定义#

1. 并发（Concurrency）

   • 时间段内的交替执行：多个任务在同一时间段内通过时间片轮转、快速切换等方式交替执行。在微观上仍是顺序处理，但宏观上看似“同时进行” 。

   • 单核实现：依赖任务调度（如线程切换），无需多核支持。例如，单核CPU通过分时技术处理多任务 。

2. 并行（Parallelism）

   • 同一时刻的同步执行：多个任务在同一时间点真正同时执行，通常需要多核CPU或多处理器支持 。

   • 多核实现：任务分配到不同物理核心独立运行，互不抢占资源 。

区别#

生活化比喻:

1. 并发

   • 场景：一个人（单核CPU）同时做多件事（任务）。

   • 例子：

     • 边吃饭边刷手机：同一时间段内交替进行，但任一时刻只能专注一件事 。

     • 幼儿园老师轮流喂多个孩子吃饭：每个孩子被喂一口后切换，宏观上看似同时照顾 。

2. 并行

   • 场景：多个人（多核CPU）同时做不同的事（任务）。

   • 例子：

     • 多人分工砌墙：每人负责一部分，同时施工缩短总耗时 。

     • 两把铁锹同时挖坑：物理上同时进行，效率翻倍 。

技术实现与应用场景#

1. 并发实现

   • 技术：多线程、协程、事件驱动（如Node.js）。

   • 适用场景：I/O密集型任务（如Web服务器处理请求、文件读写）。

   • 挑战：需处理线程同步、死锁等问题 。

2. 并行实现

   • 技术：多进程、分布式计算、GPU加速。

   • 适用场景：计算密集型任务（如大数据处理、机器学习训练）。

   • 挑战：需解决负载均衡、数据一致性等问题 。

常见误区澄清#

• 误区：并发一定比并行快。
  澄清：并发通过避免资源闲置提升效率，而并行通过增加资源缩短时间。例如，单核上多线程并发可能因切换开销降低效率，但多核并行可显著加速计算 。

总结#

理解并发与并行的核心在于：

• 并发是“交替做多件事”（宏观同时，微观串行）。

• 并行是“同时做多件事”（物理同步执行）。
  实际应用中，二者常结合使用（如多线程并发 + 多核并行）以最大化性能 。