تفاوت بین Multithreading و Multiprocessing
هر دو مفهوم چندریسمانی (Multithreading) و چندپردازشی (Multiprocessing) برای اجرای همزمان چندین وظیفه در یک برنامه استفاده می‌شوند، اما تفاوت‌های اساسی بین آن‌ها وجود دارد.
1. تعریف کلی
چندریسمانی (Multithreading) به معنای اجرای چندین رشته (Thread) در یک فرآیند (Process) است که از حافظه مشترک استفاده می‌کنند. در این روش، پردازش‌ها به‌طور همزمان اجرا می‌شوند اما همچنان تحت یک فرآیند واحد قرار دارند.
چندپردازشی (Multiprocessing) به معنای اجرای چندین فرآیند مستقل (Process) است که هرکدام دارای فضای حافظه جداگانه بوده و می‌توانند به‌صورت کاملاً موازی روی چندین هسته پردازنده اجرا شوند.
| ویژگی | Multithreading (چندریسمانی) | Multiprocessing (چندپردازشی) |
|---|---|---|
| مفهوم | اجرای چندین رشته (Thread) در یک فرآیند (Process) | اجرای چندین فرآیند (Process) مستقل |
| منابع پردازشی | همه رشته‌ها از یک حافظه مشترک استفاده می‌کنند | هر فرآیند حافظه جداگانه‌ای دارد |
| کارایی | برای وظایف I/O محور مناسب‌تر است | برای وظایف پردازشی سنگین (CPU-bound) بهتر است |
| مدیریت حافظه | به اشتراک‌گذاری داده‌ها آسان‌تر است | به اشتراک‌گذاری داده‌ها دشوار است |
| پیاده‌سازی | با کتابخانه‌هایی مانند threading در پایتون انجام می‌شود |
با multiprocessing یا concurrent.futures انجام می‌شود |
| موازی‌سازی واقعی؟ | خیر، به دلیل GIL در پایتون فقط یک رشته در هر لحظه اجرا می‌شود | بله، فرآیندهای مستقل روی هسته‌های مختلف پردازنده اجرا می‌شوند |
2. تفاوت‌های کلیدی
مدیریت حافظه: در Multithreading، تمام رشته‌ها از یک حافظه مشترک استفاده می‌کنند، درحالی‌که در Multiprocessing هر فرآیند دارای حافظه اختصاصی است.
پردازش‌های وابسته به ورودی/خروجی (I/O-bound) و پردازشی (CPU-bound): Multithreading برای وظایفی که نیازمند تعامل با ورودی و خروجی هستند مانند کار با فایل، شبکه و پایگاه داده مناسب‌تر است، درحالی‌که Multiprocessing برای پردازش‌های محاسباتی سنگین که نیاز به استفاده از توان پردازشی پردازنده دارند، گزینه بهتری است.
موازی‌سازی واقعی: به دلیل وجود Global Interpreter Lock (GIL) در پایتون، Multithreading نمی‌تواند پردازش‌های واقعی موازی روی CPU انجام دهد، اما Multiprocessing این محدودیت را ندارد و می‌تواند از چندین هسته پردازنده استفاده کند.
کارایی و مصرف منابع: در Multithreading، اشتراک‌گذاری داده‌ها آسان‌تر است اما مدیریت همگام‌سازی (Synchronization) پیچیده‌تر می‌شود. در Multiprocessing، هر فرآیند به‌صورت مستقل اجرا شده و مدیریت داده‌ها بین فرآیندها دشوارتر است، اما پردازش‌ها به‌طور کاملاً مستقل و بهینه انجام می‌شوند.
3. چه زمانی از کدام استفاده کنیم؟
اگر پردازش شامل عملیات ورودی/خروجی (I/O-bound) باشد، مانند خواندن از پایگاه داده، دریافت داده از اینترنت، یا پردازش درخواست‌های وب، استفاده از Multithreading مناسب‌تر است.
اگر پردازش شامل عملیات محاسباتی سنگین (CPU-bound) باشد، مانند پردازش تصویر، یادگیری ماشین، یا محاسبات ریاضی پیچیده، استفاده از Multiprocessing انتخاب بهتری خواهد بود.
4. جمع‌بندی نهایی
Multithreading برای وظایف سبک‌تر و وابسته به I/O مناسب‌تر است و مدیریت اشتراک‌گذاری داده‌ها را آسان‌تر می‌کند. اما به دلیل GIL، پردازش‌های واقعی موازی روی CPU انجام نمی‌شوند.
Multiprocessing برای پردازش‌های سنگین که نیاز به قدرت پردازش بالا دارند بهتر است، زیرا فرآیندها روی چندین هسته پردازنده توزیع می‌شوند و می‌توانند به‌طور واقعی به‌صورت موازی اجرا شوند.
هر دو مفهوم چندریسمانی (Multithreading) و چندپردازشی (Multiprocessing) برای اجرای همزمان چندین وظیفه (Task) در یک برنامه استفاده می‌شوند، اما تفاوت‌های اساسی بین آن‌ها وجود دارد.
🔹 جمع‌بندی نهایی
| ویژگی | Multithreading | Multiprocessing |
|---|---|---|
| مدیریت حافظه | اشتراک‌گذاری آسان | حافظه مستقل |
| زمان‌بندی پردازش | کنترل توسط سیستم‌عامل | کنترل توسط سیستم‌عامل |
| موازی‌سازی واقعی؟ | خیر (به دلیل GIL در پایتون) | بله (روی چندین هسته اجرا می‌شود) |
| بهترین کاربرد | پردازش‌های I/O-bound | پردازش‌های CPU-bound |