随着硬件性能的迅猛发展与大数据时代的来临，并发编程日益成为编程中不可忽略的重要组成部分。简单定义来看，如果执行单元的逻辑控制流在时间上重叠，那它们就是并发（Concurrent）的。并发编程复兴的主要驱动力来自于所谓的“多核危机”。正如摩尔定律所预言的那样，芯片性能仍在不断提高，但相比加快 CPU 的速度，计算机正在向多核化方向发展。正如 Herb Sutter 所说，“免费午餐的时代已然终结”。为了让代码运行得更快，单纯依靠更快的硬件已无法满足要求，并行和分布式计算是现代应用程序的主要内容，我们需要利用多个核心或多台机器来加速应用程序或大规模运行它们。
并发编程是非常广泛的概念，其向下依赖于操作系统、存储等，与分布式系统、微服务等，而又会具体落地于 Java 并发编程、Go 并发编程、JavaScript 异步编程等领域。云计算承诺在所有维度上（内存、计算、存储等）实现无限的可扩展性，并发编程及其相关理论也是我们构建大规模分布式应用的基础。

1. 并发与并行

并发就是可同时发起执行的程序，指程序的逻辑结构；
并行就是可以在支持并行的硬件上执行的并发程序，指程序的运⾏状态。
换句话说，并发程序代表了所有可以实现并发行为的程序，这是一个比较宽泛的概念，并行程序也只是他的一个子集。并发是并⾏的必要条件；但并发不是并⾏的充分条件。并发只是更符合现实问题本质的表达，目的是简化代码逻辑，⽽不是使程序运⾏更快。要是程序运⾏更快必是并发程序加多核并⾏。
简言之，并发是同一时间应对（dealing with）多件事情的能力；并行是同一时间动手做（doing）多件事情的能力。
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并发是问题域中的概念——程序需要被设计成能够处理多个同时(或者几乎同时)发生的事件；一个并发程序含有多个逻辑上的独立执行块，它们可以独立地并行执行，也可以串行执行。而并行则是方法域中的概念——通过将问题中的多个部分并行执行，来加速解决问题。一个并行程序解决问题的速度往往比一个串行程序快得多，因为其可以同时执行整个任务的多个部分。并行程序可能有多个独立执行块，也可能仅有一个。
具体而言，Redis 会是一个很好地区分并发和并行的例子。Redis 本身是一个单线程的数据库，但是可以通过多路复用与事件循环的方式来提供并发地 IO 服务。这是因为多核并行本质上会有很大的一个同步的代价，特别是在锁或者信号量的情况下。因此，Redis 利用了单线程的事件循环来保证一系列的原子操作，从而保证了即使在高并发的情况下也能达到几乎零消耗的同步。再引用下 Rob Pike 的描述：

A single-threaded program can definitely provides concurrency at the IO level by using an IO (de)multiplexing mechanism and an event loop (which is what Redis does).

2. 如何才能学好并发编程

并发编程并不是一门相对独立的学科，而是一个综合学科。并发编程相关的概念和技术看上非常零散，相关度也很低，总给你一种这样的感觉：我已经学习很多相关的技术了，可还是搞不定并发编程。那如何才能学习好并发编程呢？

在我看来，并发编程领域可以抽象成三个核心问题：分工、同步、和互斥。
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01.分工

所谓分工，类似于现实中一个组织完成一个项目，项目经理要拆分任务，安排合适的成员去完成。
在并发编程领域，你就是项目经理，线程就是项目组成员。任务分解和分工对于项目成败非常关键，不过在并发领域里，分工更重要，它直接决定了并发程序的性能。在现实世界里，分工是很复杂的，著名数学家华罗庚曾用“烧水泡茶”的例子通俗地讲解了统筹方法（一种安排工作进程的数学方法），“烧水泡茶”这么简单的事情都这么多说道，更何况是并发编程里的工程问题呢。
既然分工很重要又很复杂，那一定有前辈努力尝试解决过，并且也一定有成果。的确，在并发编程领域这方面的成果还是很丰硕的。JavaSDK并发包里的Executor、Fork/Join、Future本质上都是一种分工方法。除此之外，并发编程领域还总结了一些设计模式，基本上都是和分工方法相关的，例如生产者-消费者、Thread-Per-Message、Worker Thread模式等都是用来指导你如何分工的。
学习这部分内容，最佳的方式就是和现实世界作对比。例如生产者-消费者模式，可以类比一下餐馆里的大厨和服务员，大厨就是生产者，负责做菜，做完放到出菜口，而服务员就是消费者，把做好的菜给你端过来。不过，我们经常会发现，出菜口有时候一下子出了好几个菜，服务员是可以把这一批菜同时端给你的。其实这就是生产者-消费者模式的一个优点，生产者一个一个地生产数据，而消费者可以批处理，这样就提高了性能。

02.同步

任务拆分完毕，我要等张三的任务，张三要等李四的任务，也就是说任务之间存在依赖关系，前面的任务执行完毕，后面的任务才可以执行，人高级在可以通过沟通反复确认，确保自己的任务可以开始执行。但面对程序，我们需要了解程序的沟通方式，一个线程执行完任务，如何通知后续线程执行。
在并发编程领域里的同步，主要指的就是线程间的协作，本质上和现实生活中的协作没区别，不过就是一个线程执行完了一个任务，如何通知执行后续任务的线程开工而已。
协作一般是和分工相关的。Java SDK并发包里的Executor、Fork/Join、Future本质上都是分工方法，但同时也能解决线程协作的问题。例如，用Future可以发起一个异步调用，当主线程通过get()方法取结果时，主线程就会等待，当异步执行的结果返回时，get()方法就自动返回了。主线程和异步线程之间的协作，Future工具类已经帮我们解决了。除此之外，Java SDK里提供的CountDownLatch、CyclicBarrier、Phaser、Exchanger也都是用来解决线程协作问题的。
不过还有很多场景，是需要你自己来处理线程之间的协作的。
工作中遇到的线程协作问题，基本上都可以描述为这样的一个问题：当某个条件不满足时，线程需要等待，当某个条件满足时，线程需要被唤醒执行。例如，在生产者-消费者模型里，也有类似的描述，“当队列满时，生产者线程等待，当队列不满时，生产者线程需要被唤醒执行；当队列空时，消费者线程等待，当队列不空时，消费者线程需要被唤醒执行。”
在Java并发编程领域，解决协作问题的核心技术是管程，上面提到的所有线程协作技术底层都是利用管程解决的。管程是一种解决并发问题的通用模型，除了能解决线程协作问题，还能解决下面我们将要介绍的互斥问题。可以这么说，管程是解决并发问题的万能钥匙。
所以说，这部分内容的学习，关键是理解管程模型，学好它就可以解决所有问题。其次是了解Java SDK并发包提供的几个线程协作的工具类的应用场景，用好它们可以妥妥地提高你的工作效率。

所有的同步/协作关系我们都可以用你最熟悉的 If-then-else 来表示:

  1. if(前序任务完成){
  2.     execute();
  3. }else{
  4.     wait();
  5. }

上面的代码就是说:当某个条件不满足时，线程需要等待；当某个条件满足时，线程需要被唤醒执行，线程之间的协作可能是主线程与子线程的协作，可能是子线程与子线程的合作， Java SDK 中 CountDownLatch 和 CyclicBarrier 就是用来解决线程协作问题的互斥 分工和同步强调的是性能，但是互斥是强调正确性，就是我们常常提到的「线程安全」，当多个线程同时访问一个共享变量/成员变量时，就可能发生不确定性，造成不确定性主要是有可见性、原子性、有序性这三大问题，而解决这些问题的核心就是互斥

03.互斥

分工、同步主要强调的是性能，但并发程序里还有一部分是关于正确性的，用专业术语叫“线程安全”。并发程序里，当多个线程同时访问同一个共享变量的时候，结果时不确定的。不确定，则意味着可能正确，也可能错误，事先是不知道的。而导致不确定的主要源头是可见性问题、有序性问题和原子性问题，为了解决这三个问题，Java 语言引入了内存模型，内存模型提供了一系列的规则，利用这些规则，我们可以避免可见性问题、有序性问题，但是还不足以完全解决线程安全问题。解决线程安全问题的核心方案还是互斥。
所谓互斥，指的是同一时刻，只允许一个线程访问共享变量。
实现互斥的核心技术就是锁，Java语言里synchronized、SDK里的各种Lock都能解决互斥问题。虽说锁解决了安全性问题，但同时也带来了性能问题，那如何保证安全性问题的同时又尽量提高性能呢？可以分场景优化，Java SDK里提供的ReadWriteLock、StampedLock就可以优化读多写少场景下锁的性能。还可以使用无锁的数据结构，例如Java SDK里提供的原子类都是基于无锁技术实现的。
除此之外，还有一些其他的方案，原理是不共享变量或者变量只允许读。这方面，Java 提供了Thread Local和final关键字，还有一种Copy-on-write的模式。
使用锁除了要注意性能问题外，还需要注意死锁问题。
这部分内容比较复杂，往往还是跨领域的，例如要理解可见性，就需要了解一些CPU和缓存的知识；要理解原子性，就需要理解一些操作系统的知识；很多无锁算法的实现往往也需要理解CPU缓存。这部分内容的学习，需要博览群书，在大脑里建立起CPU、内存、I/O执行的模拟器。这样遇到问题就能得心应手了。

总结

资本家疯狂榨取劳动工人的剩余价值，获得最大收益。当你面对 CPU，内存，IO 这些劳动工人时，你就是那个资本家，你要思考如何充分榨取它们的价值。
当一个工人能干的活，绝不让两个人来干(单线程能满足就没必要为了多线程) 当多个工人干活时，就要让他们分工明确，合作顺畅，没矛盾。
当任务很大时，由于 IO 干活慢，CPU 干活快，就没必要让 CPU 死等当前的 IO，转而去执行其他指令，这就是榨取剩余价值，如何最大限度的榨取其价值，这就涉及到后续的调优问题，比如多少线程合适等。
分工是设计，同步和互斥是实现，没有好的设计也就没有好的实现，所以在分工阶段，强烈建议大家勾划草图，了解瓶颈所在，这样才会有更好的实现。

References:
  1. 并发编程导论
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/63309292?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=845700419169710080
    2.学并发编程，透彻理解这三个核心才是关键
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/80976240?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=845700419169710080
    3.如何才能学好并发编程
    https://blog.csdn.net/A15712399740/article/details/88389442