Milliste paralleelizatsiooni probleemidega olete tuttav?

Andmetõrke (Race Conditions): Mitmed lõimed pöörduvad samaaegselt ühiste andmete poole ning juurdepääsukord mõjutab tulemust.

Surnus (Deadlock): Kaks või enam lõime ootavad ressursside vabastamist, mis on hõivatud teiste lõimede poolt, kes kuuluvad samasse ootamisgruppi.

Nälgimine (Starvation): Madala prioriteediga või ebasoodsa ajakava korral ei saa lõimed pidevalt vajalikke ressursse, samal ajal kui teised lõimed neid kasutavad.

Testimine ja silumine: Paralleelsed süsteemid on keerulisemad siluda, kuna lõimede täitmise järjekord on ettearvamatu ning tulemused sõltuvad ajast.

Resursside koormus: Liiga suur lõimede arv võib põhjustada mälu, CPU kasutamise suurenemist ning kontekstivahetuse kulude kasvu.

Determinism: Paralleelprogrammi täitmise tulemused võivad iga kord erineda, kuna lõimede täitmise järjekord on erinev. See raskendab vigade kordamist.

Andmete jagamine ja sünkroniseerimine: Õige andmete jagamine ning sünkroniseerimismehhanismide (mutexid, semaforid, barjäärid) kasutamine on vajalik probleemide ennetamiseks, kuid nende vale kasutamine võib tekitada muid keerukusi.

Mastaapsus: Efektiivne paralleelsete toimingute kasutamine suuremal arvutus- või protsessorituumal ei skaleeru alati lineaarselt, kuna sünkroniseerimise ja koordineerimise kulud on kõrged.

Lõimede loomise ja haldamise kulud: Lõimede loomine, käivitamine ja lõpetamine nõuab teatud aega ning ressursse.

Raamatukogude ja raamistikute ühilduvus: Mõned raamatukogud ei ole lõimedele ohutud ning nende kasutamine nõuab täiendavat ettevaatust.