很多人不是特別明白併發程式設計和並行程式設計的區別所在，有很多人很容易搞混淆，覺得二者近似相等，本文將用幾個淺顯易懂的例子，來說明一下什麼是併發和並行。

1、任務與多工

       關於什麼是程序，什麼是執行緒，這裡不打算多說，關於每一種開發語言的多執行緒處理技術語法上有所區別，原理很多類似，可以查閱相關的參考書。什麼是任務呢？其實很簡單，在我們生活中，比如我今天要學一首歌，要在操場上散步1000米，然後還要向老師電話彙報研究成果，這是今天的三個任務。在程式語言中，實現某一個任務的一般單元就是“函式”。

2、順序執行

      上面三個任務，如果在一般的單執行緒執行的程式裡面，分別定義三個函式，然後依次順序執行，即執行完第一個在執行第二個，然後執行第三個，即我先把一首歌學會，然後在操場上散步1000米，然後再給老師彙報，這樣做效率低下。我們可以有一個更加高效的辦事方法，我在散步的時候，順便打電話給老說彙報一下今天的成果，然後邊散步邊聽歌，便跟著學，這樣效果就高很多，這裡的是“並行執行”。

3、併發和並行的一些理解——concurrency  and  parallellism

      併發和並行都是完成多工更加有效率的方式，但還是有一些區別的，併發（concurrency）,並行（parallellism）,可見他們的確是有區別的。下面通過一些具體的例子進行說明。

      例子一：

          假設一個有三個學生需要輔導作業，幫每個學生輔導完作業是一個任務
            順序執行：老師甲先幫學生A輔導，輔導完之後再取給B輔導，最後再去給C輔導，效率低下 ，很久才完成三個任務
            併發：老師甲先給學生A去講思路，A聽懂了自己書寫過程並且檢查，而甲老師在這期間直接去給B講思路，講完思路再去給C講思路，讓B自己整理步驟。這樣老師就沒有空                         著，一直在做事情，很快就完成了三個任務。與順序執行不同的是，順序執行，老師講完思路之後學生在寫步驟，這在這期間，老師是完全空著的，沒做事的，所以效率低下。
            並行：直接讓三個老師甲、乙、丙三個老師“同時”給三個學生輔導作業，也完成的很快。

      例子二：

       順序執行：你吃飯吃到一半，電話來了，你一直到吃完了以後才去接，這就說明你不支援併發也不支援並行。
       併發：你吃飯吃到一半，電話來了，你停了下來接了電話，接完後繼續吃飯，這說明你支援併發。
       並行：你吃飯吃到一半，電話來了，你一邊打電話一邊吃飯，這說明你支援並

理解：

解釋一：並行是指兩個或者多個事件在同一時刻發生；而併發是指兩個或多個事件在同一時間間隔發生。
解釋二：並行是在不同實體上的多個事件，併發是在同一實體上的多個事件。
解釋三：在一臺處理器上“同時”處理多個任務，在多臺處理器上同時處理多個任務。如hadoop分散式叢集

普通解釋：
併發：交替做不同事情的能力
並行：同時做不同事情的能力
專業術語：
併發：不同的程式碼塊交替執行
並行：不同的程式碼塊同時執行

併發和並行的意義：

併發和並行都可以處理“多工”，二者的主要區別在於是否是“同時進行”多個的任務。

但是 涉及到任務分解（有先後依賴的任務就不能做到並行）、任務執行（可能要考慮互斥、鎖、共享等）、結果合併

4、CPU的時間觀

        為什麼要進行“併發、並行、多工、多執行緒、非同步”等等相關的一些操作，就是為了充分利用CPU的巨大潛能，因為很多工是需要時間的，比如檔案的讀寫、網路資料流的下載等等，如果讓CPU處於一個閒置狀態，不充分利用它，程式的效率就很低。

       站在CPU的角度而言，我就是全心全意搞計算的，你卻讓我閒著沒事幹，在我的心裡，等待的時間就異常漫長。下面是CPU所謂的時間觀：

由此可見，站在人類的角度而言，重啟一次也就等了5分鐘，還可以接受，可是對於CPU而言，它卻感覺等了25000年，這是多麼漫長的等待，25000年不做事情，太煎熬了。

5、下面是我推薦的兩本關於多工，併發並行程式設計的書籍，一本是基於,NET語言的，一本是基於Python語言的。