Concurrency (datavetenskap)
Vid samtidig beräkning görs flera beräkningar inom överlappande tidsramar. Det utnyttjar konceptet att flera trådar eller processer kan göra framsteg med en uppgift asynkront. Detta allmänna tillvägagångssätt för att skriva och utföra datorprogram kallas samtidighet.
Samtidighet skiljer sig från parallella beräkningar, eftersom parallella beräkningar använder flera processorer som alla tilldelas en enda synkron tråd.
Frågor och svar
F: Vad är concurrency inom datavetenskap?
S: Concurrency inom datavetenskap avser utförandet av flera beräkningar samtidigt inom överlappande tidsramar.
F: Hur fungerar samtidighet i datorprogram?
S: I concurrency används flera trådar eller processer för att göra framsteg med en uppgift asynkront, vilket möjliggör effektivare användning av datorresurser.
F: Vad är skillnaden mellan concurrency och parallell databehandling?
S: Concurrency och parallell databehandling är liknande begrepp, men den största skillnaden är att parallell databehandling använder flera processorer, som var och en tilldelas en enda, synkron tråd.
F: Varför är samtidig databehandling användbart?
S: Concurrent computing är användbart eftersom det möjliggör effektivare användning av datorresurser och kan leda till snabbare bearbetning och förbättrade prestanda i vissa typer av applikationer.
F: Vad är ett exempel på en uppgift som kan dra nytta av samtidig databehandling?
S: Ett exempel på en uppgift som kan dra nytta av concurrent computing är en webbserver som måste hantera flera förfrågningar från olika användare samtidigt.
F: Kan man använda concurrent computing på ett system med en enda processor?
S: Ja, concurrent computing kan användas på ett system med en enda processor, men det kanske inte är lika effektivt som parallell databehandling på ett system med flera processorer.
F: Finns det någon gräns för hur många trådar eller processer som kan användas i concurrent computing?
S: Det finns ingen specifik gräns för hur många trådar eller processer som kan användas vid samtidig databehandling, men om för många används kan det leda till prestandaproblem och minskad effektivitet.
