派克的“并发”概念是一个有意的设计和实现决策。具有并发能力的程序设计可能表现出行为上的“并行性”；这取决于运行时环境。

你不希望一个不是为并发而设计的程序表现出并行性。：-）但就相关因素（功耗、性能等）而言，这是一个净收益，您需要最大程度的并发设计，以便主机系统可以在可能的情况下并行执行。

派克的Go编程语言将这一点发挥到了极致：他的函数都是可以同时正确运行的线程，也就是说，如果系统有能力，调用函数总是会创建一个与调用者并行运行的线程。一个拥有数百甚至数千个线程的应用程序在他的世界中是非常普通的。（我不是围棋专家，这只是我的看法。）

它们解决不同的问题。并发性解决了CPU资源稀缺和任务多的问题。因此，您可以通过代码创建线程或独立的执行路径，以便在稀缺资源上共享时间。直到最近，由于CPU的可用性，并发性一直是讨论的焦点。

并行性解决了找到足够的任务和适当的任务（可以正确分割的任务）并将它们分配到大量的CPU资源上的问题。当然，并行性一直都存在，但由于多核处理器非常便宜，所以它正走到最前沿。

“并发”是指有多件事情正在进行。

“并行性”是指并发的事情同时进行。

没有并行性的并发示例：

单个内核上有多个线程。Win32消息队列中有多条消息。MARS连接上有多个SqlDataReader。浏览器选项卡中有多个JavaScript承诺。

然而，请注意，并发性和并行性之间的区别通常是一个视角问题。从执行代码（可观察到的效果）的角度来看，上述示例是非并行的。但即使在单个内核中也存在指令级并行性。有一些硬件与CPU并行工作，然后在完成时中断CPU。在执行窗口过程或事件处理程序时，GPU可能正在绘制到屏幕。当您仍然获取上一个查询的结果时，DBMS可能正在为下一个查询遍历B树。执行Promise.resolve（）时，浏览器可能正在进行布局或联网。等等。。。

好了。世界一如既往地混乱；）

派克的“并发”概念是一个有意的设计和实现决策。具有并发能力的程序设计可能表现出行为上的“并行性”；这取决于运行时环境。

你不希望一个不是为并发而设计的程序表现出并行性。：-）但就相关因素（功耗、性能等）而言，这是一个净收益，您需要最大程度的并发设计，以便主机系统可以在可能的情况下并行执行。

派克的Go编程语言将这一点发挥到了极致：他的函数都是可以同时正确运行的线程，也就是说，如果系统有能力，调用函数总是会创建一个与调用者并行运行的线程。一个拥有数百甚至数千个线程的应用程序在他的世界中是非常普通的。（我不是围棋专家，这只是我的看法。）

我认为在这个问题上有两种不同的观点导致了混淆：程序员的观点（并发/并行编程）与计算机/操作系统的观点（并行/并行执行）。

这里回答了计算机的观点。

程序员的观点：

并发编程：程序员编写代码时知道代码将由多个线程执行，无论出于何种原因。原因可能是：在等待I/O时更好地利用CPU，通过不同线程处理Web请求，通过在独立于主线程的线程中运行计算，运行周期性后台任务，使GUI做出响应。程序员必须应用互斥构造、锁定/解锁、等待条件/信号、处理死锁等。多个线程可以在单个处理器/内核上运行（从计算机的角度来看是并发的），也可以在多个内核上运行。

并行编程：程序员知道程序将在具有多个处理器/内核的计算机上运行，并希望利用多个内核。程序员将CPU密集型计算划分为多个子任务，在一个线程中运行每个子任务，一旦线程完成，其结果将合并为总结果（分而治之）。例如，将一些矩阵处理代码划分为并行处理矩阵部分的任务。每个核心将使用子任务执行一个线程（如果线程数大于内核数，则同时执行多个线程）。程序员也必须在这里应用并发的编程构造，但她也关注将任务划分为子任务并合并结果。例如，在Java中，程序员可以使用ParallelStreams来分割数据并自动合并结果。如果程序员知道程序将在单核处理器上执行，那么将CPU密集型任务拆分为多个线程是没有好处的。摘自Doug Leah的《Java并发编程：设计原则和模式》，1999年第2版，第343页：

并行程序专门设计为利用多个CPU来解决计算密集型问题。

平行度：让多个线程执行类似的任务，这些任务在数据和资源方面彼此独立。例如：谷歌爬虫可以产生数千个线程，每个线程可以独立完成任务。

并发性：当您在线程之间共享数据和共享资源时，并发性就会显现出来。在事务系统中，这意味着您必须使用一些技术（如锁、信号量等）同步代码的关键部分。