并发（Concurrency）和并行（Parallelism）是计算机科学中常常被混淆的两个概念，虽然它们之间有些相似，但在本质上存在区别。

1. 并发（Concurrency）

并发是指多个任务在同一时间段内被处理，但不一定是同时执行的。并发的核心是处理多个任务的能力，无论这些任务是按顺序执行，还是交替执行。换句话说，并发是让计算机在多个任务之间快速切换，目的是提高系统的响应能力。

• 并发通常发生在单核或多核处理器中，其中任务是交替执行的。即使是一个单核处理器，它也能通过快速切换任务，使得用户感受到“并发”的效果。
• 在并发系统中，操作系统通过调度算法管理线程的执行，使得多个任务看起来像是同时在执行，尽管它们实际上是依次执行的。

并发的关键点：

• 任务可以在同一时间段内执行，但并不需要真正同时执行。
• 通过切换上下文（如线程调度）来实现并发。
• 并发不一定要求多核处理器。

2. 并行（Parallelism）

并行是指多个任务在同一时间真正同时执行。并行的核心是在多个处理器核心（CPU cores）上同时执行多个任务，以提高计算效率。

• 并行通常依赖于多核处理器或多个处理器，在每个核心上同时执行不同的任务。每个任务或其部分在不同的处理器或核心上并行执行，从而实现加速。
• 并行是一种特殊的并发，它不仅仅是任务之间的切换，而是多个任务同时进行。

并行的关键点：

• 任务真正同时执行。
• 通常依赖多核处理器或多个处理器。
• 适用于需要大量计算的任务，可以大幅提高处理速度。

3. 并发与并行的区别

特性	并发（Concurrency）	并行（Parallelism）
定义	同一时间处理多个任务，任务可能交替执行	多个任务在同一时刻真正并行执行
执行方式	在单核或多核处理器上通过快速切换任务实现	在多核处理器或多个处理器上，任务同时执行
目标	提高程序的响应性和吞吐量，处理多个任务	提高计算效率，减少执行时间
依赖硬件	不一定需要多核处理器，可在单核处理器上实现	需要多核处理器或多个处理器进行并行计算
例子	操作系统调度多个程序的执行，Web服务器处理多个用户请求	分布式计算，图像处理中的大规模数据并行处理

4. 简单类比

• 并发：你有多个任务（如做饭、洗衣、擦桌子），虽然你一次只能做一件事，但你可以快速切换在这些任务之间，使得看起来你能同时做这些事情。
• 并行：你有多个任务（如做饭、洗衣、擦桌子），你和你的朋友们每个人做一项任务，大家同时工作，这样所有任务都能同时完成。

5. 实际应用

• 并发：操作系统调度任务，Web服务器同时处理多个用户请求。
• 并行：科学计算、大数据处理、图像处理等需要大量计算资源的应用，通过多核处理器或分布式计算来实现并行处理。