在并发编程中，常见的一些模型包括：
- **多线程模型：**使用多个线程同时执行任务，适用于I/O密集型任务和需要共享内存的情况。
- **多进程模型：**使用多个独立的进程执行任务，每个进程有自己的内存空间，适用于CPU密集型任务和需要隔离的情况。
- **异步编程模型：**通过事件循环或回调机制实现非阻塞的并发操作，适用于I/O密集型任务，常见的实现包括Python的asyncio库和JavaScript的Node.js环境。
- **Actor模型：**基于消息传递的并发模型，通过Actor之间的消息传递进行通信和协作，适用于构建高度并发和分布式系统。
- **数据流模型：**通过数据流的方式组织并发任务，适用于一些数据处理和流水线式的并发操作。
多线程
多进程
异步编程
Actor
数据流
多线程和多进程的区别
多线程和多进程是并发编程中常用的两种实现并发的方式，它们有以下主要区别：
- 资源分配：多线程共享同一进程的资源，包括内存空间、文件描述符等，而多进程则是各自拥有独立的资源空间。
- 通信和同步：线程之间共享内存，因此线程之间的通信和同步相对容易，而进程之间的通信需要使用进程间通信（IPC）机制，比如管道、消息队列、共享内存等。
- 切换开销：由于多线程共享内存空间，线程间切换的开销通常较小；而多进程间的切换通常需要更多的开销，因为需要切换不同的地址空间。
- 创建和销毁开销：创建和销毁线程的开销一般比创建和销毁进程的开销要小，因为线程共享了大部分进程资源。
- 安全性：由于多线程共享内存，需要额外的同步机制来避免数据竞争和其他并发问题；而多进程由于各自独立，避免了多线程中的一些并发安全问题。
选择多线程还是多进程取决于具体应用场景和需求，以及对资源利用率、安全性和通信需求的考量。