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）

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。

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。

并行性是每个CPU或多个CPU（在单个主板上）在多个内核上同时执行进程。

并发是指通过使用划分CPU时间（时间片）的调度算法在单个内核/CPU上实现并行性。进程是交错的。

单位：单个CPU中有1个或多个内核（几乎所有现代处理器）主板上有1个或多个CPU（想想老式服务器）一个应用程序就是一个程序（想想Chrome浏览器）一个程序可以有一个或多个进程（认为每个Chrome浏览器选项卡都是一个进程）一个进程可以有一个程序中的一个或多个线程（Chrome选项卡在一个线程中播放Youtube视频，另一个线程生成评论部分，另一个用于用户登录信息）因此，一个程序可以有一个或多个执行线程1个进程是线程+OS分配的内存资源（堆、寄存器、堆栈、类内存）

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。

并行编程执行有两种类型：非并行并行编程和并行并行编程（也称为并行）。

关键的区别在于，在人类看来，非并行并发中的线程似乎同时运行，但实际上它们并不运行。在非并行并发中，线程通过时间切片快速切换并轮流使用处理器。虽然并行有多个处理器可用，但多个线程可以同时在不同的处理器上运行。

参考文献：编程语言中的并发简介