Concurrency و Parallelism مفاهیم مهمی در برنامه نویسی هستند که به بهبود عملکرد برنامه ها کمک می کند. درک چگونگی محاسبه کارایی موضوعات می تواند به توسعه دهندگان در بهینه سازی کد خود برای استفاده بهتر از منابع و اجرای سریع تر کمک کند.

درک تعادل و موازین

Concurrency شامل مدیریت چندین وظیفه با ترکیب اجرای خود، اغلب بر روی یک پردازنده واحد است. Parallelism، از سوی دیگر، چندین وظیفه را به طور همزمان بر روی پردازنده های متعدد یا هسته ها اجرا می کند.هر دو تکنیک به دنبال بهبود عملکرد هستند اما به طور متفاوتی عمل می کنند.

محاسبه عملکرد Thread

اندازه گیری بهره وری Thread چگونه به طور موثر موضوعات استفاده از منابع سیستم در طول اجرای آن را محاسبه می کند:

[[ویرایش] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱]

در جایی که سرعت مجازی [FLT 1] نسبت زمان اجرای یک رشته واحد به موضوعات مختلف است. راندمان نزدیک به 1 نشان دهنده استفاده بهینه است، در حالی که مقادیر پایین تر پیشنهاد می کند منابع کم استفاده یا محتوا.

عوامل موثر بر عملکرد Thread

  • [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] تغییر و هماهنگ سازی می تواند بهره وری را کاهش دهد.
  • [در این میان] [کارگردان: [[۱]] [۱۰] [۱]] [۱۰] [۱]] [۱] [۱]] [۱۰] [۱]] [۱] [۱۰] [۱]] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱۰] [۳] [۳] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۵] [۵] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]
  • [در این باره]: [[۱] [۱۰] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱]] [۱۰] [۱] [۱] [۱۰] [۱]] [۱] [۱] [۱۰] [۱]] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۱] [۲] [۱] [۱] [۱] [۱] [۲] [۱] [۱] [۱] [۲] [۲] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۲] [۲] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۲] [۲] [۳] [۳] [۲] [۲] [۲] [۱]
  • [در این میان] [از این رو] تعادل برقرار می کند؛ [[۱] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲] [۲]] حتی توزیع کار مانع از تنگنا می شود.