这是java高并发系列第2篇文章，一个月，咱们一起啃下java高并发，欢迎留言打卡，一起坚持一个月，拿下java高并发。
「CAS」(Compare And Swap) 是一种无锁算法的实现手段，中文名称为比较并交换。它由 CPU 的原子指令实现，可以在多线程环境下实现无锁的数据结构。
在学习ConcurrentHashMap的高并发时，找到了一些高质量的博客，就没有重复转载了。分别列出了JDK6中的Segment分段加锁机制和JDK8中的CAS无锁算法并发机制。
原文地址: http://blog.csdn.net/u011080472/article/details/51392712
无锁编程，即通过CAS原子操作去控制线程的同步。如果你还不知道什么使CAS原子操作，建议先去查看相关资料，这一方面的资料网络上有很多。
Vetor或者CopyOnWriteArrayList是两个线程安全的List实现。ArrayList不是线程安全的。因此要避免在多线程环境中使用ArrayList。如果必须要使用，需要像如下封装：
在处理并发问题时，使用锁技术可能会导致性能问题，所以无锁并发在高并发环境中会普遍采用。
无锁的Compare and Swap（CAS）操作是一种高效的并发编程技术，通过原子性的比较和交换操作，实现了无锁的线程同步。在我之前的文章《简单理解CAS》
ConcurrentLinkedQueue是基于链接节点的无界线程安全队列。此队列按照FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。队列的头部是队列中存在时间最长的元素，而队列的尾部则是最近添加的元素。新的元素总是被插入到队列的尾部，而队列的获取操作（例如poll或peek）则是从队列头部开始。
它是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，通常是指，保证系统能够同时并行化处理海量请求
互联网时代，业务系统的主要特点是用户多、请求量大。尤其在中国这样拥有庞大用户基数的环境下，不用说阿里巴巴、京东这类需要满足双十一大促时每秒几万甚至几十万订单的系统，即使是一些垂直领域的业务系统（如三甲医院的挂号系统）每天也有不小的访问量。
近期开发与钱相关的项目，在高并发场景下对数据的准确行有很高的要求，用到了for update，故总结一波。
大家好，我是冰河~~ 废话说多了没用，并发编程技术一直是初级程序员进阶高级工程师的前提条件，也是成为大厂程序员的必备技能，更是突破自身技术瓶颈的必经之路。 2022年6月我出版了“冰河技术丛书”之“深入理解高并发编程”系列的第1部作品——《深入理解高并发编程：核心原理与案例实战》，书中全面细致地介绍了高并发编程的基础知识、核心原理、实战案例和系统架构等内容，帮助读者从根本上理解并发编程出现各种诡异Bug问题的根源，并从原理与实战层面找到解决问题的方案。随后这本书被翻译成繁体版——《深入高平行開發：深度原理&
本来已经合上电脑了，躺在床上，翻来覆去睡不着，索性，不睡了，起床，听听歌，更新简书，这可能是这一系列的最后一篇，脚趾的伤也好的差不多了，下个礼拜就要全身心找工作了。
Disruptor是一个高性能的无锁环形缓冲区，在高并发环境下可以提供极高的性能。它的设计目标是为了解决生产者-消费者模式中的瓶颈问题，通过利用多线程和内存缓存等技术手段，实现了高效的消息传递和处理。
一、需求缘起 【业务场景】 有一类写多读少的业务场景：大部分请求是对数据进行修改，少部分请求对数据进行读取。 例子1：滴滴打车，某个司机地理位置信息的变化（可能每几秒钟有一个修改），以及司机地理位置的读取（用户打车的时候查看某个司机的地理位置）。 void SetDriverInfo(long driver_id, DriverInfoi); // 大量请求调用修改司机信息，可能主要是GPS位置的修改 DriverInfo GetDriverInfo(long driver_id); // 少量请求查询司
大家在面试中是不是经常被问到一个问题：“如果你系统的流量增加 N 倍你要怎么重新设计你的系统？”
本文主要讲并行优化的几种方式, 其结构如下: 锁优化 减少锁的持有时间 例如避免给整个方法加锁 1 public synchronized void syncMethod(){ 2
在Java中，Map是一种非常重要的数据结构，用于存储键值对。在多线程环境下，为了保证数据的一致性和线程安全，我们需要使用并发映射。Java提供了多种并发映射实现，如ConcurrentHashMap、Hashtable等。其中，ConcurrentSkipListMap是一种特殊的有序映射，它基于跳表（Skip List）数据结构实现，提供了高并发的插入、删除和查找操作。
在现代数据库管理系统中，高效的并发控制机制是维护数据一致性、确保数据库性能的关键。一致性无锁读在这一背景下显得尤为重要。它通过避免在读取操作中使用锁机制，来提高数据库的并发访问性能，减少等待和死锁的可能性。
将大对象，拆成小对象，大大增加并行度，降低锁竞争. 如此一来偏向锁，轻量级锁成功率提高.
void SetDriverInfo(long driver_id, DriverInfo info);
在Java的并发包java.util.concurrent里面有一个比较有意思现象，针对Map和LinkList都有对应的高效的+线程安全的并发实现类：
QPS：（Query Per Second：每秒查询率），在互联网领域，指每秒响应请求数（http请求）。
一致性读，即快照读。在InnoDB中，事务中的查询会基于某个时间点创建的快照返回结果集，而非查询数据库表空间中的当前数据。一致性读（MySQL官方文档）。
在讲述Netty的高性能特性之前,基于之前的epoll技术分析中谈到C10K问题,其实是属于一个性能优化问题,目的是为了能够在单台机器上支撑更多的并发连接调度所做的性能优化,为了达到上述目标,需要要求我们设计的web服务采用合理的IO模型,并在对应的IO模型基础上引入多线程与并发库技术的使用来支撑更多的连接调度,同时考虑到计算机资源的限制,我们需要在设计web服务的时候合理对资源进行分配优化,比如内存,网络带宽以及CPU核数的充分利用,也就是说我们还需要考虑到可伸缩性的问题,通过增加资源来使得我们的web服务能够得到线性提升效果.接下来我们就来结合部分源码分析Netty技术是如何体现高性能这一个特性.
Java同步容器类通过Synchronized(内置锁)来实现同步的容器，比如Vector、HashTable以及SynchronizedList等容器。线程安全的同步容器类主要有Vector、Stack、HashTable等。另外，Java还提供了一组包装方法，将一个普通的基础容器包装成一个线程安全的同步容器。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 ConcurrentHashMap是JDK从Java 1.5版本开始提供的适用于多线程高并发环境下的线程安全的Map集合类，随着JDK的不断迭代，ConcurrentHashMap类也在不断地升级和优化。 Java 7以及之前版本中的ConcurrentHashMap使用分段锁技术将数据分段存储，然后为每一段数据单独分配锁，此时一个线程占有锁访问其中一个段的数据不影响其他线程访问其他段的数据，多个线程能够并发访问ConcurrentHashMap中不同
MVCC，即多版本并发控制，是一种用于处理数据库中并发操作的机制。在传统的并发控制方式中，常见的做法是通过锁定资源来确保在某一时刻只有一个事务可以修改或读取数据，以防止数据不一致或冲突。然而，传统的锁定机制可能会导致性能瓶颈和并发性下降，尤其在高并发访问的情况下。
前两天看到一个大佬写的博客，提到高阶开发者必须掌握的技能，其中他明确提出了“精通多线程性能调优”。
除了提供对SortedSet进行同步包装的方法之外，java.util.Collections还提供了一系列对其他的基础容器进行同步包装的方法，如synchronizedList()方法将基础List包装成线程安全的列表容器，synchronizedMap()方法将基础Map容器包装成线程安全的容器，synchronizedCollection()方法将基础Collection容器包装成线程安全的Collection容器与同步包装方法相对应，java.util.Collections还提供了一系列同步包装类，这些包装类都是其内部类。这些同步包装类的实现逻辑很简单：实现了容器的操作接口，在操作接口上使用synchronized进行线程同步，然后在synchronized的临界区将实际的操作委托给被包装的基础容器。高并发容器： JUC高并发容器是基于非阻塞算法（或者无锁编程算法）实现的容器类，无锁编程算法主要通过CAS（Compare And Swap）+Volatile组合实现，通过CAS保障操作的原子性，通过volatile保障变量内存的可见性。无锁编程算法的主要优点如下： （1）开销较小：不需要在内核态和用户态之间切换进程。 （2）读写不互斥：只有写操作需要使用基于CAS机制的乐观锁， 读读操作之间可以不用互斥。 JUC包中提供了List、Set、Queue、Map各种类型的高并发容器，如ConcurrentHashMap、ConcurrentSkipListMap、ConcurrentSkipListSet、CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet。在性能上，ConcurrentHashMap通常优于同步的HashMap，ConcurrentSkipListMap通常优于同步的TreeMap。当读取和遍历操作远远大于列表的更新操作时，CopyOnWriteArrayList优于同步的ArrayList。 List：JUC包中的高并发List主要有CopyOnWriteArrayList，对应的基础容器为ArrayList。CopyOnWriteArrayList相当于线程安全的ArrayList，它实现了List接口。在读多写少的场景中，其性能远远高于ArrayList的同步包装容器。 Set：·CopyOnWriteArraySet继承自AbstractSet类，对应的基础容器为HashSet。其内部组合了一个CopyOnWriteArrayList对象，它的核心操作是基于CopyOnWriteArrayList实现的。 ·ConcurrentSkipListSet是线程安全的有序集合，对应的基础容器为TreeSet。它继承自AbstractSet，并实现了NavigableSet接口。ConcurrentSkipListSet是通过ConcurrentSkipListMap实现的。 Map：·ConcurrentHashMap对应的基础容器为HashMap。JDK 6中的ConcurrentHashMap采用一种更加细粒度的“分段锁”加锁机制，JDK 8中采用CAS无锁算法。 ·ConcurrentSkipListMap对应的基础容器为TreeMap。其内部的SkipList（跳表）结构是一种可以代替平衡树的数据结构，默认是按照Key值升序的。 Queue：JUC包中的Queue的实现类包括三类：单向队列、双向队列和阻塞队列。 ·ConcurrentLinkedQueue是基于列表实现的单向队列，按照FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。新元素从队列尾部插入，而获取队列元素则需要从队列头部获取。 ·ConcurrentLinkedDeque是基于链表的双向队列，但是该队列不允许null元素。ConcurrentLinkedDeque可以当作“栈”来使用，并且高效地支持并发环境。 ·ArrayBlockingQueue：基于数组实现的可阻塞的FIFO队列。 ·LinkedBlockingQueue：基于链表实现的可阻塞的FIFO队列。 ·PriorityBlockingQueue：按优先级排序的队列。 ·DelayQueue：按照元素的Delay时间进行排序的队列。 ·SynchronousQueue：无缓冲等待队列。
1、都继成了AbstractStringBuilder这个抽象类，实现了CharSequence接口
很明显，同步调用会等待方法的返回，异步调用会瞬间返回，但是异步调用瞬间返回并不代表你的任务就完成了，他会在后台起个线程继续进行任务。
每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。
1.Vector和ArrayList都实现了List接口,Vector对数组的操作和ArrayList都一样,区别在于Vector在可能出现线程安全的方法上都加了synchronized关键字修饰.
在Java编程中，处理并发操作是一个常见的挑战。为了解决并发操作可能带来的问题，Java提供了一系列原子类，用于在多线程环境下进行原子操作。本文将介绍Java中的基本类型原子类，包括原子更新整型、原子更新长整型、原子更新布尔型和原子更新引用型。
线程要不要锁住同步资源就是我们平时讲的并发策略，他们主要是在处理线程同步资源时的假设和操作方式上的不同。
开发过程中，对于多线程多进程的并发和并行的几乎是编程不可避免的事情，特别在涉及对于数据进行修改或者添加的时候。这个时候就需要锁的出现，锁有多种类型，互斥锁，自旋锁。除了锁之外，我们还定义了原子操作，当然如果探究本质的话，原子操作也是有锁的，只不过是对汇编的操作锁。
我们再面试中，总是各种的会提到关于 Java 的八股文，看各类博主总是提及 Java 的八股文，今天我们也来说说关于八股文中的面试题中的 MVCC 到底是个什么意思？
写这篇文章源于我经历过的一次生产事故，在某家公司的时候，有个服务会收集业务系统的日志，此服务的开发人员在给业务系统的sdk中就因为使用了LinkedList，又没有做并发控制，就造成了此服务经常不能正常收集到业务系统的日志(丢日志以及日志上报的线程停止运行)。看一下add()方法的源码，我们就可以知道原因了：
AtomicInteger类是java.util.concurrent.atomic包中的一个类，它提供了一种线程安全的整数类型。在多线程环境下，可以使用AtomicInteger来进行原子性的整数操作，而不需要使用显式的锁。
通过上面的学习，我们应该很清楚的知道了在多线程并发情况下如何保证数据的安全性和一致性的两种主要方法：一种是加锁，另一种是使用ThreadLocal。锁是一种以时间换空间的方式，而ThreadLocal是一种以空间换时间的方式。
通常我们提到保证多线程安全，会想到三种方式，一是使用Synchronize关键字，但是有个问题就是，使用了Synchronize加锁后的多线程相当于串行，执行效率并不是太高，所以在高并发场景下，使用第二种方式Lock锁，Lock锁要比使用Synchronize关键字在性能上有极大的提高，其实Lock锁底层就是通过AQS+CAS机制实现的；第三种方式就是使用Java并发包下的Atomic「e淘米客」原子操作类，使用了原子类后就不需要使用Synchronize关键字或者是Lock加锁也是线程安全的，原子类的底层就是基于CAS无锁算法实现的。
作者：孙飞撩技术 链接：https://www.jianshu.com/p/0db174aebfec 來源：简书 共11254字，阅读需28分钟 迁移自 CSDN： 原文： 到现在为止，我已经忘记了我在写什么，但我确定这篇文章是关于Go语言的。这主要是一篇，关于运行速度，而不是开发速度的文章——这两种速度是有区别的。 我曾经和很多聪明的人一起工作。我们很多人都对性能问题很痴迷，我们之前所做的是尝试逼近能够预期的（性能）的极限。应用引擎有一些非常严格的性能要求，所以我们才会做出改变。自从使用了Go语言之后，我
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
对于后台的多线程处理任务，通常采取以下几种优化措施来防止线程过度竞争导致的性能下降：
高性能和高并发，听着就有点类似，并且他们还经常一起提及，比如提高我们的并发性能，显然，高性能可以提高我们的并发，但是细化来看，他们是有区别的，他们的考量点的维度不同。高性能需要我们从单机维度到整体维度去考虑，更多的是先从编码角度、架构使用角度去让我们的单机（单实例）有更好的性能，然后再从整个系统层面来拥有更好的性能；高并发则直接是全局角度来让我们的系统在全链路下都能够抗住更多的并发请求。
在真实高并发场景下，一般不会直接使用 Thread 类创建线程，而是使用线程池来创建并管理线程。可以这么说，学好线程池对于并发编程是非常重要的。 01 线程池简介 线程池的创建和回收是一个非常消耗系统资源的过程，如果在系统中频繁地创建和回收线程，会极大降低程序的执行性能。并且，短时间内创建大量的线程可能造成 CPU 占用 100%、死机或内存溢出等问题。而使用线程池就能非常轻松地解决这些问题。 线程池核心类继承关系 线程池是 Java 从 JDK 1.5 版本开始提供的一种线程使用模式，能够自动创建和回收
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