如何理解并发(Concurrency)和并行(Parallelism)的区别

本文通过生动的例子解释了并发和并行的概念。并发是指一个线程处理多个任务,如烧水的同时看报纸;并行则是指多个线程共同处理一个任务,如同时砌一面墙。并行可以缩短任务完成时间,而并发可能会因上下文切换导致效率下降。

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网上有很多对并发和并行的解释,讲的很多,对一些人说理解起来还是有些吃力,我这里尽量用最简单的例子说一下自己对这两个概念的解释。


并发Concurrency:一个人干多件事(一个线程处理多个任务)

例如:烧水和看报纸,一个时间区间里烧水和看报纸这两件事是可以同时进行的(一边看报,一边烧水大笑),看报的时候再时不时的看一下水开了没有

结论:单个事情的处理时间并不会缩短,无论你要烧水期间干什么事情,烧水花费的时间是不会变的,如果干的事情多了,反倒是在多个事情切换的过程中多花时间,会使所有事情加在一起总的处理效率下降(多线程的上下文切换)


并行Parallelism:多个人干一件事(多个线程处理一个任务)

例如:就像盖房子(砌一面墙),一个时间区间里大家干的都是这一件事情,

结论:人越多,每人分工干一部分,就会缩短建造时间

实际应该过程中,还是需要跟据需求来决定用哪种方式,在大数据处理中常用的mapreduce 设计思想其实就是并行。

文章很简短,但愿大家能理解。

### 并发并行的概念及区别 #### 定义 并发Concurrency)是指多个事件在同一时间段内发生,但不一定同时执行。它通常通过时间分片的方式实现,在单核处理器上尤其如此[^2]。 并行Parallelism)则是指多个事件真正地同时发生,这通常依赖于多核或多处理机架构的支持[^4]。 #### 关键差异 1. **资源需求**: 并发可以在单一核心上运行多个任务,而不需要额外的硬件支持;并行则需要至少两个或更多物理核心来完成真正的同步运算。 2. **性能瓶颈**: Amdahl定律指出,并行计算中的加速比受限于不可并行化的部分所占的比例。因此,并行更适合那些能够高度分解的任务,而对于串行化程度较高的任务,则可能更倾向于采用并发方式优化调度效率。 3. **复杂度管理**: 实现高效的并行编程往往更加困难,因为开发者需考虑数据竞争、死锁等问题。相比之下,虽然并发也存在类似的挑战,但由于其本质上是对同一CPU上的线程切换进行控制,所以相对容易理解调试一些。 #### 应用场景分析 ##### 并发的应用场景 - Web服务器接收大量请求时会利用工作线程池机制来异步响应客户端连接; - GUI应用程序允许用户界面保持活跃状态的同时后台加载文件或其他耗时操作; - 数据库管理系统为了提高吞吐量也会运用到事务隔离级别下的读写冲突解决策略等技术手段。 ##### 并行的应用场景 - 科学计算领域内的矩阵乘法、分子动力模拟等领域非常适合使用GPU CUDA框架来进行大规模数值运算; - 图像渲染过程中像素级独立变换可充分利用现代显卡提供的强大浮点数处理能力; - 大数据分析平台Hadoop/Spark MapReduce作业模型就是基于分布式集群节点间协作完成海量数据集分割映射再规约的过程。 ```python import multiprocessing as mp def parallel_task(x): return x * x if __name__ == "__main__": with mp.Pool(processes=4) as pool: results = pool.map(parallel_task, range(8)) print(results) ``` 上述代码展示了如何创建四个进程组成的进程池去并行计算一系列整数平方值的例子。 ---
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