我非常喜欢Paul Butcher对这个问题的回答（他是《七周内的七个并发模型》的作者）：

虽然它们经常被混淆，但并行性和并发性是不同的事情。并发性是问题域的一个方面代码需要同时处理多个（或接近同时）事件。相反，并行性是解决方案的一个方面您希望通过处理使程序运行更快的域并行处理问题的不同部分。有些方法是适用于并发，有些适用于并行，有些则适用于两者。了解您面临的问题，并选择合适的工具工作

同意：具有共享资源潜力的多个执行流

前任：两个线程竞争I/O端口。

视差：将问题分成多个相似的块。

前任：通过对文件的每一半运行两个进程来解析大文件。

将其视为服务队列，其中服务器只能服务队列中的第一个作业。

1个服务器，1个作业队列（有5个作业）->无并发，无并行性（只有一个作业被服务完成，队列中的下一个作业必须等待服务完成，并且没有其他服务器为其服务）

1个服务器，2个或多个不同的队列（每个队列有5个作业）->并发（因为服务器与队列中的所有第一个作业共享时间，相等或加权），仍然没有并行性，因为在任何时刻都有一个且唯一的作业在服务。

两个或多个服务器，一个队列->并行（两个作业同时完成），但没有并发（服务器不共享时间，第三个作业必须等待其中一个服务器完成）

2个或多个服务器，2个或更多不同的队列->并发性和并行性

换句话说，并发是共享完成作业的时间，它可能会占用相同的时间来完成作业，但至少它会提前开始。重要的是，可以将作业分割成更小的作业，这样可以进行交织。

并行性是通过更多并行运行的CPU、服务器、人员等实现的。

请记住，如果共享资源，则无法实现纯粹的并行性，但这正是并发性的最佳实际用途，它将承担另一项不需要该资源的工作。

并发：如果一个处理器解决了两个或多个问题。

并行性：如果一个问题由多个处理器解决。

只是为了给其他好答案添加更多的澄清：

基于处理的抽象（CPU作为一个完全可以想象的例子）能够在同一时刻运行唯一的任务的前提，

并发是一个关于处理抽象的故事：它可以在不同的任务之间切换。

并行是一个关于我们有多个处理抽象的故事（例如，我们的CPU有多个内核）。因此，这是我们的系统能够同时执行多个任务的原因（字面意思）。但这里没有提到处理的特定抽象（它们是否并发）。

这里的重点是这些故事的内容。

因此，当您阅读公认答案时，请注意：

并发是指两个或多个任务可以在重叠的时间段。

严格地说，我们可以根据这个定义得出结论，并行性本身就是并发性的前提。

这个来源的解释对我很有帮助：

并发性与应用程序如何处理多个任务有关一个应用程序可以一次处理一个任务（按顺序）或同时处理多个任务（同时）。另一方面，并行性与应用程序处理每个单独的任务。应用程序可以处理该任务从开始到结束依次执行，或将任务拆分为子任务可以并行完成。正如您所看到的，应用程序可以是并发的，但不能是并行的。这意味着它同时处理多个任务，但是这些任务不分解为子任务。应用程序也可以是并行的，但不能是并发的。这意味着应用程序一次只能处理一个任务，而此任务被分解为可以并行处理的子任务。此外，应用程序既不能是并发的，也不能是并行的。这意味着它一次只能处理一个任务从未分解为并行执行的子任务。最后，应用程序也可以是并发和并行的，在它可以同时处理多个任务，也可以中断将每个任务分解为子任务以并行执行。然而并发性和并行性的好处可能会因此而丧失由于计算机中的CPU已经处于相当繁忙的状态仅具有并发性或并行性。结合起来可能会导致只有很小的性能增益或甚至性能损失。