitung erfordern, können von der parallelen Ausführung erheblich profitieren.

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