并发与并行的区别是什么,并发与并行的区别是什么?并举例说明
并可以组什么词?
并且、合并、吞并、并联、并用、并进、归并、并轨、并重、兼并、并骨、
并线、并拢、并网、并力、火并、并存、并案、并立、并吞、并肩、并处、
并兼、并蔕、并翼、夥并、自并、并亲、并船、并耕、并州、并随、频并、
并隔、并蒂、比并、催并、骈并、并名、并塞、福并、逼并、并非、并耦、
并悉、参并、邻并、并事、并兵、拥并、并涵、坌并、并土、并毂、并禽
并字的基本定义:
①两种或两种以上的事物平排着:并肩。
②合在一起:归并。
③更近一层:讨论并通过。
④副词,用在否定词前,加强否定语气:并不太冷。
1、哀喜交并:交:交错。悲痛和喜悦交织。
2、挨肩并足:形容人群拥挤。
3、白头相并:犹言白头偕老。夫妻相亲相爱,一直到老。
4、并赃拿贼:行迹露败,当场人脏俱获。
5、并威偶势:指聚集声威势力。
6、并世无两:犹举世无双。
1.并案[ bìng àn ]:将若干起有关联的案子合并办理;
2.并称[ bìng chēng ]:并列在一起被称作;
3.并蒂莲 [ bìng dì lián ]:并排长在一起的两朵莲花,在文学作品中用来比喻恩爱的夫妻;
4.并发症[bìng fā zhèng]:由正在患的某病所引发的另一种病;
5.并购[ bìng gòu ]:以购买的方式获得;
6.并骨【bìng gǔ 】:指夫妻合葬;
7.并行不悖 [ bìng xíng bù bèi ]:同时实行,但是彼此并不冲突;
8.并重[ bìng zhòng ]:同等重视;
9.并茂【bìng mào 】:密切相关的两种事物都很丰富,优美;
10.并肩[ bìng jiān ]:肩挨着肩;
11.并轨[ bìng guǐ ]:将一起实施的体制措施等合而为一;
12.并驾齐驱[ bìng jià qí qū ]:比喻齐头并进,不分前后,也比喻地位或程度相等,不分上下;
13.并非[ bìng fēi ]:并不是;
14.并进[ bìng jìn ]:不分先后,同时进行;
15.并力[ bìng lì ]:一起出力;
16.并立[ bìng lì ]:同时存在;
程序并发执行与顺序执行相比会产生哪些新特征?
1、程序并发执行与顺序执行时产生的特性有:可分割性、失去封闭性、失去可再现性。
2、程序并发执行的主要特点是并发程序间具有相互制约的关系,程序并发执行失去了程序的封闭性和再现性,程序和机器执行程序的活动不再一一对应。
3、程序并发执行,就是系统中的各个部分不再以单纯的串行方式工作,在同一时刻系统中不是只有一个活动,而是存在许多并行活动。从程序的活动方面看,则可能有若干个作业程序同时或者相互穿插在系统中并发执行。这时,计算机不再是简单的顺序执行一道程序。也就是说,一道程序的前一操作结束后,系统不一定立即执行其后续的操作,而可能转而执行其他程序的某一操作。
中断技术为什么是并行不是并发?
中断是并行运行的基础。
打个比方:
你正在看书的时候突然电话铃声响了,你把书扣在桌上,然后去接电话,接完电话后回来继续看书。
你看书的时候相当于正在执行一个任务;电话***相当于中断请求;把书扣上相当于保护现场(保存各寄存器的值);去接电话相当于处理中断请求;回来拿书相当于恢复现场;继续看书相当于继续执行。***如你听到电话***而不理睬,相当于中断请求级别低于当前任务;***如你接电话的时候有人敲门,相当于处理中断过程中收到新的中断请求;***如你去开门,相当于新的中断请求高于现有任务;***如你堵住耳朵专心看书相当于屏蔽中断。
如何处理并发问题?
1.使用缓存:使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存,以区别空数据和未缓存的两种状态。
2.数据库优化:表结构优化;SQL语句优化,语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。
3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。
4.批量读取和延迟修改: 高并***况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。
5.读写分离: 数据库服务器配置多个,配置主从数据库。写用主数据库,读用从数据库。
6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中,然后再放到不同的服务器中。
7.NoSql和Hadoop: NoSql,not only SQL。没有关系型数据库那么多限制,比较灵活高效。Hadoop,将一个表中的数据分层多块,保存到多个节点(分布式)。每一块数据都有多个节点保存(集群)。集群可以并行处理相同的数据,还可以保证数据的完整性。
拓展资料:
大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而***用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
参考资料:
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