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并发 vs 并行编程详解

理解并发（Concurrency）和并行（Parallelism）是掌握多线程编程的核心基础。下面通过生活化比喻、技术原理和实际代码示例，帮助你彻底区分这两大概念。

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一、核心概念对比

1. 生活化比喻

概念	比喻场景	核心区别
并发	餐厅单服务员多桌点餐	交替处理（看似同时，实际快速切换）
并行	餐厅多服务员同时服务不同桌	真正同时执行（物理上的同步处理）

2. 技术定义

• 并发：多个任务在同一时间段内交替执行（单核或多核均可）
• 并行：多个任务真正同时执行（必须多核支持）

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二、核心原理图解

1. 并发（单核CPU）

• 特点：通过时间片轮转（Time Slicing）模拟"同时"执行
• 场景：Web服务器处理多请求、GUI界面响应

2. 并行（多核CPU）

• 特点：物理上的同时执行
• 场景：大数据处理、科学计算

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三、Java中的实现方式

1. 并发编程示例

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2); // 线程池
executor.submit(() -> {while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {System.out.println("处理订单");}
});
executor.submit(() -> {while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {System.out.println("烹饪菜品");}
});
executor.shutdown();

• 代码逻辑：两个任务在单核上交替执行（并发）

2. 并行编程示例

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);// 顺序处理（单线程）
numbers.stream().forEach(n -> process(n)); // 并行处理（多线程）
numbers.parallelStream().forEach(n -> process(n)); 

• 代码逻辑：利用多核同时处理集合元素（并行）

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四、选择依据与优化策略

1. 何时选择并发？

• 任务需要频繁等待I/O（如网络请求、文件读写）
• 需要保持用户界面响应
• 任务间存在依赖关系

2. 何时选择并行？

• 计算密集型任务（如视频编码、矩阵运算）
• 数据可分片处理且无共享状态
• 硬件支持多核（如服务器集群）

3. 性能优化要点

场景	优化策略
高并发I/O	使用NIO（非阻塞I/O）
计算密集型并行	使用Fork/Join框架
数据共享	减少锁竞争（CAS原子操作）

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五、常见误区与问题

1. 误区：并发一定比顺序执行快

• 真相：如果任务都是CPU密集型，单核上的并发反而更慢（切换开销）

2. 误区：并行可以无限加速

• 阿姆达尔定律：加速上限取决于代码中必须串行的部分

  S = \frac{1}{(1 - P) + \frac{P}{N}}
  

  • S：加速比
  • P：可并行部分比例
  • N：处理器核心数

3. 典型问题：竞态条件（Race Condition）

// 错误示例：多线程共享变量
public class Counter {private int count = 0;public void increment() {count++; // 非原子操作}
}// 正确方案：使用AtomicInteger
private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
public void increment() {count.incrementAndGet();
}

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六、总结与记忆口诀

对比总结表

维度	并发（Concurrency）	并行（Parallelism）
目标	提高资源利用率	提高计算速度
实现条件	单核/多核均可	必须多核/分布式
典型应用	Web服务器、GUI应用	大数据处理、科学计算
编程重点	任务调度、状态同步	任务拆分、负载均衡

记忆口诀

“并发像单核餐厅，服务员快速轮转桌，
并行是多核厨房，厨师同时炒菜不耽搁。
选并发还是并行？看任务是等I/O或计算，
共享资源要小心，锁和原子操作别忘做！”

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