正文
java concurrent 并发多线程
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Concurrent 包结构
■ Concurrent 包整体类图
■ Concurrent包实现机制
- 综述： 在整个并发包设计上，Doug Lea大师采用了3.1 Concurrent包整体架构的三层结构
- 补充： 并发包所涉及的内容笔者会陆续推出对应番进行阐述，敬请期待（进度视笔者的忙碌程度而定）
1. 底层-硬件指令支持
- 综述： 并发包最底层是依赖于硬件级别的Volatile和CAS的支持
- Volatile：借用 Volatile 的内存读写语义和阻止重排序保证数据可见性
- CAS： 借用CAS的高效机器级别原子指令保证内存执行的 读-改-写 操作的原子性
- 组合： 借用 Volatile 变量的读/写和CAS实现线程之间的有效通信，保证了原子性、可见性、有序性
2. 中间层-基础数据结构+算法支持
- 综述： 在数据结构和算法的设计使用上，Doug Lea大师专门设计了AQS框架作为所有并发类库的并发基础，同时引入非阻塞算法和原子变量类增强了并发特性
- AQS框架： AQS中提供了最基本、有效的并发API， Doug Lea大师期望其作为所有并发操作的基础解决方案，并发包中的绝大部分实现都是依赖于AQS（AbstractQueuedSynchronizer），同时 AQS的基础是 CAS 和 Volatile的底层支持
- 非阻塞数据结构: 非阻塞数据结构是非阻塞队列的设计基础，同时也是阻塞队列的参考对比的重要依据
- 原子变量类： Doug Lea大师专门为所有的原子变量设计了专门的类库，甚至在后期还对齐做了增强，比如 LongAdder、LongAccumulator 等，从侧面可以反映出数值操作对于编程的重要性
3. 高层-并发类库支持
- 综述： Doug Lea大师在并发包中已经提供了丰富的并发类库极大方便了快速、安全的使用并发操作
- Lock： Lock接口定义了一系列并发操作标准，详情参见 AQS框架之Lock
- 同步器： 每个并发类的同步器的实现依赖于AQS(继承)，比如 ReentrantLock 中的Sync；同时笔者也将 并发类 同属于同步器的范围内
- 阻塞队列: 顾名思义，支持阻塞的队列，主要是以Queue结尾的类
- 执行器： 所谓执行器，指的是任务的执行者，比如线程池和Fork-Join
- 并发容器： 即支持并发的容器，主要包含COW和以Concurrent开头的类，通常并发容器是非阻塞的
并发 多线程 区别“高并发和多线程”总是被一起提起，给人感觉两者好像相等，实则 高并发 ≠ 多线程
多线程是完成任务的一种方法，高并发是系统运行的一种状态，通过多线程有助于系统承受高并发状态的实现。
高并发是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况，主要发生在web系统集中大量访问或者socket端口集中性收到大量请求（例如：12306的抢票情况；天猫双十一活动）。该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作，例如对资源的请求，数据库的操作等。如果高并发处理不好，不仅仅降低了用户的体验度（请求响应时间过长），同时可能导致系统宕机，严重的甚至导致OOM异常，系统停止工作等。如果要想系统能够适应高并发状态，则需要从各个方面进行系统优化，包括，硬件、网络、系统架构、开发语言的选取、数据结构的运用、算法优化、数据库优化……而多线程只是其中解决方法之一。
实现高并发需要考虑：
系统的架构设计，如何在架构层面减少不必要的处理（网络请求，数据库操作等）
网络拓扑优化减少网络请求时间、如何设计拓扑结构，分布式如何实现？
系统代码级别的代码优化，使用什么设计模式来进行工作？哪些类需要使用单例，哪些需要尽量减少new操作？
提高代码层面的运行效率、如何选取合适的数据结构进行数据存取？如何设计合适的算法？
任务执行方式级别的同异步操作，在哪里使用同步，哪里使用异步？
JVM调优，是以server模式还是以clien模式运行，如何设置Heap、Stack、Eden的大小，如何选择GC策略,控制Full GC的频率？
数据库优化减少查询修改时间。数据库的选取？数据库引擎的选取？数据库表结构的设计？数据库索引、触发器等设计？是否使用读写分离？还是需要考虑使用数据仓库？
缓存数据库的使用，如何选择缓存数据库？是Redis还是Memcache? 如何设计缓存机制？
数据通信问题，如何选择通信方式？是使用TCP还是UDP，是使用长连接还是短连接？NIO还是BIO？netty、mina还是原生socket？
操作系统选取，是使用winserver还是Linux？或者Unix？
硬件配置？是8G内存还是32G，网卡10G还是1G?
……
……
以上的这些问题在高并发中都是必须要深入考虑的，就像木桶原理一样，只要其中的某一方面没有考虑到，都会造成系统瓶颈，影响整个系统的运行。而高并发问题不仅仅涉及面之广，同时又要求有足够的深度！！！
而多线程在这里只是在同/异步角度上解决高并发问题的其中的一个方法手段，是在同一时刻利用计算机闲置资源的一种方式。
多线程在解决高并发问题中所起到的作用就是使计算机的资源在每一时刻都能达到最大的利用率，不至于浪费计算机资源使其闲置。
“高并发和多线程”总是被一起提起，给人感觉两者好像相等，实则 高并发 ≠ 多线程
多线程是完成任务的一种方法，高并发是系统运行的一种状态，通过多线程有助于系统承受高并发状态的实现。
高并发是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况，主要发生在web系统集中大量访问或者socket端口集中性收到大量请求（例如：12306的抢票情况；天猫双十一活动）。该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作，例如对资源的请求，数据库的操作等。如果高并发处理不好，不仅仅降低了用户的体验度（请求响应时间过长），同时可能导致系统宕机，严重的甚至导致OOM异常，系统停止工作等。如果要想系统能够适应高并发状态，则需要从各个方面进行系统优化，包括，硬件、网络、系统架构、开发语言的选取、数据结构的运用、算法优化、数据库优化……而多线程只是其中解决方法之一。
实现高并发需要考虑：
系统的架构设计，如何在架构层面减少不必要的处理（网络请求，数据库操作等）
网络拓扑优化减少网络请求时间、如何设计拓扑结构，分布式如何实现？
系统代码级别的代码优化，使用什么设计模式来进行工作？哪些类需要使用单例，哪些需要尽量减少new操作？
提高代码层面的运行效率、如何选取合适的数据结构进行数据存取？如何设计合适的算法？
任务执行方式级别的同异步操作，在哪里使用同步，哪里使用异步？
JVM调优，是以server模式还是以clien模式运行，如何设置Heap、Stack、Eden的大小，如何选择GC策略,控制Full GC的频率？
数据库优化减少查询修改时间。数据库的选取？数据库引擎的选取？数据库表结构的设计？数据库索引、触发器等设计？是否使用读写分离？还是需要考虑使用数据仓库？
缓存数据库的使用，如何选择缓存数据库？是Redis还是Memcache? 如何设计缓存机制？
数据通信问题，如何选择通信方式？是使用TCP还是UDP，是使用长连接还是短连接？NIO还是BIO？netty、mina还是原生socket？
操作系统选取，是使用winserver还是Linux？或者Unix？
硬件配置？是8G内存还是32G，网卡10G还是1G?
……
……
以上的这些问题在高并发中都是必须要深入考虑的，就像木桶原理一样，只要其中的某一方面没有考虑到，都会造成系统瓶颈，影响整个系统的运行。而高并发问题不仅仅涉及面之广，同时又要求有足够的深度！！！
而多线程在这里只是在同/异步角度上解决高并发问题的其中的一个方法手段，是在同一时刻利用计算机闲置资源的一种方式。
多线程在解决高并发问题中所起到的作用就是使计算机的资源在每一时刻都能达到最大的利用率，不至于浪费计算机资源使其闲置。
