Concurrency vs. Parallelismus – Definition und Unterschiede

In diesem Blog werden wir Concurrency und Parallelismus im Detail besprechen, um Ihnen zu helfen, das beste Konzept für Ihre Anwendung auszuwählen.

Was ist Concurrency?

Einfach ausgedrückt ist Concurrency ein Konzept in der Softwareentwicklung, um mehrere Aufgaben gleichzeitig zu bearbeiten. In der Theorie werden jedoch nicht alle Aufgaben zur gleichen Zeit ausgeführt. Stattdessen ermöglicht es dem System oder der Anwendung, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu verwalten, indem schnell zwischen ihnen gewechselt wird, wodurch eine Illusion von paralleler Verarbeitung entsteht. Dieser Prozess wird auch als Task-Interleaving bezeichnet.

Zum Beispiel, betrachten Sie 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 Concurrency müsste jeder Benutzer warten, bis die vorherige Anfrage erfüllt ist.

• Schritt 1: Die CPU beginnt mit der Verarbeitung der Datenabrufanfrage in Thread 1.
• Schritt 2: Während Thread 1 auf das Ergebnis wartet, startet die CPU den Dateiupload-Prozess in Thread 2.
• Schritt 3: Während Thread 2 auf den Datei-Upload wartet, beginnt die CPU mit dem Abrufen von Bildern in Thread 3.
• Schritt 4: Dann wechselt die CPU zwischen diesen 3 Threads basierend auf der Verfügbarkeit von Ressourcen, um alle 3 Aufgaben gleichzeitig zu erledigen.

Verglichen mit dem synchronen Ausführungsansatz ist der Concurrency-Ansatz viel schneller und äußerst nützlich für Einzelkernumgebungen, um die Gesamtreaktionszeit des Systems, die Ressourcenauslastung und die Systemdurchsatzfähigkeiten zu verbessern. Concurrency ist jedoch nicht auf Einzelkernumgebungen beschränkt; es kann auch in Mehrkernumgebungen implementiert werden.

Anwendungsfälle von Concurrency

• Reaktionsfähige Benutzeroberflächen.
• Webserver.
• Echtzeitsysteme.
• Netzwerk- und I/O-Operationen.
• Hintergrundverarbeitung.

Verschiedene Concurrency-Modelle

Mit der zunehmenden Komplexität und den Anforderungen moderner Anwendungen haben Entwickler neue Concurrency-Modelle eingeführt, um die Schwächen des traditionellen Ansatzes zu beheben. Hier sind einige wichtige Concurrency-Modelle und ihre Anwendungsbereiche:

1. Kooperatives Multitasking

In diesem Modell geben Aufgaben freiwillig die Kontrolle an den Scheduler ab, um anderen Aufgaben die Verarbeitung zu ermöglichen. Diese Abgabe erfolgt häufig, wenn die Aufgabe inaktiv ist oder auf I/O-Operationen wartet. Dies ist eines der einfachsten Modelle, da das Kontextwechseln innerhalb des Anwendungscodes verwaltet wird.

Beispiele:

• Leichte eingebettete Systeme
• Frühere Versionen von Microsoft Windows (Windows 3.x)
• Klassisches Mac OS

Reale Anwendungen:

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

2. Präemptives Multitasking

Das Betriebssystem oder der Laufzeit-Scheduler zwingt die Aufgaben anzuhalten und weist CPU-Zeit basierend auf einem Scheduling-Algorithmus anderen Aufgaben zu. Dieses Modell stellt sicher, dass alle Aufgaben einen gleichen Anteil an CPU-Zeit erhalten. Es erfordert jedoch komplexere Kontextwechsel.

Beispiele:

• Java-Threads, die vom JVM verwaltet werden.
• Python threading-Modul.

Reale Anwendungen:

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

3. Ereignisgesteuerte Concurrency

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

Beispiele:

• Node.js (JavaScript-Laufzeit).
• JavaScript’s async/await-Muster.
• Python’s asyncio-Bibliothek.

Reale Anwendungen:

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

4. Aktorenmodell

Verwendet Akteure, um Nachrichten asynchron zu senden und zu empfangen. Jeder Akteur verarbeitet eine Nachricht nach der anderen, vermeidet gemeinsam genutzte Zustände und reduziert den Bedarf an Sperren.

Beispiele:

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

Reale Anwendungen:

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

5. Reaktive Programmierung

Dieses Modell ermöglicht es Ihnen, Datenströme (Observables) zu erstellen und zu definieren, wie sie verarbeitet (Operatoren) und darauf reagiert werden soll (Beobachter). Datenänderungen oder Ereignisse treten auf, die automatisch durch die Ströme zu allen abonnierten Beobachtern propagiert werden. Dieser Ansatz erleichtert das Management von asynchronen Daten und Ereignissen und bietet eine saubere und deklarative Möglichkeit, komplexe Datenflüsse zu handhaben.

Beispiele:

• RxJava
• Reactor
• ReactiveX

Reale Anwendungen:

• Echtzeit-Datenverarbeitungspipelines.
• Interaktive Benutzeroberflächen.
• Anwendungen, die dynamische und reaktionsschnelle Datenverarbeitung erfordern.

Was ist Parallelismus?

Parallelismus ist ein weiteres populäres Konzept in der Softwareentwicklung, um mehrere Aufgaben gleichzeitig zu bearbeiten. Im Gegensatz zu Concurrency, das durch schnelles Wechseln zwischen Aufgaben die Illusion paralleler Verarbeitung schafft, führt Parallelismus tatsächlich mehrere Aufgaben gleichzeitig unter Verwendung mehrerer CPU-Kerne oder Prozessoren aus. Es beinhaltet das Aufteilen größerer Aufgaben in kleinere, unabhängige Teilaufgaben, die parallel ausgeführt werden können. Dieser Prozess wird als Task-Decomposition bezeichnet.

Zum Beispiel, betrachten Sie eine Datenverarbeitungsanwendung, die Berichte erstellt, nachdem sie Analysen durchgeführt und Simulationen ausgeführt hat. Ohne Parallelismus würde dies als eine große Aufgabe laufen, die viel Zeit in Anspruch nimmt. Mit Parallelismus wird die Aufgabe jedoch durch Task-Decomposition viel schneller abgeschlossen.

So funktioniert Parallelismus:

• Schritt 1: Teilen Sie die Hauptaufgabe in unabhängige Teilaufgaben auf. Diese Teilaufgaben sollten ohne Eingaben von anderen Aufgaben laufen können. Wenn es Abhängigkeiten gibt, müssen Sie sie entsprechend planen, um sicherzustellen, dass sie in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden. In diesem Beispiel nehme ich an, dass keine Abhängigkeiten zwischen den Teilaufgaben bestehen.
• Teilaufgabe 1: Datenanalyse durchführen.
• Teilaufgabe 2: Berichte erstellen.
• Teilaufgabe 3: Simulationen durchführen.
• Schritt 2: Weisen Sie 3 Teilaufgaben 3 Kernen zu.
• Schritt 3: Kombinieren Sie schließlich die Ergebnisse jeder Teilaufgabe, um das endgültige Ergebnis der ursprünglichen Aufgabe zu erhalten.

Anwendungsfälle von Parallelismus

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

Verschiedene Parallelismus-Modelle

Ähnlich wie bei Concurrency gibt es auch beim Parallelismus verschiedene Modelle, um Mehrkernprozessoren und verteilte Rechenressourcen effizient zu nutzen. Hier sind einige wichtige Parallelismus-Modelle und ihre Anwendungsbereiche:

1. Datenparallelismus

Dieses Modell verteilt Daten auf mehrere Prozessoren und führt die gleiche Operation gleichzeitig auf jedem Datensubset aus. Es ist besonders effektiv für Aufgaben, die leicht in unabhängige Teilaufgaben aufgeteilt werden können.

Beispiele:

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

Reale Anwendungen:

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

2. Aufgabenparallelismus

Aufgabenparallelismus beinhaltet die Aufteilung der Gesamtaufgabe in kleinere, unabhängige Aufgaben, die gleichzeitig auf verschiedenen Prozessoren ausgeführt werden können. Jede Aufgabe führt eine andere Operation aus.

Beispiele:

• Thread-basierter Parallelismus in Java.
• Parallele Aufgaben in .NET.
• POSIX-Threads.

Reale Anwendungen:

• Webserver, die mehrere Client-Anfragen bearbeiten.
• Implementierungen paralleler Algorithmen.
• Echtzeit-Verarbeitungssysteme.

3. Pipeline-Parallelismus

Beim Pipeline-Parallelismus werden Aufgaben in Stufen unterteilt, und jede Stufe wird parallel verarbeitet. Daten fließen durch die Pipeline, wobei jede Stufe gleichzeitig arbeitet.

Beispiele:

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

Reale Anwendungen:

• Video- und Audiobearbeitung.
• Echtzeit-Daten-Streaming-Anwendungen.
• Automatisierung von Fertigungs- und Montageprozessen.

4. Fork/Join-Modell

Dieses Modell beinhaltet das Aufteilen einer Aufgabe in kleinere Teilaufgaben (Forking), die parallel ausgeführt werden, und das anschließende Zusammenführen der Ergebnisse (Joining). Es ist nützlich für Divide-and-Conquer-Algorithmen.

Beispiele:

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

Reale Anwendungen:

• Komplexe Berechnungsaufgaben wie das Sortieren großer Datenmengen.
• Rekursive Algorithmen.
• Groß angelegte wissenschaftliche Berechnungen.

5. GPU-Parallelismus

GPU-Parallelismus nutzt die massiv parallelen Verarbeitungsfähigkeiten von Graphics Processing Units (GPUs), um Tausende von Threads gleichzeitig auszuführen, was es ideal für hochgradig parallele Aufgaben macht.

Beispiele:

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

Reale Anwendungen:

• Maschinelles Lernen und Deep Learning.
• Echtzeit-Grafik-Rendering.
• Hochleistungswissenschaftliches Rechnen.

Concurrency vs. Parallelismus

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

1. Ressourcennutzung

• Concurrency: Führt mehrere Aufgaben innerhalb eines einzelnen Kerns aus und teilt Ressourcen zwischen den Aufgaben. Zum Beispiel wechselt die CPU während Leerlauf- oder Wartezeiten zwischen den Aufgaben.
• Parallelismus: Verwendet mehrere Kerne oder Prozessoren, um Aufgaben gleichzeitig auszuführen.

2. Fokus

• Concurrency: Konzentriert sich auf das Verwalten mehrerer Aufgaben gleichzeitig.
• Parallelismus: Konzentriert sich auf das Ausführen mehrerer Aufgaben gleichzeitig.

3. Aufgabenausführung

• Concurrency: Aufgaben werden in einer verschachtelten Weise ausgeführt. Das schnelle Kontextwechseln der CPU erzeugt die Illusion einer parallelen Ausführung.
• Parallelismus: Aufgaben werden in einer echten parallelen Natur auf verschiedenen Prozessoren oder Kernen ausgeführt.

4. Kontextwechsel

• Concurrency: 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.
• Parallelismus: Minimale oder keine Kontextwechsel, da Aufgaben auf separaten Kernen oder Prozessoren laufen.

5. Anwendungsfälle

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

Können wir Concurrency und Parallelismus zusammen verwenden?

Basierend auf dem obigen Vergleich können wir feststellen, dass sich Concurrency und Parallelismus in vielen Situationen ergänzen. Aber bevor wir uns mit realen Beispielen befassen, sehen wir uns an, wie diese Kombination in einer Mehrkernumgebung unter der Haube funktioniert. Dafür betrachten wir einen Webserver, der Daten liest, schreibt und analysiert.

Schritt 1: Identifizierung der Aufgaben

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

• I/O-gebunden – Daten lesen und schreiben.
• CPU-gebunden – Datenanalyse.

Schritt 2: Concurrency-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 schnell zwischen den Threads zu wechseln und die Ausführung der Aufgaben zu verschachteln. Sie können eine asynchrone Programmbibliothek wie Python asyncio verwenden, um dieses Concurrency-Verhalten zu implementieren.

Schritt 3: Parallele Ausführung

Mehrere Kerne können CPU-gebundenen Aufgaben zugewiesen werden, um sie parallel zu bearbeiten. In diesem Fall kann die Datenanalyse in mehrere Teilaufgaben aufgeteilt werden, und jede Teilaufgabe wird in einem unabhängigen Kern ausgeführt. 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 laufen, voneinander abhängig sein. In solchen Situationen sind Synchronisationsmechanismen wie Sperren und Semaphoren erforderlich, um die Datenintegrität zu gewährleisten und Race Conditions zu vermeiden.

Der folgende Codeausschnitt zeigt, wie man Concurrency und Parallelismus in derselben Anwendung mit Python verwendet:

import asyncio
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import os

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

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

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

async def handle_request():
    # Concurrency: Daten asynchron lesen
    data = await read_data()

    # Parallelismus: Daten parallel analysieren
    loop = asyncio.get_event_loop()
    with ProcessPoolExecutor() as executor:
        analyzed_data = await loop.run_in_executor(executor, analyze_data, data)

    # Concurrency: Daten asynchron schreiben
    await write_data(analyzed_data)

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

# Server ausführen
asyncio.run(main())

Reale Beispiele für die Kombination von Concurrency und Parallelismus

Nun, lassen Sie uns einige häufige Anwendungsfälle besprechen, bei denen wir Concurrency und Parallelismus kombinieren können, um eine optimale Leistung zu erzielen.

1. Finanzdatenverarbeitung

Die Hauptaufgaben eines Finanzdatenverarbeitungssystems umfassen das Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von Daten, während die täglichen Operationen bedient werden.

• Concurrency wird verwendet, um Finanzdaten aus verschiedenen Quellen wie dem Aktienmarkt mit asynchronen I/O-Operationen abzurufen.
• Analysieren der gesammelten Daten zur Erstellung von Berichten. Dies ist eine CPU-intensive Aufgabe, und Parallelismus wird verwendet, um sie parallel auszuführen, ohne die täglichen Operationen zu beeinträchtigen.

2. Videobearbeitung

Die Hauptaufgaben eines Videobearbeitungssystems umfassen das Hochladen, Kodieren/Dekodieren und Analysieren von Videodateien.

• Concurrency kann verwendet werden, um mehrere Video-Upload-Anfragen mit asynchronen I/O-Operationen zu bearbeiten. Dies ermöglicht Benutzern, Videos hochzuladen, ohne auf den Abschluss anderer Uploads warten zu müssen.
• Parallelismus wird für CPU-intensive Aufgaben wie das Kodieren, Dekodieren und Analysieren von Videodateien verwendet.

3. Datenscraping

Die Hauptaufgaben eines Datenscraping-Dienstes umfassen das Abrufen von Daten von verschiedenen Websites und das Parsen/Analysieren der gesammelten Daten, um Einblicke zu gewinnen.

• Das Abrufen von Daten kann mithilfe von Concurrency gehandhabt werden. Es stellt sicher, dass die Datensammlung effizient ist und nicht blockiert wird, während auf Antworten gewartet wird.
• Parallelismus wird verwendet, um die gesammelten Daten über mehrere CPU-Kerne zu verarbeiten. Es verbessert den Entscheidungsprozess der Organisation, indem es Echtzeitberichte liefert.

Fazit

Concurrency und Parallelismus sind zwei wichtige Konzepte in der Softwareentwicklung, um die Leistung von Anwendungen zu verbessern. Concurrency ermöglicht es, mehrere Aufgaben gleichzeitig auszuführen, während Parallelismus die Datenverarbeitung durch die Nutzung mehrerer CPU-Kerne beschleunigt. Während sie unterschiedliche Funktionen haben, kann ihre Integration die Leistung von Anwendungen mit sowohl I/O-gebundenen als auch CPU-gebundenen Aufgaben erheblich verbessern.

Die Werkzeuge von Bright Data, wie die Web Scraper APIs, Web Scraper Functions und Scraping Browser, sind darauf ausgelegt, diese Techniken voll auszuschöpfen. Sie verwenden asynchrone Operationen, um Daten gleichzeitig von mehreren Quellen zu sammeln, und parallele Verarbeitung, um die Daten schnell zu analysieren und zu organisieren. Die Wahl eines Datenanbieters wie Bright Data, der Concurrency und Parallelismus bereits in seine Kernfunktionen integriert hat, kann Zeit und Aufwand sparen, da Sie diese Konzepte beim Web-Scraping nicht von Grund auf implementieren müssen.

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