02 | 并行设计（上）：如何利用并行设计挖掘性能极限？

本文介绍了并行设计的重要性以及如何利用并行设计来挖掘性能极限。作者首先指出了在CPU多核场景下，通过并行设计将计算负载均衡到每个CPU核上以减少业务处理时延的挑战，并介绍了6种针对不同业务问题的典型并行设计架构模式。在介绍这些架构模式之前，作者先带领读者了解了并行计算模型，包括并发执行单元、同步交互等基本概念。接着，作者详细介绍了6种并行设计架构模式，包括计算逻辑、结构数据、信息交互等方面的规则性拆分。此外，作者还强调了每种架构模式中的隐式约束条件，以帮助读者避免引入故障，降低代码开发的实现复杂度，并最大化地挖掘并行设计架构模式的性能。整体而言，本文通过介绍并行设计的基本概念和具体架构模式，为读者提供了在面对实际业务问题时如何进行并行设计的指导。 文章总结了四种并行设计架构模式，分别是任务线性分解架构、任务分治架构、数据几何分解架构和递归数据架构。每种架构模式都针对不同的业务问题提供了相应的并行设计方案，涵盖了计算逻辑、数据结构和任务拆分等方面。作者还强调了每种架构模式的适用场景和隐式约束条件，帮助读者在实际应用中避免潜在的问题。这些内容对于需要在多核CPU场景下优化业务处理性能的技术人员具有重要参考价值。 在具体介绍了四种架构模式后，作者还进一步介绍了数据流交互架构和异步交互架构两种并行设计模式。数据流交互架构适用于单向确定性的消息交互场景，例如大数据领域中的ETL和嵌入式领域中的网络协议栈处理。而异步交互架构则适用于需要与多个任务进行消息交互的场景，如微服务架构中的业务功能处理。每种架构模式都有其特定的设计特点和隐式约束条件，需要根据实际业务需求进行选择和应用。 总的来说，本文通过介绍并行设计的基本概念、具体架构模式以及其应用场景和隐式约束条件，为读者提供了全面的并行设计指导，帮助他们在实际业务场景中优化性能，降低代码复杂度。