并发和并行的关系

先说结论,并发、并行并不对立,可同时存在。

什么是并发?

CPU运行速度远大于内存读取速度,为了充分利用CPU性能,不让它总是等着从内存里读数据,CPU时间片技术应运而生,可分时复用CPU,本质上来说,任一时刻只有一个线程在执行,但因为CPU执行得快,所以宏观上仍给人多线程同时执行的错觉。这是并发。

什么是并行?

多线程程序运行在具有多个核心的CPU上,这是人们常说的并行。即多个线程可以真正同时运行。

然而,多CPU核心、多线程情形下,且各线程不操作共享数据,才能算并行。因为,若是操作了共享数据,那必然在任一时刻,只能有一个线程操作共享数据,其他线程会阻塞,那应该是并发才对。

若线程数量大于CPU核心数,且各线程不操作共享数据,那么并发和并行同时存在。所以并发和并行并不对立。

<think> 我们正在讨论并发并行的区别。根据提供的引用,我们可以整理出以下要点: 1. **并发(Concurrency)**: - 指的是在一段时间内,多个任务被快速交替执行,从而在宏观上看起来是同时发生的。 - 在单核处理器上,通过时间片轮转等方式实现任务的切换。 - 微观上,同一时刻只有一个任务在执行。 - 例如:引用[4]指出,并发是“在同一时刻只能有一条指令执行,但多个进程指令被快速的轮换执行”。 2. **并行(Parallelism)**: - 指的是在同一时刻,有多个任务同时执行。 - 这需要多核处理器或者多个处理器的支持。 - 例如:引用[2][3]都提到,当有多个处理机时,可以将并发执行的程序分配到多个处理机上,实现并行执行。 3. **区别与联系**: - 区别:并行是同时发生(同一时刻),而并发是交替发生(同一时间间隔内)。 - 引用[2]明确指出:“并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生;而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。” - 联系:并发可以在多核处理器上实现并行(引用[1])。也就是说,一个并发程序在多核处理器上运行时,可以通过并行来执行。 - 并行编程通常需要考虑并发问题(引用[1]),因为即使任务在物理上并行执行,它们之间也可能需要同步通信。 4. **图解说明**: - 假设有两个任务AB: - 并发:在单核上,A执行一段时间,然后切换到B执行,再切换回A,如此交替。宏观上,AB都在进行;微观上,任意时刻只有一个任务在执行。 - 并行:在双核上,任务A在核心1上执行,任务B在核心2上同时执行。微观上,两者同时执行。 5. **实际应用**: - 并发:适用于I/O密集型任务,例如Web服务器同时处理多个请求(通过轮询或事件驱动)。 - 并行:适用于计算密集型任务,例如大规模数值计算,利用多核加速。 根据以上分析,我们可以用数学公式来形象表示: - 并发:在时间区间 $[t_0, t_1]$ 内,任务AB交替执行,即: $$ \text{执行序列} = A_1 \rightarrow B_1 \rightarrow A_2 \rightarrow B_2 \rightarrow \cdots $$ 其中,$A_i, B_i$ 表示任务AB的片段。 - 并行:在时刻 $t$,任务A任务B同时执行: $$ \text{状态}(t) = A(t) \land B(t) $$ 最后,我们可以使用表格总结: | **特性** | **并发** | **并行** | |----------------|------------------------------|------------------------| | **定义** | 同一时间间隔内交替执行多个任务 | 同一时刻同时执行多个任务 | | **硬件要求** | 单核即可 | 多核/多处理器 | | **微观视角** | 任意时刻只有一个任务在执行 | 多个任务同时执行 | | **依赖关系** | 通过任务切换实现 | 通过硬件并行能力实现 | | **典型应用** | I/O密集型任务 | 计算密集型任务 | §§相关问题§§ 1. 如何在实际编程中实现并发? 2. 并行计算有哪些常见的模型? 3. 并发编程中如何避免死锁? 4. 多线程并发有何关系? </think> ### 并发并行的本质区别 根据引用内容的核心定义: 1. **并发(Concurrency)** - **微观非同时**:单核系统上通过快速切换任务实现"同时"执行的假象 > 在同一时刻只能有一条指令执行,但多个进程指令被快速轮换执行,宏观上看似同时执行[^4]。 - **时间轴特征**:在一段时间间隔内有多个任务推进(例如:10秒内交替执行任务AB) $$ \text{Concurrency} = \bigcup_{t \in [t_0, t_1]} \{ \text{Task}_i(t) \} \quad (i=1,2,\dots,n) $$ 2. **并行(Parallelism)** - **微观真同时**:多核系统上任务在同一物理时刻同步执行 > 多个CPU可以同时执行不同线程,互不抢占资源[^3]。 - **时间点特征**:在某个瞬时时刻有多个任务同时运行(例如:t=0.5秒时任务AB同时在CPU1CPU2执行) $$ \text{Parallelism} = \{ \text{Task}_i(t) \mid \forall i \in [1,n] \} \quad \text{at time } t $$ ### 关键技术对比 | **维度** | 并发 | 并行 | |----------------|-------------------------------|-------------------------------| | **硬件依赖** | 单核即可实现 | 需要多核/多处理器[^2] | | **执行本质** | 逻辑上的同时(时间分片) | 物理上的同时(空间并行)[^3] | | **资源竞争** | 必须处理同步/死锁问题[^1] | 资源冲突较少(独立执行单元) | | **典型场景** | Web服务器处理IO密集型请求 | 科学计算/深度学习训练 | ### 核心关系图解 ```mermaid graph LR A[单核系统] --> B[仅能并发] C[多核系统] --> D[可并发] C --> E[可并行] D -->|时间分片| F[宏观“同时”] E -->|空间分配| G[微观真同时] ``` ### 经典案例说明 1. **并发并行**(单核CPU) - 浏览器边下载文件边渲染页面:CPU快速切换下载线程渲染线程 2. **并行并发**(多核CPU) - 视频转码软件:4个CPU核心同时处理不同视频片段,每个核心内部可能还有线程切换 > **关键结论**:并行并发的子集——所有并行都是并发,但并发不一定是并行[^2]。
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