直播专场（一）｜并发之美，Rust中的线程应用

1. 并发编程的动机：包括充分利用硬件资源、提高吞吐量、应对多核CPU和GPU等方面的重要性。 2. 并发编程的应用场景：涉及IO密集型任务、计算密集型任务和混合型任务的优化方式。 3. 不同编程语言的并发支持：Go语言的Goroutine实现高效的并发编程，适合处理IO密集型任务；Rust语言通过异步编程和线程池实现并发，适合处理计算密集型任务。 4. 并发与并行的区别：并发指同时处理多个任务，但任务可能在不同时间点上交错执行；并行指多个任务同时在多个CPU上运行，强调任务的并行执行。 5. 并发编程的实践建议：包括优化算法、合理使用线程池和异步编程等方面的实践建议。 6. 并发对性能的影响：并发的性能提升受到阿姆达尔定律的限制，程序中可并行化的部分决定了性能提升的上限。 7. 阿姆达尔定律的解释：介绍了P（可并行化部分）、加速比（S）等概念，以及程序性能提升需要优化程序的可并行化部分。 8. 并发编程的实际案例：通过归并排序算法的不同实现方式，展示了并发实现的性能局限性和异步实现的优势。 9. 并发的适用场景：并发适用于需要处理大量独立任务的场景，但对于计算密集型任务需要谨慎评估并发的收益和开销。 10. Rust并发编程入门：介绍了Rust语言中线程的创建、执行、等待等基本概念，以及线程的高级特性和生命周期管理。