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网上有很多对并发和并行的解释，讲的很多，对一些人说理解起来还是有些吃力，我这里尽量用最简单的例子说一下自己对这两个概念的解释。
并发Concurrency:一个人干多件事（一个线程处理多个任务）
例如：烧水和看报纸，一个时间区间里烧水和看报纸这两件事是可以同时进行的(一边看报，一边烧水
)，看报的时候再时不时的看一下水开了没有
结论：单个事情的处理时间并不会缩短，无论你要烧水期间干什么事情，烧水花费的时间是不会变的，如果干的事情多了，反倒是在多个事情切换的过程中多花时间，会使所有事情加在一起总的处理效率下降（多线程的上下文切换）
并行Parallelism:多个人干一件事(多个线程处理一个任务)
例如：就像盖房子（砌一面墙），一个时间区间里大家干的都是这一件事情，
结论：人越多，每人分工干一部分，就会缩短建造时间
实际应该过程中，还是需要跟据需求来决定用哪种方式，在大数据处理中常用的mapreduce 设计思想其实就是并行。
文章很简短，但愿大家能理解。