PP（ParallelPython(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.parallelpython.com%2F)）是基于Python的一个轻量级的，提供在SMP（多处理器或者多核系统）或者集群环境中并行执行Python代码的机制。最简单和最常见的并行方式

在执行程序时为了提高性能，提高并行度，编译器和处理器常常会对指令做重排序。重排序分三种类型：1.编译器优化的重排序。编译器在不改变单线程程序语义的前提下，可以重新安排语句的执行顺序。2.指令级并行的重排序。现代处理器采用了指令级并行技术（InstructionLevelParallelism，ILP）来将多条指令重叠执行。如果不存在数据依

一.概念　　Fork/Join就是将一个大任务分解(fork)成许多个独立的小任务，然后多线程并行去处理这些小任务，每个小任务处理完得到结果再进行合并(join)得到最终的结果。!(https://img2020.cnblogs.com/blog/1363696/202005/1363696202005061423408601074

1、概要前面的文章介绍了SpringBatch并发并行的批处理能力，但是还不够，单台机器的性能终归有极限，因此我们有些场景就可以考虑使用多台机器来处理。本文我们将介绍remotechunking，第一篇简单介绍SpringBatch多机器处理披露任务的能力。2、什么是remotechunking

1、概要大多数任务都能够通过简单的单进程单线程任务处理好，但是还有一大部分现实诉求无法满足。批量任务存在两种并行模式单进程、多线程多进程我们也可以细分为多线程Step(单进程)MultithreadStep并行Step(单进程)ParallelSteps对Step进行远程分块（

Go并发并发指的是同时处理多个任务的能力。并行指的是并行处理多个任务的能力。并行不一定加快运行速度，因为并行组件之间可能需要互相通信。Go中使用协程，信道来处理并发。协程Go中主要通过协程实现并发。协程是与其他函数或方法一起并发运行的函数或方法，协程可以看作是轻量级线程，但是创建成本更小，我们经常

Hadoop技术原理总结1、Hadoop运行原理Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架，其最核心的设计包括：MapReduce和HDFS。基于Hadoop,你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序，并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机集群上。基于MapReduce计算模型编写分布式并行程序相对简单，

随着单核CPU速度已经达到极限，CPU向多核方向发展，要持续提高网络处理带宽，传统的提升硬件设备、智能处理（如GSO、TSO、UFO）处理办法已不足够。如何充分利用多核优势来进行并行处理提高网络处理速度就是RPS解决的课题。以一个具有8核CPU和一个NIC的，连接在网络中的主机来说，对于由该主机产生并通过NIC发送到网络中的数据，CPU核的并行性是自热而然

Python多线程分布式和并行是完全不同的概念，分布式只负责将一个测试脚本可调用不同的远程环境来执行；并行强调“同时”的概念，它可以借助多线程或多进程技术并行来执行脚本技术。10.1单进程的时代        在单线程的时代，当处理器要处理多个任务时，必须要对这些任务排一下执行顺序并按照这个顺序

HPC（HighPerformanceComputing）是一种高性能计算技术，它利用大规模并行处理器集群或超级计算机等高性能计算设备，以及高速网络互联技术，实现对大规模数据和复杂计算任务的高效处理和分析。