在多核环境中，排序时如果仍然使用单核时代的串行排序算法的话，那么只能有一个CPU核在运行，其他CPU核将得不到利用。因此多核环境中的排序一般需要用到并行排序算法。
并行排序算法和串行排序算法相比，会增加一些额外的开销，如计算开销或空间开销。那么在并行排序算法中，有那些需求呢？下面给出一些并行排序方面的需求供参考。
需求1：算法能随CPU核数扩展，即CPU核数升级后不需要修改算法就可以取得加速比性能的线性增加。
需求2：算法能有一个较好的能耗效率，算法并不是越快越好，而是需要在速度和CPU能耗方面取得均衡，有时候为了追求效率，但是却让CPU能耗提高了许多。最好的做法是加速比能够达到一定目标的情况下尽量降低CPU能耗。也就是说不需要片面去追求将程序并行化。有些时候程序串行执行比并行执行慢不了多少，但是CPU能耗却降低了不少。
需求3：需要控制线程的粒度，否则线程粒度太细，频繁创建线程会导致大量的额外开销，从而使得效率大大降低。
需求4：在设计并行排序算法时，还要考虑内存管理的开销，由于并行算法使用了多个线程，如果内存分配和释放操作频繁的话，那么花费在这方面的开销将是非常可观的，因为常规的内存分配和释放需要进行加锁解锁操作。
当然有一些方法来缩减内存管理方面的开销
1、采用分布式内存管理
2、如果需要进行多块内存的分配，那么可以先分配一块大的内存，然后再将分配的大的内存划分成对应的多个小块。
并行排序算法有许多种，不同的应用场景中需要使用不同的排序算法。一般来说，主要是针对不同的数据量，需要使用不同的算，如数量量很少的情况下，插入排序就足够了，数据量特别大的情况下，需要使用基数排序，一般情况下可以使用快速排序和归并排序。
