RCU适用的场景很多，其可以替代：读写锁、引用计数、垃圾回收器、等待事物结束等，而且有更好的并行扩展性。但RCU也有一些不适用的场景，如写侧重；临界区长；临界区内休眠等场景。
不过，所有的无锁原语也只能解决读端的并行可扩展性问题，写端的并行可扩展性只能通过数据分割技术来解决。
数据分割技术分割数据结构，减少共享数据，是解决并行可扩展性的根本办法。对分割友好（即并行友好）的数据结构有：
数组
哈希表
基树（Radix Tree）/稀疏数组
跳跃列表（skip list）
使用这些便于分割的数据结构，有利于我们通过数据分割来改善并行可扩展性。
除了使用合适的数据结构外，合理的分割指导规则也很重要：
读写分割：以读为主的数据与以写为主的数据分开；
路径分割：按独立的代码执行路径来分割数据；
专项分割：把经常更新的数据绑定到指定的CPU/线程中；
所有权分割：按CPU/线程个数对数据结构进行分割，把数据分割到per-cpu/per-thread中；
4种分割规则中，所有权分割是分割最彻底的。
以上这些多核并行编程内容基本上涵盖了Linux kernel中所有的并发编程关键技术。当然并行编程还有很多其他技术没有应用到Linux kernel中的，如无副作用的并行函数式编程技术（Erlang/Go等）、消息传递、MapReduce等等。