太好了，让我用一个场景来展示我的理解。假设有三个孩子：A，B，C。A和B说话，C听。对于A和B，它们是平行的：A： 我是A。B： 我是B。

但对于C来说，他的大脑必须同时进行听A和B的过程，这可能是：我是我A是B。

我喜欢Rob Pike的演讲：并发不是并行（这更好！）（幻灯片）（谈话）

Rob通常谈论Go，并且通常以直观直观的解释来解决并发与并行的问题！下面是一个简短的总结：

任务：让我们烧掉一堆过时的语言手册！一次一个！

并发：任务有许多并发分解！一个例子：

并行性：如果至少有2个地鼠同时工作或不工作，则前面的配置会并行出现。

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。

我将尝试用一个有趣且易于理解的示例进行解释。：）

假设一个组织组织了一场国际象棋比赛，10名棋手（棋艺相同）将挑战一名职业冠军棋手。由于国际象棋是一场1:1的比赛，因此组织者必须以高效的方式进行10场比赛，以便尽快完成整个比赛。

希望以下场景能够轻松描述进行这10场比赛的多种方式：

1） 串行-让我们假设专业人员与每个人逐一进行游戏，即与一个人开始和结束游戏，然后与下一个人开始下一场游戏，依此类推。换句话说，他们决定按顺序进行游戏。因此，如果一场比赛需要10分钟才能完成，那么10场比赛将需要100分钟，同样假设从一场比赛到另一场比赛的过渡需要6秒，那么对于10场比赛，则需要54秒（约1分钟）。

因此整个活动将在101分钟内完成（最差进场）

2） 同时-让我们假设职业球员轮到下一个球员，所以所有10名球员同时上场，但职业球员不是一次两个人，他轮到下一个人上场。现在假设一名职业球员需要6秒才能轮到他，而一名职业选手与两名选手的转换时间为6秒，那么回到第一名选手的总转换时间为1分钟（10x6秒）。因此，当他回到第一个与他一起开始比赛的人身边时，已经过去了2分钟（10xtime_per_turn_by-campion+10xtransition_time=2分钟）

假设所有玩家都需要45秒才能完成他们的回合，那么根据SERIAL事件的每场10分钟，游戏结束前的回合数应为600/（45+6）=11回合（约）

因此，整个事件将在11xtime_per_turn_by-player_&_champion+11xtransition_time_across_10_players=11x51+11x60sec=561+660=1221sec=20.35min（大约）内完成

从101分钟提高到20.35分钟（更好的方法）

3） 平行-假设组织者获得了一些额外的资金，因此决定邀请两名职业冠军选手（两人能力相同），并将同一组10名选手（挑战者）分成两组，每组5人，并将他们分配给两名冠军，即每组一人。现在，赛事在这两组比赛中并行进行，即至少有两名选手（每组一名）与各自组的两名职业选手进行比赛。

然而，在该组中，职业选手一次只带一名选手（即按顺序），因此无需任何计算，您可以很容易地推断出整个比赛将在101/2=50.5分钟内完成

看到从101分钟到50.5分钟的进步（好方法）

4） 并发+并行-在上述场景中，假设两名冠军选手将与各自组中的5名选手同时比赛（读第二分），因此现在跨组的比赛是并行运行的，但在组内，他们是同时运行的。

因此，一组游戏将在11xtime_per_turn_by-playerer_&_champion+1extransition_time_across_5_layers=11x51+11x30=600+330=930秒=15.5分钟（大约）内完成

因此，整个活动（包括两个这样的平行跑步组）大约将在15.5分钟内完成

看到从101分钟到15.5分钟的改进（最佳方法）

注意：在上述场景中，如果您用10个类似的工作替换10个玩家，用两个CPU核心替换两个职业玩家，则以下顺序仍然正确：

串行>并行>并发>并发+并行

（注意：此顺序可能会因其他情况而改变，因为此顺序高度依赖于作业之间的相互依赖性、作业之间的通信需求以及作业之间的转换开销）

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。

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。