一、什么是串行？什么是并行？
串行：任务进行排队，一个一个执行；
并行：多个任务齐头并进。
二、单核、多核这两种情况下的并行。
单核情况下的并行：并非真的是多个任务同时进行的，是需要在这任务之间来回切换（即上下文切换）的。
多核情况下的并行：是几核，就能真正做到几核同时执行各自的任务。
三、任务的两大类型。
“计算密集型”任务：
特点是要进行大量的计算，消耗cpu资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠cpu的运算能力。
这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，cpu执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用cpu，计算密集型任务同时进行的数量应当等于cpu的核心数。
“io密集型”任务：
涉及到网络、磁盘io的任务都是io密集型任务，这类任务的特点是cpu消耗很少，任务的大部分时间都在等待io操作完成（因为io（指把内容从硬盘上读到内存的过程，或者是从网络上接收信息到本机内存的过程）的速度远远低于cpu和内存的速度）。
对于io密集型任务，任务越多，cpu效率越高，但也有一个限度。常见的大部分任务都是io密集型任务，比如web应用。
四、看完了上面几点，我们就可以对“并行的执行效率一定会高于串行吗”这个问题作出解答了。
答：并不一定，取决于机器的核数和任务类型。
1.如果是执行多个计算密集型任务：
①单核：串行 > 并行。
②多核：并行 > 串行。
2.如果是执行多个io密集型任务：
①单核：并行 > 串行。
②多核：并行 > 串行。
在多核或多cpu，或支持hyper-threading的cpu上使用多线程程序设计的好处是显而易见，即提高了程序的执行吞吐率。
在单cpu或单核的计算机上，使用多线程技术，也可以把进程中负责i/o处理、人机交互而常被阻塞的部分与密集计算的部分分开来执行，编写专门的workhorse线程执行密集计算，从而提高了程序的执行效率。
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