1. 核心概念

• 并发 (Concurrency)：同一时间段内交替推进多任务，关注“能同时应对很多事”
• 并行 (Parallelism)：同一时刻在不同硬件资源上同时执行，关注“真的同时做很多事”
• 进程/线程/协程：
  • 进程：资源隔离与地址空间单位，由内核调度
  • 线程：CPU 调度的基本单位，共享进程资源，由内核调度
  • 协程：用户态的轻量并发实体，由语言/库运行时调度，通常复用少量线程（M:N）

1 概览

进程间通信是操作系统提供的一种机制，用于不同的，相互资源隔离的进程之间交换信息。

进程间通信方式汇总如下：

IPC方式	优点	缺点	典型用途
匿名管道	- 实现简单 - 父子进程间快速通信	- 仅限亲缘进程 - 半双工通信 - 不支持随机访问	父子进程之间的数据传输
命名管道 (FIFO)	- 可用于无亲缘关系进程 - 文件系统中可见	- 半双工通信 - 性能一般 - 编程略复杂	多进程之间的简单通信
消息队列	- 支持结构化消息 - 异步通信 - 可设置优先级	- 消息大小有限 - 内核态拷贝影响性能 - 编程复杂度中等	多进程异步消息传递
共享内存	- 最快速的通信方式 - 支持大数据量传输	- 需额外同步机制（如信号量） - 编程复杂 - 易出错	高性能数据交换 图像/视频处理
信号量	- 控制资源访问 - 支持进程同步与互斥	- 不传输数据 - 易死锁 - 编程复杂	临界区保护 生产者-消费者模型
信号	- 异步事件通知 - 系统支持广泛	- 信息量少（仅编号） - 信号处理函数复杂	中断处理 定时器通知
套接字（Socket）	- 支持本地与网络通信 - 双向通信 - 灵活强大	- 编程复杂 - 性能略低于共享内存（协议栈开销）	客户端-服务器模型 跨主机通信
UNIX域套接字	- 本地进程通信 - 支持双向传输 - 性能优于网络套接字	- 仅限本机使用 - 编程仍需处理协议细节	本地服务组件之间的通信

共享内存（Shared Memory）是一种高效的进程间通信（IPC）方式，简单来说，它直接操作的是内存，但它的初始化和持久化选项可以（并非必须）与文件关联

下面用一个表格帮你快速梳理两种主要共享内存方式的核心区别：

特性	文件支持的共享内存 (mmap with file)	匿名共享内存 (mmap with MAP_ANONYMOUS)
底层关联	磁盘上的一个具体文件	无文件关联，纯内存操作
映射方式	通过 mmap将文件映射到进程地址空间	通过 mmap设置 MAP_ANONYMOUS标志创建
数据持久化	可选择将修改同步至磁盘文件 (MS_SYNC) 或由内核决定稍后写入 (MS_ASYNC)	进程退出后数据消失，仅用于进程间通信
典型应用	进程间大量数据共享、需持久化的数据交换	父子进程或有亲缘关系进程间的高速、临时数据共享
优点	数据可持久化；非亲缘进程也能共享	无需文件操作，极速；避免磁盘I/O瓶颈
缺点	仍需文件系统操作（创建/打开文件）	数据不能持久化；只能用于有亲缘关系的进程

我们常说，在操作系统中，进程是资源分配的基本单位，它代表一个程序独立的执行环境，这通常包含了进程的地址空间、系统资源和执行上下文。而线程，它是进程内的执行单元，是操作系统调度的最小单位。线程通常共享所属进程的资源，但它也拥有一些独立的资源。当然，这里的线程主要指内核线程，用户态线程（如协程）并不被操作系统感知，但核心概念类似。另外，线程依赖于进程，不能独立存在。线程共享进程的大部分资源，但有自己的执行上下文。

简单理解，进程是操作系统为不同运行中的程序划分资源的一种手段，而线程是操作系统的基本调度单位，是并行编程中的核心设计。

按照进程和线程的资源是否可以进行共享的维度，可以作如下分类：

概览

线程上下文切换是操作系统实现多任务并发的核心机制。它通过保存和恢复线程的运行状态，使得多个线程可以在单个CPU核心上“看起来像”同时运行。然而，这个过程会带来直接（CPU执行调度代码）和间接（CPU缓存失效）的性能开销。在高性能编程中，理解并设法减少不必要的上下文切换是一个非常重要的优化方向。

一直在谈论进程，线程，并发编程，异步编程的概念，一直没有从一个通俗的角度去理解过，结合自己这么多年的编程经验，回过头来重新思考一下，进程是什么，线程是什么，协程又是什么？

其实大家看很多书籍和资料，都会看到这样一个结论：进程是操作系统资源分配的最小单位，线程是操作系统调度的最小单位。嗯...，可能很多人看到这句话觉得自己理解了，但是不一定真正理解到这句话的精髓。

引言

进程

进程(process)这个单词在维基的释义如下：

In computing, a process is the instance of a computer program that is being executed by one or many threads.