假设你有一个有两个线程的程序。程序可以通过两种方式运行：

Concurrency                 Concurrency + parallelism
(Single-Core CPU)           (Multi-Core CPU)
 ___                         ___ ___
|th1|                       |th1|th2|
|   |                       |   |___|
|___|___                    |   |___
    |th2|                   |___|th2|
 ___|___|                    ___|___|
|th1|                       |th1|
|___|___                    |   |___
    |th2|                   |   |th2|

在这两种情况下，我们都有并发性，这仅仅是因为我们有多个线程在运行。

如果我们在具有单个CPU内核的计算机上运行此程序，操作系统将在两个线程之间切换，允许一次运行一个线程。

如果我们在带有多核CPU的计算机上运行这个程序，那么我们就可以同时并行运行两个线程。

并发：如果一个处理器解决了两个或多个问题。

并行性：如果一个问题由多个处理器解决。

太好了，让我用一个场景来展示我的理解。假设有三个孩子：A，B，C。A和B说话，C听。对于A和B，它们是平行的：A： 我是A。B： 我是B。

但对于C来说，他的大脑必须同时进行听A和B的过程，这可能是：我是我A是B。

我认为在这个问题上有两种不同的观点导致了混淆：程序员的观点（并发/并行编程）与计算机/操作系统的观点（并行/并行执行）。

这里回答了计算机的观点。

程序员的观点：

并发编程：程序员编写代码时知道代码将由多个线程执行，无论出于何种原因。原因可能是：在等待I/O时更好地利用CPU，通过不同线程处理Web请求，通过在独立于主线程的线程中运行计算，运行周期性后台任务，使GUI做出响应。程序员必须应用互斥构造、锁定/解锁、等待条件/信号、处理死锁等。多个线程可以在单个处理器/内核上运行（从计算机的角度来看是并发的），也可以在多个内核上运行。

并行编程：程序员知道程序将在具有多个处理器/内核的计算机上运行，并希望利用多个内核。程序员将CPU密集型计算划分为多个子任务，在一个线程中运行每个子任务，一旦线程完成，其结果将合并为总结果（分而治之）。例如，将一些矩阵处理代码划分为并行处理矩阵部分的任务。每个核心将使用子任务执行一个线程（如果线程数大于内核数，则同时执行多个线程）。程序员也必须在这里应用并发的编程构造，但她也关注将任务划分为子任务并合并结果。例如，在Java中，程序员可以使用ParallelStreams来分割数据并自动合并结果。如果程序员知道程序将在单核处理器上执行，那么将CPU密集型任务拆分为多个线程是没有好处的。摘自Doug Leah的《Java并发编程：设计原则和模式》，1999年第2版，第343页：

并行程序专门设计为利用多个CPU来解决计算密集型问题。

通过查阅字典，你可以看到并发（来自拉丁语）意味着一起运行、聚合、同意；因此，需要同步，因为在相同的资源上存在竞争。平行（来自希腊语）的意思是在侧面复制；从而在同一时间做同样的事情。

同意：具有共享资源潜力的多个执行流

前任：两个线程竞争I/O端口。

视差：将问题分成多个相似的块。

前任：通过对文件的每一半运行两个进程来解析大文件。