理解并行与并发

很多开发者对并发（concurrency） 和并行（ parallelism）混淆不清，这里我们试图在程序设计层面厘清两者的区别。

我们可以先记住，“并发”指的是程序的结构，“并行”指的是程序运行时的状态。

具体来说，所谓并行（parallelism），就是同时执行的意思，无需过度解读。判断程序是否处于并行的状态，就看同一时刻是否有超过一个“工作单位”在运行就好了。所以，单线程永远无法达到并行状态。

要达到并行状态，最简单的就是利用多线程和多进程。但是 Python 的多线程由于存在著名的 GIL（全局解释器锁），单个Python程序无法让两个线程真正“同时运行”，所以实际上是无法到达并行状态的。

对于并发（concurrency），我们应当了解并发指的是程序的“结构”。当我们说这个程序是并发的，实际上，这句话应当表述成“这个程序采用了支持并发的设计”。好，既然并发指的是人为设计的结构，那么怎样的程序结构才叫做支持并发的设计？

正确的并发设计的标准是：使多个操作可以在重叠的时间段内进行。

这句话的重点有两个。我们先看“（操作）在重叠的时间段内进行”这个概念。它是否就是我们前面说到的并行呢？并不完全相同。并行，当然是在重叠的时间段内执行，但是另外一种执行模式，也属于在重叠时间段内进行。这就是协程。

使用协程时，程序的执行看起来往往是这个样子：

task1, task2 是两段不同的代码，比如两个函数（例如一个是处理行情的函数，一个是处理交易的函数），其中黑色块代表某段代码正在执行。注意，这里从始至终，在任何一个时间点上都只有一段代码在执行，但是，由于 task1 和 task2 在重叠的时间段内执行，所以这是一个支持并发的设计。与并行不同，单核单线程能支持并发。

第二个重点是“可以在重叠的时间段内进行”中的“可以”两个字。“可以”的意思是，正确的并发设计使并发执行成为可能，但是程序在实际运行时却不一定会出现多个任务执行时间段 重叠的情形。比如：我们的程序会为每个任务开一个线程或者协程，只有一个任务时，显然不会出现多个任务执行时间段重叠的情况，有多个任务时，就会出现了。

这里我们看到，并发并不描述程序执行的状态，它描述的是一种设计，是程序的结构，比如上面例子里“为每个任务开一个线程”的设计。并发设计和程序实际执行情况没有直接关联，但是正确的并发设计让并发执行成为可能。反之，如果程序被设计为执行完一个任务再接着执行下一个，那就不是并发设计了，因为做不到并发执行。

那么，如何实现支持并发的设计？两个字：拆分。

之所以并发设计往往需要把流程拆开，是因为如果不拆分也就不可能在同一时间段进行多个任务了。这种拆分可以是平行的拆分，比如抽象成同类的任务，也可以是不平行的，比如分为多个步骤。

并发和并行的关系

我们可以说，在程序设计层面，并发设计让并发执行成为可能，而并行是并发执行的一种模式。