串行，并行，并行，分布式的概念总结，很详细！

串行

A和B两个任务运行在一个CPU线程上，在A任务执行完之前不可以执行B。即，在整个程序的运行过程中，仅存在一个运行上下文，即一个调用栈一个堆。程序会按顺序执行每个指令。

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并行

并行性指两个或两个以上事件或活动在同一时刻发生。在多道程序环境下，并行性使多个程序同一时刻可在不同CPU上同时执行。比如，A和B两个任务可以同时运行在不同的CPU线程上，效率较高，但受限于CPU线程数，如果任务数量超过了CPU线程数，那么每个线程上的任务仍然是顺序执行的。

并发

并发指多个线程在宏观(相对于较长的时间区间而言)上表现为同时执行，而实际上是轮流穿插着执行，并发的实质是一个物理CPU在若干道程序之间多路复用，其目的是提高有限物理资源的运行效率。 并发与并行串行并不是互斥的概念，如果是在一个CPU线程上启用并发，那么自然就还是串行的，而如果在多个线程上启用并发，那么程序的执行就可以是既并发又并行的。

分布式

分布式在并行处理的基础上，强调任务正在执行的物理设备，如处理器、内存等等硬件，在物理上是分开的。而并行计算是指在一台计算机上的计算，在物理上不分开。

2. 例子

假设有A，B两个任务，任务A需要计算1-100000之间所有质数的和，任务B需要计算100001-200000之间所有质数的和。

则采用串行的方法设计的程序如下：

public class Main {//判断是否为质数private static boolean isPrime(int n) {if(n < 2) return false;if(n == 2) return true;if(n%2==0) return false;for(int i = 3; i < n; i += 2)if(n%i == 0) return false;return true;}//串行计算
private static void serial() {long time1 = System.currentTimeMillis(), time2,time3;long count = 0;for(int i=1;i<=100000;++i){if(isPrime(i)) count+=i;}time2=System.currentTimeMillis();System.out.println("1-100000之间质数和为"+count+" 耗时："+(time2- time1) + "毫秒");count = 0;for(int i=100001;i<=200000;++i){if(isPrime(i))count+=i;}time3 = System.currentTimeMillis();System.out.println("100001-200000之间质数和为"+count+" 耗时："+(time3 - time2) + "毫秒");System.out.println("总耗时："+ (time3 - time1) + "毫秒");}//主函数public static void main(String[] args) {serial();}
}

采用并发的方法设计的程序如下：

public class Main{private static boolean isPrime(int n) {if(n < 2) return false;if(n == 2) return true;if(n%2==0) return false;for(int i = 3; i < n; i += 2)if(n%i == 0) return false;return true;}public static void main(String[] args) {serialConcurrency();}private static void serialConcurrency() {long time = System.currentTimeMillis();//任务切换标识，1代表A任务，2代表B任务int task = 1;//计数器long count1 = 0, count2 = 0;int i=1,j=100001;while (true){if(task == 1 && i++<=100000) {if(isPrime(i)) count1+=i;task = 2;}else if(task == 2 && j++<=200000) {if(isPrime(j)) count2+=j;task = 1;}else{break;}}System.out.println("1-100000之间质数和为"+count1);System.out.println("100001-200000之间质数和为"+count2);System.out.println("总耗时："+(System.currentTimeMillis() - time) + "毫秒");}
}

采用并行的方法设计的程序如下：

public class Main {public static boolean isPrime(int n) {if(n < 2) return false;if(n == 2) return true;if(n%2==0) return false;for(int i = 3; i < n; i += 2)if(n%i == 0) return false;return true;}public static void main(String[] args) throws InterruptedException {long time1 = System.currentTimeMillis(),time2;Task task1 = new Task(1,100000);Task task2 = new Task(100001,200000);Thread thread1 = new Thread(task1);Thread thread2 = new Thread(task2);thread1.start();thread2.start();while (thread1.isAlive() || thread2.isAlive()){Thread.sleep(1);}time2 = System.currentTimeMillis();System.out.println("总耗时："+(time2 - time1)+"毫秒");}
}
class Task implements Runnable{private int start;private int end;Task(int start, int end) {this.start = start;this.end = end;}public void run() {long time = System.currentTimeMillis();long count = 0;for(int i=start;i<=end;++i){if(Main.isPrime(i)) count+=i;}System.out.println(String.format("%d-%d之间质数和为%d，耗时：%d毫秒",start,end,count,(System.currentTimeMillis()- time)));}
}

3.总结

由上表可知并行的总耗时是最小的，效率最高（如果AB两个任务耗时更接近，则并行计算的效率将更高）。但由于并行计算受限于CPU线程数，当计算量超出单台计算机的计算能力时，人们就开始考虑使用多台计算机同时处理一个任务，分布式计算应用而生。分布式计算将任务分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理，从而整体上节约了计算时间。Hadoop的MapReduce就是一种分布式计算框架。

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