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并发（Concurrency）与并行（Parallelism）的本质区别
1. 核心定义
-
并发：多个任务在重叠的时间段内交替执行，但不一定是同时的。
- 关注的是任务的组织方式（如多任务调度、逻辑上的同时性）。
- 例如：单核CPU通过时间片轮转运行多个线程。
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并行：多个任务真正同时执行，需要硬件支持（如多核CPU）。
- 关注的是任务的执行方式（物理上的同时性）。
- 例如：多核CPU的每个核心同时运行一个线程。
2. 核心区别
| 维度 | 并发 | 并行 |
|---|---|---|
| 目标 | 最大化资源利用率，处理多任务 | 最大化计算速度，提升吞吐量 |
| 硬件依赖 | 无需多核（单核即可实现） | 依赖多核、分布式系统等 |
| 执行方式 | 交替执行（逻辑并行） | 同时执行（物理并行） |
| 典型场景 | I/O密集型任务（如Web服务器） | CPU密集型任务（如科学计算） |
| 实现机制 | 多线程、协程、事件循环 | 多进程、多核线程、GPU计算 |
3. 实际场景举例
(1) 并发：单核CPU的“伪并行”
- 场景：单核CPU运行一个多线程程序。
- 过程：
- 线程A运行10ms → 线程B运行10ms → 线程A继续运行…
- 用户感知为“同时”，实际是快速切换。
- 典型应用：
- 高并发的Web服务器（如Nginx通过事件循环处理数千连接）。
- 用户界面程序（如后台下载文件时保持界面响应）。
(2) 并行：多核CPU的物理并行
- 场景：8核CPU运行一个视频渲染程序。
- 过程：
- 核1处理帧1，核2处理帧2，… 核8处理帧8。
- 所有核同时工作，总时间缩短为单核的1/8。
- 典型应用：
- 大数据分析（如Spark并行处理TB级数据）。
- 深度学习训练（GPU并行加速矩阵运算）。
4. 并发与并行的关系
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并发是并行的基础：
只有先设计好并发的任务结构（如多线程），才能利用硬件并行能力。
（若代码是单线程的，再多核也无法并行） -
并行是并发的优化手段：
通过多核并行执行并发任务，提升效率。 -
组合应用：
例如，一个分布式系统（并行）中的每个节点运行高并发服务（如Kafka集群）。
5. 技术实现对比
| 技术 | 并发 | 并行 |
|---|---|---|
| 编程模型 | 多线程、协程（如Go的Goroutine） | 多进程、MPI、OpenMP |
| 同步机制 | 锁、信号量、Channel（防竞态条件） | 分布式锁、消息队列（如RabbitMQ） |
| 典型框架 | Asyncio（Python）、Tokio（Rust） | Hadoop（MapReduce）、CUDA（GPU计算） |
| 挑战 | 竞态条件、死锁、调试复杂性 | 数据分片、负载均衡、通信开销 |
6. 如何选择？
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选择并发：
- 任务需要频繁等待I/O（如网络请求、磁盘读写）。
- 单核环境下优化多任务调度。
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选择并行：
- 任务计算密集且可拆分（如图像处理、数值模拟）。
- 需要利用多核、多机资源加速。
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混合模式：
大多数现代系统同时使用并发和并行。
例如：- 一个8核服务器上，每个核运行一个并发Web服务（如8个Gunicorn进程）。
- 每个进程内部通过多线程处理并发请求。
总结
- 并发是“逻辑”多任务处理（任务交替执行），并行是“物理”多任务处理（任务同时执行）。
- 并发解决的是程序的组织问题（如何高效调度），并行解决的是计算的效率问题（如何加速执行）。
- 两者并非对立，而是互补。现代高性能系统（如云原生架构）通常结合二者，以应对复杂场景。