Кратко — в чём разница

Конкурентность $concurrency$ — способность программы управлять несколькими задачами одновременно логически, путём переключения между ними $интерл\acute{е}йвинг$. Это про структуру программы: как организовать несколько «дел» так, чтобы они могли прогрессировать независимо.Параллелизм $parallelism$ — выполнение нескольких задач физически одновременно на разных ядрах/процессорах. Это про аппаратное одновременное выполнение.Важно: конкурентность — про правильную организацию работы с несколькими задачами; параллелизм — про ускорение за счёт реального одновременного выполнения. Конкурентный дизайн может $нонеобязательно$ быть распараллелен.

Сравнение моделей реализации

1) POSIX threads $потокиуровняОС$

Модель: предемптивные потоки, разделяют адресное пространство $sharedmemory$. Синхронизация через мьютексы, условные переменные, атомарные операции.Планирование: ОС-шедулер, потоки могут выполняться параллельно на разных ядрах.Плюсы: прямой доступ к параллелизму CPU, низкая задержка при вычислительных задачах, хорошо контролируемые ресурсы.Минусы: легко допустить гонки данных, deadlock, сложный отладочный процесс; синхронизация и состояние делают код хрупким.Когда уместно: CPU‑bound задачи, требующие максимальной производительности и явного контроля над параллельной работой $напр.,численныевычисления,рендеринг,высокопроизводительнаябиблиотека$.

2) async/await $JavaScript,Pythonasyncioидр.$

Модель: кооперативная $корутины/таски$ на event loop. Операции, которые могут блокировать $IO$, реализуются неблокирующе; переключение между задачами происходит в точках ожидания $await$.Планирование: чаще однопоточное $Node.js,основнойциклasyncio$, но можно комбинировать с потоками/процессами для CPU‑bound. Низкие накладные расходы на переключение.Плюсы: простота написания логики для большого числа IO‑bound соединений; отсутствуют большинство проблем с разделяемой памятью $еслиsingle-threaded$; хорошая читаемость по сравнению с колбэками.Минусы: не даёт автоматического параллелизма CPU в однопоточном исполнении; требуется аккуратно помечать точки ожидания; стек вызовов и дебаг иногда сложнее.Когда уместно: IO‑bound высоконагруженные приложения — веб-серверы, прокси, клиенты с большим числом сетевых соединений, чат‑серверы с лёгкой обработкой сообщений.

3) Акторная модель $Erlang/OTP,AkkaнаJVM$

Модель: акторы — лёгкие изолированные сущности, общаются только сообщениями $безобщейпамяти$. Каждый актор имеет почтовый ящик, обработчик сообщений и собственное состояние.Планирование: рантайм $ErlangVM,Akkadispatcher$ планирует акторов на ядрах, часто очень лёгкие и тысяч/миллионов акторов; распределение и масштабирование — «из коробки».Плюсы: изоляция упрощает отсутствие гонок; встроенные механизмы отказоустойчивости и супервизии $особенновErlang$; хорошо для распределённых систем и систем с большим количеством мелких независимых сущностей.Минусы: проектирование системы с акторной моделью требует иной парадигмы; сообщения асинхронны => требуются дополнительные паттерны для согласованности; потенциальная задержка из‑за очередей сообщений.Когда уместно: распределённые, отказоустойчивые системы с большим числом независимых сущностей/контекстов $телекоммуникации,брокерысообщений,IoT-платформы,масштабируемыечаты$.

Конкретные примеры задач $поодномудлякаждоймодели$

POSIX threads — высокопроизводительный конвейер обработки изображений/рендерер:
Задача: параллельная обработка больших изображений/видео с разделением на блоки и общим доступом к буферам. Нужен прямой контроль над потоками, синхронизацией и эффективное использование всех ядер — здесь потоки уровня ОС подходят лучше всего.

async/await $JavaScript/Python$ — высококонкурентный HTTP API/прокси:
Задача: сервис, обрабатывающий тысячи одновременных соединений с небольшой CPU‑нагрузкой на запрос, но с частыми ожиданиями сетевых/дисковых операций. async/await позволяет обслуживать большое число клиентов с малым потреблением памяти и без дорогостоящих потоков.

Акторная модель $Erlang/Akka$ — масштабируемая распределённая система сообщений $чат/телеком,IoTшина$:
Задача: платформа для мгновенных сообщений, где каждому пользователю/сессии соответствует актор, требуется надёжность, перезапуск упавших компонентов и горизонтальное масштабирование на кластер. Акторы обеспечат изоляцию, лёгкие контексты и встроенную супервизию.

Короткие практические рекомендации

Нужен максимальный CPU‑параллелизм и вы готовы писать низкоуровневый потокобезопасный код → используйте потоки $POSIX/Javathreads/etc.$.Большинство работ — ожидание IO, требуется обслуживать тысячи соединений с минимальными накладными расходами → async/await.Система распределённая, нужно много независимых сущностей, отказоустойчивая архитектура и удобная модель для масштабирования → акторная модель $Erlang/Akka$.

Если хотите, могу привести короткие код‑фрагменты для каждой модели или обсудить гибридные подходы $например,async+пулпотоков,акторынанесколькихJVMнодахит.п.$.