并發不是并行，它更好!

　　現代社會是并行的：多核、網絡、云計算、用戶負載，并發技術對此有用。

　　Go語言支持并發，它提供了：并發執行(goroutines)，同步和消息(channels)和多路并發控制(select)。

　　當Go聲稱是并發時，人們說：“并發很酷!耶，我可以并行運行了!”，但這是個錯誤的。因為很多人都不了解他們間的差別。“我用四個處理器來做質數篩選，但是更慢了。”

　　并發(Concurrency)：以可獨立執行的進程集合的方式編程(進程是出了名的難定義，這里是通常意義上的進程，不是Linux進程)

　　并行(Parallelism)：以可同時執行的(可能相關的)計算指令方式編程。

　　兩者的區別：并發是同時處理(dealing)很多的事情，并行是同時做(doing)很多的事情。不同，但也相關。一個是關于代碼結構，一個是關于代碼執行。并發為可能的(不是必須的)并行問題提供了一種解決方案。

　　一個類比：

　　鼠標、鍵盤、顯示器、磁盤驅動是并發結構的。

　　向量點積是并行的。

　　并發帶有通信：

　　并發是一種構造程序的方式，把任務分解為一個個獨立運行的小任務。通信是協調這些小任務的手段。

　　Go的模型(還有Erlang等)都是基于CPS(Communicating sequential processes, 通信順序進程)：其論文C. A. R. Hoare: Communicating Sequential Processes (CACM 1978)

　　以上講得太抽象了，我們舉實際點的例子。

　　我們的問題：把一堆廢棄語言的說明書運到火爐里，一只地鼠會花費很長時間。

　　更多的地鼠

　　單單更多的地鼠也不解決問題，它們需要更多的推車。

　　更多的地鼠、更多的推車

　　這樣會加快速度，但它們會在那堆書和爐子那邊遇上瓶頸。同時也要同步兩只地鼠，可以通過消息的方式實現。

　　全部加倍

　　這樣會以兩倍的速度運送。這是兩個地鼠程序的并發構成(concurrent composition)。

　　但這種設計不是自發并行的，如果一次只有一只地鼠在運會怎樣?

　　這種設計仍是并發，不是并行。[譯者注：一只地鼠運一次上面那堆書，然后第二只地鼠再運一次下面那堆書。一次只允許一只地鼠運送，這樣就不是并行的。]

　　然而，這種場景是可以自發并行的。并發構成可以考慮下其他模型。

　　另一種設計

　　三只地鼠在工作，但可能會有延誤。每只地鼠是個獨立的步驟，附加協調(通信)。

　　更細粒度的并發

　　增加一只地鼠用來運回空推車。四只地鼠在工作，運行得更加流暢，每只地鼠都在做一個簡單的任務。

　　如果我們把事情安排的足夠好(現實中很難但不是不可能)，速度會是最先只有一只地鼠的那個設計的四倍。

　　觀察結論：我們在一個已有的設計(指三個地鼠的那個設計)中添加一個并發的步驟(第四只地鼠)增強了系統的性能。更多的地鼠干了更多的活，系統運行得更好。并發比簡單的并行對問題要有更深的洞察。

　　我們有四個并發的步驟：1.裝書到推車上2.把推車運到火爐邊3.把書卸到火爐里4.運回空推車

　　不同的并發設計能以不同的方式來并行。

　　更多的并行

　　我們以另一個維度來并行，并行使這樣的設計變的容易。八只地鼠，都在繁忙工作。

　　但也可能根本沒有并行

　　謹記：即使一次只能有一只地鼠在工作(零并行)，這也不失為一個良好的并發的解決方案。

　　另一種設計

　　下面也是一種用并發組成來解決問題的設計。兩只地鼠，再加上一個中轉堆。

　　以一般的方式來并行

　　用更多的并發程序來提高吞吐量

　　或者一種不同的方式

　　在多地鼠并發模型中引入中轉堆

　　全面優化

　　使用我們所有的技術，16只地鼠都開足馬力。

　　學到內容

　　我們有很多方法把問題分解，這才是并發設計。一旦我們分解了問題，并行就自然而然的產生了，正確性也變得很容易。

　　回到計算

　　我們關于運書的問題，可以看做是如下的類比：書堆是Web數據，地鼠是CPU，推車是調度、渲染或是網絡，火堆是代理、瀏覽器或是其他的消費者。地鼠提供網絡數據，這就是一個可擴展的Web服務的并發設計了。

原文轉自：http://ifeve.com/concurrency_is_not_parallelism/