文章目录
一、核心定义
| 概念 | 核心定义 | 比喻 |
|---|---|---|
| 并发（Concurrency） | 同一时间段内处理多个任务（任务交替执行，CPU 核心数 ≤ 任务数） | 一个厨师同时处理点餐、炒菜、出餐：先炒两口菜，停下来接订单，再回去炒菜（交替做） |
| 并行（Parallelism） | 同一时刻执行多个任务（任务同时执行，CPU 核心数 ≥ 任务数） | 两个厨师同时炒菜，一个炒番茄炒蛋，一个炒青椒肉丝（同时做） |
补充：
- 并发的核心是任务切换（CPU 时间片轮转），看似 "同时"（宏观），实则 "交替"（微观）
- 并行的核心是任务同时执行，依赖多核 CPU 硬件支持
- 并发是 "处理多任务的能力"，并行是 "同时执行多任务的状态"
二、底层原理
1. 并发的实现原理（单核 CPU 场景）
单核 CPU 无法真正并行执行多个线程，只能通过时间片轮转调度算法实现并发：
- CPU 给每个线程分配极短的时间片（如 10ms）
- 线程 A 执行 10ms 后，CPU 保存线程 A 的上下文（执行状态），切换到线程 B
- 线程 B 执行 10ms 后，再切换回线程 A，恢复上下文继续执行
- 由于切换速度极快（纳秒级），人类宏观感知上像 "同时执行"
2. 并行的实现原理（多核 CPU 场景）
多核 CPU 中，不同核心可以同时执行不同线程：
- 线程 A 在 CPU 核心 1 执行，线程 B 在 CPU 核心 2 执行
- 两个线程无切换，真正 "同时" 运行，效率更高
- 多核 CPU 中，既可以有并发（同一核心交替执行多任务），也可以有并行（多核心同时执行多任务）
三、适用场景
| 场景类型 | 推荐 | 原因 |
|---|---|---|
| IO 密集型任务（如网络请求、文件读写） | 并发 | 任务大部分时间在等待 IO，CPU 空闲时可切换执行其他任务，提升吞吐量 |
| CPU 密集型任务（如大数据计算、数值运算） | 并行 | 任务需要持续占用 CPU，多核并行可避免上下文切换，大幅缩短总耗时 |
| 任务间有依赖关系（如任务 B 依赖任务 A 的结果） | 并发 | 无法并行执行，只能通过并发调度顺序执行 |
| 任务间完全独立（如多个独立的计算任务） | 并行 | 多核同时执行，效率最大化 |
注意：只有在CPU多核情况下才能提高效率，单核情况下依旧是轮流执行
四、总结
- 核心区别：并发是 "交替处理多任务"（单核），并行是 "同时执行多任务"（多核）
- 底层支撑：并发依赖 CPU 时间片轮转，并行依赖多核硬件