并发与并行 - 定义与区别：必备指南

Michael Lee

Expert Network Defense Engineer

23-Oct-2025

在现代计算中，并发性和并行性这两个术语常常可以互换使用，但它们代表了高效软件设计中的两个重要概念。理解它们的基本区别对于优化性能和构建响应式应用程序至关重要。并发性涉及在同一时间段内管理多个任务，给人以同时执行的印象，而并行性则专注于真正同时执行多个任务。对于处理众多请求和数据处理的开发者来说，网络爬虫和浏览器自动化中的这些概念尤为相关。Scrapeless Browser 提供了一种先进的解决方案，内在地利用了并发性和并行性，为高性能、可扩展的自动化任务提供了现成的环境。

本指南将定义并发性和并行性，探讨它们的基本模型，突出它们的关键差异，并说明它们在现实世界场景中的应用。我们还将研究如何将这些概念结合以实现更卓越的性能，以及像 Scrapeless Browser 这样的平台如何简化在复杂自动化挑战中的实现。

什么是并发性？

并发性指的是一个系统在重叠时间段内管理多个任务的能力[1]。这并不一定意味着这些任务在同一时刻执行。相反，并发性是关于结构化程序以通过交错它们的执行来处理多个操作，通常在单个处理器核心上。系统快速在任务之间切换，给人一种它们同时运行的错觉。

单厨师类比

考虑一个单独的厨师在厨房中准备多道菜。厨师可能先切菜，然后再搅拌另一道菜的酱料，随后再返回第一道菜。从观察者的角度来看，似乎多道菜正在“同时”准备。实际上，厨师是在快速连续地执行一个动作，在不真正同时工作的情况下管理每道菜的进程[1]。这一场景完美地说明了并发性：任务在重叠的时间框架内被管理，但执行是交错的。

不同的并发模型

多种模型促进并发执行，每种模型都有其独特的任务和资源管理方法。

协作多任务处理

在协作多任务处理模型中，任务自愿将控制权让给操作系统或调度程序[2]。每个任务运行，直到它决定暂停并允许另一个任务执行。该模型依赖于所有程序的良好行为；如果一个任务未能让出控制权，它可能会独占 CPU，导致整个系统冻结。早期的操作系统常常使用这种方法。

抢占式多任务处理

抢占式多任务处理是一种更稳健的模型，操作系统或调度程序有权中断正在运行的任务并切换到另一个任务[3]。这种中断或抢占发生时并不需要任务的配合。调度程序为每个任务分配 CPU 时间片，确保资源的公平分配，并防止单个任务主导处理器。现代操作系统广泛采用这种模型，因为它具有稳定性和响应性。

事件驱动的并发性

事件驱动的并发性是一种根据特定事件（例如用户输入、网络请求或定时器到期）执行任务的模型。事件循环不断监视事件并将它们分发到适当的处理程序。该模型对 I/O 密集型操作非常高效，因为任务可以发起一个操作（例如网络请求），然后在等待操作完成时让出控制权，使其他任务运行。Node.js 就是一个围绕事件驱动的非阻塞 I/O 模型构建的平台的突出例子。

Actor 模型

Actor 模型是一种并发范式，将“演员”视为并发计算的基本原语。每个演员都是一个独立的计算实体，可以接收消息、做出本地决策、创建更多演员并向其他演员发送消息[4]。演员仅通过异步消息传递进行通信，绝不直接共享内存。这种隔离简化了对并发行为的推理，并避免了竞态条件等常见并发问题。Erlang 和 Akka（Scala/Java）是 Actor 模型的流行实现。

响应式编程

响应式编程是一种专注于数据流和变化传播的异步编程范式。它涉及观察和对事件或数据变化随时间的反应。像 RxJava、RxJS 和 Project Reactor 这样的库提供了使用可观察序列组合异步和基于事件的程序的工具。该模型特别有效于构建处理实时数据更新和用户交互的响应式应用程序。

什么是并行性？

并行性涉及多个任务或子任务的同时执行 [1]。与可以通过交错在单个处理器上实现的并发性不同，真正的并行性固有地要求多个处理单元（例如，多核 CPU、GPU、分布式系统）在完全相同的时间执行计算。并行性的目标是通过分配工作负载并同时处理不同部分来减少程序的总执行时间。

多厨师的类比

想象一个厨房，有多个厨师同时在制作不同的菜肴。一个厨师准备开胃菜，另一个厨师制作主菜，第三个厨师处理甜点。在这里，多个工作者之间真正实现了同时工作的过程，使得所有菜肴的完成速度比一个厨师顺序准备要快 [1]。这展示了并行性，其中不同任务在同一物理时刻被执行。

不同的并行性模型

并行性可以通过各种体系结构和编程模型来实现。

位级并行性

位级并行性增加了处理器字宽，允许单个指令同时在更大块的数据上操作。例如，64 位处理器可以在一个时钟周期内处理 64 位数据，而 32 位处理器需要两个周期来处理相同数量的数据。这种形式的并行性对现代 CPU 设计至关重要。

指令级并行性（ILP）

指令级并行性允许处理器同时执行来自单个程序的多个指令。流水线和超标量执行等技术使 CPU 能够并行获取、解码、执行和写回多个指令的结果。编译器通常在优化代码以实现 ILP 方面发挥作用，通过重新排序指令。

数据并行性

数据并行性专注于在不同的数据子集上同时执行相同的操作。当处理大型数据集并且同样的计算需要应用于多个元素时，这种模型极为有效。图形处理单元（GPU）是专为数据并行性设计的硬件的主要例子，它们在不同的像素或顶点上同时执行数千个相同的操作。MapReduce 框架同样体现了数据并行性。

任务并行性

任务并行性涉及将不同的任务（或更大问题的独立子任务）分配到多个处理单元上。每个处理器同时执行不同的任务。例如，在复杂的模拟中，一个处理器可能处理物理计算，另一个处理渲染，而第三个处理用户输入。这个模型在多线程应用程序和分布式计算中很常见。

分布式内存并行性

在分布式内存并行性中，每个处理单元都有自己的私有内存，单元之间通过显式传递消息进行通信。这种模型通常出现在计算机集群中，其中每个节点都有自己的 CPU 和内存。消息传递接口（MPI）是编程分布式内存系统的广泛使用标准。

共享内存并行性

共享内存并行性涉及多个处理单元访问一个公共的共享内存空间。通信是隐式的；处理器可以读取和写入共享内存位置。这个模型在多核处理器中很常见，各个核心可以访问相同的 RAM。OpenMP 是一个流行的共享内存编程 API。

并发性与并行性：关键区别

并发性与并行性之间的区别微妙但对软件架构师和开发者至关重要。虽然两者都旨在提高系统效率，但它们通过不同的机制实现这一目标。

特征	并发性	并行性
目标	同时管理多个任务（在多个任务上进展）	同时执行多个任务（加快执行速度）
执行	交错执行（任务轮流进行）	同时执行（任务在完全相同的时刻运行）
硬件	可以在单个 CPU 核心上实现	需要多个 CPU 核心或处理单元
重点	处理许多事情	同时处理许多事情
示例	单个厨师同时处理多个菜肴	多个厨师各自烹饪不同的菜肴
复杂性	管理任务切换、同步	分配工作负载、管理通信
并发是关于结构的，使得系统能够优雅地处理多个任务。而并行是关于执行的，通过真正同时地执行它们来加快计算。一个系统可以在没有并行的情况下实现并发（例如，单核 CPU 运行多个线程），而可以在没有并发的情况下实现并行（例如，GPU 在庞大数据集上执行单一操作）。大多数现代系统设计用于同时利用这两者。

我们可以同时使用并发和并行吗？

当然可以。实际上，结合并发和并行是当今大多数高性能和响应式系统构建的方式。现代软件通常使用并发编程模型来管理大量任务，然后利用并行执行在多核处理器或分布式系统上同时运行这些任务。

例如，一个应用程序可能使用事件驱动的并发模型来有效处理传入的网络请求。当这些请求中的某个请求出现计算密集型任务时，可以将其卸载到一个单独的线程或进程中，进而在另一个 CPU 核心上并行执行。这种混合方法允许系统保持响应（并发），同时快速执行大量计算（并行）。

结合并发和并行：现实世界的例子

并发和并行之间的协同作用在众多实际应用中显而易见，特别是在需要高吞吐量和响应速度的领域。

Web 服务器

现代 Web 服务器（如 Nginx 或 Apache）就是很好的例子。它们使用并发（通常是事件驱动或多线程）来同时处理成千上万的客户端请求。每个传入请求都是一个任务。如果请求涉及重的数据库查询或文件操作，特定的任务可能会在单独的线程或进程中并行执行，利用多个 CPU 核心。这确保了服务器在处理复杂操作的同时，仍能对新请求保持响应。

数据处理管道

大数据处理框架（如 Apache Spark、Hadoop）广泛使用这两个概念。数据管道可能是并发设计的，其中不同阶段（数据摄取、转换、分析、存储）是独立管理的。在每个阶段，操作通常在一组机器之间并行化。例如，数据转换步骤可以在多个工作节点上并行处理不同的数据块，显著加快整个管道的执行速度。

浏览器自动化和网络抓取

在浏览器自动化和网络抓取中，并发和并行对于效率至关重要。网络爬虫可能需要访问数千个页面。并发使得爬虫可以在不等待每个请求依次完成的情况下管理多个页面请求。例如，爬虫可以发起对页面 A 的请求，然后是页面 B，再然后是页面 C，处理响应随着到达而进行。如果抓取任务涉及复杂的渲染或 JavaScript 执行（例如无头浏览器），则可以通过在不同的 CPU 核心上甚至在多台机器上同时运行多个无头浏览器实例来利用并行性。这显著减少了抓取大量数据所需的总时间。

Scrapeless Browser 是一个体现这种结合方法的优秀工具。它提供：

无限并发扩展： Scrapeless Browser 允许并发启动数百或数千个浏览器实例，能够高效管理而不受服务器资源限制。这是通过其架构实现的，能够无缝处理任务切换和资源分配。
在边缘节点上的并行执行： 利用全球边缘服务节点，Scrapeless Browser 可以在分布式基础设施上并行执行这些并发任务。这意味着在您的应用程序管理并发请求时，实际的浏览器渲染和反机器人绕过操作会在 Scrapeless 的优化云环境中同时执行，从而确保快速的启动速度和稳定性。
智能反检测： Scrapeless Browser 集成了对 reCAPTCHA、Cloudflare Turnstile/Challenge 和 AWS WAF 的实时处理。这种功能通常是并行化的，专门模块同时工作以绕过不同的检测机制，确保高成功率。

通过提供一个开箱即用的解决方案，处理并发和并行的复杂性，Scrapeless Browser 使开发者能够构建高度可扩展和强大的网络抓取和自动化解决方案，而无需在分布式系统或并发编程模型方面具备深厚的专业知识。

结论

并发和并行是计算机科学中的基础概念，各自在系统设计和性能方面提供了不同的优势。并发是关于在时间上有效地管理多个任务，而并行是关于真正同时执行多个任务。理解它们的细微差别使开发者能够创建更具响应性、高效性和可扩展性的应用程序。

现代应用，特别是在数据密集型领域，如网页抓取和自动化，充分受益于结合这些方法。尽管实现稳健的并发和并行系统可能具有挑战性，但像Scrapeless Browser这样的平台简化了这种复杂性。通过提供一种集成解决方案，自动管理并发任务处理和全球基础设施上的并行执行，Scrapeless Browser为克服抗机器人措施和实现高容量数据提取等挑战提供了无与伦比的优势。对于任何希望在2025年优化其自动化工作流程的人来说，采用这样的强大一体化工具至关重要。

关键要点

并发在重叠的时间段内管理多个任务，给人以同时执行的假象（例如，单个 CPU 核心在任务之间切换）。
并行涉及多个任务的真正同时执行，需要多个处理单元（例如，多核 CPU）。
不同的并发模型包括协作多任务处理、抢占式多任务处理、事件驱动并发、Actor 模型和响应式编程。
不同的并行模型包括位级、指令级、数据、任务、分布式内存和共享内存并行。
结合并发和并行是构建高性能、响应迅速和可扩展系统的关键。
Scrapeless Browser利用这两个概念，提供先进的、管理的网页抓取和浏览器自动化解决方案，为反检测和任务处理提供无与伦比的并发扩展和并行执行能力。