Гонка данных (Race Conditions): Несколько потоков одновременно обращаются к общим данным, и порядок доступа влияет на результат.
Взаимная блокировка (Deadlock): Два или более потока ожидают освобождения ресурсов, занятых другими потоками, входящими в ту же группу ожидания.
Старвация (Starvation): Поток с низким приоритетом или неблагоприятным расписанием постоянно не может получить доступ к нужным ресурсам, в то время как другие потоки их используют.
Тестирование и отладка: Параллельные системы сложнее отлаживать из-за непредсказуемого порядка выполнения потоков и зависимости результатов от времени.
Нагрузка на ресурсы: Чрезмерное количество потоков может привести к высокому потреблению памяти, CPU и повышенному накладным расходам на переключение контекста.
Недетерминированность: Результаты выполнения параллельной программы могут отличаться при каждом запуске из-за различных порядков выполнения потоков. Это усложняет воспроизведение ошибок.
Разделение данных и синхронизация: Корректное разделение данных и использование механизмов синхронизации (мьютексы, семафоры, барьеры) необходимо для предотвращения проблем, но их некорректное применение может вызвать другие сложности.
Масштабируемость: Эффективное использование параллелизма на большем количестве ядер / процессоров не всегда линейно масштабирует производительность из-за накладных расходов на синхронизацию и координацию.
Накладные расходы на создание и управление потоками: Создание, запуск и завершение потоков требует некоторого времени и ресурсов.
Совместимость с библиотеками и фреймворками: Некоторые библиотеки не являются потокобезопасными, что требует дополнительной осторожности при их использовании в параллельном коде.