Gleichzeitigkeit vs. Parallelität – Definition und Unterschiede

In diesem Blog werden Parallelität und Parallelismus ausführlich behandelt, um Ihnen bei der Auswahl des besten Konzepts für Ihre Anwendung zu helfen.

Was ist Parallelität?

Einfach ausgedrückt ist Parallelität ein Konzept, das in der Softwareentwicklung verwendet wird, um mehrere Aufgaben gleichzeitig zu bearbeiten. Theoretisch werden jedoch nicht alle Aufgaben genau zur gleichen Zeit ausgeführt. Stattdessen ermöglicht es dem System oder der Anwendung, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu verwalten, indem schnell zwischen ihnen gewechselt wird, wodurch der Eindruck einer parallelen Verarbeitung entsteht. Dieser Prozess wird auch als Task-Interleaving bezeichnet.

Betrachten wir beispielsweise einen Webserver, der mehrere Benutzeranfragen bearbeiten muss.

• Benutzer 1 sendet eine Anfrage an den Server, um Daten abzurufen.
• Benutzer 2 sendet eine Anfrage an den Server, um eine Datei hochzuladen.
• Benutzer 3 sendet eine Anfrage an den Server, um Bilder abzurufen.

Ohne Parallelität muss jeder Benutzer warten, bis die vorherige Anfrage erfüllt ist.

• Schritt 1: Die CPU beginnt mit der Verarbeitung der Datenabfrageanforderung in Thread 1.
• Schritt 2: Während Thread 1 auf das Ergebnis wartet, beginnt die CPU mit dem Datei-Upload-Prozess in Thread 2.
• Schritt 3: Während Thread 2 auf das Hochladen der Datei wartet, beginnt die CPU mit dem Abruf der Bilder in Thread 3.
• Schritt 4: Anschließend wechselt die CPU je nach Verfügbarkeit der Ressourcen zwischen diesen drei Threads, um alle drei Aufgaben gleichzeitig auszuführen.

Im Vergleich zum synchronen Ausführungsansatz ist der parallele Ansatz viel schneller und äußerst nützlich für Single-Core-Umgebungen, um die Reaktionszeit, die Ressourcenauslastung und den Systemdurchsatz des Gesamtsystems zu verbessern. Parallelität ist jedoch nicht auf Single-Core beschränkt, sondern kann auch in Multi-Core-Umgebungen implementiert werden.

Anwendungsfälle für Parallelität

• Reaktionsschnelle Benutzeroberflächen.
• Webserver.
• Echtzeitsysteme.
• Netzwerk- und E/A-Operationen.
• Hintergrundverarbeitung.

Verschiedene Parallelitätsmodelle

Angesichts der zunehmenden Komplexität und Anforderungen moderner Anwendungen haben Entwickler neue Parallelitätsmodelle eingeführt, um die Mängel des traditionellen Ansatzes zu beheben. Hier sind einige wichtige Parallelitätsmodelle und ihre Verwendungszwecke:

1. Kooperatives Multitasking

In diesem Modell geben Aufgaben an geeigneten Stellen freiwillig die Kontrolle an den Scheduler ab, damit dieser andere Aufgaben verarbeiten kann. Diese Übergabe erfolgt häufig, wenn die Aufgabe im Leerlauf ist oder auf E/A-Operationen wartet. Dies ist eines der am einfachsten zu implementierenden Modelle, da die Kontextumschaltung innerhalb des Anwendungscodes verwaltet wird.

Beispiele:

• Leichte eingebettete Systeme
• Frühe Versionen von Microsoft Windows (Windows 3.x)
• Classic Mac OS

Anwendungen in der Praxis:

• Anwendungen, die Coroutinen wie Python asyncio und Kotlin Coroutinen verwenden.

2. Präemptives Multitasking

Das Betriebssystem oder der Laufzeit-Scheduler zwingt die Aufgaben zum Anhalten und weist anderen Aufgaben auf der Grundlage eines Scheduling-Algorithmus CPU-Zeit zu. Dieses Modell stellt sicher, dass alle Aufgaben einen gleichen Anteil an CPU-Zeit erhalten. Es erfordert jedoch eine komplexere Kontextumschaltung.

Beispiele:

• Java-Threads, die von der JVM verwaltet werden.
• Python-Threading-Modul.

Anwendungen in der Praxis:

• Moderne Betriebssysteme (Windows, macOS, Linux)
• Webserver.

3. Ereignisgesteuerte Parallelität

In diesem Modell werden die Aufgaben in kleine, nicht blockierende Operationen unterteilt und in eine Warteschlange gestellt. Dann werden sie aus der Warteschlange abgerufen, führen die erforderliche Aktion aus und gehen zur nächsten über, wodurch das System interaktiv bleibt.

Beispiele:

• Node.js (JavaScript-Laufzeitumgebung).
• Das async/await-Muster von JavaScript.
• Pythons asyncio-Bibliothek.

Anwendungen in der Praxis:

• Webserver wie Node.js.
• Echtzeit-Chat-Anwendungen.

4. Akteurmodell

Verwendet Akteure, um Nachrichten asynchron zu senden und zu empfangen. Jeder Akteur verarbeitet jeweils eine Nachricht, wodurch ein gemeinsamer Status vermieden und der Bedarf an Sperren reduziert wird.

Beispiele:

• Akka-Framework (Java/Scala).
• ProgrammierspracheErlang.
• Microsoft Orleans (verteilte .NET-Anwendungen).

Anwendungen in der Praxis:

• Verteilte Systeme.
• Telekommunikationssysteme.
• Echtzeit -Datenverarbeitungssysteme.

5. Reaktive Programmierung

Mit diesem Modell können Sie Datenströme (Observables) erstellen und definieren, wie diese verarbeitet (Operatoren) und darauf reagiert (Beobachter) werden soll. Es treten Datenänderungen oder Ereignisse auf, die automatisch über die Ströme an alle abonnierten Beobachter weitergeleitet werden. Dieser Ansatz erleichtert die Verwaltung asynchroner Daten und Ereignisse und bietet eine übersichtliche und deklarative Möglichkeit, komplexe Datenflüsse zu verarbeiten.

Beispiele:

• RxJava
• Reactor
• ReactiveX

Anwendungen in der Praxis:

• Echtzeit-Datenverarbeitungs-Pipelines.
• Interaktive Benutzeroberflächen.
• Anwendungen, die eine dynamische und reaktionsschnelle Datenverarbeitung erfordern.

Was ist Parallelität?

Parallelität ist ein weiteres beliebtes Konzept, das in der Softwareentwicklung verwendet wird, um mehrere Aufgaben gleichzeitig zu bearbeiten. Im Gegensatz zur Gleichzeitigkeit, die durch schnelles Wechseln zwischen Aufgaben die Illusion einer parallelen Verarbeitung erzeugt, werden bei der Parallelität tatsächlich mehrere Aufgaben gleichzeitig unter Verwendung mehrerer CPU-Kerne oder Prozessoren ausgeführt. Dabei werden größere Aufgaben in kleinere, unabhängige Teilaufgaben unterteilt, die parallel ausgeführt werden können. Dieser Vorgang wird als Aufgabenzerlegung bezeichnet.

Betrachten wir beispielsweise eine Datenverarbeitungsanwendung, die nach der Durchführung von Analysen und Simulationen Berichte erstellt. Ohne Parallelität würde dies als eine große Aufgabe ausgeführt werden, deren Bearbeitung viel Zeit in Anspruch nehmen würde. Wenn Sie sich jedoch für Parallelität entscheiden, wird die Aufgabe durch die Aufgabenzerlegung viel schneller erledigt.

So funktioniert Parallelität:

• Schritt 1: Teilen Sie die Hauptaufgabe in unabhängige Teilaufgaben auf. Diese Teilaufgaben sollten ausgeführt werden können, ohne auf Eingaben von anderen Aufgaben warten zu müssen. Wenn jedoch Abhängigkeiten bestehen, müssen Sie diese entsprechend planen, um sicherzustellen, dass sie in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden. In diesem Beispiel gehe ich davon aus, dass keine Abhängigkeiten zwischen den Teilaufgaben bestehen.
• Teilaufgabe 1: Durchführung der Datenanalyse.
• Teilaufgabe 2: Erstellen von Berichten.
• Teilaufgabe 3: Durchführen von Simulationen.
• Schritt 2: Weisen Sie 3 Teilaufgaben 3 Kernen zu.
• Schritt 3: Kombinieren Sie schließlich die Ergebnisse der einzelnen Unteraufgaben, um das Endergebnis der ursprünglichen Aufgabe zu erhalten.

Anwendungsfälle für Parallelität

• Wissenschaftliche Berechnungen und Simulationen.
• Datenverarbeitung.
• Bildverarbeitung.
• Maschinelles Lernen.
• Risikoanalyse.

Verschiedene Parallelitätsmodelle

Ähnlich wie bei der Parallelität gibt es auch bei der Parallelität verschiedene Modelle, um Multi-Core-Prozessoren effizient zu nutzen und Rechenressourcen zu verteilen. Hier sind einige wichtige Parallelitätsmodelle und ihre Verwendungszwecke:

1. Datenparallelität

Dieses Modell verteilt Daten auf mehrere Prozessoren und führt gleichzeitig dieselbe Operation für jede Datenuntergruppe aus. Es eignet sich besonders für Aufgaben, die sich leicht in unabhängige Teilaufgaben unterteilen lassen.

Beispiele:

• SIMD -Operationen (Single Instruction, Multiple Data).
• Parallele Array-Verarbeitung.
• MapReduce-Framework.

Anwendungen in der Praxis:

• Bild- und Signalverarbeitung
• Groß angelegte Datenanalyse
• Wissenschaftliche Simulationen

2. Aufgabenparallelität

Bei der Aufgabenparallelität wird die Gesamt Aufgabe in kleinere, unabhängige Aufgaben unterteilt, die gleichzeitig auf verschiedenen Prozessoren ausgeführt werden können. Jede Aufgabe führt eine andere Operation aus.

Beispiele:

• Thread-basierte Parallelität in Java.
• Parallele Aufgaben in .NET.
• POSIX-Threads.

Anwendungen in der Praxis:

• Webserver, die mehrere Client-Anfragen bearbeiten.
• Parallele Algorithmusimplementierungen.
• Echtzeit-Verarbeitungssysteme.

3. Pipeline-Parallelität

Bei der Pipeline-Parallelität werden Aufgaben in Stufen unterteilt, die parallel verarbeitet werden. Die Daten fließen durch die Pipeline, wobei jede Stufe gleichzeitig arbeitet.

Beispiele:

• Unix-Pipeline-Befehle.
• Bildverarbeitungs-Pipelines.
• Datenverarbeitungs-Pipelines in ETL-Tools (Extract, Transform, Load).

Anwendungen in der Praxis:

• Video- und Audioverarbeitung.
• Echtzeit-Datenstreaming-Anwendungen.
• Automatisierung in Fertigung und Montage.

4. Fork/Join-Modell

Bei diesem Modell wird eine Aufgabe in kleinere Teilaufgaben unterteilt (Forking), diese werden parallel ausgeführt und anschließend werden die Ergebnisse kombiniert (Joining). Es eignet sich besonders für Divide-and-Conquer-Algorithmen.

Beispiele:

• Fork/Join-Framework in Java.
• Parallele rekursive Algorithmen (z. B. paralleles Mergesort).
• Intel Threading Building Blocks (TBB).

Anwendungen in der Praxis:

• Komplexe Rechenaufgaben wie das Sortieren großer Datensätze.
• Rekursive Algorithmen.
• Groß angelegte wissenschaftliche Berechnungen.

5. GPU-Parallelität

GPU-Parallelität nutzt die massiv parallelen Verarbeitungsfähigkeiten von Grafikprozessoren (GPUs), um Tausende von Threads gleichzeitig auszuführen, was sie ideal für hochparallele Aufgaben macht.

Beispiele:

• CUDA (Compute Unified Device Architecture) von NVIDIA.
• OpenCL (Open Computing Language).
• TensorFlow für Deep Learning.

Anwendungen in der Praxis:

• Maschinelles Lernen und Deep Learning.
• Echtzeit-Grafikrendering.
• Hochleistungsfähiges wissenschaftliches Rechnen.

Gleichzeitigkeit vs. Parallelität

Da Sie nun ein gutes Verständnis davon haben, wie Parallelität und Parallelismus funktionieren, wollen wir sie in mehreren Aspekten vergleichen, um zu sehen, wie wir das Beste aus beiden herausholen können.

1. Ressourcennutzung

• Parallelität: Führt mehrere Aufgaben innerhalb eines einzigen Kerns aus, wobei die Ressourcen zwischen den Aufgaben geteilt werden. Beispielsweise wechselt die CPU während Leerlauf- oder Wartezeiten zwischen den Aufgaben.
• Parallelität: Verwendet mehrere Kerne oder Prozessoren, um Aufgaben gleichzeitig auszuführen.

2. Fokus

• Parallelität: Konzentriert sich auf die gleichzeitige Verwaltung mehrerer Aufgaben.
• Parallelität: Konzentriert sich auf die gleichzeitige Ausführung mehrerer Aufgaben.

3. Aufgabenausführung

• Gleichzeitigkeit: Aufgaben werden verschachtelt ausgeführt. Der schnelle Kontextwechsel der CPU erzeugt die Illusion einer parallelen Ausführung.
• Parallelität: Aufgaben werden auf verschiedenen Prozessoren oder Kernen wirklich parallel ausgeführt.

4. Kontextwechsel

• Parallelität: Häufige Kontextwechsel treten auf, wenn die CPU zwischen Aufgaben wechselt, um den Anschein einer gleichzeitigen Ausführung zu erwecken. Manchmal kann dies die Leistung beeinträchtigen, wenn Aufgaben häufig in den Leerlauf gehen.
• Parallelität: Minimale oder keine Kontextumschaltung, da Aufgaben auf separaten Kernen oder Prozessoren ausgeführt werden.

5. Anwendungsfälle

• Parallelität: I/O-gebundene Aufgaben wie Festplatten-I/O, Netzwerkkommunikation oder Benutzereingaben.
• Parallelität: CPU-gebundene Aufgaben, die eine intensive Verarbeitung erfordern, wie mathematische Berechnungen, Datenanalyse und Bildverarbeitung.

Können wir Parallelität und Parallelismus zusammen verwenden?

Aus dem obigen Vergleich geht hervor, dass sich Parallelität und Parallelismus in vielen Situationen gegenseitig ergänzen. Bevor wir jedoch auf Beispiele aus der Praxis eingehen, wollen wir uns ansehen, wie diese Kombination in einer Multi-Core-Umgebung funktioniert. Betrachten wir dazu einen Webserver, der Daten liest, schreibt und analysiert.

Schritt 1: Aufgaben identifizieren

Zunächst müssen Sie die I/O-gebundenen Aufgaben und die CPU-gebundenen Aufgaben in Ihrer Anwendung identifizieren. In diesem Fall:

• E/A-gebunden – Lesen und Schreiben von Daten.
• CPU-gebunden – Datenanalyse.

Schritt 2: Gleichzeitige Ausführung

Datenlese- und -schreibaufgaben können in separaten Threads innerhalb eines einzelnen Kerns ausgeführt werden, da es sich um I/O-gebundene Aufgaben handelt. Der Server verwendet eine Ereignisschleife, um diese Aufgaben zu verwalten, und wechselt schnell zwischen den Threads, wobei er die Ausführung der Aufgaben verschachtelt. Sie können eine asynchrone Programmierbibliothek wie Python asyncio verwenden, um dieses parallele Verhalten zu implementieren.

Schritt 3: Parallele Ausführung

CPU-gebundenen Aufgaben können mehrere Kerne zugewiesen werden, um sie parallel zu verarbeiten. In diesem Fall kann die Datenanalyse in mehrere Unteraufgaben unterteilt werden, die jeweils in einem unabhängigen Kern ausgeführt werden. Sie können ein paralleles Ausführungsframework wie Python concurrent.futures verwenden, um dieses Verhalten zu implementieren.

Schritt 4: Synchronisation und Koordination

Manchmal können Threads, die in verschiedenen Kernen ausgeführt werden, voneinander abhängig sein. In solchen Situationen sind Synchronisationsmechanismen wie Sperren und Semaphoren erforderlich, um die Datenintegrität sicherzustellen und Race Conditions zu vermeiden.

Der folgende Codeausschnitt zeigt, wie Sie Parallelität und Parallelismus in derselben Anwendung mit Python verwenden können:

import asyncio
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import os

# I/O-gebundene Aufgabe simulieren (Daten lesen)
async def read_data():
    await asyncio.sleep(1)  # I/O-Verzögerung simulieren
    data = [1, 2, 3, 4, 5]  # Dummy-Daten
    print("Datenlesen abgeschlossen")
    return data

# I/O-gebundene Aufgabe simulieren (Daten schreiben)
async def write_data(data):
    await asyncio.sleep(1)  # I/O-Verzögerung simulieren
    print(f"Daten schreiben abgeschlossen: {data}")

# CPU-gebundene Aufgabe simulieren (Datenanalyse)
def analyze_data(data):
    print(f"Datenanalyse auf CPU gestartet: {os.getpid()}")
    result = [x ** 2 for x in data]  # Berechnung simulieren
    print(f"Datenanalyse auf CPU abgeschlossen: {os.getpid()}")
    return result

async def handle_request():
    # Parallelität: Daten asynchron lesen
    data = await read_data()
    
    # Parallelität: Daten parallel analysieren
    loop = asyncio.get_event_loop()
    with ProcessPoolExecutor() as executor:
        analyzed_data = await loop.run_in_executor(executor, analyze_data, data)
    
    # Parallelität: Daten asynchron schreiben
    await write_data(analyzed_data)

async def main():
    # Simulieren der Bearbeitung mehrerer Anfragen
    await asyncio.gather(handle_request(), handle_request())

# Server ausführen
asyncio.run(main())

Beispiele aus der Praxis für die Kombination von Parallelität und Parallelismus

Lassen Sie uns nun einige gängige Anwendungsfälle diskutieren, in denen wir Parallelität und Parallelismus kombinieren können, um eine optimale Leistung zu erzielen.

1. Verarbeitung von Finanzdaten

Zu den Hauptaufgaben eines Finanzdatenverarbeitungssystems gehören die Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse im Rahmen des täglichen Betriebs.

• Parallelität wird verwendet, um Finanzdaten aus verschiedenen Quellen wie dem Aktienmarkt mithilfe asynchroner E/A-Operationen abzurufen.
• Analyse der gesammelten Daten zur Erstellung von Berichten. Dies ist eine CPU-intensive Aufgabe, und Parallelität wird verwendet, um sie parallel auszuführen, ohne den täglichen Betrieb zu beeinträchtigen.

2. Videoverarbeitung

Zu den Hauptaufgaben eines Videoverarbeitungssystems gehören das Hochladen, Codieren/Decodieren und Analysieren von Videodateien.

• Parallelität kann verwendet werden, um mehrere Video-Upload-Anfragen mithilfe asynchroner E/A-Operationen zu bearbeiten. Dadurch können Benutzer Videos hochladen, ohne auf den Abschluss anderer Uploads warten zu müssen.
• Parallelität wird für CPU-intensive Aufgaben wie das Codieren, Decodieren und Analysieren von Videodateien verwendet.

3. Datenscraping

Zu den Hauptaufgaben eines Daten-Scraping-Dienstes gehören das Abrufen von Daten aus verschiedenen Websites und das Parsing/Analysieren der gesammelten Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen.

• Das Abrufen von Daten kann mithilfe von Parallelität erfolgen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Datenerfassung effizient ist und nicht durch das Warten auf Antworten blockiert wird.
• Parallelität wird verwendet, um die gesammelten Daten über mehrere CPU-Kerne hinweg zu verarbeiten. Sie verbessert den Entscheidungsprozess des Unternehmens, indem sie Echtzeitberichte bereitstellt.

Fazit

Parallelität und Parallelismus sind zwei Schlüsselkonzepte, die in der Softwareentwicklung zur Verbesserung der Anwendungsleistung eingesetzt werden. Parallelität ermöglicht die gleichzeitige Ausführung mehrerer Aufgaben, während Parallelismus die Datenverarbeitung durch die Verwendung mehrerer CPU-Kerne beschleunigt. Obwohl sie unterschiedliche Funktionen haben, kann ihre Integration die Leistung von Anwendungen mit sowohl I/O-gebundenen als auch CPU-gebundenen Aufgaben erheblich verbessern.

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