Java高频面试之并发编程-01

hello啊,各位观众姥爷们!!!本baby今天来报道了!哈哈哈哈哈嗝🐶

面试官:并行跟并发有什么区别?

并发 vs 并行:核心区别与场景

1. 定义对比
维度 并发(Concurrency) 并行(Parallelism)
核心 处理多任务的能力(不要求同时执行) 同时执行多任务(物理上同步)
资源依赖 单核即可实现(通过时间片切换) 必须依赖多核/多机(如GPU、分布式集群)
目标 提高资源利用率(如IO阻塞时切换任务) 缩短任务完成时间(拆分任务并行计算)
2. 典型场景
  • 并发
    • Web服务器同时处理上千请求(Nginx通过事件循环单线程响应)。
    • 下载文件时同时更新UI进度条(主线程与后台线程交替执行)。
  • 并行
    • 图像渲染使用GPU的数千核心并行计算。
    • Hadoop将大数据作业拆分到多台机器并行处理。
3. 技术实现
  • 并发控制
    • 锁机制synchronizedReentrantLock(避免竞态条件)。
    • 无锁编程 :CAS(如AtomicInteger)、Disruptor环形队列。
  • 并行框架
    • 多线程 :Java的ForkJoinPool、C++的OpenMP。
    • 分布式:Spark RDD、MPI(消息传递接口)。
4. 性能瓶颈
问题类型 并发 并行
常见挑战 死锁、线程切换开销、资源竞争 任务拆分不均、通信延迟、同步成本高
优化手段 协程(减少上下文切换)、异步IO 负载均衡(如Work Stealing算法)
5. 代码示例

并发(交替执行)

python 复制代码
# 单核CPU通过时间片处理两个线程
import threading

def task1():
    while True: print("Task1")

def task2():
    while True: print("Task2")

threading.Thread(target=task1).start()
threading.Thread(target=task2).start()
# 输出交替打印,但实际任一时刻只有一个线程在运行

并行(同时执行)

python 复制代码
# 多核CPU同时执行两个进程
from multiprocessing import Process

def task1():
    while True: print("Task1")

def task2():
    while True: print("Task2")

if __name__ == '__main__':
    Process(target=task1).start()
    Process(target=task2).start()
# 两个进程可能同时在不同核心上运行
6. 关联与协同
  • 并发是并行的基础:多线程程序在多核CPU上可转为并行。
  • Amdahl定律 :并行加速比受限于程序中必须串行的部分。
    S p e e d u p ≤ 1 1 − P + P N Speedup \leq \frac{1}{1 - P + \frac{P}{N}} Speedup≤1−P+NP1
    (P为并行比例,N为处理器数量)
总结
  • 选型建议
    • IO密集型(如网络请求)→ 优先并发(协程/异步)。
    • CPU密集型(如科学计算)→ 优先并行(多进程/分布式)。
  • 误区
    增加线程数 ≠ 提升并行度(线程数超过CPU核心数可能引发频繁切换,反而降低性能)。
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