并發不是并行，它更好！
英文原文： Concurrency is not Parallelism (it's better)
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。
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