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并发编程可以总结为3个核心问题：分工 同步 互斥
- 分工：指的是如何高效的拆解任务并分配给线程
- 同步：指的是线程之间如何协作
- 互斥：则是保证同一时刻只允许一个线程访问共享资源
JavaSDK并发包很大部分都是按照这三个维度组织的。例如Fork/Join框架就是一种分工模式，CountDownLatch就是一种典型的同步方式，而可重入锁则是一种互斥手段。
1. 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。Java SDK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做对比。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。
2. 同步/协作
分好工之后，就是具体执行了。在项目执行过程中，任务之间是有依赖的，一个任务结束后，依赖它的后续任务就可以开工了，后续工作怎么知道可以开工了呢？这个就是靠沟通协作了，这是一项很重要的工作。
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。
3. 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，结果是不确定的。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。
跳出来，看全景，可以让你的知识成体系，所学知识也融汇贯通起来，由点成线，由线及面，画出自己的知识全景图。