Ventajas:
1. Simultaneidad y paralelismo: Los modelos concurrentes permiten ejecutar múltiples tareas o procesos simultáneamente, aprovechando los procesadores multinúcleo y el rendimiento mejorado.
2. Escalabilidad: Los modelos concurrentes son adecuados para sistemas grandes y complejos donde las tareas se pueden distribuir entre múltiples procesadores o nodos, lo que facilita la escalabilidad y el equilibrio de carga.
3. Modularidad: Los modelos concurrentes a menudo exhiben modularidad, donde los componentes o tareas se pueden diseñar de forma independiente, lo que hace que el sistema sea más fácil de mantener y depurar.
4. Diseño sin bloqueo: Los modelos concurrentes emplean algoritmos y técnicas sin bloqueo para evitar puntos muertos y maximizar la utilización de recursos, lo que resulta en una mejor capacidad de respuesta.
5. Manejo de eventos y comentarios: Los modelos concurrentes permiten un manejo eficiente de eventos y retroalimentación en tiempo real, lo que los hace adecuados para aplicaciones como interfaces de usuario, sistemas en tiempo real y simulaciones interactivas.
Desventajas:
1. Complejidad: Los modelos concurrentes introducen complejidad en el diseño, implementación y depuración debido a la naturaleza no determinista de la ejecución concurrente.
2. Gastos generales de sincronización y comunicación: Coordinar y sincronizar tareas simultáneas requiere mecanismos adicionales como bloqueos, exclusión mutua y paso de mensajes, lo que potencialmente introduce una sobrecarga y reduce el rendimiento general.
3. Estancamiento y condiciones de carrera: Los modelos concurrentes son propensos a interbloqueos y condiciones de carrera, que ocurren cuando múltiples subprocesos o procesos compiten por recursos compartidos. Estos problemas requieren un diseño y una depuración cuidadosos.
4. Gestión de recursos: Administrar y asignar eficientemente recursos compartidos en un entorno concurrente puede ser un desafío, especialmente en sistemas a gran escala con múltiples subprocesos o procesos.
5. Ejecución no determinista: El orden de ejecución en modelos concurrentes puede ser no determinista, lo que dificulta predecir el comportamiento exacto del sistema y afecta potencialmente su confiabilidad.
6. Desafíos de depuración: La depuración de sistemas concurrentes suele ser más compleja debido a la ejecución no lineal y la necesidad de tener en cuenta múltiples rutas de ejecución e interacciones entre subprocesos.
7. Gastos generales de prueba: Probar sistemas concurrentes requiere estrategias de prueba integrales para descubrir problemas sutiles relacionados con la concurrencia y garantizar la confiabilidad. Esto puede agregar mucho tiempo y esfuerzo al proceso general de desarrollo de software.