Задачи хорошо параллелятся, если они:
- CPU-bound: Вычислительно интенсивные задачи, требующие значительных ресурсов процессора.
python
А также имеют:
- Низкую связность (loose coupling): Подзадачи независимы или минимально зависят друг от друга.
- Разделяемые данные с минимальными блокировками: Доступ к общим данным требует небольшого количества операций синхронизации.
- Высокое соотношение вычислений к вводу/выводу: Время, затрачиваемое на вычисления, существенно превышает время на ввод/вывод.
Задачи имеют трудности с параллелизацией, если они:
- I/O-bound: Ограничены скоростью операций ввода/вывода (чтение/запись файлов, сетевые запросы). В Python из-за GIL параллелизация CPU-bound задач в многопоточности не дает прироста, но для I/O-bound многопоточность эффективна.
python
А также имеют:
- Высокая связность (tight coupling): Подзадачи сильно зависят друг от друга, требуя частой синхронизации и обмена данными.
- Значительное количество изменяемых общих данных: Требуется много блокировок для обеспечения корректности данных, что может приводить к взаимным блокировкам (deadlocks).
- Последовательный характер выполнения: Выполнение одной подзадачи зависит от результата предыдущей.
- Наличие GIL (Global Interpreter Lock) в CPython: Ограничивает параллельное выполнение на уровне потоков для CPU-bound задач.
В Python для параллелизации CPU-bound задач обычно используется модуль multiprocessing, создающий отдельные процессы, каждый со своим интерпретатором и памятью, что обходит ограничение GIL. Для I/O-bound задач хорошо подходит threading или асинхронное программирование (asyncio).