如果你想向一个9岁的孩子解释这一点。

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。

并发编程关注的是看似重叠的操作，主要关注的是由于非确定性控制流而产生的复杂性。与并发程序相关的定量成本通常是吞吐量和延迟。并发程序通常受IO限制，但并不总是如此，例如并发垃圾收集器完全在CPU上。并发程序的教学示例是网络爬虫。该程序启动对网页的请求，并在下载结果可用时同时接受响应，从而累积一组已访问的网页。控制流是非确定性的，因为每次运行程序时，响应不一定以相同的顺序接收。这种特性会使调试并发程序变得非常困难。有些应用程序基本上是并发的，例如web服务器必须同时处理客户端连接。Erlang可能是未来最有前途的高度并发编程语言。并行编程涉及为提高吞吐量的特定目标而重叠的操作。通过使控制流具有确定性，避免了并发编程的困难。通常，程序生成并行运行的子任务集，父任务仅在每个子任务完成后才继续。这使得并行程序更容易调试。并行编程的难点是针对粒度和通信等问题的性能优化。后者在多核环境中仍然是一个问题，因为将数据从一个缓存传输到另一个缓存会产生相当大的成本。密集矩阵矩阵乘法是并行编程的一个教学示例，它可以通过使用Straasen的分治算法和并行攻击子问题来有效地解决。Cilk可能是共享内存计算机（包括多核）上最有前途的高性能并行编程语言。

从我的回答中复制：https://stackoverflow.com/a/3982782

并发性=>在共享资源的重叠时间段内执行多个任务时（可能最大化资源利用率）。

并行=>当单个任务被划分为可以同时执行的多个简单的独立子任务时。

简单地说，并发就是同时处理很多事情。

“处理”一词用粗体显示了并发和并行之间的区别。同时处理许多事情意味着同时完成许多事情，但它们是否同时执行并不重要。另一方面，并行意味着同时做很多事情（同时执行）。因此，可以使用一个或多个处理资源来实现并发上下文。使用一个处理资源同时处理许多事情意味着通过在任务之间进行上下文切换，可以同时执行许多事情。另一方面，具有许多处理资源的并发上下文意味着进行并行处理。这意味着我们通过并行来实现并发，但反之亦然。

在我的文章中，您可能想了解更多关于并发性和并行性及其与当今技术的关系。

在电子学中，串行和并行表示一种静态拓扑，决定电路的实际行为。当没有并发时，并行性是确定性的。

为了描述动态的、与时间相关的现象，我们使用了术语顺序和并发。例如，可以通过特定的任务序列（例如配方）获得特定的结果。当我们与某人交谈时，我们会产生一系列单词。然而，在现实中，许多其他过程在同一时刻发生，因此，与某一行动的实际结果一致。如果很多人在同一时间谈话，同时进行的谈话可能会干扰我们的顺序，但这种干扰的结果事先不知道。并发性引入了不确定性。

串行/并行和顺序/并行表征是正交的。数字通信就是一个例子。在串行适配器中，数字消息沿同一通信线路（例如，一根电线）临时（即顺序）分布。在并行适配器中，这也在并行通信线路（例如多条电线）上进行划分，然后在接收端进行重构。

让我们想象一个有9个孩子的游戏。如果我们将它们作为一条链处理，在开始时发送消息，在结束时接收消息，我们将进行串行通信。更多的单词组成了一系列的交流单元。

I like ice-cream so much. > X > X > X > X > X > X > X > X > X > ....

这是在串行基础结构上复制的顺序过程。

现在，让我们想象一下，把孩子们分成三组。我们把这个短语分成三部分，第一部分给左边的孩子，第二部分给中心线的孩子，等等。

I like ice-cream so much. > I like    > X > X > X > .... > ....
                          > ice-cream > X > X > X > ....
                          > so much   > X > X > X > ....

这是一个在并行基础结构上复制的顺序过程（尽管仍部分序列化）。

在这两种情况下，假设孩子之间有完美的沟通，结果会提前确定。

如果有其他人与您同时与第一个孩子交谈，那么我们将同时进行处理。我们不知道基础设施将考虑哪个过程，因此最终结果尚未提前确定。