Java并發編程一直是Java程序員必須懂但又是很難懂的技術內容。這里不僅僅是指使用簡單的多線程編程，或者使用juc的某個類。當然這些都是并發編程的基本知識，除了使用這些工具以外，Java并發編程中涉及到的技術原理十分豐富。

　　于是乎，就誕生了想寫點東西記錄下，以提升理解和對并發編程的認知。為什么需要用到并發?凡事總有好壞兩面，之間的trade-off是什么，也就是說并發編程具有哪些挑戰?以及在進行并發編程時應該了解和掌握的概念是什么?并發編程的三大特性是什么?這篇文章主要以這四個問題來談一談。

　　一.為什么要用到并發

　　一直以來，硬件的發展極其迅速，也有一個很著名的"摩爾定律"，可能會奇怪明明討論的是并發編程為什么會扯到了硬件的發展，這其中的關系應該是多核CPU的發展為并發編程提供的硬件基礎。摩爾定律并不是一種自然法則或者是物理定律，它只是基于認為觀測數據后，對未來的一種預測。按照所預測的速度，我們的計算能力會按照指數級別的速度增長，不久以后會擁有超強的計算能力，正是在暢想未來的時候，2004年，Intel宣布4GHz芯片的計劃推遲到2005年，然后在2004年秋季，Intel宣布徹底取消4GHz的計劃，也就是說摩爾定律的有效性超過了半個世紀戛然而止。但是，聰明的硬件工程師并沒有停止研發的腳步，他們為了進一步提升計算速度，而不是再追求單獨的計算單元，而是將多個計算單元整合到了一起，也就是形成了多核CPU。短短十幾年的時間，家用型CPU,比如Intel i7就可以達到4核心甚至8核心。而專業服務器則通常可以達到幾個獨立的CPU，每一個CPU甚至擁有多達8個以上的內核。因此，摩爾定律似乎在CPU核心擴展上繼續得到體驗。因此，多核的CPU的背景下，催生了并發編程的趨勢，通過 并發編程的形式可以將多核CPU的計算能力發揮到極致，性能得到提升 。

　　頂級計算機科學家Donald Ervin Knuth如此評價這種情況：在我看來，這種現象(并發)或多或少是由于硬件設計者無計可施了導致的，他們將摩爾定律的責任推給了軟件開發者。

　　另外，在特殊的業務場景下先天的就適合于并發編程。比如在圖像處理領域，一張1024X768像素的圖片，包含達到78萬6千多個像素。即時將所有的像素遍歷一邊都需要很長的時間，面對如此復雜的計算量就需要充分利用多核的計算的能力。又比如當我們在網上購物時，為了提升響應速度，需要拆分，減庫存，生成訂單等等這些操作，就可以進行拆分利用多線程的技術完成。 面對復雜業務模型，并行程序會比串行程序更適應業務需求，而并發編程更能吻合這種業務拆分 。正是因為這些優點，使得多線程技術能夠得到重視，也是一名Java學習者應該掌握的：

　　充分利用多核CPU的計算能力;

　　方便進行業務拆分，提升應用性能

　　二. 并發編程有哪些挑戰

　　多線程技術有這么多的好處，難道就沒有一點缺點或者挑戰么，就在任何場景下就一定適用么?很顯然不是。

　　2.1 頻繁的上下文切換

　　時間片是CPU分配給各個線程的時間，因為時間非常短，所以CPU不斷通過切換線程，讓我們覺得多個線程是同時執行的，時間片一般是幾十毫秒。而每次切換時，需要保存當前的狀態起來，以便能夠進行恢復先前狀態，而這個切換時非常損耗性能，過于頻繁反而無法發揮出多線程編程的優勢。通常減少上下文切換可以采用無鎖并發編程，CAS算法，使用最少的線程和使用協程。

　　無鎖并發編程：可以參照concurrentHashMap鎖分段的思想，不同的線程處理不同段的數據，這樣在多線程競爭的條件下，可以減少上下文切換的時間。

　　CAS算法：利用Atomic下使用CAS算法來更新數據，使用了樂觀鎖，可以有效的減少一部分不必要的鎖競爭帶來的上下文切換

　　使用最少線程：避免創建不需要的線程，比如任務很少，但是創建了很多的線程，這樣會造成大量的線程都處于等待狀態

　　協程：在單線程里實現多任務的調度，并在單線程里維持多個任務間的切換

　　由于上下文切換也是個相對比較耗時的操作，所以在"java并發編程的藝術"一書中有過一個實驗，并發累加未必會比串行累加速度要快。 可以使用Lmbench3測量上下文切換的時長 vmstat測量上下文切換次數

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