派克的“并发”概念是一个有意的设计和实现决策。具有并发能力的程序设计可能表现出行为上的“并行性”；这取决于运行时环境。

你不希望一个不是为并发而设计的程序表现出并行性。：-）但就相关因素（功耗、性能等）而言，这是一个净收益，您需要最大程度的并发设计，以便主机系统可以在可能的情况下并行执行。

派克的Go编程语言将这一点发挥到了极致：他的函数都是可以同时正确运行的线程，也就是说，如果系统有能力，调用函数总是会创建一个与调用者并行运行的线程。一个拥有数百甚至数千个线程的应用程序在他的世界中是非常普通的。（我不是围棋专家，这只是我的看法。）

并发编程关注的是看似重叠的操作，主要关注的是由于非确定性控制流而产生的复杂性。与并发程序相关的定量成本通常是吞吐量和延迟。并发程序通常受IO限制，但并不总是如此，例如并发垃圾收集器完全在CPU上。并发程序的教学示例是网络爬虫。该程序启动对网页的请求，并在下载结果可用时同时接受响应，从而累积一组已访问的网页。控制流是非确定性的，因为每次运行程序时，响应不一定以相同的顺序接收。这种特性会使调试并发程序变得非常困难。有些应用程序基本上是并发的，例如web服务器必须同时处理客户端连接。Erlang可能是未来最有前途的高度并发编程语言。并行编程涉及为提高吞吐量的特定目标而重叠的操作。通过使控制流具有确定性，避免了并发编程的困难。通常，程序生成并行运行的子任务集，父任务仅在每个子任务完成后才继续。这使得并行程序更容易调试。并行编程的难点是针对粒度和通信等问题的性能优化。后者在多核环境中仍然是一个问题，因为将数据从一个缓存传输到另一个缓存会产生相当大的成本。密集矩阵矩阵乘法是并行编程的一个教学示例，它可以通过使用Straasen的分治算法和并行攻击子问题来有效地解决。Cilk可能是共享内存计算机（包括多核）上最有前途的高性能并行编程语言。

从我的回答中复制：https://stackoverflow.com/a/3982782

（我很惊讶这样一个根本问题多年来都没有得到正确和巧妙的解决……）

简而言之，并发性和并行性都是计算的财产。

至于区别，以下是罗伯特·哈珀的解释：

首先要理解的是并行性与并发无关。并发与程序（或其组件）的不确定性组成有关。并行性与具有确定性行为的程序的渐近效率有关。并发是关于管理不可管理的事件：事件的发生是出于我们无法控制的原因，我们必须对此做出反应。用户单击鼠标时，窗口管理器必须做出响应，即使显示需要注意。这种情况本质上是不确定性的，但我们也在确定性设置中采用形式上的不确定性，假装组件以任意顺序发出事件信号，并且我们必须在事件发生时对其作出响应。非确定性组合是一种强大的程序结构思想。另一方面，并行性是关于确定性计算的子组之间的依赖性。其结果毋庸置疑，但有许多方法可以实现，有些方法比其他方法更有效。我们希望充分利用这些机会。

它们可以是程序中的各种正交财产。阅读此博客文章以获取更多插图。这篇文章稍微讨论了编程中组件的差异，比如线程。

注意，线程或多任务都是为更具体的目的服务的计算实现。它们可以与并行性和并发性相关，但不是以一种基本的方式。因此，它们很难成为开始解释的好条目。

还有一个亮点：（物理）“时间”几乎与这里讨论的财产无关。时间只是一种衡量实施的方式，以显示财产的重要性，但远非本质。仔细考虑一下“时间”在时间复杂性中的作用——这或多或少是相似的，即使在这种情况下，度量也往往更重要。

摘自Robert Love的《Linux系统编程》一书：

并发、并行和竞争线程创建两个相关但不同的现象：并发和相似两者都是苦乐参半的，涉及线程的成本以及它的好处。并发是两个或两个以上的能力要在重叠的时间段中执行的线程。平行度为同时执行两个或多个线程的能力。并发可以在没有并行性的情况下发生：例如，多任务处理在单处理器系统上。并行性（有时强调为真正的并行性）是一种特殊的并发形式，需要多个处理器（或一个能够支持多个引擎的处理器例如GPU）。通过并发，多个线程可以但不一定同时进行。具有并行，线程实际上并行执行，允许多线程程序以利用多个处理器。并发是一种编程模式，一种解决问题的方法。并行性是一种硬件特性，可以通过并发实现。两者都很有用。

这一解释与公认的答案一致。事实上，这些概念远比我们想象的简单。不要认为它们是魔法。并发大约是一段时间，而并行大约是同时进行的。

这个来源的解释对我很有帮助：

并发性与应用程序如何处理多个任务有关一个应用程序可以一次处理一个任务（按顺序）或同时处理多个任务（同时）。另一方面，并行性与应用程序处理每个单独的任务。应用程序可以处理该任务从开始到结束依次执行，或将任务拆分为子任务可以并行完成。正如您所看到的，应用程序可以是并发的，但不能是并行的。这意味着它同时处理多个任务，但是这些任务不分解为子任务。应用程序也可以是并行的，但不能是并发的。这意味着应用程序一次只能处理一个任务，而此任务被分解为可以并行处理的子任务。此外，应用程序既不能是并发的，也不能是并行的。这意味着它一次只能处理一个任务从未分解为并行执行的子任务。最后，应用程序也可以是并发和并行的，在它可以同时处理多个任务，也可以中断将每个任务分解为子任务以并行执行。然而并发性和并行性的好处可能会因此而丧失由于计算机中的CPU已经处于相当繁忙的状态仅具有并发性或并行性。结合起来可能会导致只有很小的性能增益或甚至性能损失。

我喜欢Rob Pike的演讲：并发不是并行（这更好！）（幻灯片）（谈话）

Rob通常谈论Go，并且通常以直观直观的解释来解决并发与并行的问题！下面是一个简短的总结：

任务：让我们烧掉一堆过时的语言手册！一次一个！

并发：任务有许多并发分解！一个例子：

并行性：如果至少有2个地鼠同时工作或不工作，则前面的配置会并行出现。