1. 併發與並行

併發：concurrency 並行：parallelism

開發過程中，常常會接觸併發有關的概念，比如併發計算（concurrent computing），併發系統( concurrent system)，併發控制(concurrent control)，併發程式設計(concurrent programming)，那麼併發到底是什麼呢？

可以簡單的理解為：同時做多件事情的能力！

一個人邊走、邊唱、邊想，這就是併發；反之，要是先走、再唱、再想，就是順序（sequentially ）執行，不是併發。再比如 Web 伺服器，如 Apache，nginx，能夠同時處理多個客戶端連線，就是併發處理。

併發與並行是兩個相關（related）但不同（distinct）的概念，都是“同時做多件事”，但併發關注的點是多件事被同時（一段時期）做，但只有一件事情正在執行（單核）！而並行關注的點是多個“人”在同時做事情。比如單核系統（time-sharing）能實現併發處理，但只有多核系統才能實現並行處理。

2. 阻塞與非阻塞

阻塞就是等待任務結束，在此期間，什麼也不幹！非阻塞就是不等待任務結束，繼續做後面的事！

比如，快遞員把快遞送到小區門口，打電話給客戶，等他到小區門口把快遞拿走，再送下一件快遞，這就是阻塞模式；快遞員把快遞放在小區的快遞箱中，給客戶發了簡訊，就送其它快遞了，這就是非阻塞模式。

常見的阻塞形式有，網路阻塞，磁碟讀寫阻塞等。

3. 同步與非同步

同步：synchronous 非同步：asynchronous

同步是什麼？為什麼要同步？

同步就是讓多個任務在某一階段順序執行，是併發控制的一種方式，目的是保證資料的正確性，完整性，一致性!比如資料庫中的事務機制，併發程式設計中的鎖，訊號量，條件變數等，都是實現同步的工具。

只有在併發系統中，涉及到共享資料的訪問時，才需要考慮同步問題！但是實際開發中，常常會遇到一些非必要的同步，比如 write 100M 的資料，或者建立資料連線，都是“去同步化”的目標，就需要考慮使用非同步程式設計了。

非同步就是讓順序執行的任務併發執行，那些根本不涉及共享資料訪問、邏輯獨立的任務，非同步執行更高效！

4. 併發程式設計的實現方式

1 系統層面： 程序（Process），執行緒（Thread）

現代作業系統 Unix/Linux/Windows 都是支援“多工”的作業系統，為併發程式設計提供了不同的任務模型——程序，執行緒，程式設計師可以藉助多執行緒+多程序來實現併發程式設計。

執行緒是最小的執行單元，而程序由至少一個執行緒組成，執行緒/程序排程，如何時執行，執行多久，由作業系統來決定。資料共享和併發控制是多執行緒/多程序程式設計時面臨的重要挑戰，增加了程式設計的複雜度；另外，頻繁的上下文切換，也會影響 CPU 的使用效率。

為了減少執行緒切換，會使用執行緒池來管理執行緒。

2 語言層面： Channel，Coroutine，Futures and Promises

併發程式設計的靈活度會極大的影響一門程式語言的表現力，比如 Python 中的協程、async/wait，C# 中的 Task，async/wait，Go 中的 Channel。

另外 future, promise, delay, deferred 也是程式語言中併發程式設計模型相關的術語。

5. 總結

首先，好的程式應該能充分利用有限的 CPU 資源，努力提高資源利用率，該需求可以通過多執行緒/多程序來實現。

可是，執行緒/程序是稀缺資源，數量有限，且執行緒/程序上下文切換成本高。程式中的執行緒越多，上下文切換的成本越高，CPU 有效利用率越低！另外，在多執行緒/多程序模型中，需要考慮併發控制的問題，增加了程式設計的複雜度。

那麼如何實現不依賴多執行緒/多程序的併發程式設計呢？此時，非同步程式設計就應運而生了！

一方面，非同步/非租塞通過減少對執行緒/程序的依賴，提高了 CPU 資源的有效利用率，同時避免了多執行緒/多程序中併發控制的問題；另一方面，非同步程式設計可以降低程式設計的複雜度。