- 并行工作者模型
- 可以这样理解：将完整的一个事情（比如生产一台汽车），交由一个工作者来完成，每个工作者都会拿到所有的生产规格，从头到尾负责所有工作。
- 优点：容易理解、只需添加更多的工作者来提高系统的并行度
- 缺点：
- 共享状态可能很复杂
- 无状态的工作者（无状态：共享状态能够被系统中得其他线程修改。所以工作者在每次需要的时候必须重读状态，以确保每次都能访问到最新的副本，不管共享状态是保存在内存中的还是在外部数据库中。工作者无法在内部保存这个状态（但是每次需要的时候可以重读）称为无状态的。）
- 任务顺序是不确定的
- 流水线并发模型（又称反应器系统、事件驱动系统）
- 类似于工厂中生产线上的工人们那样组织工作者。每个工作者只负责作业中的部分工作。当完成了自己的这部分工作时工作者会将作业转发给下一个工作者。每个工作者在自己的线程中运行，并且不会和其他工作者共享状态。有时也被成为无共享并行模型。
- 优点：
- 无需共享的状态： 工作者之间无需共享状态，意味着实现的时候无需考虑所有因并发访问共享对象而产生的并发性问题。这使得在实现工作者的时候变得非常容易。在实现工作者的时候就好像是单个线程在处理工作-基本上是一个单线程的实现。
- 有状态的工作者： 当工作者知道了没有其他线程可以修改它们的数据，工作者可以变成有状态的。对于有状态，我是指，它们可以在内存中保存它们需要操作的数据，只需在最后将更改写回到外部存储系统。因此，有状态的工作者通常比无状态的工作者具有更高的性能。
- 较好的硬件整合：（ 硬件整合是指，以某种方式编写的代码，使得能够自然地受益于底层硬件的工作原理。）单线程代码在整合底层硬件的时候往往具有更好的优势。首先，当能确定代码只在单线程模式下执行的时候，通常能够创建更优化的数据结构和算法。其次，像前文描述的那样，单线程有状态的工作者能够在内存中缓存数据。在内存中缓存数据的同时，也意味着数据很有可能也缓存在执行这个线程的CPU的缓存中。这使得访问缓存的数据变得更快。
- 合理的作业顺序： 基于流水线并发模型实现的并发系统，在某种程度上是有可能保证作业的顺序的。作业的有序性使得它更容易地推出系统在某个特定时间点的状态。
- 缺点：流水线并发模型最大的缺点是作业的执行往往分布到多个工作者上，并因此分布到项目中的多个类上。这样导致在追踪某个作业到底被什么代码执行时变得困难。同样，这也加大了代码编写的难度。有时会将工作者的代码写成回调处理的形式。若在代码中嵌入过多的回调处理，往往会出现所谓的回调地狱（callback hell）现象。所谓回调地狱，就是意味着在追踪代码在回调过程中到底做了什么，以及确保每个回调只访问它需要的数据的时候，变得非常困难。
- 函数式并行模型(没有了解)
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