并发与并行

并发很好的利用了CPU时间片的特性，就是操作系统选择并运行一个任务，接着在下一时间片内运行另一个任务，并把前一个任务设置成等待状态。但并发并不代表并行。
比如以下几种情况：

有时候多线程执行会提高应用程序性能，而有时候反而会降低性能。这在JDK中的Stream API的使用上体现得很明显，如果任务量很小，而我们使用了并行流，反而降低了程序性能。
在多线程编程中，可能会同时开启或关闭多个线程，这样会产生很大的性能开销，也降低了应用程序的性能。
当线程同时处于等待I/O的过程中时，并发可能会阻塞CPU资源，其后果不仅是用户长时间等待，而且会浪费CPU的计算资源。
如果几个线程共享了一个数据，需要考虑数据在各个线程中的状态是否一致。很可能会使用synchronized或者lock相关操作。
并发很好，但并不一定会实现并行。并行是在多核CPU上同一时间运行多个任务或者一个任务分为多块同时执行（如ForkJoin）。单核CPU的话，就不考虑并行了。
实际上多线程就意味着并发，但是并行只发生在这些线程在同一时间调度，分配到不同CPU上执行的情况下。
强调一下，线程只是一个对象，不是CPU执行核心，CPU时间片会切换执行这些线程。

响应式中的背压

在程序中，数据在从上游生产者向下游消费者传递过程中，若生产者速度大于消费者消费速度，那么可以将下游想象成一个容器，它处理不了这么多数据，然后数据就会从容器中溢出，那解决溢出问题的解决方案就被称为背压机制。
背压机制应该具有承载元素的能力，也就是它必须是一个容器，并且存储的元素有先后顺序，这里使用队列就最合适了。背压机制仅起承载作用是不够的，正因为上游进行了承压，所以下游可以按需请求元素，也可以在中间根据实际情况进行限流，以此上下游共同实现了背压机制。