并发描述的是一个程序是否被分成了多个可执行片段，使得每个片段都可以独立运行,不同执行片段通过通信来进行协调。
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并发与并行
首先应该明确的一点就是并发和并行的概念.并发是程序级的概念，描述的是一段程序里面可执行片段的多少，所以在程序中使用进程，线程，协程都能提高程序的并发性。而并行描述的是程序的计算过程，在同一时间内，该程序同时执行多个可执行片段。现代操作系统中的最小可执行单位是线程，你创建一个进程，操作系统实际执行单位也是该进程中的线程，也就是说只要你的计算机CPU是有多核的，而且你的程序被分成了多个线程或者进程，那每个CPU都会执行其中的一个线程 （没别的任务的情况下）这时候程序就是并行的。而协程只是一个线程中的一部分执行片段，所以单纯的使用协程并不能提高程序的并行性，只能提高单核CPU的并发性。下图表明在双核CPU的计算机下多线程和多协程的运行情况（python中因为GIL的存在是无法做到多线程的，图中只是理想情况下-。-）。
多线程多协程代码的执行情况 -
协程的应用场景
要了解 协程，首先要知道当cpu处理系统io操作时，会等待这些操作的完成，你可知道这短短的等待时间cpu可以执行多少命令，下面是node.js的创始人在一次演讲上展示的图。
现在的电脑从不同的储存设备中读取数据的延迟(最后一列只是类比)
当今的计算机cpu普遍性能可以达到2000000000次/秒，简单计算下从硬盘中取数据会让cpu什么都不干0.0025秒，那段时间本来可以执行5000000条指令啊-_-。于是就诞生了两种方法来防止io的阻塞。
(1) 为每个会阻塞的操作单独创建一个线程，这样你取你的，我运行我的，就可以提高cpu的利用率
(2)把每个会阻塞的操作变成一个异步调用，我先跑我的，等你取完了通知我再收拾你
线程的切换有个问题，切换线程消耗的资源多，还有锁。其实最重要的是python因为gil的存在，对线程的支持十分有限。
在第二种方法中可以分为异步回调和协程两种方式。这两者最大的区别是协程在内存中维护自身的运行状态和上下文，这样程序的逻辑流表现起来就非常简单，而异步回调则是通过在调用函数中注册回调函数，调用函数的运行状态通过回调函数返回。所以一般来说回调函数的实现都会比协程复杂（关于回调具体可以看http://blog.ometer.com/2011/07/24/callbacks-synchronous-and-asynchronous/） python中的协程
在python中协程的实现是通过yield来实现的，有些同学可能知道yield是用来把函数变成生成器的却不知道它也可以用于协程。其实仔细一想你就知道，yield命令其实会保存当前函数的上下文，然后返回一个数值给调用它的函数。再想想上面的协程实现，嘿嘿，懂了吧。
总的来说，协程作为一个程序级的实现，优化了程序io的性能，同时把异步回调的实现变成了同步，再加上python中asyncio库的支持，非常推荐大家去学习下。
