并发与并行

在计算机科学中，并发和并行是两个重要的概念。它们通常被用来描述多任务系统中不同的处理方法。虽然它们经常被人混淆，但其实它们是两个不同的概念。

并发

并发是指同时进行多个任务，但并不保证每个任务都在同时进行。例如，在单处理器系统中运行多个程序时，操作系统通过时间片轮转来让每个任务都可以获得运行的机会，这样就会出现多个任务交替执行的情况。

在程序中，通过多线程、协程等技术可以实现并发执行。例如，在Python中，通过Thread模块可以创建多个线程，让它们同时执行不同的任务。

import threading

def task1():
    for i in range(5):
        print("Task 1: ", i)

def task2():
    for i in range(5):
        print("Task 2: ", i)

if __name__ == '__main__':
    thread1 = threading.Thread(target=task1)
    thread2 = threading.Thread(target=task2)
    thread1.start()
    thread2.start()

并行

并行是指真正的同时执行多个任务。例如，在多处理器系统中，每个处理器可以独立地执行一个任务。这样，多个任务就可以同时进行，从而提高了计算效率。

在程序中，通过多进程技术可以实现并行执行。例如，在Python中，通过multiprocessing模块可以创建多个进程，让它们在不同的处理器上同时执行不同的任务。

import multiprocessing

def task1():
    for i in range(5):
        print("Task 1: ", i)

def task2():
    for i in range(5):
        print("Task 2: ", i)

if __name__ == '__main__':
    process1 = multiprocessing.Process(target=task1)
    process2 = multiprocessing.Process(target=task2)
    process1.start()
    process2.start()

并发与并行的比较

• 并发和并行都是多任务处理的方法，但是并发强调的是多个任务交替执行，而并行强调多个任务真正同时执行。
• 并发执行可以在单处理器系统中实现，由操作系统通过时间片轮转来实现任务切换，避免了长时间的等待。并行执行则需要多个处理器。
• 在程序实现中，通过多线程、协程等技术可以实现并发执行，通过多进程技术可以实现并行执行。

总结

并发和并行都是多任务处理的方法，但是它们的实现方式不同，适用于不同的系统和情境。程序员需要根据具体的需求选择合适的技术实现多任务处理。