引言 在现代计算领域，我们经常听说并行与并发这两个概念。它们都与任务处理有关，但具体又有哪些区别呢？本文将深入探讨并行与并发的区别，以及它们在不同场景下的应用。 并行与并发的区别 并行的定义与特点 并行是指同时执行多个任务的能力。在并行计算中，多个任务可以同时进行，互不干扰。这种方式可以充分利用多核处理器等硬件资源，提高任务处理的效率。 并发的定义与特点 并发是指多个任务交替进行的能力。在并发处理

Java并行编程是一种利用多线程和并发技术来加速应用性能的方法。在单核处理器时代，应用程序的执行是按顺序逐个指令执行的，无法同时处理多个任务。而多核处理器的出现使得并行编程成为可能。 并行编程可以将一个大型任务拆分成多个小任务，并通过多个线程同时执行这些任务，以达到提高应用性能的目的。Java提供了丰富的并发编程工具和API，使得并行编程变得简单和高效。 在Java中，可以使用线程（Thread）

在 Java 8 中引入的 Stream 为集合数据的处理带来了现代化的方式，而数据并行化则进一步提升了处理速度，充分发挥了多核处理器的优势。本篇博客将详细介绍数据并行化在 Java 8 Stream 中的应用，以及如何利用并行流处理大量数据。 什么是数据并行化 数据并行化是指将任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配给多个处理单元（如多个 CPU 核心）并行执行。在集合数据的处理中，可以将数据划

并行查询 openGauss的SMP并行技术是一种利用计算机多核CPU架构来实现多线程并行计算，以充分利用CPU资源来提高查询性能的技术。在复杂查询场景中，单个查询的执行较长，系统并发度低，通过SMP并行执行技术实现算子级的并行，能够有效减少查询执行时间，提升查询性能及资源利用率。SMP并行技术的整体实现思想是对于能够并行的查询算子，将数据分片，启动若干个工作线程分别计算，最后将结果汇总，返回前端

openGauss的SMP并行技术是一种利用计算机多核CPU架构来实现多线程并行计算，以充分利用CPU资源来提高查询性能的技术。在复杂查询场景中，单个查询的执行较长，系统并发度低，通过SMP并行执行技术实现算子级的并行，能够有效减少查询执行时间，提升查询性能及资源利用率。SMP并行技术的整体实现思想是对于能够并行的查询算子，将数据分片，启动若干个工作线程分别计算，最后将结果汇总，返回前端。SMP并

如何在Java中使用并行流函数实现并行计算 随着计算机处理能力的提升，我们常常需要针对大规模数据进行计算。为了提高计算效率，Java引入了并行流函数，可以在多线程的环境下对数据进行并行处理。在这篇文章中，我们将介绍如何在Java中使用并行流函数实现并行计算，并给出具体的代码示例。 并行流函数是Java 8引入的一种新特性。它可以通过将数据流分成多个子流，在多个线程中同时处理这些子流来实现并行计算。

并行垃圾收集器（Parallel GC、并行GC）是在多核CPU环境下的一种JVM垃圾收集算法，它可以在多个线程内并行执行垃圾收集功能，从而减少长时间GC对应用系统造成的影响。 下面主要介绍关于并行GC的使用和调优相关内容。 在什么时候使用并行GC 如果应用存在以下要求，那么就可以考虑使用Parallel GC： 侧重吞吐量：如果应用程序对事务吞吐量要求很高，并且可以容忍长时间执行垃圾收集，那么并

大家好，我是大圣，好久不见。 欢迎来到这个充满挑战与奇迹的技术世界。在这篇文章中，我们要聊聊那些听起来有点“高大上”，但其实与我们日常生活紧密相连的话题。 并发与并行，高并发是什么鬼，多线程和异步编程又是怎么一回事，什么叫做并发写、并发读，为啥我们还需要锁，MVCC又是个啥玩意儿，以及Flink在写入HDFS和Hudi时遇到的并发问题。 这些名词听起来是不是有点绕口？别担心，我会用最通俗的语言，把

可获得性 本特性自openGauss 1.1.0版本开始引入。 特性简介 openGauss的SMP并行技术是一种利用计算机多核CPU架构来实现多线程并行计算，以充分利用CPU资源来提高查询性能的技术。 客户价值 SMP并行技术充分利用了系统多核的能力，来提高重查询的性能。 特性描述 在复杂查询场景中，单个查询的执行较长，系统并发度低，通过SMP并行执行技术实现算子级的并行，能够有效减少查询执行时

简介 本文主要参考 1994 年 Graefe 的论文《Volcano-An Extensible and Parallel Query Evaluation System》，来解释火山模型中对查询进行并行的方法。 火山模型下，每一种关系代数操作会被抽象为一个算子，从而将整个 SQL 构建成一棵算子树（Operator Tree），从根节点到叶子结点自上而下地递归调用 next() 函数，从而实现

Archinstall2.6.1今天发布，作为这个基于Arch Linux文本的操作系统安装程序的最新版本，在下个月10月的Arch Linux ISO更新之前。 Archinstall 2.6.1的主要功能包括允许指定自定义数量的并行下载，使用Ly作为显示管理器的选项，使用Slick Greeter和LightDM的选项，以及将Kitty/DDolphin/Wofi添加到Hyprland。 并行

Archinstall 2.6.1 今天发布，作为 Arch Linux 基于文本的操作系统安装程序的最新版本，先于下个月的 10 月份 Arch Linux ISO 更新。 Archinstall 2.6.1 的主要功能包括允许指定自定义数量的并行下载、使用 Ly 作为显示管理器的选项、将 Slick-Greeter 与 LightDM 结合使用的选项，以及将 Kitty/Dolphin/Wof

如何使用C++构建高度并行化的嵌入式系统功能 嵌入式系统在现代科技中扮演着重要的角色，它们负责控制和管理许多设备和应用。随着需求不断增长和技术的发展，构建高度并行化的嵌入式系统变得越来越重要。C++作为一种高级编程语言，提供了丰富的功能和库，使得实现高度并行化的嵌入式系统变得更加容易。 本文将介绍如何使用C++语言构建高度并行化的嵌入式系统功能，并通过示例代码来帮助读者更好地理解。 首先，我们来了

随着硬件晶体管的尺寸越来越小，CPU 的频率上限已经基本保持在 4G 左右，但现代人类对于网络的要求不断升级，想要占领市场各厂商只能激发自己的潜能，将单线程代码发展为多核/多线程系统，在这其中，并行是充分利用这些系统性能的最优办法。 并行编程是一个革新式的变化，它涉及众多领域 ，包括硬件平台的实现方式、软件任务间的通信、任务同步等等， 可以说是一个实打实的“斜杆青年”了。 今天，我们就以 Linu

PostgreSQL 在很多场景下会启用并行执行计划，创建多个并行工作子进程，提升查询效率。 一个常用的并行表扫描的例子： 从下面的执行计划可以看出，Parallel Seq Scan 并行表扫描，并发工作进程数为 2，最上层的执行计划节点名称为 Gather。 postgres=# explain select * from tt where product_item_id=12836242;

InnoDB并行查询优化怎么实现的？ 根据B+树的特点，可以将B+树划分为若干子树，此时多个线程可以并行扫描同一张InnoDB表的不同部分。对执行计划进行多线程改造，每个子线程执行计划与MySQL原始执行计划一致，但每个子线程只需扫描表的部分数据，子线程扫描完成后再进行结果汇总。通过多线程改造，可以充分利用多核资源，提升查询性能。 优化后，在TPC-H测试中表现优异，最高可提升30倍，平均提升15

准备工作 数据库版本 GreatSQL-8.0.25-17 生成数据 使用 TPC-H 生成数据 #TPC-H Population Generator (Version 3.0.0) #生成10G的数据 $ ./dbgen -vf -s 10 修改my.cnf vim /etc/my.cnf #设置IPB为8G innodb_buffer_pool_size = 8G #设置并行查询的使用最大内

前言 说到MySQL的MTS，相信很多同学都不陌生，从5.6开始基于schema的并行回放，到5.7的LOGICAL_CLOCK支持基于事务的并行回放，这些内容都有文章讲解，在本篇文章不再赘述。今天要讲的是，你知道如何查看并行回放是否存在性能瓶颈吗，是由于主库事务行为导致无法并行回放，还是由于worker线程不足，限制了并行回放的天花板？这都得从一个Note信息说起。 MY-010559 在开启了

现在，随着大数据时代的到来和数据量越来越大，单一数据库的查询效率已经达不到实际应用需求。因此，数据库并行查询成为了当前热门的技术之一。MySQL和Oracle作为两个大型的关系型数据库，在并行查询方面也有各自的实现方式和优缺点。 首先，我们来看MySQL在并行查询方面的实现。MySQL在查询时，可以利用多个表的并行扫描来提高查询效率，这也是MySQL较为普遍的并行查询方式。此外，MySQL还提供了

随着Greenplum社区的繁荣发展，Greenplum相关中文资料、文档和书籍也如春笋般涌现。2019年，Greenplum官方教材 《Greenplum：从大数据战略到实现》 正式出版，受到了社区的一致好评。今年，随着虎年的脚步声越来越近，又一本Greenplum好书由机械工业出版社华章分社正式出版啦！ Greenplum数据库是基于MPP架构的开源大数据平台，具有良好的弹性和线性扩展能力，内