python面试题：线程是并发还是并行，进程是并发还是并行？

“线程是并发还是并行？进程又是并发还是并行？”面试官这问题一出口，我脑子里先是一片空白，然后开始快速检索我那台老旧大脑里的缓存——到底谁是并发，谁是并行？

作为一个写 Python 的程序员，我平时写多线程的机会说多也不多，说少吧也不算少，但真让我嘴上整出个定义，还真容易一脸懵。

所以，这篇就当给自己和大家补个课，也算是个“面试保命指南”。

并发和并行，到底啥区别？

先别急着答问题，我们得先整明白“并发”和“并行”到底是个啥。

• 并发（Concurrency）：多个任务在“同一个时间段”交替执行，看起来像同时发生，但其实是你一下、我一下，大家轮流干活。比如单核 CPU 模拟多线程运行，就是通过任务切换来实现的。

• 并行（Parallelism）：多个任务在“同一时刻”真的同时执行。比如多核 CPU 上一个线程一个核，大家一起跑步，不用轮流。

用个比喻：你一个人炒三个菜，这叫并发；你找俩室友一人炒一个，这叫并行。

那线程和进程呢？是并发还是并行？

这问题本身其实是个陷阱，因为“线程”和“进程”是实现单位，不是“方式”。他们可以是并发，也可以是并行，关键在于你的操作系统和硬件怎么安排。

但我们以 Python 的角度来看，事情就复杂了一点：

Python 中的线程：通常是并发

原因：GIL（全局解释器锁）

import threading

def count():

x = 0

for _ in range(10**7):

x += 1

t1 = threading.Thread(target=count)

t2 = threading.Thread(target=count)

t1.start()

t2.start()

t1.join()

t2.join()

上面这个程序跑起来，你会发现就算你电脑有 8 核，也还是用不到几个核。因为 GIL 存在于 CPython（Python 最主流的实现）中，限制了同一时刻只能有一个线程在执行 Python 字节码。

所以多线程在 Python 中，CPU 密集型任务是并发（轮流跑），但不是并行。

不过，如果你是搞 IO 密集型的事（比如网络请求、读写文件），Python 的线程还是挺香的，因为线程会在等待 IO 的时候切出去，让其他线程继续跑，这就很高效。

Python 中的进程：可以并行

用 multiprocessing 模块就能创建多个子进程，每个进程有自己独立的内存空间和 GIL，所以可以真正实现并行。

from multiprocessing import Process

def count():

x = 0

for _ in range(10**7):

x += 1

p1 = Process(target=count)

p2 = Process(target=count)

p1.start()

p2.start()

p1.join()

p2.join()

这时候你的 CPU 就是真的双核齐飞了✈，能感受到明显的加速。

面试中怎么答更靠谱？

面试官一问你线程并发还是并行，你要先反问一句：“您是指 Python 中的吗？”

然后根据情况出招：

• 如果是 Python 的线程：并发（主要受 GIL 限制）

• 如果是 Python 的进程：并行（多核执行，互不干扰）

• 补充一句：如果是其他语言（比如 Java、C++）的线程，那线程也可能实现并行，因为它们没有 GIL。

顺便丢一句“IO 密集型任务用线程，CPU 密集型任务用进程”，再加点示例代码，完事收工。

日常开发咋选？线程还是进程？

我自己觉得还是得看场景：

• 爬虫、文件下载、数据库操作：线程更轻便，适合用 threading 或 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor

• 大规模数据计算、图像处理、模型训练：果断用 multiprocessing，或者更高级的并行框架，比如 joblib, dask 等

当然，写了这么多，不如现场背一段“金句”，比如：

“在 Python 中，由于 GIL 的限制，线程多用于 IO 密集型任务，而进程更适合 CPU 密集型任务，实现真正的并行计算。”

你这一说，八成面试官也懵了，咱算是扳回一局。

下次再有人问我线程并发还是并行，我可得先笑一下，再扔一段代码，让他看看咱也是刷过面经的“资深调度器”。

你平时多线程写得多吗？还是你一上来就用 asyncio？

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发表于 2025-05-16 09:23
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分类：Python开发

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