concurrency(동시성)와 parallelism(병렬성)의 차이

 

구분	Concurrency (동시성)	Parallelism (병렬성)
정의	여러 작업을 번갈아 가며 처리	여러 작업을 동시에 처리
목적	효율적인 자원 사용	빠른 실행 속도
실행 방식	한 번에 하나만 실행되지만 빠르게 전환	진짜 동시에 여러 개 실행
전제 조건	하나의 CPU 코어로도 가능	둘 이상의 CPU 코어 필요
예시	바텐더가 여러 고객을 순차 처리	바텐더 3명이 각자 고객을 동시에 처리

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🔍 더 구체적으로 비교

✅ 1. Concurrency (동시성)

• 시스템이 여러 작업을 동시에 처리하는 것처럼 보이게 함
• 실제로는 작업을 잘게 쪼개서 빠르게 스위칭
• OS의 스레드 스케줄링, Go의 goroutine, Node.js의 event loop가 대표 예

💡 예시

한 명의 요리사가 여러 요리를 동시에 준비하려고,
A요리를 끓이는 동안 B요리를 자르러 가고, 다시 A로 돌아오는 방식

 

 

✅ 2. Parallelism (병렬성)

• 여러 작업을 진짜 동시에 실행
• 일반적으로 멀티코어 CPU에서만 가능
• 병렬 처리를 위한 쓰레드/프로세스를 여러 개 돌림

💡 예시

4명의 요리사가 각각 요리를 동시에 함 → 처리 속도 빠름

 

🧠 그림으로 이해

# Concurrency (동시성)
[Task A]----|      |----|      |
[Task B]    |----|      |----|      (순차 스위칭)

# Parallelism (병렬성)
[Task A]----|----|----|----|  (CPU1)
[Task B]----|----|----|----|  (CPU2)

 

 

✅ 함께 쓰이는 경우도 많다

현대 시스템은 보통 둘 다 사용합니다:

• Concurrency → 효율적인 자원 스케줄링 (많은 요청 핸들링)
• Parallelism → 속도 향상 (다중 코어 활용)

예: Go 언어는 goroutine으로 concurrency, GOMAXPROCS로 parallelism

 

📌 예시로 정리

예시	동시성?	병렬성?
웹 서버가 1,000개의 요청을 goroutine으로 처리	✅	✅ (CPU가 여러 개일 경우)
싱글 스레드 Node.js가 여러 파일 I/O 처리	✅	❌
멀티코어 머신에서 동영상 인코딩을 병렬 수행	❌	✅

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✅ 정리

핵심 포인트	설명
Concurrency	여러 작업을 진행 중일 수 있도록 함 (시간 분할)
Parallelism	여러 작업을 동시에 실행함 (코어 분할)
둘의 관계	동시성은 논리적, 병렬성은 물리적