核心定义差异

指系统能管理多个任务在重叠时间段内交替执行，但不一定同时执行。其核心是任务处理的逻辑结构，通过上下文切换（如时间片轮转）在单个处理单元上模拟"同时执行"的假象。

例：单核CPU上运行多个线程，系统快速切换任务，用户感知为"同时运行"。

指系统物理上同时执行多个任务，需依赖多个处理单元（如多核CPU、分布式节点）。其目标是提升吞吐量和计算效率。

例：多核CPU同时处理独立任务（如视频编码的不同帧）。

实现机制对比

关键区别总结

并发是程序结构的设计模式（处理多任务的能力），并行是运行时状态（任务物理同时执行）。

Rob Pike（Go语言设计者）的经典总结：

"Concurrency is about dealing with lots of things at once. Parallelism is about doing lots of things at once."

并行任务通常需相互独立（无数据依赖），而并发任务可存在依赖关系（通过锁/通信协调）。

并行因同时执行任务，速度通常快于并发（明确对比），但并发在I/O密集型场景更高效（避免CPU空转）。

应用场景示例

常见误解澄清

"并发是并行的子集"

❌ 错误观点

✓ 正确理解：两者正交：程序可并发但不并行（单核多线程）或并行但不并发（多核处理单一任务的分片）。

"多线程一定更快"

❌ 错误观点

✓ 正确理解：线程切换有开销，并行未必总优于并发。

结论

并发是任务管理的抽象方法，解决系统响应能力；并行是资源扩展的物理手段，解决计算效率。实际系统常结合使用（如并发的多线程在并行多核上运行）。

深入理解计算机科学中的两个核心概念:并发与并行

并发与并行：概念解析