并行 & 并发

我们经常把“并行”和“并发”混为一谈，但它们在实际工作中是有重要区别的。

🧑‍💼 用“团队开发软件”来比喻

想象一个团队在开发一个软件项目（比如一个手机App）。这个项目被拆分成很多小任务（写登录功能、设计界面、测试支付流程等等）。团队负责人（相当于操作系统/CPU）需要决定如何分配这些任务。

1. 并发 (Concurrency) - “一个人同时管几摊事”

   • 场景： 团队只有一个人（小明）。小明需要完成任务A（写登录代码）和任务B（设计界面）。
   • 怎么做？ 小明不可能真正同时写代码和画设计图。他只能：
     • 先写一会儿登录代码（任务A）。
     • 觉得卡住了或累了，就停下来，切换到画界面草图（任务B）。
     • 画了一会儿，又切换回去继续写登录代码。
     • 如此反复切换。
   • 关键点：
     • 单核能力： 就像只有一个小明（单核CPU），同一时刻只能做一件事。
     • 多任务推进： 通过在不同任务间快速切换，小明感觉上同时在推进多个任务（任务A和任务B都在取得进展）。
     • 本质： 是处理多个任务的能力和任务间的切换。它关注的是结构和管理多个任务流。 这条线代表小明（单核CPU）的工作轨迹。它一会儿做A，一会儿做B，交替进行。虽然A和B的总时间可能比单独做任何一个都长（因为有切换开销），但两个任务都在逐步完成。

2. 并行 (Parallelism) - “人多力量大，各干各的”

   • 场景： 团队有两个人（小明和小红）。负责人把任务A（写登录代码）分配给小明，任务B（设计界面）分配给小红。
   • 怎么做？ 小明和小红各自坐在自己的工位上。
     • 小明专心写他的登录代码（任务A）。
     • 小红专心画她的界面草图（任务B）。
     • 他们俩是真正同时在工作！
   • 关键点：
     • 多核能力： 需要多个“小明/小红”（多核CPU或多个处理器）。
     • 真正同时执行： 任务A和任务B在物理上同一时刻都在被执行。
     • 本质： 是同时执行多个任务。它关注的是利用额外的资源来提升速度（理论上，两个任务完成的总时间可以接近耗时最长的那个任务）。

两条独立的线代表小明和小红（两个CPU核心）各自独立、同时地工作。任务A和任务B齐头并进，互不干扰。

🔄 现实更复杂：依赖与阻塞

软件开发任务很少是完全独立的。这就引出了下图和后面的讨论：

• 场景： 任务A（小明负责）和任务B（小红负责）大部分工作可以并行。但是，任务A进行到子任务A3时，需要任务B中B3的结果才能继续！
• 问题：
  • 如果B3还没完成，小明在A3这里就被卡住（阻塞） 了。他只能干等着小红完成B3。
  • 这时，即使小明和小红本来可以并行工作（多核优势），但由于依赖关系，小明被迫闲置，并行被破坏了。
  • 小明也不能切换到项目里其他并发任务（如果有的话），因为他现在所有的注意力都被“等B3结果”这件事卡住了。
• 影响：
  • 并行变串行： 本来可以同时做的A和B，现在A3必须等B3完成后才能开始，变成了一个接一个（串行）。
  • 并发也受影响： 小明这个资源（CPU核心）在阻塞期间无法用于处理其他并发任务。
• 关键点： 依赖关系（一个任务需要另一个的结果）是破坏并行、影响并发的常见原因。 这在实际编程中非常普遍（如等待网络数据、等待文件读取、等待锁释放等）。

💻 回到计算机世界

• 单核CPU： 就像只有一个小明。它只能并发工作。操作系统通过快速切换不同程序（进程）或线程，让用户感觉电脑在同时运行多个程序（听歌、下载、写文档）。这种切换非常快（毫秒甚至微秒级），人感觉不到卡顿。本质是并发。
• 多核CPU： 就像有多个小明和小红。它既可以并发（在每个核心内部切换任务），也可以并行（多个核心真正同时执行不同的任务）。
  • 核心1 可能正在运行浏览器的线程（任务A）。
  • 核心2 可能正在运行音乐播放器的线程（任务B）。
  • 核心1 自己也可能在浏览器内部的多个标签页线程间并发切换。
• 阻塞是敌人： 无论是单核还是多核，如果一个任务因为等待（IO操作、锁、其他任务结果）而阻塞，它占用的核心资源就被浪费了，无法用于其他工作，拖慢整个系统效率。

🦀 Rust Async 与并发/并行

• Async 的核心是并发模型： Rust 的 async/await 语法提供了一种优雅的方式来编写并发代码（管理多个可能相互等待或需要等待IO的任务流）。它让你能清晰地表达“这里需要等待，先去干点别的，等好了再回来”。
• 并发不一定是并行： 一个使用 async 编写的程序，可以只运行在单线程（单核） 上。这时，它纯粹依靠在异步任务间快速切换（并发）来模拟同时处理多个操作。对于IO密集型任务（如处理大量网络请求），即使单线程也能非常高效，因为大部分时间在等待IO，切换开销小。
• 并发可以利用并行： 一个异步运行时 (Async Runtime)（如 tokio, async-std）可以把不同的异步任务分发到不同的操作系统线程上去运行。这些线程可能被调度到不同的CPU核心上执行。这样，并发模型下的任务就实现了真正的并行执行！运行时负责管理线程池、任务调度以及在任务阻塞（等待IO）时切换线程去执行其他就绪任务，最大化利用CPU核心。
• 结论： 使用 Rust Async，你主要是在设计并发的工作流。至于这个并发工作流最终是在单核上通过切换实现，还是在多核上通过并行线程实现，取决于你使用的异步运行时和它的配置。好的运行时会自动利用多核优势来实现并行。

📌 总结关键概念（再强调一次）

1. 并发 (Concurrency)：

   • 是什么： 处理多个任务的能力。关注任务的组织、管理和交替执行。
   • 核心： 任务切换。一个执行单元（线程/协程）通过在不同任务间切换，推进多个任务。
   • 目的： 提高资源利用率（尤其应对阻塞），改善响应性（UI不卡死）。
   • 是否需多核？ 不需要。单核即可实现并发（通过时间片轮转/切换）。
   • 类比： 一个人（单核）同时照看几个炉子上的锅（任务），来回切换翻炒。

2. 并行 (Parallelism)：

   • 是什么： 同时执行多个任务。
   • 核心： 利用多个物理执行单元（CPU核心）真正同时干活。
   • 目的： 提升速度，缩短总执行时间（尤其是计算密集型任务）。
   • 是否需多核？ 必需。需要多个CPU核心或处理器。
   • 类比： 几个人（多核）同时各自炒自己负责的菜（任务）。

3. 关系：

   • 并行是并发的一种特殊实现方式（当你有多个执行单元时）。
   • 你可以有并发但不并行（单核上任务切换）。
   • 你也可以有并行但不（高）并发（如果任务间依赖严重导致核心经常闲置）。
   • 最佳状态：高并发 + 并行。设计良好的并发任务结构，运行在多核上，最大化利用资源，既快又响应好。
   • 阻塞 (Blocking)： 任务因等待（IO、锁、数据）而暂停执行。它是并发和并行效率的杀手，需要尽量避免（使用异步IO、非阻塞操作）或妥善管理。

简单来说： 并发是“同时管理多件事”，并行是“同时动手干多件事”。单核电脑只能“并发”（来回切换干不同事），多核电脑既能“并发”也能“并行”（真正同时干不同事）。Rust的Async帮你写好“并发”的剧本（任务间怎么协作、等待），而Async Runtime这个导演决定是让一个演员（单线程）快速换装扮演所有角色（并发），还是请多个演员（多线程）同时上台各演各的（并行）。依赖和阻塞就像剧本里写的“演员A必须等演员B递过道具才能说下一句”，处理不好会让演员（CPU核心）干等着，浪费资源。