中间语言并行并发的实现

1/1中间语言并行并发的实现第一部分并行流水线设计 2第二部分数据依赖分析和消除 4第三部分分支预测和动态调度 7第四部分多线程的支持和实现 9第五部分内存一致性和实现 12第六部分任务调度和负载均衡 15第七部分同步与通信机制的实现 17第八部分可靠性与容错性机制 21

第一部分并行流水线设计关键词关键要点并行流水线阶段

1.指令获取阶段：从内存中获取指令，并将指令加载到指令寄存器中。

2.指令译码阶段：对指令进行译码，并确定指令的操作码和操作数。

3.操作数获取阶段：从寄存器或内存中获取指令的操作数。

4.执行阶段：执行指令的操作，并将结果写入寄存器或内存中。

5.写回结果阶段：将执行结果写入寄存器或内存中。

流水线冲突

1.结构冲突：当多个指令同时需要访问同一个资源时，就会发生结构冲突。例如，当两个指令同时需要访问同一个寄存器时，就会发生结构冲突。

2.数据冲突：当一个指令需要读取或写入的数据还没有被前一条指令写回时，就会发生数据冲突。例如，当一个指令需要读取一个变量，而前一条指令还没有将该变量的值写回内存时，就会发生数据冲突。

3.控制冲突：当一条指令的执行结果影响到下一条指令的执行路径时，就会发生控制冲突。例如，当一条指令是条件跳转指令时，下一条指令的执行路径会受到该指令的执行结果的影响，此时就会发生控制冲突。#并行流水线设计

并行流水线设计是一种计算机体系结构技术，它可以提高程序的执行速度。并行流水线设计的基本思想是将程序的执行过程分解成多个阶段，并在不同的处理单元上同时执行这些阶段。这样，就可以提高程序的执行速度，因为多个处理单元可以同时工作。

并行流水线设计通常用于实现超标量处理器。超标量处理器是一种可以同时执行多个指令的处理器。超标量处理器的工作原理是将程序的执行过程分解成多个阶段，并在不同的处理单元上同时执行这些阶段。这样，就可以提高程序的执行速度，因为多个处理单元可以同时工作。

并行流水线设计通常分为以下几个阶段：

*取指阶段：在这个阶段，处理器从内存中读取指令。

*译码阶段：在这个阶段，处理器将指令解码成机器指令。

*执行阶段：在这个阶段，处理器执行机器指令。

*写回阶段：在这个阶段，处理器将执行结果写回内存。

并行流水线设计可以提高程序的执行速度，但它也有以下几个缺点：

*设计复杂：并行流水线设计比较复杂，因此设计难度大。

*功耗高：并行流水线设计需要更多的处理单元，因此功耗较高。

*指令相关性：并行流水线设计可能会导致指令相关性，从而降低程序的执行速度。

并行流水线设计的实现

并行流水线设计可以通过以下几种方式实现：

*硬件实现：并行流水线设计可以通过硬件来实现。这种实现方式比较复杂，但速度最快。

*软件实现：并行流水线设计可以通过软件来实现。这种实现方式比较简单，但速度较慢。

*混合实现：并行流水线设计可以通过硬件和软件相结合的方式来实现。这种实现方式既可以保证速度，又可以降低设计难度。

并行流水线设计的应用

并行流水线设计广泛应用于各种计算机系统中，包括：

*通用计算机：通用计算机通常使用超标量处理器来实现并行流水线设计。

*嵌入式系统：嵌入式系统通常使用嵌入式处理器来实现并行流水线设计。

*图形处理器：图形处理器通常使用并行流水线设计来实现图形渲染。

*网络处理器：网络处理器通常使用并行流水线设计来实现网络数据包处理。

并行流水线设计的挑战

并行流水线设计面临着以下几个挑战：

*指令相关性：指令相关性是指一条指令的执行结果会影响其他指令的执行。指令相关性会导致程序的执行速度降低。

*资源冲突：资源冲突是指多个指令同时需要使用同一个资源。资源冲突会导致程序的执行速度降低。

*控制复杂性：并行流水线设计需要复杂的控制逻辑来协调多个处理单元的工作。控制复杂性会导致设计难度增加。

#结语

并行流水线设计是一种计算机体系结构技术，它可以提高程序的执行速度。并行流水线设计通常用于实现超标量处理器。超标量处理器是一种可以同时执行多个指令的处理器。并行流水线设计可以提高程序的执行速度，但它也有以下几个缺点：设计复杂、功耗第二部分数据依赖分析和消除关键词关键要点【数据依赖分析与消除】：

1.数据依赖分析：数据依赖分析是一种静态分析技术，用于识别程序中的数据依赖关系。数据依赖关系是指一个语句的执行顺序依赖于另一个语句的执行结果。数据依赖分析的目标是在程序中识别出显式和隐式的数据依赖关系。

2.数据依赖消除：数据依赖消除是一种程序优化技术，用于消除程序中的数据依赖关系。数据依赖消除的目的是提高程序的并行性。数据依赖消除技术包括消除显式数据依赖关系和消除隐式数据依赖关系。

3.数据依赖消除技术：消除显式数据依赖关系的技术包括循环展开、循环交换和循环融合。消除隐式数据依赖关系的技术包括数组切片、数组重排和数组并行化。

【并行程序中的数据依赖】：

数据依赖分析和消除

概述

数据依赖分析和消除是中间语言并行并发的关键技术之一，它能够识别和消除数据依赖，从而提高并行性。数据依赖是指一个操作的结果会作为另一个操作的输入，即前一个操作的结果会影响后一个操作的结果。数据依赖可以分为以下几类：

*读-写依赖（RAW）：一个操作读取一个变量，而另一个操作写入同一个变量。

*写-读依赖（WAR）：一个操作写入一个变量，而另一个操作读取同一个变量。

*写-写依赖（WAW）：两个操作都写入同一个变量。

数据依赖分析

数据依赖分析的主要任务是识别程序中的数据依赖。这可以通过以下几种方法实现：

*编译器分析：编译器可以对程序进行静态分析，以识别数据依赖。

*运行时分析：运行时系统可以在程序运行时进行动态分析，以识别数据依赖。

*混合分析：混合分析结合了编译器分析和运行时分析的优点，可以更准确地识别数据依赖。

数据依赖消除

数据依赖消除的主要任务是消除程序中的数据依赖。这可以通过以下几种方法实现：

*代码重排：代码重排可以改变程序中操作的顺序，以消除数据依赖。

*变量重命名：变量重命名可以为不同的变量分配不同的内存地址，以消除数据依赖。

*数据结构重组：数据结构重组可以改变数据结构的组织方式，以消除数据依赖。

*循环展开：循环展开可以将一个循环展开成多个循环，以消除数据依赖。

*软件流水线：软件流水线可以将一个程序分解成多个阶段，并行的执行这些阶段，以消除数据依赖。

数据依赖分析和消除的应用

数据依赖分析和消除技术在并行编程中得到了广泛的应用。它可以提高并行程序的性能，减少程序的执行时间。数据依赖分析和消除技术还可以在其他领域得到应用，例如：

*编译器优化：编译器可以利用数据依赖分析和消除技术来提高编译后的代码的性能。

*并行计算：并行计算系统可以利用数据依赖分析和消除技术来提高并行程序的性能。

*实时系统：实时系统可以利用数据依赖分析和消除技术来提高系统的响应速度。

总结

数据依赖分析和消除是中间语言并行并发的关键技术之一，它能够识别和消除数据依赖，从而提高并行性。数据依赖分析和消除技术在并行编程中得到了广泛的应用，它可以提高并行程序的性能，减少程序的执行时间。数据依赖分析和消除技术还可以在其他领域得到应用，例如编译器优化、并行计算和实时系统。第三部分分支预测和动态调度关键词关键要点【分支预测】:

1.分支预测的基本原理是利用过去的分支行为来预测未来的分支行为。

2.分支预测器是用于实现分支预测的硬件或软件组件。

3.分支预测器的性能对程序的性能有很大的影响。

【动态调度】:

分支预测和动态调度

分支预测和动态调度是提高中间语言并行并发的两种重要技术。

分支预测

分支预测是指在执行分支指令之前预测分支指令的目标地址，以便提前将要执行的指令装入指令缓存。这样，当分支指令执行时，就可以直接从指令缓存中读取要执行的指令，避免了从内存中读取指令的延迟。

分支预测的准确率对程序的性能有很大的影响。如果分支预测准确，那么程序就可以避免很多不必要的内存访问，从而提高程序的执行速度。如果分支预测不准确，那么程序就会执行很多不必要的操作，从而降低程序的执行速度。

分支预测的实现有多种方法，其中最常用的是静态分支预测和动态分支预测。

*静态分支预测：静态分支预测是指在编译时对分支指令进行预测。静态分支预测通常是根据分支指令的类型和历史执行情况来进行预测的。

*动态分支预测：动态分支预测是指在程序执行过程中对分支指令进行预测。动态分支预测通常是根据分支指令的历史执行情况来进行预测的。

动态分支预测的准确率通常要高于静态分支预测的准确率。这是因为动态分支预测可以利用程序执行过程中的信息来进行预测，而静态分支预测只能利用编译时可用的信息来进行预测。

动态调度

动态调度是指在程序执行过程中动态地调整指令执行的顺序，以便提高程序的并行度。动态调度通常是根据程序的执行情况来进行调整的。

动态调度的实现有多种方法，其中最常用的是循环调度和超标量调度。

*循环调度：循环调度是指将循环体中的指令重新排列，以便提高循环体的并行度。循环调度通常是通过软件来实现的。

*超标量调度：超标量调度是指在一个时钟周期内执行多条指令。超标量调度通常是通过硬件来实现的。

动态调度的效果与程序的并行度密切相关。如果程序的并行度高，那么动态调度就可以大大提高程序的执行速度。如果程序的并行度低，那么动态调度对程序的执行速度的提升就不明显。

分支预测和动态调度都是提高中间语言并行并发的重要技术。分支预测可以减少不必要的内存访问，从而提高程序的执行速度。动态调度可以调整指令执行的顺序，以便提高程序的并行度。第四部分多线程的支持和实现关键词关键要点【多线程的支持和实现】：

1.多线程的原理：多线程是计算机系统中同时运行多个任务的一种技术，可以充分利用计算机的硬件资源，提高系统的效率。多线程的实现方式主要有两种：时间片轮转法和优先级调度法。时间片轮转法是将任务划分为多个时间片，每个时间片分配给一个任务执行，当时间片用完后，系统将任务切换到下一个时间片继续执行。优先级调度法是根据任务的优先级来分配时间片，优先级高的任务将获得更多的执行时间，优先级低的任务将获得更少的时间执行。

2.多线程的优势：多线程具有许多优势，包括：提高系统效率、提高程序的响应速度、提高程序的可靠性、提高程序的可扩展性等。

3.多线程的局限性：多线程也有一些局限性，包括：程序设计复杂、调试困难、资源争用、死锁问题等。

【多线程的应用】：

#中间语言并行并发的实现

多线程的支持和实现

多线程是计算机科学中的一种编程范例，它允许一个程序并发执行多个任务。多线程可以提高程序的效率，因为它可以同时执行多个任务，而不是像单线程程序那样一个接一个地执行任务。

中间语言（IL）是一种高级编程语言，它可以在多种平台上运行。IL代码可以被编译成机器码，然后在目标平台上执行。IL支持多线程，这使得它可以开发出并发程序。

IL的多线程支持是通过以下机制实现的：

*线程对象：线程对象是IL中表示线程的基本数据类型。线程对象包含有关线程的信息，例如线程的ID、状态和优先级。

*线程创建：要创建新线程，可以使用`System.Threading.Thread`类的`Start()`方法。`Start()`方法会创建一个新线程并开始执行线程的代码。

*线程同步：当多个线程同时访问共享资源时，可能会发生竞争条件。竞争条件是指两个或多个线程同时尝试访问同一共享资源，从而导致数据不一致。为了防止竞争条件，可以使用线程同步机制，例如互斥锁、信号量和事件等。

*线程终止：要终止线程，可以使用`System.Threading.Thread`类的`Abort()`方法。`Abort()`方法会立即终止线程的执行。

多线程的实现

IL的多线程支持是通过以下机制实现的：

*线程调度程序：线程调度程序是操作系统的一个组件，它负责分配CPU时间给各个线程。线程调度程序使用各种算法来决定哪个线程应该获得CPU时间。

*线程上下文切换：当线程调度程序将CPU时间分配给某个线程时，操作系统会执行线程上下文切换。线程上下文切换是指将当前正在执行的线程的寄存器值保存到内存中，然后将新线程的寄存器值加载到寄存器中。

*多核处理器：多核处理器是一种具有多个计算核的处理器。多核处理器可以同时执行多个线程，从而提高程序的效率。

多线程的应用

多线程可以用于开发各种类型的并发程序，例如：

*Web服务器：Web服务器使用多线程来处理多个客户端请求。

*数据库服务器：数据库服务器使用多线程来处理多个客户端查询。

*多媒体应用程序：多媒体应用程序使用多线程来处理音频、视频和图形数据。

*游戏：游戏使用多线程来处理游戏逻辑、图形渲染和物理模拟。

多线程的优缺点

多线程具有以下优点：

*提高程序的效率：多线程可以同时执行多个任务，从而提高程序的效率。

*提高程序的响应速度：多线程可以使程序对用户输入做出更快的响应。

*提高程序的可扩展性：多线程可以使程序更容易扩展到多核处理器或分布式系统。

多线程也具有以下缺点：

*增加程序的复杂性：多线程程序比单线程程序更复杂，更难开发和维护。

*可能发生竞争条件：当多个线程同时访问共享资源时，可能会发生竞争条件。竞争条件会导致数据不一致，从而导致程序出错。

*可能会降低程序的性能：如果线程过多，可能会导致线程上下文切换太频繁，从而降低程序的性能。第五部分内存一致性和实现关键词关键要点显式内存一致性模型

1.显式内存一致性模型的关键是通过显式的内存操作指令，如加载、存储、屏障等，来明确指定内存操作之间的顺序关系，从而保证内存操作的正确执行顺序，主要有顺序一致性、松散顺序一致性、释放一致性等。

2.显式内存一致性模型通常用于解决多处理器系统中，由于处理器的乱序执行和内存操作重排序可能导致内存可见性问题，需要明确内存操作的顺序来确保程序的正确执行。

3.显式内存一致性模型的实现主要通过编译器、硬件和操作系统的配合，编译器负责将程序的内存操作指令映射到内存一致性模型的指令序列，硬件负责执行内存操作指令并实现内存顺序，操作系统负责调度处理器和管理内存资源。

隐式内存一致性模型

1.隐式内存一致性模型是指程序员不需要显式指定内存操作的顺序，而是由编译器、硬件和操作系统隐含地保证内存操作的正确执行顺序，主要有总线一致性、缓存一致性、写时复制缓存一致性等。

2.隐式内存一致性模型通常用于解决多处理器系统中，由于处理器的乱序执行和内存操作重排序可能导致内存可见性问题，需要通过隐含的机制来保证内存操作的正确执行顺序。

3.隐式内存一致性模型的实现主要通过编译器、硬件和操作系统的配合，编译器负责将程序的内存操作指令映射到内存一致性模型的指令序列，硬件负责执行内存操作指令并实现内存顺序，操作系统负责调度处理器和管理内存资源。内存一致性和实现

#1.内存一致性概述

内存一致性是指多个处理器对共享内存中的数据进行读写时，能够看到相同的值，即对共享数据的操作都能立即被其他处理器看到。它确保了处理器之间的数据一致性，是并行编程中一个关键的概念。

#2.内存一致性模型

内存一致性模型定义了处理器之间如何对共享内存中的数据进行访问和更新。有多种不同的内存一致性模型，每种模型都对共享数据的一致性提供了不同的保证。

最常见的内存一致性模型包括：

*顺序一致性（Sequentialconsistency）：这是最严格的内存一致性模型，它要求处理器对共享数据的操作与程序执行的顺序一致。即每个处理器看到的所有共享数据的值都与程序执行的顺序相同。

*因果一致性（Causalconsistency）：这种模型比顺序一致性模型弱，它只要求处理器对共享数据的操作与程序执行的因果顺序一致。即如果一个处理器对共享数据的值进行了更新，则其他处理器随后对该数据的读取操作必须返回更新后的值。

*弱一致性（Weakconsistency）：这种模型是最弱的内存一致性模型，它没有任何对共享数据一致性的保证。处理器对共享数据的读取操作可能返回旧值，即使其他处理器已经对该数据进行了更新。

#3.内存一致性的实现

内存一致性通常通过硬件和软件协同实现。

*硬件实现：硬件可以提供对内存一致性的支持，例如，通过使用总线锁或缓存一致性协议来确保多个处理器对共享数据的访问和更新是同步的。

*软件实现：软件也可以通过使用锁或其他同步机制来实现内存一致性。例如，在多线程编程中，可以使用锁来确保多个线程对共享数据的访问是互斥的，从而保证数据的一致性。

#4.内存一致性的挑战

实现内存一致性面临着许多挑战，包括：

*延迟：处理器之间的通信存在延迟，这使得很难保证多个处理器对共享数据的访问和更新是同步的。

*可伸缩性：随着处理器数量的增加，实现内存一致性的难度会越来越大。

*复杂性：内存一致性的实现通常非常复杂，这使得它很难被正确实现和验证。

#5.内存一致性的应用

内存一致性在并行编程中非常重要，它可以帮助程序员编写出正确且高效的并行程序。

内存一致性的一些应用包括：

*多线程编程：在多线程编程中，内存一致性可以确保多个线程对共享数据的访问是互斥的，从而保证数据的一致性。

*分布式系统：在分布式系统中，内存一致性可以确保多个节点之间的数据是同步的，从而保证系统的可靠性和可用性。

*数据库系统：在数据库系统中，内存一致性可以确保多个事务对数据的访问是串行的，从而保证数据的完整性和一致性。第六部分任务调度和负载均衡关键词关键要点【任务调度】：

1.任务调度是指将任务分配给多个处理器的过程，以实现并行计算，任务调度算法在并行计算的性能至关重要；

2.任务调度算法的类型包括静态调度算法和动态调度算法，静态调度算法在编译时确定任务的分配，而动态调度算法在运行时确定任务的分配；

3.任务调度算法需要考虑的因素包括任务粒度、任务依赖性、处理器负载、处理器通信速度等。

【负载均衡】：

任务调度和负载均衡

在中间语言并行并发的实现中，任务调度和负载均衡是关键技术之一。任务调度负责将任务分配给不同的处理单元，以提高并行效率；负载均衡则负责在不同的处理单元之间分配任务，以避免某个处理单元过载而其他处理单元空闲的情况。

#任务调度的设计和实现

任务调度的主要目标是提高并行效率，即尽可能地减少任务并行执行的开销。在中间语言并行并发的实现中，任务调度的开销主要包括任务分发、任务启动和任务同步。

任务分发负责将任务分配给不同的处理单元，这可以通过多种方式实现。常用的任务分发策略包括：

*静态分配：在程序开始运行之前，将任务分配给不同的处理单元，这种方式简单易于实现，但灵活性较差。

*动态分配：在程序运行过程中，根据系统状态动态调整任务分配，这种方式更灵活，但也更复杂。

任务启动负责将任务加载到不同的处理单元并启动执行，这可以通过多种方式实现。常用的任务启动策略包括：

*直接启动：将任务直接加载到处理单元并启动执行，这种方式简单易于实现，但开销较大。

*间接启动：将任务加载到处理单元，但并不立即启动执行，而是等待调度器的调度，这种方式开销较小，但更复杂。

任务同步负责等待所有任务执行完成，这可以通过多种方式实现。常用的任务同步策略包括：

*显式同步：使用显式的同步机制，如锁、信号量或屏障，来等待所有任务执行完成，这种方式简单易于实现，但灵活性较差。

*隐式同步：使用隐式的同步机制，如数据依赖性或控制流依赖性，来等待所有任务执行完成，这种方式更灵活，但也更复杂。

#负载均衡的设计和实现

负载均衡的主要目标是避免某个处理单元过载而其他处理单元空闲的情况，即在不同的处理单元之间均匀地分配任务。在中间语言并行并发的实现中，负载均衡可以通过多种方式实现。常用的负载均衡策略包括：

*静态负载均衡：在程序开始运行之前，根据处理单元的性能和其他因素，将任务分配给不同的处理单元，这种方式简单易于实现，但灵活性较差。

*动态负载均衡：在程序运行过程中，根据系统状态动态调整任务分配，这种方式更灵活，但也更复杂。

动态负载均衡可以进一步分为集中式和分布式两种方式：

*集中式负载均衡：由一个中央调度器负责所有任务的分配，这种方式简单易于实现，但存在单点故障的风险。

*分布式负载均衡：由多个分布式的调度器负责任务的分配，这种方式更可靠，但更复杂。

#任务调度和负载均衡的综合实现

在实际的中间语言并行并发的实现中，任务调度和负载均衡通常是综合考虑的。例如，在Java并行编程框架中，任务调度和负载均衡都是由同一个线程池来实现的。线程池负责将任务分配给不同的线程，并根据系统的状态动态调整任务分配，以提高并行效率和避免负载不平衡。

#总结

任务调度和负载均衡是中间语言并行并发的关键技术之一，它们共同协作，可以提高并行效率和避免负载不平衡。在实际的实现中，任务调度和负载均衡通常是综合考虑的，以获得最佳的性能。第七部分同步与通信机制的实现关键词关键要点【同步机制的实现】：

1.共享变量：中间语言并行并发的同步机制通常通过共享变量来实现。共享变量可以被多个线程同时访问，从而实现线程之间的同步和通信。

2.原子操作：为了保证共享变量的访问是原子的，中间语言并行并发的同步机制通常会使用原子操作。原子操作是指一个不可中断的操作，它要么完全执行，要么完全不执行。

3.锁：锁是另一种常用的同步机制。锁是一种数据结构，它可以防止多个线程同时访问共享变量。当一个线程获取锁后，其他线程就无法访问共享变量，直到该线程释放锁。

【通信机制的实现】：

#《中间语言并行并发的实现》中介绍的“同步与通信机制的实现”

一、前言

同步与通信机制是中间语言并行并发的关键技术之一，它决定了中间语言并行并发系统的性能和可靠性。本文将从以下几个方面对中间语言并行并发的同步与通信机制进行详细介绍：

1.同步机制的实现

2.通信机制的实现

3.同步与通信机制的优化

二、同步机制的实现

同步机制是中间语言并行并发系统中用于协调多个线程或进程之间执行顺序的一种机制。常见的同步机制包括：

1.锁机制：锁机制是通过对共享资源进行加锁来实现同步。当一个线程或进程试图访问被加锁的共享资源时，它将被阻塞，直到锁被释放。

2.信号量机制：信号量机制是一种资源计数器，它可以用来控制对共享资源的访问。当一个线程或进程试图访问被信号量保护的共享资源时，它将递减信号量计数器。如果信号量计数器为零，则表明共享资源正在被其他线程或进程使用，该线程或进程将被阻塞，直到信号量计数器大于零。

3.事件机制：事件机制是一种通知机制，它可以用来通知线程或进程某个事件已经发生。当一个线程或进程试图等待某个事件时，它将被阻塞，直到该事件发生。

三、通信机制的实现

通信机制是中间语言并行并发系统中用于在多个线程或进程之间交换数据的一种机制。常见的通信机制包括：

1.共享内存机制：共享内存机制允许多个线程或进程访问同一块内存区域。当一个线程或进程写入共享内存区域时，其他线程或进程可以立即读取该数据。

2.消息传递机制：消息传递机制允许多个线程或进程通过消息队列进行通信。当一个线程或进程向消息队列发送消息时，其他线程或进程可以从消息队列中接收消息。

3.远程过程调用机制：远程过程调用机制允许一个线程或进程调用另一个线程或进程中的函数。当一个线程或进程调用远程过程调用时，它将被阻塞，直到远程函数执行完毕并返回结果。

四、同步与通信机制的优化

为了提高中间语言并行并发系统的性能和可靠性，可以对同步与通信机制进行优化。常见的优化方法包括：

1.锁优化：锁优化可以减少锁的开销，提高系统性能。常见的锁优化方法包括自旋锁、轻量级锁、无锁数据结构等。

2.信号量优化：信号量优化可以提高信号量机制的性能和可靠性。常见的信号量优化方法包括互斥锁信号量、条件变量信号量、信号量计数器等。

3.事件优化：事件优化可以提高事件机制的性能和可靠性。常见的事件优化方法包括自动复位事件、手动复位事件、信号事件等。

4.共享内存优化：共享内存优化可以减少共享内存的开销，提高系统性能。常见的共享内存优化方法包括页面级共享、大页内存、NUMA感知等。

5.消息传递优化：消息传递优化可以减少消息传递的开销，提高系统性能。常见的消息传递优化方法包括零拷贝消息传递、批量消息传递、消息队列优化等。

6.远程过程调用优化：远程过程调用优化可以减少远程过程调用的开销，提高系统性能。常见的远程