并行处理是提升生成系统吞吐的重要手段。本文介绍在单机与分布式环境下的并行化模式、瓶颈与实现注意事项。
并行模型
- 多线程/线程池（Worker Pool）：适合 CPU 密集型任务，通过固定数量 worker 控制资源占用。
- 事件驱动并行（异步 I/O）：适合大量 I/O 密集型任务，利用事件循环与非阻塞 I/O 提升并发。
- 分布式并行（任务队列 + 多节点）：将任务拆分到多节点进行横向扩展，结合消息队列与重试策略。
任务划分与幂等性
- 把大任务拆成独立子任务以提高并行度，但要保证子任务幂等，便于重试与故障恢复。
实践建议
- 使用固定大小的 worker 池避免频繁创建销毁带来的开销；在 worker 内再行并发化 I/O 以更好利用多核。
- 对外部调用使用批处理与并发限制，避免击穿下游服务。
监控与背压
- 监控队列长度、任务延迟和失败率，根据队列深度实施背压或限流以保护系统稳定性。
示例伪代码与进一步阅读参考已在工程文档中列出。