并发性和并行性源

在单个处理器上的多线程进程中，处理器可以在线程之间切换执行资源，从而实现并发执行。

在共享内存多处理器环境中的同一个多线程进程中，进程中的每个线程可以同时在单独的处理器上运行，从而导致并行执行。

当进程的线程数量与处理器数量相同或较少时，线程支持系统结合操作环境确保每个线程运行在不同的处理器上。

例如，在具有相同数量的线程和处理器的矩阵乘法中，每个线程(和每个处理器)计算结果的一行。

传统的任务调度可以是串行、并行或并发的。

Serial: tasks must be executed one after the other in a known tricked order or it will not work. Easy enough. Parallel: tasks must be executed at the same time or it will not work. Any failure of any of the tasks - functionally or in time - will result in total system failure. All tasks must have a common reliable sense of time. Try to avoid this or we will have tears by tea time. Concurrent: we do not care. We are not careless, though: we have analysed it and it doesn't matter; we can therefore execute any task using any available facility at any time. Happy days.

通常，在已知事件发生时，可用的调度会发生变化，我们称之为状态变化。

人们通常认为这是关于软件的，但实际上这是一种早于计算机的系统设计概念;软件系统的吸收速度有点慢，甚至很少有软件语言试图解决这个问题。如果你感兴趣，你可以试着查一下transputer language occam。

简而言之，系统设计解决以下问题:

动词——你在做什么(操作或算法) 名词——对(数据或接口)进行操作的对象 启动时，进度、状态改变 是串行、并行还是并发 地点——一旦你知道事情发生的时间，你就能说出事情可能发生的地点，而不是之前。 为什么，这是正确的方法吗?还有别的办法吗，更重要的是，更好的办法?如果你不做会怎么样?

祝你好运。

只是分享一个有助于突出区别的例子:

并行编程:假设您想实现归并排序算法。每次将问题划分为两个子问题时，可以有两个线程来解决它们。然而，为了进行合并步骤，您必须等待这两个线程完成，因为合并需要两个子解决方案。这种“强制等待”使其成为并行程序。

并发程序:假设你想压缩n个文本文件，并为每个文件生成一个压缩文件。您可以有2个(最多n个)线程，每个线程处理压缩文件的一个子集。当每个线程完成时，它就完成了，它不需要等待或做任何其他事情。因此，由于不同的任务以“任意顺序”交错的方式执行，所以程序是并发的，而不是并行的。

正如其他人提到的，每个并行程序都是并发的(事实上必须是)，而不是相反。

我会试着用我自己的方式来解释它，它可能不是计算机术语，但它能给你一个大概的概念。

让我们以家务为例:洗碗，倒垃圾，修剪草坪等，我们有三个人(线程)A, B, C来做这些事情

并发: 三个人独立地开始不同的任务，例如，

A --> cleaning dishes
B --> taking out trash 
C --> mowing the lawn 

在这里，任务的顺序是不确定的，响应取决于工作量

并行: 在这里，如果我们想要提高吞吐量，我们可以分配多个人来完成一项任务，例如，清洁盘子，我们分配两个人，A擦洗盘子，B洗盘子，这可能会提高吞吐量。

洗碗:

A --> soaping the dishes
B --> washing the dishes

等等

希望这能给你一些启发!现在转到其他答案中解释的技术术语;)

我认为并发编程指的是多线程编程，它是关于让你的程序运行多个线程，从硬件细节中抽象出来。

并行编程是指专门设计程序算法以利用可用的并行执行。例如，您可以并行执行某些算法的两个分支，期望它会比先检查第一个分支再检查第二个分支更快地到达结果(平均而言)。

https://joearms.github.io/published/2013-04-05-concurrent-and-parallel-programming.html

并发=两个队列和一台咖啡机。

并行=两个队列和两个咖啡机。