并发英文解释翻译、并发的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【医】 supervene; supervention

例句：

胎儿期并发症能影响婴儿的健康。
Antenatal complications can affect a baby's health.
病人因出现并发症而死亡。
Complications set in, and the patient ***d.
他的病因肺炎并发症而变得更严重。
His disease was complicated by pneumonia.

分词翻译：

并的英语翻译：

combine; equally

发的英语翻译：

hair; issue; send out; deliver; utter; develop; discover
【医】 capilli; capillus; crinis; crinis capitis; hair; Mit.; pili; pilo-
pilus; thrix; trich-; tricho-

专业解析

在汉英词典视角下，“并发”一词需根据语境区分普通语义与计算机专业术语的释义，以下为权威解析：

一、普通语义（医学/事件领域）

汉语释义：

指两种或多种疾病、事件同时发生或相继短时间内发生。

英文对应：

concurrent（同时发生）、comorbid（疾病共存）、simultaneous（同步发生）。

权威来源：

《牛津英汉汉英词典》（Oxford Chinese Dictionary）定义“并发”为“同时发生，尤指疾病”（occurring simultaneously, especially of diseases）。

例句：

患者并发肺炎和心力衰竭（The patient developed concurrent pneumonia and heart failure）。

二、计算机科学术语

汉语释义：

指系统同时处理多个任务或进程的能力，任务在重叠时间段内执行（未必严格同步）。

英文对应：

concurrency（并发性）、concurrent（并发的）。

核心概念：

与“并行”（Parallelism）区别：并发是逻辑上的同时处理（如单核分时调度），并行是物理上的同时执行（多核硬件支持）。
技术场景：多线程编程、分布式系统、数据库事务管理。

权威来源：

IEEE 计算机协会术语标准将“并发”定义为“多个计算在重叠时间段内执行的管理机制”（Managing multiple computations over overlapping periods）。

例句：

Go语言通过协程实现高并发（Go achieves high concurrency through goroutines）。

三、双语对照参考

汉语词义	英文翻译	适用领域
疾病同时发生	complication	医学
事件同时出现	concurrent events	通用
多任务处理机制	concurrency	计算机科学

引证来源：

《牛津英汉汉英词典》（商务印书馆，2018）
IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology (IEEE Std 610.12-1990)

网络扩展解释

并发（Concurrency）是计算机科学中的一个核心概念，指系统能够同时处理多个任务或操作的能力。这里的“同时”并非严格物理意义上的并行执行，而是强调任务在时间上的重叠，可能通过快速切换或资源分配实现多任务的高效调度。

关键点解析：

与并行的区别
并发强调任务逻辑上的同时性（如单核CPU通过时间片轮转处理多个线程），而并行是物理上的同时执行（如多核CPU同时运行多个线程）。并发是处理多任务的模式，并行是实现并发的一种手段。
典型应用场景
- 操作系统：同时运行多个程序（如边下载文件边浏览网页）。
- 服务器开发：处理海量用户请求（如电商秒杀活动）。
- 分布式系统：协调多个节点协作完成任务。
实现机制
- 多线程/多进程：通过线程切换或进程调度分配CPU资源。
- 异步编程：非阻塞式任务处理（如JavaScript的Promise）。
- 协程（Coroutine）：轻量级线程，由用户态调度（如Go语言的goroutine）。
挑战与解决方案
- 竞态条件：多个任务访问共享资源导致数据错误 → 通过锁（Lock）、原子操作解决。
- 死锁：任务相互等待资源 → 设计超时机制、资源有序分配。
- 上下文切换开销 → 减少线程数量，采用协程等轻量级方案。

示例比喻

想象一家咖啡店：

并发：一个服务员同时接收多个顾客点单，快速轮换处理（单核CPU）。
并行：多个服务员同时为不同顾客制作咖啡（多核CPU）。

并发技术是构建高性能系统的基石，尤其在云计算、实时数据处理等领域至关重要，但其复杂度也要求开发者深入理解底层原理以避免潜在问题。