1、建立隊列Queue，用來進行進程間的通信。
（1）服務進程創建任務隊列task_queue，用來作爲傳遞任務給任務進程的通道
（2）服務進程創建結果隊列result_queue，用來作爲任務進程完成任務後回覆服務進程的通道
2、把創建的隊列在網絡上註冊，暴露給其他進程
（1）透過ster創建Queue接口來作爲添加任務的通道，typeid是調用的方法名，callable是綁定的本地獲取Queue的方法
3、創建一個對象(Manage)的實例manager，綁定端口和驗證口令
（1）透過Manage綁定本地端口，指定authkey，authkey接受bytes類型
4、啓動manager，開始監聽資訊通道
（1）t()
5、透過管理實例的方法（第2步中註冊的typeid的參數）獲得透過網絡訪問的Queue對象，即再把網絡隊列實例化成可以使用的本地隊列
（1）task = _task_queue()
6、創建任務到本地隊列中，會自動上傳到網絡隊列中，分配給任務進程去處理
（1）()
分佈式並行式編程是指在並行機上將一個應用分解成多個子任務，分配給不同的處理器，處理器之間相互協同，並行地執行子任務，從而達到加速求解速度，或者提升求解規模的目的。
MPI 是全世界工業、科研和政府部門聯合建立的消息傳遞編程標準，以便爲並行程序的設計提供一個高效、統一的編程環境。
它是目前最通用的分佈式並行編程方式，也是分佈式並行系統的主要編程環境。
OpenMP 則是爲共享內存系統設計的多線程計算模式。
在編程時，只需要在特定的原始碼片段前面加入 OpenMP 專用的預編譯指令
就可以將該段程序自動進行並行化處理，OpenMP 可以讓我們把更多的精力投入到並行算法本身，而非其具體實現細節。
分佈式內存系統在每一個節點內部屬於共享內存系統，因此在使用 MPI 進行並行求解的同時，可以使用 OpenMP 語法來實現每個節點內的多線程並行計算。
在大規模計算中，隨着體系規模的增加，計算量及存儲量呈指數增長，對計算機的計算和存儲能力是嚴峻的挑戰。
而透過分佈式並行計算可以在多臺機器上平衡計算負載，從而提高計算效率，對大規模計算將會起到重要的推動作用
