以下是一个使用Python的示例代码，演示如何并行处理多个节点实例：

import multiprocessing

# 定义一个需要并行处理的任务函数
def process_node(node):
    # 在这里处理节点实例的逻辑
    print("Processing node:", node)

# 创建节点实例列表
nodes = ["Node1", "Node2", "Node3", "Node4"]

# 创建进程池
pool = multiprocessing.Pool()

# 使用进程池的map函数来并行处理节点实例
pool.map(process_node, nodes)

# 关闭进程池
pool.close()
pool.join()

上述代码中，我们首先定义了一个需要并行处理的任务函数process_node，该函数接收一个节点实例作为参数，并在控制台打印节点实例的名称。

然后，我们创建了一个节点实例列表nodes，其中包含了需要处理的多个节点实例。

接下来，我们使用multiprocessing.Pool()创建了一个进程池pool。

最后，我们使用进程池的map函数来并行处理节点实例，将process_node函数和节点实例列表nodes作为参数传递给map函数。

最后，我们关闭进程池，并使用pool.join()等待所有进程完成。