挖掘并行技术总结：共享内存与分布式计算的优劣分析挖掘并行技术总结：共享内存与分布式计算的优劣分析在现代计算机应用中，由于数据量庞大，复杂的运算，单线程计算的效率已经无法满足需求。
因此，采用并行计算等技术能够有效地提高计算效率和减少计算时间。
在并行计算领域中，共享内存和分布式计算是两种常见的技术，它们都有自己的优点和缺点，在使用时需要根据不同的需求进行选择。
本文将对这两种技术进行详细的优劣分析。
一、共享内存技术共享内存技术是指多个线程可以访问同一个物理内存空间，在同一时间内可以同时对其进行读写操作。
由于共享内存技术操作简单、通信效率高以及程序易于调试等优点，因此被广泛应用于计算密集型任务和高性能计算领域。
优点：1、通信效率高。
共享内存技术的通信效率高于分布式计算技术，这是因为在共享内存技术下，线程之间可以直接访问共享内存，而在分布式计算技术下，线程之间需要通过网络通信进行数据传输。
2、易于编程与调试。
由于共享内存技术具有操作简单的特点，因此程序员可以很容易地编写和调试代码。
同时由于共享内存技术在同一时间内只允许一个线程对内存进行读写操作，因此程序员可以更好地控制程序的执行过程。
3、适用于计算密集型任务。
共享内存技术可以使多个线程同时访问计算机的处理器，因此适用于计算密集型任务，能够提高计算效率。
缺点：1、容易出现数据竞争的问题。
由于多个线程同时访问同一块内存区域，因此容易出现数据竞争的问题。
如果不加以处理的话，这个问题会导致程序的运行结果不可预测，严重时可能会导致程序崩溃。
2、不适合处理I/O密集型任务。
由于共享内存技术只能够访问内存中的数据，而无法对外设进行操作，因此不适合处理I/O密集型任务。
I/O密集型任务需要频繁地访问外部存储，而在共享内存技术中这种作是不可取的。
3、不便于扩展。
共享内存技术需要在同一台计算机中进行，因此不便于进行扩展。
如果想要用更多的计算资源来处理数据，那么只能采用多台计算机协作的方式。
