1.1 并发与并行的关系

可以说，并发很好地利用了CPU时间片的特性，也就是操作系统选择并运行一个任务，接着在下一个时间片内运行另一个任务，并把前一个任务设置成等待状态。其实并发并不意味着并行。

具体列举下面几种情况。

◎ 有时候，多线程执行会提高应用程序的性能，而有时候反而会降低应用程序的性能。这在JDK中Stream API的使用上体现得很明显，如果任务量很小，而我们又使用了并行流，反而降低了应用程序的性能。

◎ 在多线程编程中，可能会同时开启或者关闭多个线程，这样会产生很大的性能开销，也降低了应用程序的性能。

◎ 当线程同时处于等待I/O的过程中时，并发可能会阻塞CPU资源，其后果不仅是用户长时间等待，而且会浪费CPU的计算资源。

◎ 如果几个线程共享了一个数据，情况就会变得有些复杂。我们需要考虑数据在各个线程中的状态是否一致。为了达到数据一致的目的，很可能会使用synchronized或者lock相关操作。

现在，你对并发有一定的了解了吧。并发很好，但并不一定会实现并行。并行是在多核CPU上同一时间运行多个任务或者一个任务分为多块同时执行（如ForkJoin）。单核CPU的话，就不要考虑并行了。

补充一点，实际上多线程就意味着并发，但是并行只发生在这些线程在同一时间调度、分配到不同CPU上执行的情况下。也就是说，并行是并发的一种特定形式。一个任务里往往会产生很多元素，这些元素在不参与操作的情况下大都只能处于当前线程中，这时我们可以对其进行ForkJoin，但这对很多程序员来讲有时候很不好操作、控制，上手难度有些大。这时如果用响应式编程，就可以简单地通过所提供的调度API轻松做到事件元素的下发、分配，其内部会将每个元素包装成一个任务并提交到线程池中，我们可以根据任务是计算型的还是I/O型的来选择相应的线程池。

在这里，需要强调一下，线程只是一个对象，不要把它想象成CPU中的某一个执行核心，这是很多人都在犯的错，CPU时间片会切换执行这些线程。