Вопрос, почему при параллельном выполнении кода может выдаваться меньше результатов, чем при последовательном, является достаточно сложным и требует обширного объяснения. Ответ на него связан с особенностями параллельного программирования и взаимодействием потоков выполнения.
Во-первых, необходимо понимать, что при параллельном выполнении кода мы имеем дело с множеством потоков, которые выполняются одновременно. При этом возникают следующие факторы, которые могут влиять на результаты выполнения:
1. Гонка данных (data race): это ситуация, когда два или более потоков обращаются к одним и тем же данным одновременно, причем хотя бы один из потоков выполняет запись. Если не предусмотрены механизмы синхронизации, такие как блокировки (locks) или атомарные операции, то может возникнуть некорректное состояние данных, что приведет к неправильным результатам.
2. Состояние гонки (race condition): это ситуация, когда результаты выполнения зависят от того, какие именно потоки выполняются в конкретное время. В случае, если эти потоки выполняют одну и ту же операцию на общих данных, результат может быть различным при каждом выполнении программы.
3. Немонотонное чтение (non-atomic reading): это ситуация, когда чтение одного и того же значения данных в разных потоках может возвращать разные результаты. Это связано с поведением кэшей процессоров и реорганизацией инструкций, что может приводить к парадоксальным результатам.
4. Взаимоблокировки (deadlocks): это ситуация, когда два или более потоков ожидают друг друга, чтобы продолжить свое выполнение, что приводит к зависанию программы.
5. Распределение ресурсов (resource contention): при параллельном выполнении кода могут возникать ситуации, когда несколько потоков одновременно конкурируют за доступ к ограниченным ресурсам, таким как сетевые порты, файлы или база данных. Это может приводить к задержкам и проблемам с доступом к ресурсам.
Все эти факторы могут привести к непредсказуемому поведению программы и результатам, отличным от ожидаемых. Поэтому при параллельном программировании необходимо предусматривать механизмы синхронизации, такие как мьютексы (mutexes), семафоры (semaphores) или мониторы (monitors), чтобы гарантировать согласованность данных и предотвращать возникновение вышеупомянутых проблем.
Кроме того, необходимо тщательно проектировать алгоритмы и структуры данных, чтобы минимизировать зависимости между потоками и уменьшить конфликты при доступе к общим ресурсам. Также использование подходов, таких как функциональное программирование или иммутабельность данных, может помочь устранить некоторые проблемы, связанные с параллельным выполнением кода.
В целом, необходимо иметь в виду, что параллельное программирование является сложным и требует особого подхода. Несмотря на потенциальные проблемы, правильное использование параллельных вычислений может привести к ускорению выполнения программы и повышению ее производительности.