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  • 效率低下的并行化：单片应用程序或软件无法有效使用可用的计算资源。您需要将应用程序组织成并行任务。在传统的不支持多线程的应用程序或软件中，我们会经常看到这个问题。这些应用程序在多核、多处理器、芯片多线程硬件上无法伸缩，并且无法实现更好的吞吐量。线程太多可能会和线程太少一样，都不会产生好的结果。
  • 串行瓶颈：在多个线程或进程之间共享数据结构的应用程序可能会有串行瓶颈。为了保持数据完整性，可能必须使用锁定和串行化技术（例如，读取锁、读写锁、写入锁、自旋锁、互斥等）将这些共享数据结构的访问串行化。设计得效率低下的锁可能会由于多个线程或进程之间的高度锁争用而导致串行瓶颈，从而尝试获取锁。这可能会潜在地降低应用程序或软件的性能。应用程序的性能可能会随着核心或处理器数量的增加而降低。
  • 对操作系统 (OS) 或运行时环境的过度依赖：您不能依赖操作系统、运行时环境或编译器来完成伸缩应用程序或软件所需的一切操作。但是，编译器和运行时环境可以帮助提供一定的优化，您不能依赖它们解决所有可伸缩性问题。例如，不能依赖 Java™ 虚拟机 (JVM) 通过自动并行来发现 Java 应用程序的最佳可伸缩的机会。
  • 工作负载的不平衡可能是一个瓶颈：工作负载的不均匀分布可能导致无法有效地利用计算资源。您可能必须将较大的任务划分成可以并行运行的较小的任务，还可能必须将串行算法更改为并行算法，以便提高性能和可伸缩性。
  • I/O 瓶颈：由于阻止磁盘输入/输出 (I/O) 或高网络延迟而导致的瓶颈可能会严重抑制应用程序的可伸缩性。
  • 无效的内存管理：在多核平台上，因为有很多处理单元，因此纯计算可能非常廉价，并且主要内存可能也不是问题，因为它正在变得越来越大。但是，内存带宽一直是一个瓶颈，因为所有处理器核心都贡献了一个通用的总线。无效的内存管理可能导致一些难以检测到的性能问题，比如伪共享。

转载于:https://my.oschina.net/frankies/blog/155885

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