寫在前面
很多小伙伴問我：我在大學時候就學習了多執行緒，作業后，自己也看過不少有關多執行緒和并發編程的書籍和視頻，為啥真正到作業的時候，我還是不知道在專案中哪里會用到并發編程，我知道有關于并發編程的各個知識點，但是沒辦法將這些知識點串起來，形成知識體系，冰河，你能不能推一篇文章，講講如何學習并發編程，如何將并發編程的各個知識點串成知識體系呢？今天，我們就一起來探討下有關于并發編程的核心知識體系，
有關更多并發編程的知識，小伙伴們可以到【高并發專題】進行系統學習，
高并發專題的鏈接地址為：http://r6d.cn/r8x4
并發編程的核心
我們先來看下并發編程的三大核心知識圖，
核心問題
要想學好并發編程，首先要理解三個核心的問題：分工，同步和協作（《【高并發】要想學好并發編程，關鍵是要理解這三個核心問題》），
詭異的問題
并發編程并不像普通業務中的CRUD那么簡單，往往在并發編程中會出現各種各樣詭異的Bug問題（《【高并發】導致并發編程頻繁出問題的“幕后黑手”》），而且這些問題也不好復現，究其根本原因，是作業系統的CPU與記憶體和I/O存在速度差異，而作業系統和編譯器在解決這些速度差異帶來的問題時，又引入了可見性（《【高并發】解密導致詭異并發問題的第一個幕后黑手——可見性問題》）、原子性（《【高并發】解密導致并發問題的第二個幕后黑手——原子性問題》）、有序性（《【高并發】解密導致并發問題的第三個幕后黑手——有序性問題》）問題，而這三個核心問題，就是導致并發編程出現各種詭異Bug的根本所在，
如何解決問題
在Java中，如何解決并發編程中的可見性、原子性和有序性問題呢？在Java中提供了記憶體模型和互斥鎖的方案來解決這些問題，在Java的記憶體模型中，有一個很重要的原則，那就是：Happens-Before原則（《何為Happens-Before原則？這次徹底懂了！》），通過Java的記憶體模型，能夠解決可見性和有序性問題（《【高并發】如何解決可見性和有序性問題？這次徹底懂了！》），對于如何解決原子性問題，我們使用的是互斥鎖方案（《【高并發】如何使用互斥鎖解決多執行緒的原子性問題？這次終于明白了！》），
互斥鎖帶來的問題
互斥鎖在是解決并發問題的核心方案，但是一不留神就會引起死鎖（《【高并發】高并發環境下詭異的加鎖問題（你加的鎖未必安全）》、《【高并發】優化加鎖方式時竟然死鎖了！！》）
優化加鎖方式
既然互斥鎖會帶來死鎖的問題，那我們如何優化加鎖的方式呢？（《【高并發】高并發場景下如何優化加鎖方式？看完這篇我確實明白了！！》）
執行緒知識
執行緒的生命周期（《【高并發】執行緒的生命周期其實沒有我們想象的那么簡單！！》）、高并發場景下我們到底創建多少執行緒合適（《【高并發】高并發場景下創建多少執行緒才合適？一條公式幫你搞定！！》）？為什么區域變數就是執行緒安全的（《【高并發】終于弄懂為什么區域變數是執行緒安全的了！！》）？為什么很多小伙伴面試會栽在InterruptedException上（《【高并發】由InterruptedException例外引發的思考》）？我可以用Java中的面向物件的思想寫好并發程式，你信嗎（《【高并發】信不信？以面向物件的思想是可以寫好高并發程式的！》）?
核心案例
秒殺系統架構解密（《【高并發】高并發秒殺系統架構解密，不是所有的秒殺都是秒殺！》）
分布式鎖架構解密（《【高并發】高并發分布式鎖架構解密，不是所有的鎖都是分布式鎖！！》）
分布式限流理論（《【高并發】如何實作億級流量下的分布式限流？這些理論你必須掌握！！》）
分布式限流演算法（《【高并發】如何實作億級流量下的分布式限流？這些演算法你必須掌握！！》）
實作HTTP介面限流（《【高并發】億級流量場景下如何為HTTP介面限流？看完我懂了！！》）
實作分布式限流（《【高并發】億級流量場景下如何實作分布式限流？看完我徹底懂了！！》）
更多內容
有關更多并發編程的知識，小伙伴們可以到【高并發專題】進行系統學習，
高并發專題的鏈接地址為：http://r6d.cn/r8x4
好了，今天就到這兒吧，我是冰河，我們下期見！
CSDN認證博客專家
hive
storm
hadoop
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/171479.html
標籤：其他
上一篇：python小白bug