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并发编程
谈到并发编程，可能很多人都有过经验，甚至比我了解的更多。
那么并发与并行的区别又是什么？
并发编程是编程中的核心问题，实践中，当人们希望利用计算机处理一些现实世界问题，以及希望同时处理多个问题的时候，并发也就出现了。在需要对同一共享资源进行操作，多个事务之间存在关联，人们把这种看起来多个事务同时运行的特性称为并发性。有个经常容易跟并发混淆的概念叫并行，其实真正懂了之后理解并不困难，可以把并行看做是并发实现中某个局部可以引入的运行设施；在讨论并发时，我们一般不需要假设这个运行或者调度设施究竟是怎么实现的，尽管也有一些时候为了效率因素我们会根据这一点来选择恰当的算法或者实现。实现上来看，并发和并行的不同之处，主要在于并发更关注共享或者同步是如何实现的，而并行作为一个局部，注重于如何划分事务，把不相关的部分剥离开来。
可能有的人就会说了：我工作中用不到并发啊？
但是最近几年，并发编程已经慢慢成为一项必备技能。
这主要是硬件的驱动以及国内互联网行业的飞速发展决定的，现在 64 核的服务器已经飞入寻常百姓家，大型互联网厂商的系统并发量轻松过百万，传统的中间件和数据库已经不能为我们遮风挡雨，反而成了瓶颈所在。
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为什么要学习并发编程？
怎么才能学好并发编程？
第一：并发理论基础
- 可见性、原子性和有序性问题：并发编程Bug的源头
- Java内存模型：看Java如何解决可见性和有序性问题
- 互斥锁（上）：解决原子性问题
- 互斥锁（下）：如何用一把锁保护多个资源？
- 一不小心就死锁了，怎么办？
- 用“等待-通知”机制优化循环等待
- 安全性、活跃性以及性能问题
- 管程：并发编程的万能钥匙
- Java线程（上）：Java线程的生命周期
- Java线程（中）：创建多少线程才是合适的？
- Java线程（下）：为什么局部变量是线程安全的？
- 如何用面向对象思想写好并发程序？
- 理论基础模块热点问题答疑
第二：并发工具类
- Lock和Condition（上）：隐藏在并发包中的管程
- Lock和Condition（下）：Dubbo如何用管程实现异步转同步？
- Semaphore：如何快速实现一个限流器？
- ReadWriteLock：如何快速实现一个完备的缓存？
- StampedLock：有没有比读写锁更快的锁？
- CountDownLatch和CyclicBarrier：如何让多线程步调一致？
- 并发容器：都有哪些“坑”需要我们填？
- 原子类：无锁工具类的典范
- Executor与线程池：如何创建正确的线程池？
- Future：如何用多线程实现最优的“烧水泡茶”程序？
- CompletableFuture：异步编程没那么难
- CompletionService：如何批量执行异步任务？
- Fork/Join：单机版的MapReduce
- 并发工具类模块热点问题答疑
第三：并发设计模式
- Immutability模式：如何利用不变性解决并发问题
- Copy-on-Write模式：不是延时策略的COW
- 线程本地存储模式：没有共享，就没有伤害
- Guarded Suspension模式：等待唤醒机制的规范实现
- Balking模式：再谈线程安全的单例模式
- Thread-Per-Message模式：最简单实用的分工方法
- Worker Thread模式：如何避免重复创建线程？
- 两阶段终止模式：如何优雅地终止线程？
- 生产者-消费者模式：用流水线思想提高效率
- 设计模式模块热点问题答疑
四大高性能案例分析
- 案例分析（一）：高性能限流器Guava RateLimiter
- 案例分析（二）：高性能网络应用框架Netty
- 案例分析（三）：高性能队列Disruptor
- 案例分析（四）：高性能数据库连接池HiKariCP
最后
很多人都说学习是反人性的，开始容易，但是长久的坚持却很难。这个我也认同，我面试的时候，就经常问候选人一个问题：“工作中，有没有一件事你自己坚持了很久，并且从中获益？”如果候选人能够回答出来，那会是整个面试的加分项，因为我觉得，坚持真是一个可贵的品质，一件事情，有的人三分热度，而有的人，一做就能做一年，或者更久。你放长到时间的维度里看，这两种人，最后的成就绝对是指数级的差距。
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