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67行，为啥M:N模型会影响性能。。。

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 并行和并发其实并不难，但是也给一些用户造成了困扰，因此我们专门开辟一个章节，用于讲清楚这两者的区别。
 
-`Erlang`之父[`Joe Armstrong`](https://en.wikipedia.org/wiki/Joe_Armstrong_(programmer))(伟大的异步编程先驱，开创一个时代的殿堂级计算机科学家，我还犹记得当年刚学到erlang时的震撼，respect!)用一张5岁小孩都能看到的图片解释了并发与并行的区别: 
+`Erlang` 之父[`Joe Armstrong`](https://en.wikipedia.org/wiki/Joe_Armstrong_(programmer))（伟大的异步编程先驱，开创一个时代的殿堂级计算机科学家，我还犹记得当年刚学到 `Erlang` 时的震撼，respect！）用一张5岁小孩都能看到的图片解释了并发与并行的区别： 
 
 <img alt="" src="/img/threads-01.png" class="center"  />
 
 
 上图很直观的体现了：
 
-- **并发(Concurrent)** 是多个队列使用同一个咖啡机，然后两个队列轮换着使用(未必是1:1轮换，也可能是其它轮换规则)，最终每个人都能接到咖啡
+- **并发(Concurrent)** 是多个队列使用同一个咖啡机，然后两个队列轮换着使用（未必是1:1轮换，也可能是其它轮换规则），最终每个人都能接到咖啡
 - **并行(Parallel)** 是每个队列都拥有一个咖啡机，最终也是每个人都能接到咖啡，但是效率更高，因为同时可以有两个人在接咖啡
 
-当然，我们还可以对比下串行：只有一个队列且仅使用一台咖啡机，哪怕前面那个人接咖啡时突然发呆了几分钟，后面的人也只能等他结束才能继续接。可能有读者有疑问了，从图片来看，并发也存在这个问题啊，前面的人抽了几分钟不接怎么办？很简单，另外一个队列的人把他推开就行了，自己队友不能在背后开枪，但是其它队的可以:)
+当然，我们还可以对比下串行：只有一个队列且仅使用一台咖啡机，哪怕前面那个人接咖啡时突然发呆了几分钟，后面的人也只能等他结束才能继续接。可能有读者有疑问了，从图片来看，并发也存在这个问题啊，前面的人发呆了几分钟不接咖啡怎么办？很简单，另外一个队列的人把他推开就行了，自己队友不能在背后开枪，但是其它队的可以:)
 
-在正式开始之前，先给出一个结论：**并发和并行都是对"多任务"处理的描述，其中并发是轮流处理，而并行是同时处理**。
+在正式开始之前，先给出一个结论：**并发和并行都是对“多任务”处理的描述，其中并发是轮流处理，而并行是同时处理**。
 
 ## CPU 多核
-现在的个人计算机动辄拥有十来个核心(M1 Max/Intel 12代)，如果使用串行的方式那真是太低调了，因此我们把各种任务简单分成多个队列，每个队列都交给一个cpu核心去执行，当某个cpu核心没有任务时，它还能去其它核心的队列中偷任务(真·老黄牛)，这样就实现了并行化处理。
+现在的个人计算机动辄拥有十来个核心(M1 Max/Intel 12代)，如果使用串行的方式那真是太低调了，因此我们把各种任务简单分成多个队列，每个队列都交给一个 CPU 核心去执行，当某个 CPU 核心没有任务时，它还能去其它核心的队列中偷任务(真·老黄牛)，这样就实现了并行化处理。
 
 #### 单核心并发
 那问题来了，在早期只有一个 CPU 核心时，我们的任务是怎么处理的呢？其实聪明的读者应该已经想到，是的，并发解君愁。当然，这里还得提到操作系统的多线程，正是操作系统多线程 + CPU核心，才实现了现代化的多任务操作系统。
 
 在 OS 级别，多线程负责管理我们的任务队列，你可以简单认为一个线程管理着一个任务队列，然后线程之间还能根据空闲度进行任务调度。我们的程序只会跟 OS 线程打交道，并不关心 CPU 到底有多少个核心，真正关心的只是 OS，当线程把任务交给 CPU 核心去执行时，如果只有一个 CPU 核心，那么它就只能同时处理一个任务。
 
-相信大家都看出来了：**CPU核心**对应的是上图的咖啡机，而**多个线程的任务队列**就对应的多个排队的队列，最终受限于CPU核心数, 每次只会有一个任务被处理。
+相信大家都看出来了：**CPU 核心**对应的是上图的咖啡机，而**多个线程的任务队列**就对应的多个排队的队列，由于终受限于 CPU 核心数，每个队列每次只会有一个任务被处理。
 
 
 和排队一样，假如某个任务执行时间过长，就会导致用户界面的假死(相信使用 Windows 的同学或多或少都碰到过假死的问题)， 那么就需要 CPU 的任务调度了(真实 CPU 的调度很复杂，我们这里做了简化)，有一个调度器会按照某些条件从队列中选择任务进行执行，并且当一个任务执行时间过长时，会强行切换该任务到后台中(或者放入任务队列，真实情况很复杂！)，去执行新的任务。
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 当 CPU 核心增多到 `N` 时，那么同一时间就能有 `N` 个任务被处理，那么我们的并行度就是 `N`，相应的处理效率也变成了单核心的 `N` 倍(实际情况并没有这么高)。
 
 #### 多核心并发
-当核心增多到`N`时，操作系统同时在进行的任务肯定远不止`N`个，而这些任务将被放入`M`个线程队列中，接着交给`N`个CPU核心去执行，最后实现了`M:N`的处理模型，在这种情况下，**并发跟并行时同时在发生的，所有用户任务从表面来看都在并发的运行，其实实际上，同一时刻只有`N`个任务能被同时并行的处理**。
+当核心增多到 `N` 时，操作系统同时在进行的任务肯定远不止 `N` 个，这些任务将被放入 `M` 个线程队列中，接着交给 `N` 个CPU核心去执行，最后实现了 `M:N` 的处理模型，在这种情况下，**并发跟并行时同时在发生的，所有用户任务从表面来看都在并发的运行，其实实际上，同一时刻只有 `N` 个任务能被同时并行的处理**。
 
 看到这里，相信大家已经明白两者的区别，那么我们下面给出一个正式的定义(该定义摘选自<<并发的艺术>>)。
 
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 ## 编程语言的并发模型
-如果大家学过其它语言的多线程，可能就知道不同语言对于线程的实现可能大相径庭:
+如果大家学过其它语言的多线程，可能就知道不同语言对于线程的实现可能大相径庭：
 
-- 由于操作系统提供了创建线程的API，因此部分语言会直接调用该API来创建线程，因此最终程序内的线程数和该程序占用的操作系统线程数相等，一般称之为**1:1线程模型**，例如Rust
-- 还有些语言在内部实现了自己的线程模型(绿色线程、协程)，程序内部的M个线程最后会以某种映射方式使用N个操作系统线程去运行，因此称之为**M:N线程模型**, 其中M和N并没有特定的彼此限制关系。一个典型的代表就是Go语言
-- 还有些语言使用了Actor模型，基于消息传递进行并发, 例如Erlang语言
+- 由于操作系统提供了创建线程的 API，因此部分语言会直接调用该 API 来创建线程，因此最终程序内的线程数和该程序占用的操作系统线程数相等，一般称之为**1:1 线程模型**，例如 Rust。
+- 还有些语言在内部实现了自己的线程模型(绿色线程、协程)，程序内部的 M 个线程最后会以某种映射方式使用 N 个操作系统线程去运行，因此称之为**M:N 线程模型**，其中 M 和 N 并没有特定的彼此限制关系。一个典型的代表就是 Go 语言。
+- 还有些语言使用了 Actor 模型，基于消息传递进行并发，例如 Erlang 语言。
 
-总之，每一种模型都有其优缺点及选择上的权衡，而Rust在设计时考虑的权衡就是运行时(runtime)。出于Rust的系统级使用场景，且要保证调用C时的极致性能，它最终选择了尽量小的运行时实现。
+总之，每一种模型都有其优缺点及选择上的权衡，而 Rust 在设计时考虑的权衡就是运行时(Runtime)。出于 Rust 的系统级使用场景，且要保证调用 C 时的极致性能，它最终选择了尽量小的运行时实现。
 
 > 运行时是那些会被打包到所有程序可执行文件中的 Rust 代码，根据每个语言的设计权衡，运行时虽然有大有小(例如 Go 语言由于实现了协程和 GC，运行时相对就会更大一些)，但是除了汇编之外，每个语言都拥有它。小运行时的其中一个好处在于最终编译出的可执行文件会相对较小，同时也让该语言更容易被其它语言引入使用。