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。

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。

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。

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。

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。

“并发”是指同时做任何事情。它们可能是不同的东西，也可能是相同的东西。尽管缺乏公认的答案，但这并不是关于“看起来是在同一时间”，而是真的在同一个时间。您需要多个CPU内核，或者在一个主机内使用共享内存，或者在不同主机上使用分布式内存，以运行并发代码。例如，同时并发运行的3个不同任务的流水线：Task-level-2必须等待Task-level-1完成的单元，而Task-level-3必须等待Task-level-2完成的工作单元。另一个例子是1-生产者与1-消费者的并发；或许多生产者和1-消费者；读者和作家；等

“并行”是指同时做相同的事情。它是并发的，但更重要的是，它是在同一时间发生的相同行为，最典型的是在不同的数据上。矩阵代数通常可以并行化，因为您有重复运行的相同操作：例如，可以使用相同的行为（和）在不同的列上同时计算矩阵的列和。在可用的处理器核之间划分（拆分）列是一种常见的策略，这样每个处理器核处理的工作量（列数）就接近相同。另一种拆分工作的方法是一袋一袋的任务，完成工作的员工会回到经理那里，经理会将工作分配出去，并动态地分配更多的工作，直到所有工作都完成。票务算法是另一种。

不仅仅是数字代码可以并行化。文件太频繁可以并行处理。在自然语言处理应用程序中，对于数百万个文档文件中的每一个，您可能需要计算文档中标记的数量。这是并行的，因为您正在计算每个文件的令牌，这是相同的行为。

换句话说，并行是指同时执行相同的行为。并发意味着同时，但不一定是相同的行为。并行是一种特殊类型的并发，在同一时间发生相同的事情。

例如，术语将包括原子指令、关键部分、互斥、旋转等待、信号量、监视器、屏障、消息传递、map reduce、心跳、铃声、票务算法、线程、MPI、OpenMP。

格雷戈里·安德鲁斯（Gregory Andrews）的著作是关于多线程、并行和分布式编程的顶级教科书。