如果一个程序需要进行大量的 IO 操作，应当使用并行还是并发？

2018-11-04 14:57:14 +08:00
 wangtianshang
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所在节点    Python
36 条回复
blackjar
2018-11-04 20:13:19 +08:00
这两个冲突吗？ 多进程+协程
inframe
2018-11-04 23:33:57 +08:00
看起来是 concurrency 和 parallel 的关系
ArianX
2018-11-05 00:21:49 +08:00
我一直觉得并行是并发的一种方式
JCZ2MkKb5S8ZX9pq
2018-11-05 00:44:09 +08:00
网络 IO 多开可能提速，硬盘 IO 能提速嘛？
jimzhong
2018-11-05 01:22:09 +08:00
@ArianX 反了吧
glacer
2018-11-05 01:32:53 +08:00
并发就是假的并行...
并行是指多核情况下同时处理多任务，并发是在单核下利用时间片来模拟同时处理多任务。
glacer
2018-11-05 01:34:35 +08:00
回答楼主问题。IO 密集型的程序使用多线程或线程并发即可，这种情况下能最大化利用 CPU。
sl0000
2018-11-05 08:40:24 +08:00
这个应该使用并法逻辑流的 I/O 多路复用
checgg
2018-11-05 09:03:16 +08:00
这是啥问题？
并行和并发的定义是啥，不理解，能否补充一下英文关键词或者具体业务场景？
大量 IO 是指的磁盘 IO 还是网络 IO ？
liuminghao233
2018-11-05 09:03:42 +08:00
异步加协程最好了
Antihank
2018-11-05 09:17:41 +08:00
并发是场景，并行是方法，你怎么并发 IO ？
xmge
2018-11-05 10:01:39 +08:00
并行
dychenyi
2018-11-05 10:08:46 +08:00
我做过， 多线程+mmap
lolizeppelin
2018-11-05 13:38:32 +08:00
看情况 io 上限摆在那里 极限情况下并行并不能超过物理上限
反而因为大量上下文切换降低性能

你试试 多个大量数据的 SQL 文件并行插入 结果插入速度远低于顺序执行这些 sql 文件


但是多个少量 sql 文件 并行插入性能就不错

所以 看情况
xiangbohua
2018-11-05 21:13:07 +08:00
中间层缓冲，统一 IO 进磁盘，随机 IO 真的废
wangtianshang
2018-11-06 20:00:45 +08:00
@glacer 是的😁

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