面试题：Go语言中Go并发编程里并发和并行负载均衡的基础区别

Question

请阐述在Go并发编程场景下，并发和并行的负载均衡概念有何不同？分别举例说明在哪些实际应用场景中会优先考虑并发负载均衡和并行负载均衡。

Answer 1

并发和并行负载均衡概念区别

1. 并发负载均衡
   • 概念：在并发编程中，负载均衡是指在单个CPU核心上通过分时复用等方式，调度多个任务交替执行。它并不是真正意义上同时执行多个任务，而是快速切换，给人一种同时执行的错觉。在Go语言中，goroutine就是基于并发的机制，通过Go的调度器（Goroutine调度器）来实现任务的负载均衡。例如，一个Go程序中有多个I/O密集型的goroutine，调度器会合理地分配时间片，让每个goroutine都有机会执行，而不会让某个goroutine长时间占用CPU资源。
   • 举例：在一个Web服务器应用中，可能会有大量的HTTP请求到达。每个请求处理可能涉及到读取数据库、文件系统操作等I/O操作。通过使用goroutine，服务器可以并发处理这些请求，利用并发负载均衡，在单个CPU核心上高效地处理大量请求，避免因为某个请求的I/O阻塞而导致整个服务器无响应。
2. 并行负载均衡
   • 概念：并行负载均衡是指真正同时执行多个任务，它依赖于多个CPU核心或者多个处理器。在并行场景下，不同的任务可以在不同的核心上同时运行，而不是像并发那样通过时间片切换。在Go语言中，如果使用多核心CPU，Go的调度器会将不同的goroutine分配到不同的CPU核心上并行执行，实现并行负载均衡。
   • 举例：在一个视频渲染应用中，视频的不同帧可以独立进行渲染。通过将不同帧的渲染任务分配到不同的CPU核心上并行执行，利用并行负载均衡，可以大大提高渲染速度。比如使用Go编写的视频处理程序，可以启动多个goroutine，每个goroutine负责一帧的渲染，并且在多核心CPU上并行执行这些任务。

优先考虑场景

1. 并发负载均衡优先场景
   • I/O密集型任务：如Web爬虫应用，在爬取网页时，大部分时间都在等待网络I/O响应。使用并发负载均衡，通过goroutine可以在等待网络响应时切换到其他任务，充分利用CPU时间，提高整体效率。
   • 轻量级任务处理：例如一个日志记录系统，需要快速记录大量的日志条目。每个日志记录任务相对简单且耗时短，使用并发负载均衡可以高效处理这些任务，避免因为单个任务处理而占用过多资源。
2. 并行负载均衡优先场景
   • 计算密集型任务：像科学计算中的矩阵运算，涉及大量复杂的数学计算。将矩阵的不同部分分配到不同的CPU核心上并行计算，利用并行负载均衡，可以显著缩短计算时间。
   • 大规模数据处理：例如大数据分析中的数据排序，当数据量巨大时，将数据分块，每个分块的排序任务分配到不同CPU核心上并行执行，通过并行负载均衡能加快排序速度。