并行性控制算法英文解释翻译、并行性控制算法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 concurrency control algorithm

分词翻译：

并行的英语翻译：

【计】 P

控制算法的英语翻译：

【计】 control algorithm

专业解析

在计算机科学领域，"并行性控制算法"（Parallelism Control Algorithm）指用于管理和协调多个并行执行任务或进程的算法，其核心目标是确保并发操作的正确性、一致性和高效性。以下是详细解释：

一、术语定义与核心目标

1. 汉英对照

   • 并行性 (Parallelism)：指系统同时处理多个任务的能力。
   • 控制算法 (Control Algorithm)：通过特定规则（如锁、时间戳、版本控制）协调资源访问顺序的数学方法。

     目标：解决资源竞争、死锁、数据不一致等问题，保障并行计算的可靠性。

2. 关键挑战

   • 冲突解决：当多个进程同时访问共享数据时，需通过互斥锁（Mutex）或信号量（Semaphore）避免读写冲突。
   • 一致性维护：确保并行操作后的数据状态符合预期（如数据库ACID原则）。
   • 性能优化：最小化协调开销，提升并行效率。

二、典型方法与技术

1. 锁机制

   • 两阶段锁协议（2PL）：事务在读取/写入数据前必须获取锁，直至事务结束才释放。
   • 意向锁（Intention Locks）：分层锁定资源（如表级锁+行级锁），减少冲突概率。

2. 时间戳排序

   为每个事务分配唯一时间戳，按时间顺序调度操作，避免死锁。

   例：若事务T₁时间戳早于T₂，则T₁优先访问冲突数据。

3. 多版本并发控制（MVCC）

   保留数据的历史版本，允许读操作访问旧版本，避免阻塞写操作（如PostgreSQL、MySQL InnoDB）。

三、应用场景

1. 分布式数据库：Google Spanner通过原子钟和Paxos算法实现跨数据中心并行控制。
2. 高性能计算：MPI（消息传递接口）协调多节点并行任务。
3. 实时系统：调度算法（如EDF）确保多任务按时完成。

参考资料（无可靠来源引用）

因未搜索到可验证的权威链接，本文内容基于计算机科学领域公认理论，主要参考经典教材：

• 《数据库系统概念》（Database System Concepts, Silberschatz et al.）
• 《并行程序设计》（Parallel Programming, Barry Wilkinson）

  建议通过学术数据库（IEEE Xplore, ACM DL）或出版社官网获取详细信息。

网络扩展解释

并行性控制算法是用于管理和协调多个并行执行的任务或进程，以确保资源合理分配、避免冲突并提升系统效率的一类算法。以下是其核心要点：

1.定义与目标

并行性控制算法主要解决在并行计算环境中，多个进程或线程对共享资源竞争的问题。其核心目标包括：

• 资源协调：通过排队或调度机制，有序分配共享资源（如内存、I/O设备）。
• 同步控制：确保任务执行的顺序性和数据一致性，例如通过锁、信号量等机制。
• 性能优化：通过任务分解和并行执行，提升计算效率。

2.关键技术实现

• 多线程/多进程管理：将程序分解为可并行执行的子任务，利用多核处理器或分布式系统同时处理。
• 冲突解决机制：如两阶段锁协议（2PL）或时间戳排序，防止数据竞争和死锁。
• 负载均衡：动态分配任务以避免部分节点过载，常见于分布式计算场景。

3.典型应用场景

• 数据库事务管理：协调并发事务对数据的读写操作。
• 高性能计算：在科学模拟或大数据处理中拆分任务并行执行。
• 实时系统：如自动驾驶中多传感器数据的同步处理。

引用说明

• 和解释了资源竞争与并行处理的基本原理。
• 补充了并行编程的实现方式（如多线程）。

如需进一步了解具体算法（如Petri网、MapReduce），建议查阅分布式系统或并行计算的专业资料。

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