Главное отличие в разделении памяти. Процессы независимы друг от друга, имеют раздельные адресные пространства, идентификаторы, ресурсы. Треды исполняются в совместном адресном порстранстве, имеют общий доступ к памяти, переменным, загруженным модулям.

Oct. 12, 2023, Источник

Асинхронность, threading и мультипроцессинг - это три различных подхода к параллельному выполнению задач каждый из которых имеет свои особенности и применения:

1. Асинхронность (Asynchronous)

• Асинхронность предполагает выполнение задач без ожидания их завершения.
• Используется для работы с вводом-выводом (I/O), таким как чтение или запись файлов, сетевые запросы и т. д.
• В асинхронном коде задачи не блокируют основной поток выполнения, что позволяет эффективно использовать ресурсы процессора.
• Примеры асинхронных моделей включают в себя асинхронные функции и ключевые слова в Python (например, `async`, `await`).

2. Threading (Потоки)

• Потоки позволяют выполнять несколько частей кода (потоков) параллельно в пределах одного процесса.
• Используются для выполнения многозадачных операций, которые могут быть распределены между несколькими ядрами процессора.
• Потоки могут выполняться параллельно, но могут также конкурировать за общие ресурсы, что может привести к проблемам синхронизации и безопасности.
• В некоторых языках, таких как Python, использование потоков ограничено из-за GIL (Global Interpreter Lock), что может снижать эффективность при использовании множества потоков для CPU-интенсивных задач.

3. Мультипроцессинг (Multiprocessing)

• Мультипроцессинг также позволяет выполнять несколько частей кода параллельно, но каждая часть выполняется в отдельном процессе.
• Каждый процесс имеет свое собственное пространство памяти, что делает мультипроцессинг более подходящим для многозадачных вычислений на многоядерных системах.
• Процессы обычно имеют больший накладные расходы по сравнению с потоками, поскольку каждый из них требует своих собственных ресурсов памяти и управления.
• Мультипроцессинг избегает проблемы GIL, что делает его более эффективным для CPU-интенсивных задач в Python и других языках.

Выбор между асинхронностью, потоками и мультипроцессингом зависит от конкретных требований вашего приложения, а также от характеристик вашей системы и языка программирования.

Feb. 16, 2024, easyoffer