在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，“并發(fā)”和“并行性”是兩個(gè)經(jīng)常被混淆但實(shí)際上具有不同含義的概念。這篇文章，我們將深入探討這兩個(gè)概念，并通過(guò)Java代碼演示它們的實(shí)現(xiàn)。

關(guān)于并行和并發(fā)， 先看一張很形象的 gif圖片（圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò)）：

接著，我們對(duì)照這上面的gif圖來(lái)詳細(xì)地分析兩者。

1. 并發(fā)

(1) 定義

并發(fā)性（Concurrency）是指系統(tǒng)能夠處理多個(gè)任務(wù)，但不一定是同時(shí)執(zhí)行。關(guān)鍵在于任務(wù)的管理，使得多個(gè)任務(wù)在時(shí)間上交錯(cuò)進(jìn)行，以提高資源利用率和響應(yīng)能力。

如下圖，在一個(gè) CPU上，交替執(zhí)行多個(gè)task：

(2) 特點(diǎn)

• 任務(wù)切換：在單核或多核系統(tǒng)上，通過(guò)快速切換任務(wù)，讓用戶(hù)感覺(jué)任務(wù)是同時(shí)進(jìn)行的。
• 資源共享：多個(gè)任務(wù)共享系統(tǒng)資源，如CPU、內(nèi)存等。
• 異步處理：任務(wù)可以在等待某些操作完成（如I/O）時(shí)，切換到其他任務(wù)。

(3) 實(shí)際應(yīng)用示例

• 用戶(hù)界面：在圖形用戶(hù)界面（GUI）中，主線(xiàn)程負(fù)責(zé)響應(yīng)用戶(hù)輸入，而后臺(tái)線(xiàn)程處理耗時(shí)操作，使界面保持響應(yīng)。
• 服務(wù)器處理：Web服務(wù)器同時(shí)處理多個(gè)客戶(hù)端請(qǐng)求，通過(guò)線(xiàn)程池或異步IO管理并發(fā)連接。

(4) Java實(shí)現(xiàn)示例

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的Java并發(fā)示例，模擬多個(gè)任務(wù)交替執(zhí)行。

public class ConcurrencyExample {
    public static void main(String[] args) {
        Runnable task1 = () -> {
            for(int i=1; i<=5; i++) {
                System.out.println("Task1 - Count: " + i);
                try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) {}
            }
        };

        Runnable task2 = () -> {
            for(int i=1; i<=5; i++) {
                System.out.println("Task2 - Count: " + i);
                try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) {}
            }
        };

        Thread thread1 = new Thread(task1);
        Thread thread2 = new Thread(task2);

        thread1.start();
        thread2.start();
    }
}

輸出示例（任務(wù)交錯(cuò)執(zhí)行）：

Task1 - Count: 1
Task2 - Count: 1
Task1 - Count: 2
Task2 - Count: 2
...

在這個(gè)例子中，兩個(gè)任務(wù)在同一個(gè)處理器上交替執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)了并發(fā)性。

2. 并行性

(1) 定義

并行性（Parallelism）是指利用多核或多處理器系統(tǒng)同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)或任務(wù)的多個(gè)部分，以加快總體處理速度。

如下圖，多個(gè)CPU，每個(gè)CPU上分別執(zhí)行一個(gè) task：

(2) 特點(diǎn)

• 真實(shí)的同時(shí)執(zhí)行：在多核處理器上，多個(gè)任務(wù)可以在不同的核心上同時(shí)運(yùn)行。
• 任務(wù)分解：大的任務(wù)可以分解為多個(gè)子任務(wù)，并行處理后合并結(jié)果。
• 性能提升：通過(guò)并行執(zhí)行，能夠顯著縮短處理時(shí)間，尤其適合計(jì)算密集型任務(wù)。

(3) 實(shí)際應(yīng)用示例

• 科學(xué)計(jì)算：數(shù)值模擬、天氣預(yù)報(bào)等需要處理大量數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序。
• 大數(shù)據(jù)處理：Hadoop、Spark等框架通過(guò)并行計(jì)算提高數(shù)據(jù)處理速度。

(4) Java實(shí)現(xiàn)示例

以下是一個(gè)使用Java并行流實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算的示例，計(jì)算1到1000000的平方和。

import java.util.stream.LongStream;

public class ParallelismExample {
    public static void main(String[] args) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        long sum = LongStream.rangeClosed(1, 1_000_000)
                             .parallel()
                             .map(x -> x * x)
                             .sum();

        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Sum: " + sum);
        System.out.println("Time taken: " + (endTime - startTime) + " ms");
    }
}

輸出示例：

Sum: 333333833333500000
Time taken: 50 ms

在多核處理器上，.parallel()方法使得流操作并行執(zhí)行，從而加快計(jì)算速度。

3. 并發(fā)與并行性的對(duì)比

(1) 目標(biāo)

• 并發(fā)性：使多個(gè)任務(wù)有條不紊地進(jìn)行，增強(qiáng)系統(tǒng)響應(yīng)能力和資源利用率。
• 并行性：通過(guò)同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)，提升總體處理速度和吞吐量。

(2) 示例對(duì)比

• 并發(fā)：?jiǎn)魏颂幚砥魃?，通過(guò)時(shí)間片輪轉(zhuǎn)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)，使用戶(hù)感覺(jué)多個(gè)任務(wù)同時(shí)進(jìn)行。
• 并行：多核處理器上，多個(gè)任務(wù)或任務(wù)的部分在不同核心上同時(shí)執(zhí)行。

(3) 性能考慮

• 并發(fā)性適用于I/O密集型應(yīng)用，通過(guò)管理任務(wù)等待時(shí)間提高系統(tǒng)效率。
• 并行性適用于CPU密集型應(yīng)用，通過(guò)利用多核資源加快計(jì)算速度。

(4) 資源利用

• 并發(fā)更關(guān)注任務(wù)的調(diào)度和資源的共享。
• 并行更關(guān)注如何劃分任務(wù)以充分利用多核資源。

4. 通過(guò)并發(fā)和并行實(shí)現(xiàn)的Java框架

在 Java中，提供了豐富的工具和庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)并發(fā)和并行操作，下面分別舉一個(gè)例子來(lái)展示并發(fā)和并行的實(shí)際使用。

(1) 線(xiàn)程和Executor框架

線(xiàn)程是實(shí)現(xiàn)并發(fā)的基本單元，Java通過(guò)Thread類(lèi)和Runnable接口提供了對(duì)線(xiàn)程的支持。但直接使用Thread可能導(dǎo)致資源管理困難，因此Java引入了Executor框架，簡(jiǎn)化線(xiàn)程管理。

示例：使用ExecutorService實(shí)現(xiàn)并發(fā)

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class ExecutorConcurrencyExample {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);

        Runnable task1 = () -> {
            for(int i=1; i<=5; i++) {
                System.out.println("Task1 - Count: " + i);
                try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) {}
            }
        };

        Runnable task2 = () -> {
            for(int i=1; i<=5; i++) {
                System.out.println("Task2 - Count: " + i);
                try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) {}
            }
        };

        executor.submit(task1);
        executor.submit(task2);

        executor.shutdown();
    }
}

輸出示例：

Task1 - Count: 1
Task2 - Count: 1
Task1 - Count: 2
Task2 - Count: 2
...

(2) 并行流（Parallel Streams）

Java 8引入了Streams API，它支持順序和并行操作，極大簡(jiǎn)化了并行處理的編程復(fù)雜度。通過(guò)調(diào)用.parallel()，可以輕松將流操作并行化。

示例：并行處理列表

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class ParallelStreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);

        numbers.parallelStream()
               .map(n -> {
                   System.out.println("Processing " + n + " in " + Thread.currentThread().getName());
                   return n * n;
               })
               .forEach(result -> System.out.println("Result: " + result));
    }
}

輸出示例（線(xiàn)程順序可能不同）：

Processing 2 in ForkJoinPool.commonPool-worker-1
Result: 4
Processing 1 in ForkJoinPool.commonPool-worker-3
Result: 1
...

5. 實(shí)踐建議

• 選擇合適的并發(fā)工具：對(duì)于簡(jiǎn)單的線(xiàn)程管理，可以使用ExecutorService；對(duì)于復(fù)雜的任務(wù)調(diào)度，考慮使用ForkJoinPool。
• 避免共享可變狀態(tài)：共享狀態(tài)可能導(dǎo)致競(jìng)態(tài)條件（Race Conditions），使用線(xiàn)程安全的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或同步機(jī)制。
• 理解任務(wù)的性質(zhì)：I/O密集型任務(wù)適合并發(fā)處理，CPU密集型任務(wù)適合并行處理。
• 合理劃分任務(wù)：避免過(guò)度劃分導(dǎo)致線(xiàn)程切換開(kāi)銷(xiāo)過(guò)大，或任務(wù)粒度過(guò)粗導(dǎo)致資源浪費(fèi)。
• 使用高層次抽象：如Java 8的CompletableFuture，簡(jiǎn)化異步編程模型。

6. 總結(jié)

本文，我們從多個(gè)維度對(duì)比了并發(fā)和并行，雖然在處理多任務(wù)方面它們有共同之處，但它們的目標(biāo)和實(shí)現(xiàn)方式不同。并發(fā)性側(cè)重于任務(wù)的管理和調(diào)度，以提高系統(tǒng)的響應(yīng)能力和資源利用率；而并行性則側(cè)重于通過(guò)同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)或任務(wù)的多個(gè)部分，以提升處理速度和吞吐量。

• 并發(fā)性關(guān)注的是如何結(jié)構(gòu)化程序以處理多個(gè)任務(wù)的進(jìn)展，不一定同時(shí)執(zhí)行。
• 并行性關(guān)注的是如何同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)，以加快總體的處理速度。