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

在我看来，理解这两者最简单、最优雅的方式是这样的。并发允许交错执行，因此会产生并行的错觉。例如，这意味着并发系统可以在您用Word编写文档的同时运行Youtube视频。底层操作系统是一个并发系统，使这些任务能够交错执行。由于计算机执行指令的速度如此之快，这就给人一种同时做两件事的感觉。

平行性是指这样的事情实际上是平行的。在上面的示例中，您可能会发现视频处理代码在一个内核上执行，而Word应用程序在另一个内核中运行。注意，这意味着并发程序也可以并行！使用线程和进程构建应用程序，使程序能够利用底层硬件，并可能并行完成。

那为什么不让一切都平行呢？一个原因是因为并发是一种结构化程序的方式，是一种促进关注点分离的设计决策，而并行常常以性能的名义使用。另一个问题是，有些事情根本上无法完全并行完成。这方面的一个例子是在队列的后面添加两件事——不能同时插入这两件事。一定要有东西在前面，另一个在后面，否则你会把队伍弄得一团糟。虽然我们可以交错这种执行（因此我们得到了一个并发队列），但不能让它并行。

希望这有帮助！

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。

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。

并行编程执行有两种类型：非并行并行编程和并行并行编程（也称为并行）。

关键的区别在于，在人类看来，非并行并发中的线程似乎同时运行，但实际上它们并不运行。在非并行并发中，线程通过时间切片快速切换并轮流使用处理器。虽然并行有多个处理器可用，但多个线程可以同时在不同的处理器上运行。

参考文献：编程语言中的并发简介

如果你想向一个9岁的孩子解释这一点。