چندریسمانی در برابر چندپردازشی: محدودیت‌های GIL و تحلیل عملکرد

در حوزه برنامه‌نویسی همزمان، درک تفاوت‌های ظریف بین چندریسمانی و چندپردازشی برای بهینه‌سازی عملکرد برنامه بسیار حیاتی است. این مقاله به بررسی مفاهیم اصلی هر دو رویکرد، به ویژه در چارچوب پایتون می‌پردازد و قفل بدنام مفسر سراسری (GIL) و تأثیر آن بر دستیابی به موازی‌سازی واقعی را بررسی می‌کند. ما به بررسی مثال‌های کاربردی، تکنیک‌های تحلیل عملکرد و استراتژی‌هایی برای انتخاب مدل همزمانی مناسب برای انواع مختلف بار کاری خواهیم پرداخت.

درک همزمانی و موازی‌سازی

پیش از پرداختن به جزئیات چندریسمانی و چندپردازشی، اجازه دهید مفاهیم بنیادین همزمانی و موازی‌سازی را روشن کنیم.

• همزمانی: همزمانی به توانایی یک سیستم برای مدیریت چندین وظیفه به ظاهر همزمان اشاره دارد. این لزوماً به این معنا نیست که وظایف دقیقاً در یک لحظه در حال اجرا هستند. در عوض، سیستم به سرعت بین وظایف جابجا می‌شود و توهم اجرای موازی را ایجاد می‌کند. یک سرآشپز را تصور کنید که چندین سفارش را در آشپزخانه مدیریت می‌کند. او همه چیز را به یکباره نمی‌پزد، اما همه سفارش‌ها را به صورت همزمان مدیریت می‌کند.
• موازی‌سازی: از سوی دیگر، موازی‌سازی به معنای اجرای واقعی و همزمان چندین وظیفه است. این امر نیازمند چندین واحد پردازشی (مانند چندین هسته CPU) است که به طور هماهنگ کار می‌کنند. چندین سرآشپز را تصور کنید که همزمان روی سفارش‌های مختلف در یک آشپزخانه کار می‌کنند.

همزمانی مفهومی گسترده‌تر از موازی‌سازی است. موازی‌سازی شکل خاصی از همزمانی است که به چندین واحد پردازشی نیاز دارد.

چندریسمانی: همزمانی سبک

چندریسمانی شامل ایجاد چندین ریسمان (thread) در یک فرآیند واحد است. ریسمان‌ها فضای حافظه یکسانی را به اشتراک می‌گذارند، که باعث می‌شود ارتباط بین آن‌ها نسبتاً کارآمد باشد. با این حال، این فضای حافظه مشترک، پیچیدگی‌های مربوط به همگام‌سازی و شرایط رقابتی (race conditions) بالقوه را نیز به همراه دارد.

مزایای چندریسمانی:

• سبک‌وزن: ایجاد و مدیریت ریسمان‌ها عموماً نسبت به ایجاد و مدیریت فرآیندها منابع کمتری مصرف می‌کند.
• حافظه مشترک: ریسمان‌ها در یک فرآیند یکسان، فضای حافظه یکسانی را به اشتراک می‌گذارند که امکان اشتراک‌گذاری آسان داده و ارتباط را فراهم می‌کند.
• پاسخگویی: چندریسمانی می‌تواند با اجازه دادن به اجرای وظایف طولانی‌مدت در پس‌زمینه بدون مسدود کردن ریسمان اصلی، پاسخگویی برنامه را بهبود بخشد. به عنوان مثال، یک برنامه با رابط کاربری گرافیکی (GUI) ممکن است از یک ریسمان جداگانه برای انجام عملیات شبکه استفاده کند تا از فریز شدن رابط کاربری جلوگیری شود.

معایب چندریسمانی: محدودیت GIL

عیب اصلی چندریسمانی در پایتون، قفل مفسر سراسری (Global Interpreter Lock - GIL) است. GIL یک mutex (قفل) است که در هر زمان فقط به یک ریسمان اجازه می‌دهد تا کنترل مفسر پایتون را در دست داشته باشد. این بدان معناست که حتی بر روی پردازنده‌های چندهسته‌ای، اجرای موازی واقعی بایت‌کد پایتون برای وظایف وابسته به پردازنده (CPU-bound) امکان‌پذیر نیست. این محدودیت یک ملاحظه مهم هنگام انتخاب بین چندریسمانی و چندپردازشی است.

چرا GIL وجود دارد؟ GIL برای ساده‌سازی مدیریت حافظه در CPython (پیاده‌سازی استاندارد پایتون) و بهبود عملکرد برنامه‌های تک‌ریسمانی معرفی شد. این قفل با سریال‌سازی دسترسی به اشیاء پایتون، از شرایط رقابتی جلوگیری کرده و ایمنی ریسمان‌ها (thread safety) را تضمین می‌کند. اگرچه این امر پیاده‌سازی مفسر را ساده می‌کند، اما موازی‌سازی را برای بارهای کاری وابسته به پردازنده به شدت محدود می‌کند.

چه زمانی چندریسمانی مناسب است؟

با وجود محدودیت GIL، چندریسمانی همچنان می‌تواند در سناریوهای خاصی، به ویژه برای وظایف وابسته به ورودی/خروجی (I/O-bound) مفید باشد. وظایف وابسته به I/O بیشتر وقت خود را صرف انتظار برای تکمیل عملیات خارجی، مانند درخواست‌های شبکه یا خواندن از دیسک، می‌کنند. در طول این دوره‌های انتظار، GIL اغلب آزاد می‌شود و به ریسمان‌های دیگر اجازه اجرا می‌دهد. در چنین مواردی، چندریسمانی می‌تواند به طور قابل توجهی توان عملیاتی کلی را بهبود بخشد.

مثال: دانلود چندین صفحه وب

برنامه‌ای را در نظر بگیرید که چندین صفحه وب را به صورت همزمان دانلود می‌کند. گلوگاه در اینجا تأخیر شبکه است – یعنی زمانی که برای دریافت داده از سرورهای وب صرف می‌شود. استفاده از چندین ریسمان به برنامه اجازه می‌دهد تا چندین درخواست دانلود را به صورت همزمان آغاز کند. در حالی که یک ریسمان منتظر داده از یک سرور است، ریسمان دیگر می‌تواند پاسخ یک درخواست قبلی را پردازش کند یا درخواست جدیدی را آغاز نماید. این کار به طور موثری تأخیر شبکه را پنهان کرده و سرعت کلی دانلود را بهبود می‌بخشد.

            
import threading
import requests

def download_page(url):
    print(f"Downloading {url}")
    response = requests.get(url)
    print(f"Downloaded {url}, status code: {response.status_code}")

urls = [
    "https://www.example.com",
    "https://www.google.com",
    "https://www.wikipedia.org",
]

threads = []
for url in urls:
    thread = threading.Thread(target=download_page, args=(url,))
    threads.append(thread)
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

print("All downloads complete.")

            

              
                Copy
              
            
          

چندپردازشی: موازی‌سازی واقعی

چندپردازشی شامل ایجاد چندین فرآیند است که هر کدام فضای حافظه جداگانه‌ای دارند. این امر امکان اجرای موازی واقعی را بر روی پردازنده‌های چندهسته‌ای فراهم می‌کند، زیرا هر فرآیند می‌تواند به طور مستقل روی یک هسته متفاوت اجرا شود. با این حال، ارتباط بین فرآیندها به طور کلی پیچیده‌تر و منابع‌برتر از ارتباط بین ریسمان‌ها است.

مزایای چندپردازشی:

• موازی‌سازی واقعی: چندپردازشی محدودیت GIL را دور می‌زند و امکان اجرای موازی واقعی وظایف وابسته به پردازنده را بر روی پردازنده‌های چندهسته‌ای فراهم می‌کند.
• جداسازی: فرآیندها فضاهای حافظه جداگانه‌ای دارند که جداسازی را فراهم کرده و از خراب شدن کل برنامه توسط یک فرآیند جلوگیری می‌کند. اگر یک فرآیند با خطا مواجه شده و از کار بیفتد، فرآیندهای دیگر می‌توانند بدون وقفه به کار خود ادامه دهند.
• تحمل خطا: این جداسازی همچنین منجر به تحمل خطای بیشتری می‌شود.

معایب چندپردازشی:

• منابع‌بر: ایجاد و مدیریت فرآیندها به طور کلی منابع‌برتر از ایجاد و مدیریت ریسمان‌ها است.
• ارتباط بین فرآیندی (IPC): ارتباط بین فرآیندها پیچیده‌تر و کندتر از ارتباط بین ریسمان‌ها است. مکانیزم‌های رایج IPC شامل پایپ‌ها (pipes)، صف‌ها (queues)، حافظه مشترک و سوکت‌ها هستند.
• سربار حافظه: هر فرآیند فضای حافظه خود را دارد که منجر به مصرف حافظه بالاتر در مقایسه با چندریسمانی می‌شود.

چه زمانی چندپردازشی مناسب است؟

چندپردازشی انتخاب ترجیحی برای وظایف وابسته به پردازنده (CPU-bound) است که می‌توانند موازی شوند. اینها وظایفی هستند که بیشتر وقت خود را صرف انجام محاسبات می‌کنند و توسط عملیات ورودی/خروجی محدود نمی‌شوند. مثال‌ها عبارتند از:

• پردازش تصویر: اعمال فیلترها یا انجام محاسبات پیچیده روی تصاویر.
• شبیه‌سازی‌های علمی: اجرای شبیه‌سازی‌هایی که شامل محاسبات عددی سنگین هستند.
• تحلیل داده: پردازش مجموعه داده‌های بزرگ و انجام تحلیل‌های آماری.
• عملیات رمزنگاری: رمزگذاری یا رمزگشایی حجم زیادی از داده‌ها.

مثال: محاسبه عدد پی با استفاده از شبیه‌سازی مونت کارلو

محاسبه عدد پی با استفاده از روش مونت کارلو یک مثال کلاسیک از یک وظیفه وابسته به پردازنده است که می‌تواند به طور موثر با استفاده از چندپردازشی موازی شود. این روش شامل تولید نقاط تصادفی در یک مربع و شمارش تعداد نقاطی است که در داخل یک دایره محاطی قرار می‌گیرند. نسبت نقاط داخل دایره به کل نقاط متناسب با عدد پی است.

            
import multiprocessing
import random

def calculate_points_in_circle(num_points):
    count = 0
    for _ in range(num_points):
        x = random.random()
        y = random.random()
        if x*x + y*y <= 1:
            count += 1
    return count

def calculate_pi(num_processes, total_points):
    points_per_process = total_points // num_processes
    with multiprocessing.Pool(processes=num_processes) as pool:
        results = pool.map(calculate_points_in_circle, [points_per_process] * num_processes)
    total_count = sum(results)
    pi_estimate = 4 * total_count / total_points
    return pi_estimate

if __name__ == "__main__":
    num_processes = multiprocessing.cpu_count()
    total_points = 10000000
    pi = calculate_pi(num_processes, total_points)
    print(f"Estimated value of Pi: {pi}")

            

              
                Copy
              
            
          

در این مثال، تابع `calculate_points_in_circle` از نظر محاسباتی سنگین است و می‌تواند به طور مستقل روی چندین هسته با استفاده از کلاس `multiprocessing.Pool` اجرا شود. تابع `pool.map` کار را بین فرآیندهای موجود توزیع می‌کند و امکان اجرای موازی واقعی را فراهم می‌آورد.

تحلیل عملکرد و بنچمارکینگ

برای انتخاب موثر بین چندریسمانی و چندپردازشی، انجام تحلیل عملکرد و بنچمارکینگ ضروری است. این کار شامل اندازه‌گیری زمان اجرای کد شما با استفاده از مدل‌های همزمانی مختلف و تحلیل نتایج برای شناسایی رویکرد بهینه برای بار کاری خاص شما است.

ابزارهای تحلیل عملکرد:

• ماژول `time`: ماژول `time` توابعی برای اندازه‌گیری زمان اجرا فراهم می‌کند. می‌توانید از `time.time()` برای ثبت زمان شروع و پایان یک بلوک کد و محاسبه زمان سپری شده استفاده کنید.
• ماژول `cProfile`: ماژول `cProfile` یک ابزار پروفایلینگ پیشرفته‌تر است که اطلاعات دقیقی در مورد زمان اجرای هر تابع در کد شما ارائه می‌دهد. این می‌تواند به شما در شناسایی گلوگاه‌های عملکرد و بهینه‌سازی کدتان کمک کند.
• بسته `line_profiler`: بسته `line_profiler` به شما امکان می‌دهد کد خود را خط به خط پروفایل کنید و اطلاعات دقیق‌تری در مورد گلوگاه‌های عملکرد ارائه می‌دهد.
• بسته `memory_profiler`: بسته `memory_profiler` به شما کمک می‌کند تا مصرف حافظه در کد خود را ردیابی کنید، که می‌تواند برای شناسایی نشت حافظه یا مصرف بیش از حد حافظه مفید باشد.

ملاحظات بنچمارکینگ:

• بارهای کاری واقعی: از بارهای کاری واقعی استفاده کنید که الگوهای استفاده معمول برنامه شما را به درستی منعکس کنند. از استفاده از بنچمارک‌های مصنوعی که ممکن است نماینده سناریوهای دنیای واقعی نباشند، خودداری کنید.
• داده‌های کافی: از حجم کافی داده استفاده کنید تا اطمینان حاصل شود که بنچمارک‌های شما از نظر آماری معنادار هستند. اجرای بنچمارک‌ها روی مجموعه داده‌های کوچک ممکن است نتایج دقیقی ارائه ندهد.
• اجراهای متعدد: بنچمارک‌های خود را چندین بار اجرا کرده و نتایج را میانگین‌گیری کنید تا تأثیر تغییرات تصادفی کاهش یابد.
• پیکربندی سیستم: پیکربندی سیستم (CPU، حافظه، سیستم عامل) مورد استفاده برای بنچمارکینگ را ثبت کنید تا اطمینان حاصل شود که نتایج قابل تکرار هستند.
• اجراهای گرم‌کننده (Warm-up): قبل از شروع بنچمارکینگ واقعی، اجراهای گرم‌کننده انجام دهید تا سیستم به حالت پایدار برسد. این کار می‌تواند به جلوگیری از نتایج انحرافی ناشی از کشینگ یا سایر سربارهای اولیه کمک کند.

تحلیل نتایج عملکرد:

هنگام تحلیل نتایج عملکرد، عوامل زیر را در نظر بگیرید:

• زمان اجرا: مهم‌ترین معیار، زمان اجرای کلی کد است. زمان اجرای مدل‌های همزمانی مختلف را مقایسه کنید تا سریع‌ترین رویکرد را شناسایی کنید.
• استفاده از CPU: میزان استفاده از CPU را نظارت کنید تا ببینید هسته‌های CPU موجود چقدر به طور موثر مورد استفاده قرار می‌گیرند. چندپردازشی در حالت ایده‌آل باید منجر به استفاده بالاتر از CPU در مقایسه با چندریسمانی برای وظایف وابسته به پردازنده شود.
• مصرف حافظه: مصرف حافظه را ردیابی کنید تا اطمینان حاصل شود که برنامه شما حافظه بیش از حد مصرف نمی‌کند. چندپردازشی به دلیل فضاهای حافظه جداگانه، معمولاً به حافظه بیشتری نسبت به چندریسمانی نیاز دارد.
• مقیاس‌پذیری: مقیاس‌پذیری کد خود را با اجرای بنچمارک‌ها با تعداد مختلفی از فرآیندها یا ریسمان‌ها ارزیابی کنید. در حالت ایده‌آل، زمان اجرا باید با افزایش تعداد فرآیندها یا ریسمان‌ها به صورت خطی کاهش یابد (تا یک نقطه مشخص).

استراتژی‌هایی برای بهینه‌سازی عملکرد

علاوه بر انتخاب مدل همزمانی مناسب، چندین استراتژی دیگر نیز وجود دارد که می‌توانید برای بهینه‌سازی عملکرد کد پایتون خود از آنها استفاده کنید:

• استفاده از ساختارهای داده کارآمد: کارآمدترین ساختارهای داده را برای نیازهای خاص خود انتخاب کنید. به عنوان مثال، استفاده از یک مجموعه (set) به جای لیست برای تست عضویت می‌تواند عملکرد را به طور قابل توجهی بهبود بخشد.
• به حداقل رساندن فراخوانی توابع: فراخوانی توابع در پایتون می‌تواند نسبتاً پرهزینه باشد. تعداد فراخوانی توابع را در بخش‌های حیاتی از نظر عملکرد در کد خود به حداقل برسانید.
• استفاده از توابع داخلی: توابع داخلی معمولاً به شدت بهینه‌سازی شده‌اند و می‌توانند سریع‌تر از پیاده‌سازی‌های سفارشی باشند.
• اجتناب از متغیرهای سراسری: دسترسی به متغیرهای سراسری می‌تواند کندتر از دسترسی به متغیرهای محلی باشد. از استفاده از متغیرهای سراسری در بخش‌های حیاتی از نظر عملکرد در کد خود اجتناب کنید.
• استفاده از List Comprehensions و Generator Expressions: این ساختارها در بسیاری از موارد می‌توانند کارآمدتر از حلقه‌های سنتی باشند.
• کامپایل درجا (JIT): استفاده از یک کامپایلر JIT مانند Numba یا PyPy را برای بهینه‌سازی بیشتر کد خود در نظر بگیرید. کامپایلرهای JIT می‌توانند کد شما را به صورت پویا در زمان اجرا به کد ماشین نیتیو کامپایل کنند که منجر به بهبود عملکرد قابل توجهی می‌شود.
• سایتون (Cython): اگر به عملکرد بیشتری نیاز دارید، استفاده از سایتون را برای نوشتن بخش‌های حیاتی از نظر عملکرد در کد خود با یک زبان شبیه به C در نظر بگیرید. کد سایتون می‌تواند به کد C کامپایل شده و سپس به برنامه پایتون شما لینک شود.
• برنامه‌نویسی ناهمزمان (asyncio): از کتابخانه `asyncio` برای عملیات ورودی/خروجی همزمان استفاده کنید. `asyncio` یک مدل همزمانی تک‌ریسمانی است که از کوروتین‌ها و حلقه‌های رویداد برای دستیابی به عملکرد بالا برای وظایف وابسته به ورودی/خروجی استفاده می‌کند. این مدل از سربار چندریسمانی و چندپردازشی جلوگیری می‌کند در حالی که همچنان امکان اجرای همزمان چندین وظیفه را فراهم می‌آورد.

انتخاب بین چندریسمانی و چندپردازشی: یک راهنمای تصمیم‌گیری

در اینجا یک راهنمای تصمیم‌گیری ساده برای کمک به شما در انتخاب بین چندریسمانی و چندپردازشی آورده شده است:

• آیا وظیفه شما وابسته به ورودی/خروجی است یا وابسته به پردازنده؟
• وابسته به ورودی/خروجی: چندریسمانی (یا `asyncio`) به طور کلی انتخاب خوبی است.
• وابسته به پردازنده: چندپردازشی معمولاً گزینه بهتری است، زیرا محدودیت GIL را دور می‌زند.
• آیا نیاز به اشتراک‌گذاری داده بین وظایف همزمان دارید؟
• بله: چندریسمانی ممکن است ساده‌تر باشد، زیرا ریسمان‌ها فضای حافظه یکسانی را به اشتراک می‌گذارند. با این حال، به مسائل همگام‌سازی و شرایط رقابتی توجه داشته باشید. شما همچنین می‌توانید از مکانیزم‌های حافظه مشترک با چندپردازشی استفاده کنید، اما این کار به مدیریت دقیق‌تری نیاز دارد.
• خیر: چندپردازشی جداسازی بهتری را ارائه می‌دهد، زیرا هر فرآیند فضای حافظه خود را دارد.
• سخت‌افزار موجود چیست؟
• پردازنده تک‌هسته‌ای: چندریسمانی همچنان می‌تواند پاسخگویی را برای وظایف وابسته به ورودی/خروجی بهبود بخشد، اما موازی‌سازی واقعی امکان‌پذیر نیست.
• پردازنده چندهسته‌ای: چندپردازشی می‌تواند به طور کامل از هسته‌های موجود برای وظایف وابسته به پردازنده استفاده کند.
• نیازمندی‌های حافظه برنامه شما چیست؟
• چندپردازشی حافظه بیشتری نسبت به چندریسمانی مصرف می‌کند. اگر حافظه یک محدودیت است، چندریسمانی ممکن است ترجیح داده شود، اما حتماً به محدودیت‌های GIL رسیدگی کنید.

مثال‌هایی در حوزه‌های مختلف

بیایید چند مثال از دنیای واقعی در حوزه‌های مختلف را برای نشان دادن موارد استفاده از چندریسمانی و چندپردازشی در نظر بگیریم:

• وب سرور: یک وب سرور معمولاً چندین درخواست کلاینت را به صورت همزمان مدیریت می‌کند. می‌توان از چندریسمانی برای مدیریت هر درخواست در یک ریسمان جداگانه استفاده کرد که به سرور اجازه می‌دهد به چندین کلاینت به طور همزمان پاسخ دهد. اگر سرور عمدتاً عملیات ورودی/خروجی انجام دهد (مانند خواندن داده از دیسک، ارسال پاسخ‌ها از طریق شبکه)، GIL نگرانی کمتری خواهد بود. با این حال، برای وظایف سنگین پردازشی مانند تولید محتوای پویا، رویکرد چندپردازشی ممکن است مناسب‌تر باشد. فریمورک‌های وب مدرن اغلب از ترکیبی از هر دو استفاده می‌کنند، با مدیریت ورودی/خروجی ناهمزمان (مانند `asyncio`) همراه با چندپردازشی برای وظایف وابسته به پردازنده. به برنامه‌هایی فکر کنید که از Node.js با فرآیندهای خوشه‌ای یا پایتون با Gunicorn و چندین فرآیند کارگر استفاده می‌کنند.
• پایپ‌لاین پردازش داده: یک پایپ‌لاین پردازش داده اغلب شامل چندین مرحله است، مانند دریافت داده، پاکسازی داده، تبدیل داده و تحلیل داده. هر مرحله می‌تواند در یک فرآیند جداگانه اجرا شود که امکان پردازش موازی داده‌ها را فراهم می‌کند. به عنوان مثال، یک پایپ‌لاین که داده‌های سنسور را از منابع متعدد پردازش می‌کند، می‌تواند از چندپردازشی برای رمزگشایی همزمان داده‌های هر سنسور استفاده کند. فرآیندها می‌توانند با استفاده از صف‌ها یا حافظه مشترک با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. ابزارهایی مانند آپاچی کافکا یا آپاچی اسپارک این نوع پردازش‌های بسیار توزیع‌شده را تسهیل می‌کنند.
• توسعه بازی: توسعه بازی شامل وظایف مختلفی مانند رندرینگ گرافیک، پردازش ورودی کاربر و شبیه‌سازی فیزیک بازی است. می‌توان از چندریسمانی برای انجام همزمان این وظایف استفاده کرد و پاسخگویی و عملکرد بازی را بهبود بخشید. به عنوان مثال، می‌توان از یک ریسمان جداگانه برای بارگذاری دارایی‌های بازی در پس‌زمینه استفاده کرد تا از مسدود شدن ریسمان اصلی جلوگیری شود. می‌توان از چندپردازشی برای موازی‌سازی وظایف سنگین پردازشی، مانند شبیه‌سازی‌های فیزیک یا محاسبات هوش مصنوعی استفاده کرد. هنگام انتخاب الگوهای برنامه‌نویسی همزمان برای توسعه بازی، از چالش‌های بین‌پلتفرمی آگاه باشید، زیرا هر پلتفرم ظرافت‌های خاص خود را خواهد داشت.
• محاسبات علمی: محاسبات علمی اغلب شامل محاسبات عددی پیچیده‌ای است که می‌توان آنها را با استفاده از چندپردازشی موازی کرد. به عنوان مثال، یک شبیه‌سازی دینامیک سیالات را می‌توان به زیرمسئله‌های کوچکتری تقسیم کرد که هر کدام می‌توانند به طور مستقل توسط یک فرآیند جداگانه حل شوند. کتابخانه‌هایی مانند NumPy و SciPy روتین‌های بهینه‌سازی شده‌ای برای انجام محاسبات عددی ارائه می‌دهند و می‌توان از چندپردازشی برای توزیع بار کاری بین چندین هسته استفاده کرد. پلتفرم‌هایی مانند خوشه‌های محاسباتی بزرگ را برای موارد استفاده علمی در نظر بگیرید که در آنها گره‌های فردی به چندپردازشی متکی هستند، اما خوشه توزیع را مدیریت می‌کند.

نتیجه‌گیری

انتخاب بین چندریسمانی و چندپردازشی نیازمند بررسی دقیق محدودیت‌های GIL، ماهیت بار کاری شما (وابسته به ورودی/خروجی در برابر وابسته به پردازنده) و توازن بین مصرف منابع، سربار ارتباطات و موازی‌سازی است. چندریسمانی می‌تواند انتخاب خوبی برای وظایف وابسته به ورودی/خروجی یا زمانی باشد که اشتراک‌گذاری داده بین وظایف همزمان ضروری است. چندپردازشی به طور کلی گزینه بهتری برای وظایف وابسته به پردازنده است که می‌توانند موازی شوند، زیرا محدودیت GIL را دور می‌زند و امکان اجرای موازی واقعی را بر روی پردازنده‌های چندهسته‌ای فراهم می‌کند. با درک نقاط قوت و ضعف هر رویکرد و با انجام تحلیل عملکرد و بنچمارکینگ، می‌توانید تصمیمات آگاهانه‌ای بگیرید و عملکرد برنامه‌های پایتون خود را بهینه کنید. علاوه بر این، حتماً برنامه‌نویسی ناهمزمان با `asyncio` را در نظر بگیرید، به خصوص اگر انتظار دارید ورودی/خروجی یک گلوگاه اصلی باشد.

در نهایت، بهترین رویکرد به نیازمندی‌های خاص برنامه شما بستگی دارد. از آزمایش مدل‌های مختلف همزمانی و اندازه‌گیری عملکرد آنها برای یافتن راه‌حل بهینه برای نیازهای خود دریغ نکنید. به یاد داشته باشید که همیشه کد واضح و قابل نگهداری را در اولویت قرار دهید، حتی زمانی که برای بهبود عملکرد تلاش می‌کنید.