我已經理解了併發和並行的區別

理解併發、並行的例子

先舉例子來理解這2個概念的區別。

老師讓兩個同學去辦公室談話。如果這兩同學(程式)是並列跨過辦公室門(CPU)的，那麼就是並行。如果同學A先進同學B後進入(或者先B後A)，或者兩人並列同時進入，但是在辦公室外的路人甲(使用者)看來，同學A和同學B同時都在辦公室內，這是併發。

其實這個例子不合理，因為真正的並行是多核CPU下的概念，但上面這個簡單的例子非常有助於理解。

如果舉例要精確一點，那麼大概是這樣的：進辦公室有兩個門(兩CPU)，如果兩同學分別從不同的門進入，不管先後性，兩者互相獨立，那麼是並行；如果兩同學不管以什麼方式進入，在路人甲看來，他兩同時都在辦公室內，就是併發。

我不信到現在還不理解併發和並行。

併發和並行的理論性解釋

為什麼作業系統上可以同時執行多個程式而使用者感覺不出來？

這是因為無論是單CPU還是多CPU，作業系統都營造出了可以同時執行多個程式的假象。實際的過程作業系統對程式的排程以及CPU的快速上下文切換實現的：每個程式執行一會就先停下來，然後CPU切換到下個被作業系統排程到的程式上使之執行。因為切換的很快，使得使用者認為作業系統一直在服務自己的程式。

再來解釋併發就容易理解多了。

併發(concurrent)指的是多個程式可以同時執行的現象，更細化的是多程式可以同時執行或者多指令可以同時執行。但這不是重點，在描述併發的時候也不會去扣這種字眼是否精確，併發的重點在於它是一種現象。併發描述的是多程式同時執行的現象。但實際上，對於單核心CPU來說，同一時刻只能執行一個程式。所以，這裡的"同時執行"表示的不是真的同一時刻有多個程式執行的現象，這是並行的概念，而是提供一種功能讓使用者看來多個程式同時執行起來了，但實際上這些程式中的程式不是一直霸佔CPU的，而是執行一會停一會。

所以，併發和並行的區別就很明顯了。它們雖然都說是"多個程式同時執行"，但是它們的"同時"不是一個概念。並行的"同時"是同一時刻可以多個程式在執行(處於running)，併發的"同時"是經過上下文快速切換，使得看上去多個程式同時都在執行的現象，是一種OS欺騙使用者的現象。

再次註明，併發是一種現象，之所以能有這種現象的存在，和CPU的多少無關，而是和程式排程以及上下文切換有關的。

理解了概念，再來深入擴充套件下。

序列、並行和併發

任務描述

如圖：

任務是將左邊的一堆柴全部搬到右邊燒掉，每個任務包括三個過程：取柴，運柴，放柴燒火。

這三個過程分別對應一個函式：

func get { geting }
func carry { carrying }
func unload { unloading }

序列模式

序列表示所有任務都一一按先後順序進行。序列意味著必須先裝完一車柴才能運送這車柴，只有運送到了，才能卸下這車柴，並且只有完成了這整個三個步驟，才能進行下一個步驟。

和稍後所解釋的並行相對比，序列是一次只能取得一個任務，並執行這個任務。

假設這堆柴需要運送4次才能運完，那麼當寫下的程式碼類似於下面這種時，那麼就是序列非併發的模式：

for(i=0;i<4;i++){
    get()
    carry()
    unload()
}

或者，將三個過程的程式碼全部集中到一個函式中也是如此：

func task {
    geting
    carrying
    unloading
}

for(i=0;i<4;i++){
    task()
}

這兩種都是序列的程式碼模式。畫圖描述：

並行模式

並行意味著可以同時取得多個任務，並同時去執行所取得的這些任務。並行模式相當於將長長的一條佇列，劃分成了多條短佇列，所以並行縮短了任務佇列的長度。

正如前面所舉的兩同學進辦公室的例子，序列的方式下，必須1個同學進入後第二個同學才進入，佇列長度為2，而並行方式下可以同時進入，佇列長度減半了。

並行的效率從程式碼層次上強依賴於多程式/多執行緒程式碼，從硬體角度上則依賴於多核CPU。

對於單程式/單執行緒，由於只有一個程式/執行緒在執行，所以儘管同時執行所取得的多個任務，但實際上這個程式/執行緒是不斷的在多工之間切換，一會執行一下這個，一會執行一下那個，就像是一個人在不同地方之間來回奔波。所以，單程式/執行緒的並行，效率比序列更低。

對於多程式/多執行緒，各程式/執行緒都可以執行各自所取得的任務，這是真正的並行。

但是，還需要考慮硬體層次上CPU核心數，如果只有單核CPU，那麼在硬體角度上這單核CPU一次也只能執行一個任務，上面多程式/多執行緒的並行也並非真正意義上的並行。只有多核CPU，並且多程式/多執行緒並行，才是真正意義上的並行。

如下圖，是多程式/多執行緒(2個工作者)的並行：

併發

並發表示多個任務同時都要執行的現象，更詳細的概念前面已經說面的夠具體了。

其實，很多場景下都會使用併發的概念。比如同時500個http請求湧向了web伺服器，比如有時候說併發數是1000等。

有時候也將併發當成任務，比如500併發數意味著500個任務，表示的是在一個特定的時間段內(約定俗成的大家認為是1秒)可以完成500個任務。這500個任務可以是單程式/單執行緒方式處理的，這時表示的是併發不併行的模式(coroutine就是典型的併發不併行)，即先執行完一個任務後才執行另一個任務，也可以是多程式/多執行緒方式處理的，這時表示的是併發且並行模式。

要解決大併發問題，通常是將大任務分解成多個小任務。很典型的一個例子是處理客戶端的請求任務，這個大任務裡面包含了監聽並建立客戶端的連線、處理客戶端的請求、響應客戶端。但基本上所有這類程式，都將這3部分任務分開了：在執行任何一個小任務的時候，都可以通過一些手段使得可以執行其它小任務，比如在處理請求的時候，可以繼續保持監聽狀態。

由於作業系統對程式的排程是隨機的，所以切分成多個小任務後，可能會從任一小任務處執行。這可能會出現一些現象：

• 可能出現一個小任務執行了多次，還沒開始下個任務的情況。這時一般會採用佇列或類似的資料結構來存放各個小任務的成果。比如負責監聽的程式已經執行了多次，建立了多個連線，但是還沒有排程到處理請求的程式去處理任何一個請求。

• 可能出現還沒準備好第一步就執行第二步的可能。這時，一般採用多路複用或非同步的方式，比如只有準備好產生了事件通知才執行某個任務。比如還沒有和任何一個客戶端建立連線時，就去執行了處理請求的程式。

• 可以多程式/多執行緒的方式並行執行這些小任務。也可以單程式/單執行緒執行這些小任務，這時很可能要配合多路複用才能達到較高的效率

看圖非常容易理解：

上圖中將一個任務中的三個步驟取柴、運柴、卸柴劃分成了獨立的小任務，有取柴的老鼠，有運柴的老鼠，有卸柴燒火的老鼠。

如果上圖中所有的老鼠都是同一只，那麼是序列併發的，如果是不同的多隻老鼠，那麼是並行併發的。

總結

並行和序列：

• 序列：一次只能取得一個任務並執行這一個任務
  
• 並行：可以同時通過多程式/多執行緒的方式取得多個任務，並以多程式或多執行緒的方式同時執行這些任務
  
• 注意點：
  • 如果是單程式/單執行緒的並行，那麼效率比序列更差
    
  • 如果只有單核cpu，多程式並行並沒有提高效率
    
  • 從任務佇列上看，由於同時從佇列中取得多個任務並執行，相當於將一個長任務佇列變成了短佇列

併發：

• 併發是一種現象：同時執行多個程式或多個任務需要被處理的現象
  
• 這些任務可能是並行執行的，也可能是序列執行的，和CPU核心數無關，是作業系統程式排程和CPU上下文切換達到的結果
  
• 解決大併發的一個思路是將大任務分解成多個小任務：
  • 可能要使用一些資料結構來避免切分成多個小任務帶來的問題
    
  • 可以多程式/多執行緒並行的方式去執行這些小任務達到高效率
    
  • 或者以單程式/單執行緒配合多路複用執行這些小任務來達到高效率