假设你有一个有两个线程的程序。程序可以通过两种方式运行：

Concurrency                 Concurrency + parallelism
(Single-Core CPU)           (Multi-Core CPU)
 ___                         ___ ___
|th1|                       |th1|th2|
|   |                       |   |___|
|___|___                    |   |___
    |th2|                   |___|th2|
 ___|___|                    ___|___|
|th1|                       |th1|
|___|___                    |   |___
    |th2|                   |   |th2|

在这两种情况下，我们都有并发性，这仅仅是因为我们有多个线程在运行。

如果我们在具有单个CPU内核的计算机上运行此程序，操作系统将在两个线程之间切换，允许一次运行一个线程。

如果我们在带有多核CPU的计算机上运行这个程序，那么我们就可以同时并行运行两个线程。

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。

（我很惊讶这样一个根本问题多年来都没有得到正确和巧妙的解决……）

简而言之，并发性和并行性都是计算的财产。

至于区别，以下是罗伯特·哈珀的解释：

首先要理解的是并行性与并发无关。并发与程序（或其组件）的不确定性组成有关。并行性与具有确定性行为的程序的渐近效率有关。并发是关于管理不可管理的事件：事件的发生是出于我们无法控制的原因，我们必须对此做出反应。用户单击鼠标时，窗口管理器必须做出响应，即使显示需要注意。这种情况本质上是不确定性的，但我们也在确定性设置中采用形式上的不确定性，假装组件以任意顺序发出事件信号，并且我们必须在事件发生时对其作出响应。非确定性组合是一种强大的程序结构思想。另一方面，并行性是关于确定性计算的子组之间的依赖性。其结果毋庸置疑，但有许多方法可以实现，有些方法比其他方法更有效。我们希望充分利用这些机会。

它们可以是程序中的各种正交财产。阅读此博客文章以获取更多插图。这篇文章稍微讨论了编程中组件的差异，比如线程。

注意，线程或多任务都是为更具体的目的服务的计算实现。它们可以与并行性和并发性相关，但不是以一种基本的方式。因此，它们很难成为开始解释的好条目。

还有一个亮点：（物理）“时间”几乎与这里讨论的财产无关。时间只是一种衡量实施的方式，以显示财产的重要性，但远非本质。仔细考虑一下“时间”在时间复杂性中的作用——这或多或少是相似的，即使在这种情况下，度量也往往更重要。

要补充其他人所说的话：

并发性就像让一个玩杂耍的人玩多个球。不管看起来如何，玩杂耍的人每次只手抓/扔一个球。平行运动是让多个杂耍者同时变戏法。

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

并发是并行的广义形式。例如，并行程序也可以称为并发程序，但反向不成立。

可以在单个处理器上并发执行（多个线程，由调度器或线程池管理）在单个处理器上无法并行执行，但在多个处理器上无法。（每个处理器一个进程）分布式计算也是一个相关的主题，它也可以被称为并发计算，但反过来却不是，就像并行一样。

有关详细信息，请阅读本研究论文并行编程的概念