本文是基于并行計算和并發編程理論知識及行業通用實踐編寫的技術分享。如有不正確的地方，歡迎指正交流。文中的場景、數據和案例均為虛構，旨在更清晰地展示并行與并發的概念、區別和應用價值，不針對任何特定公司或項目。歡迎讀者一起探討相關話題。
痛點場景：看似相同的多任務處理，為何性能差距巨大？
周一早會，運維緊急匯報："周末用戶激增，訂單服務CPU使用率持續飆升到95%，響應時間從200ms暴增到2秒！"
作為后端團隊負責人，小王迅速查看代碼，發現系統使用了多線程處理訂單。同事小李補充道："我按照網上教程實現的多任務處理，代碼運行正常啊！"
代碼審查中，技術總監皺眉："這里混淆了并行和并發概念，難怪性能這么差。"
小李一臉困惑："并行和并發不是一回事嗎？我們不都是在同時處理多個任務嗎？"
"這正是90%開發者的誤區！" 技術總監指出，"這兩個概念的混淆，正是我們性能問題的根源。"
錯誤方案：將"并發"誤用為"并行"處理
小李的實現基于"并發"思想，代碼如下：
public void processOrders() {
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(100);
for (Order order : pendingOrders) {
executor.submit(() -> {
// 復雜的CPU密集型訂單處理
processOrderDetails(order);
updateDatabase(order);
});
}
executor.shutdown();
}
看起來沒問題？小李創建了一個100線程的線程池，認為能同時處理100個訂單，提高處理效率。
然而，服務器只有8核CPU，創建100個線程實際導致了：
線程頻繁上下文切換，CPU時間被大量浪費
線程競爭共享資源，產生鎖等待
內存占用激增，GC壓力增大
這里的根本錯誤是：將"并發"編程模型誤用于需要"并行"處理的CPU密集型任務。
轉折點：并行與并發的本質區別
并發(Concurrency)和并行(Parallelism)是兩個相關但截然不同的概念：
并發(Concurrency)：
定義：是指在同一時間段內處理多個任務的能力
實質：多個任務被"交替"執行，在宏觀時間尺度上"看起來"同時進行
特點：即使在單核處理器上也可以實現并發
核心：是一種結構性設計，關注如何組織和管理多任務
并行(Parallelism)：
定義：是指在同一時刻真正同時處理多個任務的能力
實質：多個任務在物理上"確實同時"執行，微觀上也是同時進行
特點：必須依賴多核/多處理器硬件支持
核心：是一種運行時行為，關注計算資源的實際分配和使用
Rob Pike（Go語言創始人之一）曾經說過：
"并發是關于同時處理很多事情，而并行是同時做很多事情。"
實施細節：理解兩者的運行機制
并發的運行模型