JavaGuide 中对于这部分的解释一笔带过，我在此展开讲述一下，下图是原文解释：
【📕Java->并发编程->Java并发（上）】
在计算机科学中，并发（Concurrency）和并行（Parallelism）是两个经常被混淆但又至关重要的概念。它们都涉及处理多个任务，但本质区别在于"是否真正同时执行"。本文将基于这一关键点，详细解释二者的定义、区别、实现方式以及实际应用，帮助开发者更好地把握这些概念。
基本定义
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并发（Concurrency） ：指两个或多个作业（任务、进程或线程）在同一时间段内执行。这并不要求它们在每一个精确的瞬间都同时运行，而是允许它们交替进行，看起来像是"同时"在处理多个任务。
- 例如：在单核CPU上，通过时间片轮转（time slicing）机制，系统快速切换任务A和任务B，让它们在短时间内轮流执行。用户感知上像是同时在跑，但实际上在任意一个微观时刻，只有一个任务在执行。
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并行（Parallelism） ：指两个或多个作业在同一时刻真正同时执行。这需要硬件支持，如多核处理器或分布式系统，每个任务可以独立占用一个处理单元。
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关键区别：并发强调"处理多个任务的能力"（可能通过调度实现），而并行强调"真正同时执行"（依赖于多处理资源）。并发可以不并行（单核并发），但并行一定是并发的（因为多个任务在时间段内都在执行）。
图形化比喻
为了更直观地理解这两个概念，我们可以用日常生活中的场景来比喻：
想象一下厨师做饭的场景：
- 并发：一个厨师同时处理炒菜和煮汤。他先炒一会儿菜，然后切换去搅拌汤，再回来炒菜。虽然在一段时间内（比如10分钟）两件事都在推进，但同一时刻他只能做一件事（通过快速切换）。
- 并行：两个厨师同时工作，一个炒菜，一个煮汤。在同一时刻，两件事真正同时在进行。
这个比喻突出了并发的"伪同时"和并行的"真同时"。
技术实现
并发
- 常见在单线程或多线程环境中实现。
- 依赖操作系统或编程语言的调度机制，如Java的线程、Python的asyncio（异步并发）。
- 优势：提高资源利用率，适合I/O密集型任务（比如等待网络响应时切换到其他任务）。
- 潜在问题：需要处理共享资源（如锁机制），否则可能导致数据不一致（race condition）。
并行
- 需要多核CPU、GPU或集群（如Hadoop分布式计算）。
- 例如：使用多线程在多核上并行计算矩阵乘法，每个核处理一部分数据。
- 优势：加速计算密集型任务，提高吞吐量。
- 潜在问题：硬件成本高，编程复杂（需考虑负载均衡）。
在实际开发中，并发和并行往往结合使用，例如在多核系统上通过多线程实现并行，同时用异步机制处理并发。
实际例子
- 并发示例：浏览器同时下载多个文件。即使在单核机器上，下载任务可以并发进行（一个下载暂停时切换到另一个）。
- 并行示例：视频渲染软件利用多核CPU，同时处理多个帧的计算，每个核负责一部分。
- 结合示例：现代操作系统如Windows或Linux，通常是并发+并行的混合：在多核上实现并行，同时用并发处理更多任务。
这些例子展示了并发在资源有限环境下的灵活性，以及并行在高性能计算中的威力。
注意事项
- 在编程中，并发不一定提升性能（切换开销可能大），而并行通常能显著加速，但受限于Amdahl定律（程序中不可并行部分会限制整体 speedup）。
- 选择哪种取决于场景：Web服务器多用并发（处理大量请求），科学计算多用并行（大数据处理）。
总之，并发和并行是优化系统性能的核心工具。理解它们的区别，能帮助你设计更高效的软件架构。如果你有其他编程语言或场景的疑问，欢迎在评论区讨论！