中药清热解毒治白癜风 http://baidianfeng.39.net/a_ht/150517/4624723.html导读：对于工程经验比较丰富的同学，并发应该也并不是陌生的概念了，但是每个人所理解的并发问题，却又往往并不统一，本文系统梳理了百度C++工程师在进行并发优化时所作的工作。全文字，预计阅读时间4分钟。一、背景简单回顾一下，一个程序的性能构成要件大概有三个，即算法复杂度、IO开销和并发能力。由于现代计算机体系结构复杂化，造成很多时候，工程师的性能优化会更集中在算法复杂度之外的另外两个方向上，即IO和并发，在之前的《百度C++工程师的那些极限优化（内存篇）》中，我们介绍了百度C++工程师工程师为了优化性能，从内存IO角度出发所做的一些优化案例。这次我们就再来聊一聊另外一个性能优化的方向，也就是所谓的并发优化。和IO方向类似，对于工程经验比较丰富的同学，并发应该也并不是陌生的概念了，但是每个人所理解的并发问题，却又往往并不统一。所以下面我们先回到一个更根本的问题，重新梳理一下所谓的并发优化。二、为什么我们需要并发？是的，这个问题可能有些跳跃，但是在自然地进展到如何处理各种并发问题之前，我们确实需要先停下来，回想一下为什么我们需要并发？这时第一个会冒出来的概念可能会是大规模，例如我们要设计大规模互联网应用，大规模机器学习系统。可是我们仔细思考一下，无论使用了那种程度的并发设计，这样的规模化系统背后，都需要成百上千的实例来支撑。也就是，如果一个设计（尤其是无状态计算服务设计）已经可以支持某种小规模业务。那么当规模扩大时，很可能手段并不是提升某个业务单元的处理能力，而是增加更多业务单元，并解决可能遇到的分布式问题。其实真正让并发编程变得有价值的背景，更多是业务单元本身的处理能力无法满足需求，例如一次请求处理时间过久，业务精细化导致复杂度积累提升等等问题。那么又是什么导致了近些年来，业务单元处理能力问题不足的问题呈现更加突出的趋势？可能下面这个统计会很说明问题：（
转载请注明：http://www.aierlanlan.com/tzrz/96.html
