在操作系统和计算机科学领域，”并发性”（Concurrency）和”并行性”（Parallelism）是两个关键的概念，它们描述了系统如何处理多个任务的执行。虽然这两个术语在日常用语中常常互换使用，但在技术上它们有着明确的区别。
并发性（Concurrency）
并发性是指系统能够处理多个任务的能力，但不一定同时执行它们。在单核CPU系统中，操作系统通过时间片轮转、事件驱动等机制，快速切换不同的任务，给用户一种“同时执行多个任务”的错觉。实际上，任意时刻CPU都只执行一个任务，但切换速度极快，因此看起来好像是在同时进行。
关键点：处理多任务的能力，但不一定同时执行。
例子：单核CPU上运行的多任务操作系统。
并行性（Parallelism）
并行性是指系统能夜在同一时刻同时执行多个任务。这通常要求有多个CPU或多核CPU，每个核心可以独立执行一个任务。并行处理是为了提高效率和处理速度，特别适用于可以分解为多个独立子任务的大型计算问题。
关键点：同时执行多个任务的能力。
例子：多核或多处理器系统中同时运行的多个线程。
并发性和并行性的区别
1.时间上的区别：
并发性：多个任务在时间上重叠，但在任一时刻，只有一个任务在单个处理器上执行。
并行性：多个任务在同一时刻同时执行，通常在多个处理器上。
2.设计目的：
并发性：主要设计目标是有效地处理多任务，优化资源使用和提高效率。
并行性：主要设计目标是通过同时执行任务来提高计算速度和吞吐量。
3.适用场景：
并发性：适用于需要同时处理多个任务的场景，例如服务器处理多个客户端请求。
并行性：适用于需要大规模计算资源的场景，例如数据分析、科学计算。
结论
虽然并发性和并行性都是处理多任务的策略，但它们的关注点、应用场景和实现方式有所不同。理解这些区别对于设计和优化计算系统、软件程序和算法至关重要。
