并发和并行区别
"并发"和"并行"是计算机科学中两个核心但容易混淆的概念。简单地说，并发是程序设计的一种模型，关注的是任务的分解与协作；而并行是执行的一种方式，关注的是任务的物理同时执行。
以下是它们的核心区别：
定义不同
- 并发(Concurrency)：指宏观上同时处理多个任务的能力。它不关心这些任务是否真的在同一时刻执行，而是关注如何组织代码，使它们看起来像是在同时进行。其核心在于任务分解、调度和协作。
- 实现方式：可以通过时间片轮转(在单核CPU上) 来实现并发的假像，也可以通过真正的并行来实现。
- 并行(Parallelism)：指在物理上真正同时执行多个任务的能力。它利用多核CPU、多处理或分布式系统等硬件，让多个计算任务在同一时刻被处理。其核心在于资源利用和真正的同时。
关键区别对比
| 特性维度 | 并发(concurrency) | 并行(parallelism) |
|---|---|---|
| 核心概念 | 宏观的“同时处理”(交替执行，看起来像同时) | 物理的"同时执行"(真正同时运行) |
| 硬件依赖 | 不依赖。(单核CPU即可通过时间片轮转实现并发) | 依赖。必须依赖多核CPU、多线程或分布式系统等硬件。 |
| 目标 | 设计结构清晰、易于管理的程序，处理复杂任务(如IO、事件)。 | 提升程序的执行速度和性能。 |
| 执行方式 | 任务在单个或多个处理上交替执行。 | 任务在多个处理器上真正同时执行 |
| 关系 | 并发是程序的结构。一个程序可以是并发，也可以不是。 | 并行是执行的方式。一个程序可是是并行，也可以不是。 |
举例说明
- 并发的例子(在单核CPU上)：
想象一个餐厅的服务员(CPU)需要同时处理多个顾客(任务)的点餐请求。- 并发：服务员在每个顾客点完一道菜后，就去服务下一个顾客，来回切换。从宏观上看，他似乎在同时服务所有的顾客，但实际上是在交替处理。
- 并行的例子(在多核CPU上)：
想象一个餐厅有多个服务员(多核CPU)，每个服务员可以独立地为不同的顾客(任务)服务。- 并行：多个服务员同时为不同的顾客点餐。这是物理上的同时执行。
- 并发+并行的例子(在多核CPU上)：
一个web服务器同时处理100个请求(并发)。这100个请求被分配给服务器的4个CPU核心(并行)。在每个核心上，请求可能被顺序处理(并发)，而4个核心则在物理上同时处理不同的请求子集。
总结
简单理解：
- 并发是你有多个任务要处理，并且你正有条不紊地处理它们。
- 并行是你有多个工人(CPU核心)，并且他们正在同时工作。
总地来说，并行是并发的一种实现方式。一个并发的程序可以是并行的（利用多核），也可以不是(在单核上交替执行)。反之，一个并行的程序也必须是并发的，因为它至少在处理多个任务。