提高软件并发性任务的方法有很多，以下是一些常见的技术和策略：
多线程
利用多线程可以同时处理多个任务，从而提高CPU的利用率。每个线程可以独立执行任务，减少线程间的等待时间，提高并发性。
异步编程
使用异步编程模型，如Python的asyncio库，可以在等待I/O操作时释放线程，让其他任务得以执行。这种方式特别适用于I/O密集型任务。
任务队列
使用任务队列（如RQ或消息队列）可以将任务放入队列中，由后台进程异步执行，从而减轻主程序的负担，提高系统的响应速度和并发处理能力。
非阻塞I/O
采用非阻塞I/O操作可以避免线程在等待I/O时阻塞，从而提高系统的并发性能。异步I/O是另一种提高并发性的有效方法，它允许在I/O操作执行时释放线程。
乐观锁
在数据库中使用乐观锁机制，通过版本控制来避免并发冲突，即使在多用户并发访问的情况下也能保持数据的一致性。
分布式系统
通过将系统拆分为多个子系统，每个子系统可以独立运行，从而提高整体的并发处理能力。分布式系统还可以通过负载均衡将请求分散到多个服务器上，进一步提高并发性能。
缓存
使用缓存（如Redis或Memcached）可以存储频繁访问的数据，减少对数据库的访问次数，从而提高系统的响应速度和并发处理能力。
负载均衡
通过负载均衡技术将请求分发到多个服务器上，可以有效地提高系统的并发处理能力，避免单点瓶颈。
线程池
使用线程池管理线程，可以有效地控制并发线程的数量，避免频繁创建和销毁线程带来的开销，提高系统的性能。
前端优化
通过CDN加速静态资源的加载，使用精灵图减少HTTP请求，以及前端缓存策略，可以减轻服务器的负担，提高前端页面的并发访问能力。
代码层面的优化
使用线程安全的数据结构（如ConcurrentHashMap）可以减少锁的竞争，提高并发性能。避免共享可变状态，使用读写锁分离读写操作，也可以减少锁的持有时间，提高并发性。
根据具体的应用场景和需求，可以选择合适的技术和策略来提高软件的并发性任务。通常，结合多种方法可以获得更好的效果。