Đồng thời vs. Tính song song – Định nghĩa và Sự khác biệt: Hướng dẫn cần thiết

Trong điện toán hiện đại, các thuật ngữ đồng thời và song song thường được sử dụng thay thế cho nhau, tuy nhiên chúng đại diện cho những khái niệm khác biệt quan trọng cho thiết kế phần mềm hiệu quả. Hiểu rõ sự khác biệt cơ bản của chúng là điều cần thiết để tối ưu hóa hiệu suất và xây dựng các ứng dụng phản hồi nhanh. Đồng thời liên quan đến việc quản lý nhiều tác vụ cùng lúc, tạo ra ấn tượng về việc thực thi đồng thời, trong khi song song tập trung vào việc thực thi thật sự nhiều tác vụ một cách đồng thời. Đối với các nhà phát triển làm việc với việc thu thập dữ liệu từ web và tự động hóa trình duyệt, các khái niệm này đặc biệt có liên quan khi xử lý nhiều yêu cầu và xử lý dữ liệu. Scrapeless Browser cung cấp một giải pháp tiên tiến mà vốn dĩ tận dụng cả đồng thời và song song, cung cấp một môi trường sẵn có cho các tác vụ tự động hóa hiệu suất cao và có thể mở rộng.

Hướng dẫn này sẽ định nghĩa đồng thời và song song, khám phá các mô hình cơ bản của chúng, nêu bật những điểm khác biệt chính và minh hoạ cách chúng được áp dụng trong các kịch bản thực tế. Chúng tôi cũng sẽ xem xét cách các khái niệm này có thể được kết hợp để đạt được hiệu suất vượt trội và cách các nền tảng như Scrapeless Browser đơn giản hóa việc triển khai chúng cho những thách thức tự động hóa phức tạp.

Đồng Thời Là Gì?

Đồng thời đề cập đến khả năng của một hệ thống trong việc quản lý nhiều tác vụ trong các khoảng thời gian chồng chéo [1]. Nó không nhất thiết có nghĩa là các tác vụ này đang thực hiện tại cùng một thời điểm. Thay vào đó, đồng thời là về việc cấu trúc một chương trình để xử lý nhiều hoạt động bằng cách xen kẽ thực thi của chúng, thường là trên một lõi bộ xử lý duy nhất. Hệ thống nhanh chóng chuyển đổi giữa các tác vụ, tạo ấn tượng rằng chúng đang chạy đồng thời.

Ẩn dụ Về Đầu Bếp Một Mình

Hãy xem xét một đầu bếp đơn lẻ đang chuẩn bị nhiều món ăn trong một nhà bếp. Đầu bếp có thể cắt thái rau cho một món, rồi khuấy sốt cho món khác, và sau đó quay lại món đầu tiên. Từ góc độ của một người quan sát, có vẻ như nhiều món ăn đang được chuẩn bị "cùng lúc." Thực tế, đầu bếp thực hiện một hành động tại một thời điểm trong sự tiếp nối nhanh chóng, quản lý tiến trình của mỗi món mà không thực sự làm việc trên chúng đồng thời [1]. Tình huống này hoàn hảo để minh hoạ cho đồng thời: các tác vụ được quản lý qua các khoảng thời gian chồng chéo, nhưng việc thực thi thì được xen kẽ.

Các Mô Hình Đồng Thời Khác Nhau

Có nhiều mô hình tạo điều kiện cho việc thực thi đồng thời, mỗi mô hình có cách tiếp cận riêng trong việc quản lý các tác vụ và tài nguyên.

Đa Tác Vụ Hợp Tác

Trong đa tác vụ hợp tác, các tác vụ tự nguyện nhường quyền kiểm soát cho hệ điều hành hoặc trình lập lịch [2]. Mỗi tác vụ chạy cho đến khi nó quyết định tạm dừng và cho phép một tác vụ khác được thực thi. Mô hình này phụ thuộc vào hành vi tốt của tất cả các chương trình; nếu một tác vụ không nhường quyền kiểm soát, nó có thể chiếm đoạt CPU và làm đông cứng toàn bộ hệ thống. Các hệ điều hành đầu tiên thường sử dụng cách tiếp cận này.

Đa Tác Vụ Tiền Được Ngừng

Đa tác vụ tiền được ngừng là một mô hình mạnh mẽ hơn trong đó hệ điều hành hoặc trình lập lịch có quyền lực để ngắt một tác vụ đang chạy và chuyển sang một tác vụ khác [3]. Sự ngắt này, hay còn gọi là ngừng, diễn ra mà không có sự hợp tác của tác vụ đó. Trình lập lịch phân bổ các khoảng thời gian CPU cho mỗi tác vụ, đảm bảo sự phân phối công bằng của tài nguyên và ngăn chặn một tác vụ duy nhất chiếm ưu thế trên bộ xử lý. Các hệ điều hành hiện đại thường áp dụng mô hình này vì sự ổn định và khả năng phản hồi của nó.

Đồng Thời Dựa Vào Sự Kiện

Đồng thời dựa vào sự kiện là một mô hình trong đó các tác vụ được thực thi để phản ứng với các sự kiện cụ thể, chẳng hạn như đầu vào của người dùng, yêu cầu mạng, hoặc hết thời gian. Một vòng lặp sự kiện liên tục theo dõi các sự kiện và gửi đến các trình xử lý thích hợp. Mô hình này rất hiệu quả cho các hoạt động dựa trên I/O, vì các tác vụ có thể khởi động một hoạt động (ví dụ, yêu cầu mạng) và sau đó nhường quyền kiểm soát trong khi chờ đợi hoạt động hoàn thành, cho phép các tác vụ khác thực thi. Node.js là một ví dụ nổi bật của một nền tảng được xây dựng xung quanh mô hình I/O không chặn, dựa vào sự kiện.

Mô Hình Diễn Viên

Mô hình diễn viên là một đại diện đồng thời coi "diễn viên" là các nguyên thuỷ phổ quát của tính toán đồng thời. Mỗi diễn viên là một thực thể tính toán độc lập có thể nhận tin nhắn, đưa ra quyết định địa phương, tạo thêm diễn viên và gửi tin nhắn cho các diễn viên khác [4]. Các diễn viên giao tiếp hoàn toàn thông qua việc chuyển phát tin nhắn không đồng bộ, không bao giờ chia sẻ bộ nhớ trực tiếp. Sự cô lập này đơn giản hóa việc lý luận về hành vi đồng thời và tránh những vấn đề đồng thời phổ biến như điều kiện đua. Erlang và Akka (Scala/Java) là những triển khai phổ biến của mô hình diễn viên.

Lập Trình Phản Ứng

Lập trình phản ứng là một đại diện lập trình không đồng bộ tập trung vào các dòng dữ liệu và sự lan truyền của sự thay đổi. Nó liên quan đến việc quan sát và phản ứng với các sự kiện hoặc thay đổi dữ liệu theo thời gian. Các thư viện như RxJava, RxJS và Project Reactor cung cấp các công cụ để kết hợp các chương trình không đồng bộ và dựa vào sự kiện bằng cách sử dụng các chuỗi quan sát. Mô hình này đặc biệt hiệu quả trong việc xây dựng các ứng dụng phản hồi nhanh, xử lý cập nhật dữ liệu theo thời gian thực và tương tác của người dùng một cách mượt mà.

Song song là gì?

Song song liên quan đến việc thực hiện đồng thời nhiều tác vụ hoặc tiểu tác vụ [1]. Khác với tính đồng thời, có thể đạt được trên một bộ xử lý thông qua việc luân phiên, song song cần thiết phải có nhiều đơn vị xử lý (ví dụ: CPU đa lõi, GPU, hệ thống phân tán) để thực hiện các phép toán cùng một lúc. Mục tiêu của song song là giảm tổng thời gian thực thi của một chương trình bằng cách chia sẻ khối lượng công việc và xử lý các phần khác nhau đồng thời.

Phân tích so sánh nhiều đầu bếp

Hãy tưởng tượng một nhà bếp với nhiều đầu bếp, mỗi người đang làm việc trên các món ăn khác nhau đồng thời. Một đầu bếp chuẩn bị món khai vị, một người khác làm món chính, và một người thứ ba xử lý món tráng miệng. Ở đây, công việc thực sự diễn ra cùng một lúc giữa nhiều người lao động, dẫn đến tất cả các món ăn được hoàn thành nhanh hơn so với việc một đầu bếp đơn lẻ chuẩn bị chúng theo thứ tự [1]. Điều này minh chứng cho song song, nơi các tác vụ khác nhau được thực hiện vào cùng một khoảnh khắc vật lý.

Các mô hình song song khác nhau

Song song có thể được triển khai thông qua nhiều mô hình kiến trúc và lập trình khác nhau.

Song song cấp bit

Song song cấp bit tăng kích thước từ của bộ xử lý, cho phép một lệnh duy nhất hoạt động trên các khối dữ liệu lớn hơn cùng một lúc. Ví dụ, một bộ xử lý 64-bit có thể xử lý 64 bit dữ liệu trong một chu kỳ đồng hồ, trong khi một bộ xử lý 32-bit sẽ cần hai chu kỳ cho cùng một lượng dữ liệu. Hình thức song song này rất cơ bản đối với thiết kế CPU hiện đại.

Song song cấp lệnh (ILP)

Song song cấp lệnh cho phép bộ xử lý thực hiện nhiều lệnh từ một chương trình duy nhất cùng một lúc. Các kỹ thuật như bơm ống và thực thi siêu tỉ lệ cho phép CPU lấy, giải mã, thực thi và ghi lại kết quả cho nhiều lệnh song song. Trình biên dịch thường đóng vai trò trong việc tối ưu hóa mã cho ILP bằng cách sắp xếp lại các lệnh.

Song song dữ liệu

Song song dữ liệu tập trung vào việc thực hiện cùng một phép toán trên các tập con khác nhau của dữ liệu cùng một lúc. Mô hình này rất hiệu quả khi làm việc với các tập dữ liệu lớn mà phép toán giống nhau cần được áp dụng cho nhiều phần tử. Các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) là những ví dụ điển hình về phần cứng được thiết kế cho song song dữ liệu, thực hiện hàng ngàn phép toán giống hệt trên các pixel hoặc đỉnh khác nhau đồng thời. Các khung làm việc MapReduce cũng thể hiện song song dữ liệu.

Song song tác vụ

Song song tác vụ liên quan đến việc phân phối các tác vụ khác nhau (hoặc các tiểu tác vụ độc lập của một vấn đề lớn hơn) trên nhiều đơn vị xử lý. Mỗi bộ xử lý thực hiện một tác vụ khác nhau đồng thời. Ví dụ, trong một mô phỏng phức tạp, một bộ xử lý có thể xử lý các phép toán vật lý, một bộ xử lý khác có thể quản lý việc hiển thị, và một bộ xử lý thứ ba có thể xử lý đầu vào của người dùng. Mô hình này phổ biến trong các ứng dụng đa luồng và tính toán phân tán.

Song song bộ nhớ phân tán

Trong song song bộ nhớ phân tán, mỗi đơn vị xử lý có bộ nhớ riêng của nó, và việc giao tiếp giữa các đơn vị diễn ra thông qua việc rõ ràng gửi tin nhắn. Mô hình này điển hình trong các cụm máy tính nơi mỗi nút có CPU và bộ nhớ riêng. Giao thức Giao tiếp Tin nhắn (MPI) là một tiêu chuẩn phổ biến dùng để lập trình các hệ thống bộ nhớ phân tán.

Song song bộ nhớ chia sẻ

Song song bộ nhớ chia sẻ liên quan đến nhiều đơn vị xử lý truy cập vào một không gian bộ nhớ chung, chia sẻ. Việc giao tiếp là ngầm định; các bộ xử lý có thể đọc từ và ghi vào các vị trí bộ nhớ chia sẻ. Mô hình này phổ biến trong các bộ xử lý đa lõi nơi các lõi khác nhau có thể truy cập cùng một RAM. OpenMP là một API phổ biến cho lập trình bộ nhớ chia sẻ.

Tính đồng thời vs. Song song: Sự khác biệt chính

Sự phân biệt giữa tính đồng thời và song song là tinh tế nhưng quan trọng đối với các kiến trúc sư phần mềm và lập trình viên. Trong khi cả hai đều nhằm cải thiện hiệu suất của hệ thống, chúng đạt được điều đó thông qua các cơ chế khác nhau.

Tính năng	Tính đồng thời	Song song
Mục tiêu	Quản lý nhiều tác vụ cùng lúc (tiến triển trên nhiều tác vụ)	Thực hiện nhiều tác vụ đồng thời (tăng tốc độ thực thi)
Thực thi	Thực thi luân phiên (các tác vụ lần lượt)	Thực thi đồng thời (các tác vụ chạy vào cùng một thời điểm)
Phần cứng	Có thể đạt được trên một lõi CPU duy nhất	Cần nhiều lõi CPU hoặc đơn vị xử lý
Tập trung	Xử lý nhiều thứ cùng lúc	Thực hiện nhiều việc cùng lúc
Ví dụ	Một đầu bếp làm việc với nhiều món ăn	Nhiều đầu bếp mỗi người nấu một món ăn khác nhau
Độ phức tạp	Quản lý việc chuyển đổi tác vụ, đồng bộ hóa	Phân phối khối lượng công việc, quản lý giao tiếp
Tính đồng thời liên quan đến cấu trúc, cho phép một hệ thống xử lý nhiều nhiệm vụ một cách linh hoạt theo thời gian. Tính song song liên quan đến thực thi, làm cho các phép toán nhanh hơn bằng cách thực hiện chúng đồng thời. Một hệ thống có thể đồng thời mà không song song (ví dụ, một CPU đơn nhân chạy nhiều luồng), và nó có thể song song mà không đồng thời (ví dụ, một GPU thực hiện một phép toán trên một tập dữ liệu khổng lồ). Hầu hết các hệ thống hiện đại được thiết kế để tận dụng cả hai.

Chúng ta có thể sử dụng Tính đồng thời và Tính song song đồng thời không?

Chắc chắn rồi. Thực tế, việc kết hợp tính đồng thời và tính song song là cách mà hầu hết các hệ thống hiệu suất cao và phản hồi nhanh được xây dựng ngày nay. Phần mềm hiện đại thường sử dụng các mô hình lập trình đồng thời để quản lý một số lượng lớn nhiệm vụ, và sau đó sử dụng thực thi song par để chạy những nhiệm vụ đó đồng thời trên các bộ vi xử lý đa nhân hoặc các hệ thống phân phối.

Ví dụ, một ứng dụng có thể sử dụng mô hình đồng thời dựa trên sự kiện để xử lý hiệu quả các yêu cầu mạng đến. Khi một nhiệm vụ tính toán nặng phát sinh từ một trong các yêu cầu này, nó có thể được chuyển giao cho một luồng hoặc quá trình riêng biệt thực hiện song song trên một lõi CPU khác. Cách tiếp cận lai này cho phép hệ thống giữ được phản hồi (tính đồng thời) trong khi cũng thực hiện các phép toán nặng một cách nhanh chóng (tính song song).

Kết hợp Tính đồng thời và Tính song song: Ví dụ từ Thực tiễn

Sự hợp tác giữa tính đồng thời và tính song song rõ ràng trong nhiều ứng dụng thực tế, đặc biệt trong các lĩnh vực yêu cầu hiệu suất cao và phản hồi nhanh.

Máy chủ Web

Các máy chủ web hiện đại (như Nginx hoặc Apache) là những ví dụ xuất sắc. Chúng sử dụng tính đồng thời (thường là dựa trên sự kiện hoặc đa luồng) để xử lý hàng nghìn yêu cầu của khách hàng đồng thời. Mỗi yêu cầu đến là một nhiệm vụ. Nếu một yêu cầu liên quan đến truy vấn cơ sở dữ liệu nặng hoặc thao tác tệp, nhiệm vụ cụ thể đó có thể được thực hiện song song trên một luồng hoặc quá trình riêng biệt, tận dụng nhiều lõi CPU. Điều này đảm bảo máy chủ vẫn giữ được khả năng phản hồi với các yêu cầu mới trong khi các thao tác phức tạp đang được xử lý ở phía sau.

Quy trình Xử lý Dữ liệu

Các khung xử lý dữ liệu lớn (ví dụ, Apache Spark, Hadoop) sử dụng cả hai khái niệm một cách rộng rãi. Một quy trình dữ liệu có thể được thiết kế theo cách đồng thời, nơi mà các giai đoạn khác nhau (nhập dữ liệu, biến đổi, phân tích, lưu trữ) được quản lý một cách độc lập. Trong mỗi giai đoạn, các hoạt động thường được hợp nhất theo cách song song trên một cụm máy. Ví dụ, một bước biến đổi dữ liệu có thể xử lý các phần dữ liệu khác nhau một cách song song trên nhiều nút làm việc, giúp tăng tốc độ thực thi tổng thể của quy trình.

Tự động hóa Trình duyệt và Thu thập Dữ liệu Web

Trong tự động hóa trình duyệt và thu thập dữ liệu web, tính đồng thời và tính song song rất quan trọng cho hiệu quả. Một công cụ thu thập dữ liệu web có thể cần truy cập hàng ngàn trang. Tính đồng thời cho phép công cụ thu thập dữ liệu quản lý nhiều yêu cầu trang mà không phải chờ cho từng yêu cầu hoàn thành theo trình tự. Ví dụ, nó có thể khởi động một yêu cầu cho trang A, sau đó trang B, và sau đó trang C, xử lý phản hồi khi chúng đến. Nếu nhiệm vụ thu thập dữ liệu liên quan đến việc kết xuất phức tạp hoặc thực thi JavaScript (như với các trình duyệt không có giao diện), tính song song có thể được áp dụng bằng cách chạy nhiều phiên bản trình duyệt không có giao diện đồng thời trên các lõi CPU khác nhau hoặc thậm chí phân phối trên nhiều máy. Điều này giảm đáng kể thời gian tổng quan cần thiết để thu thập khối lượng lớn dữ liệu.

Scrapeless Browser là một công cụ điển hình thể hiện phương pháp kết hợp này. Nó cung cấp:

• Mở rộng Đồng thời Không Giới hạn: Scrapeless Browser cho phép khởi động hàng trăm hoặc hàng ngàn phiên bản trình duyệt đồng thời, quản lý chúng một cách hiệu quả mà không bị giới hạn tài nguyên máy chủ. Điều này đạt được thông qua kiến trúc của nó, giúp chuyển đổi nhiệm vụ và phân bổ tài nguyên một cách liền mạch.
• Thực thi Song song trên Các Node Biên: Tận dụng các node dịch vụ biên toàn cầu, Scrapeless Browser có thể thực hiện các nhiệm vụ đồng thời này một cách song song trên cơ sở hạ tầng phân phối. Điều này có nghĩa là trong khi ứng dụng của bạn quản lý các yêu cầu đồng thời, việc kết xuất trình duyệt thực tế và các thao tác vượt qua cơ chế chống bot được thực hiện đồng thời trong môi trường đám mây tối ưu của Scrapeless, đảm bảo tốc độ khởi động nhanh chóng và sự ổn định.
• Chống Phát hiện Thông minh: Scrapeless Browser tích hợp xử lý thời gian thực cho reCAPTCHA, Cloudflare Turnstile/Challenge, và AWS WAF. Chức năng này thường được thực hiện song song, với các mô-đun chuyên biệt làm việc đồng thời để vượt qua các cơ chế phát hiện khác nhau, đảm bảo tỷ lệ thành công cao.

Bằng cách cung cấp một giải pháp ngay lập tức xử lý các phức tạp của cả tính đồng thời và tính song song, Scrapeless Browser giúp các nhà phát triển xây dựng các giải pháp thu thập dữ liệu web và tự động hóa có khả năng mở rộng cao và vững chắc mà không cần chuyên môn sâu về các hệ thống phân phối hoặc các mô hình lập trình đồng thời.

Kết luận

Tính đồng thời và song song là những khái niệm cơ bản trong khoa học máy tính, mỗi khái niệm mang lại những lợi thế riêng cho thiết kế hệ thống và hiệu suất. Tính đồng thời liên quan đến việc quản lý hiệu quả nhiều nhiệm vụ theo thời gian, trong khi tính song song là việc thực hiện nhiều nhiệm vụ thực sự đồng thời. Hiểu rõ những điểm khác biệt của chúng cho phép các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng phản hồi tốt hơn, hiệu quả hơn và có khả năng mở rộng.

Các ứng dụng hiện đại, đặc biệt trong các lĩnh vực đòi hỏi nhiều dữ liệu như thu thập thông tin trên web và tự động hóa, sẽ hưởng lợi rất nhiều từ việc kết hợp những phương pháp này. Mặc dù việc triển khai các hệ thống đồng thời và song song mạnh mẽ có thể gặp khó khăn, nhưng các nền tảng như Scrapeless Browser giúp đơn giản hóa sự phức tạp này. Bằng cách cung cấp một giải pháp tích hợp vốn dĩ quản lý cả việc xử lý nhiệm vụ đồng thời và thực thi song song qua một cơ sở hạ tầng toàn cầu, Scrapeless Browser mang lại lợi thế không thể so sánh cho việc vượt qua các thách thức như các biện pháp chống bot và đạt được quá trình thu thập dữ liệu với khối lượng lớn. Đối với bất kỳ ai muốn tối ưu hóa quy trình tự động hóa của họ vào năm 2025, việc áp dụng những công cụ mạnh mẽ, tích hợp tất cả trong một như vậy là điều cần thiết.

Điểm chính

• Tính đồng thời quản lý nhiều nhiệm vụ qua các khoảng thời gian chồng chéo, tạo ra ấn tượng về việc thực hiện đồng thời (ví dụ, một nhân CPU đơn chuyển đổi giữa các tác vụ).
• Tính song song liên quan đến việc thực hiện thật sự đồng thời nhiều nhiệm vụ, yêu cầu nhiều đơn vị xử lý (ví dụ, CPU đa nhân).
• Các mô hình đồng thời khác nhau bao gồm đa tác vụ hợp tác, đa tác vụ tiền xử lý, đồng thời theo sự kiện, mô hình Actor và lập trình phản ứng.
• Các mô hình song song khác nhau bao gồm song song cấp bit, cấp lệnh, dữ liệu, nhiệm vụ, bộ nhớ phân tán và bộ nhớ chia sẻ.
• Kết hợp tính đồng thời và tính song song là điều cần thiết để xây dựng các hệ thống hiệu suất cao, phản hồi tốt và có khả năng mở rộng.
• Scrapeless Browser tận dụng cả hai khái niệm để cung cấp một giải pháp tiên tiến, được quản lý cho việc thu thập thông tin trên web và tự động hóa trình duyệt, cung cấp khả năng mở rộng đồng thời không giới hạn và thực thi song song để chống phát hiện và xử lý nhiệm vụ.

Câu hỏi thường gặp (FAQs)

Q1: Sự khác biệt chính giữa tính đồng thời và tính song song là gì?

A1: Tính đồng thời liên quan đến việc xử lý nhiều thứ cùng một lúc bằng cách quản lý các nhiệm vụ qua các khoảng thời gian chồng chéo, thường trên một bộ vi xử lý đơn. Tính song song là việc thực hiện nhiều nhiệm vụ cùng một lúc bằng cách thực thi các tác vụ đồng thời trên nhiều đơn vị xử lý.

Q2: Có thể một bộ vi xử lý đơn nhân đạt được tính đồng thời không?

A2: Có, một bộ vi xử lý đơn nhân có thể đạt được tính đồng thời thông qua các kỹ thuật như chia thời gian và chuyển ngữ cảnh, trong đó bộ vi xử lý nhanh chóng chuyển đổi giữa các nhiệm vụ khác nhau, tạo ra ảo giác về việc thực hiện đồng thời.

Q3: Tại sao cả tính đồng thời và tính song song đều quan trọng đối với việc thu thập thông tin trên web?

A3: Cả hai đều quan trọng đối với việc thu thập thông tin trên web để tối đa hóa hiệu suất. Tính đồng thời cho phép một công cụ thu thập quản lý nhiều yêu cầu hoặc điều hướng trang mà không cần phải chờ từng yêu cầu hoàn thành tuần tự. Tính song song cho phép xử lý thật sự đồng thời nhiều trang hoặc phiên bản trình duyệt trên các nhân khác nhau, giúp tăng tốc đáng kể quá trình thu thập dữ liệu quy mô lớn.

Q4: Một ví dụ về mô hình tính đồng thời là gì?

A4: Một ví dụ về mô hình tính đồng thời là đồng thời theo sự kiện, trong đó hệ thống xử lý các nhiệm vụ theo phản hồi từ các sự kiện (như yêu cầu mạng) thông qua một vòng lặp sự kiện, cho phép nó xử lý nhiều hoạt động mà không bị chặn.

Q5: Scrapeless Browser sử dụng tính đồng thời và tính song song như thế nào?

A5: Scrapeless Browser sử dụng tính đồng thời để quản lý một số lượng lớn nhiệm vụ tự động hóa trình duyệt một cách hiệu quả, cho phép chúng tiến triển qua các khung thời gian chồng chéo. Nó sử dụng tính song song bằng cách thực hiện các nhiệm vụ này đồng thời trên mạng toàn cầu của các nút cạnh và nhiều đơn vị xử lý, đảm bảo tốc độ cao, khả năng mở rộng và khả năng chống phát hiện hiệu quả.

Tài liệu tham khảo

1. freeCodeCamp: Tính đồng thời vs. Tính song song: Sự khác biệt là gì và tại sao bạn nên quan tâm?
2. Wikipedia: Đa tác vụ hợp tác
3. Wikipedia: Tiền xử lý (máy tính)
4. Wikipedia: Mô hình Actor
5. Trang web chính thức của Scrapeless