为什么要用到并发?
一直以来,硬件的发展极其迅速,也有一个很著名的"摩尔定律",可能会奇怪明明讨论的是并发编程为什么会扯到了硬件的发展,这其中的关系应该是多核CPU的发展为并发编程提供的硬件基础。摩尔定律并不是一种自然法则或者是物理定律,它只是基于认为观测数据后,对未来的一种预测。按照所预测的速度,我们的计算能力会按照指数级别的速度增长,不久以后会拥有超强的计算能力,正是在畅想未来的时候,2004年,Intel宣布4GHz芯片的计划推迟到2005年,然后在2004年秋季,Intel宣布彻底取消4GHz的计划,也就是说摩尔定律的有效性超过了半个世纪戛然而止。但是,聪明的硬件工程师并没有停止研发的脚步,他们为了进一步提升计算速度,而不是再追求单独的计算单元,而是将多个计算单元整合到了一起,也就是形成了多核CPU。短短十几年的时间,家用型CPU,比如Intel i7就可以达到4核心甚至8核心。而专业服务器则通常可以达到几个独立的CPU,每一个CPU甚至拥有多达8个以上的内核。因此,摩尔定律似乎在CPU核心扩展上继续得到体验。因此,多核的CPU的背景下,催生了并发编程的趋势,通过并发编程的形式可以将多核CPU的计算能力发挥到极致,性能得到提升。
顶级计算机科学家Donald Ervin Knuth如此评价这种情况:在我看来,这种现象(并发)或多或少是由于硬件设计者无计可施了导致的,他们将摩尔定律的责任推给了软件开发者。
另外,在特殊的业务场景下先天的就适合于并发编程。比如在图像处理领域,一张1024X768像素的图片,包含达到78万6千多个像素。即时将所有的像素遍历一边都需要很长的时间,面对如此复杂的计算量就需要充分利用多核的计算的能力。又比如当我们在网上购物时,为了提升响应速度,需要拆分,减库存,生成订单等等这些操作,就可以进行拆分利用多线程的技术完成。面对复杂业务模型,并行程序会比串行程序更适应业务需求,而并发编程更能吻合这种业务拆分 。正是因为这些优点,使得多线程技术能够得到重视,也是一名学习者应该掌握的:
充分利用多核CPU的计算能力;
方便进行业务拆分,提升应用性能
一直以来并发编程对于刚入行的小白来说总是觉得高深莫测,于是乎,阿里P8级的架构大牛特别整理了一份《并发编程》文档,帮你精准消除并发编程的技术盲点!
由于篇幅原因,为了不影响阅读,以下是粗略展示
目录:
1. 概览:
- 这门课讲什么
- 为什么学这么课
- 课程特色
-
预备知识
2. 进程与线程
- 进程与线程
- 并行与并发
-
应用
3. Java 线程
- 创建和运行线程
- 观察多个线程同时运行
- 查看进程线程的方法
-
- 原理之线程运行
- 常见方法
- start 与 run
- sleep 与 yield
- join 方法详解
- interrupt 方法详解
- 不推荐的方法
- 主线程与守护线程
- 五种状态
-
六种状态
4. 共享模型之管程
- 共享带来的问题
- synchronized 解决方案
- 方法上的 synchronized
- 变量的线程安全分析
- 习题
- Monitor 概念
- wait notify wait notify 的正确姿势
- Park & Unpark
- 重新理解线程状态转换
- 多把锁
- 活跃性
-
ReentrantLock
5. 共享模型之内存
- ava 内存模型
- 可见性
-
有序性
6. 共享模型之无锁
- 问题提出
- CAS 与 volatile
- 原子整数
- 原子引用
- 原子数组
- 字段更新器
- 原子累加器
-
Unsafe
7. 共享模型之不可变
- 日期转换的问题
- 不可变设计
-
无状态
8. 共享模型之工具
- 线程池
-
J.U.C