一个程序员开始学习编程，熟悉了某个编程语言的语法和库，就可以写程序了，比如操作文件、处理数据库中的数据等等，把这些程序放到框架中，还能给互联网上的用户提供服务。那这里面会不会涉及到并发编程呢？如果你没有在代码中显式使用线程 API，那可能你的程序就是串行的。但是它为什么可以提供并发服务呢，也就是说，很多人可以同时访问你的程序功能？这是因为你是用的框架 —— Nginx、OpenResty、Tomcat 或数据库连接池等 —— 提供了并发服务。比如 Nginx 中的 worker 调度服务。

你当然可以使用现有的线程并发框架，但是，总有一天你会自己去编写多线程并发程序，这是任何一个程序员无法避开的挑战，它就像你苦练十年准备跨马提刀闯江湖时必须要打败的一个对手。事实上，并发编程并不像在花园陪妹子散步那么轻松。

在串行程序中，代码的执行路径是可预测的，遇到问题。你总可以顺藤摸瓜找到逻辑错误或某种 bug，比如内存泄露、缓存区溢出、文件和网络 IO 错误、数组越界等等。在并发算法和多线程编程中，你需要同时考虑有多个执行流程的情况，以及如何对这些流程进行协调以完成指定的计算任务。并发编程中的很多 bug 是由于线程并发执行中的不确定性和异步性导致的。在不同的机器环境，线程会按照某种次序执行而导致错误无法被发现，等上线了才知道，已经是生产事故了。

如何在多核和云平台上写出健壮、安全、高性能的并发程序呢？

其实很简单，只要你能从两个方面突破一下就可以了。一个是“跳出来，看全景”，另一个是“钻进去，看本质”。

跳出来，看全景

我们先说“跳出来”。你应该也知道，学习最忌讳的就是“盲人摸象”，只看到局部，而没有看到全局。所以，你需要从一个个单一的知识和技术中“跳出来”，高屋建瓴地看并发编程。当然，这首要之事就是你建立起一张全景图。

不过，并发编程相关的知识和技术还真是错综复杂，时至今日也还没有一张普遍认可的全景图，也许这正是很多人在并发编程方面难以突破的原因吧。好在经过多年摸爬滚打，我自己已经“勾勒”出了一张全景图，不一定科学，但是在某种程度上我想它还是可以指导你学好并发编程的。

在我看来，并发编程领域可以抽象成三个核心问题：分工、同步和互斥。

1、分工

所谓分工，类似于现实中一个组织完成一个项目，项目经理要拆分任务，安排合适的成员去完成。

在并发编程领域，你就是项目经理，线程就是项目组成员。任务分解和分工对于项目成败非常关键，不过在并发领域里，分工更重要，它直接决定了并发程序的性能。在现实世界里，分工是很复杂的，著名数学家华罗庚曾用“烧水泡茶”的例子通俗地讲解了统筹方法（一种安排工作进程的数学方法），“烧水泡茶”这么简单的事情都这么多说道，更何况是并发编程里的工程问题呢。

既然分工很重要又很复杂，那一定有前辈努力尝试解决过，并且也一定有成果。的确，在并发编程领域这方面的成果还是很丰硕的。Java SDK 并发包里的Executor、Fork/Join、Future 本质上都是一种分工方法。除此之外，并发编程领域还总结了一些设计模式，基本上都是和分工方法相关的，例如生产者-消费者、Thread-Per-Message、Worker Thread 模式等都是用来指导你如何分工的。

学习这部分内容，最佳的方式就是和现实世界做对比。例如生产者-消费者模式，可以类比一下餐馆里的大厨和服务员，大厨就是生产者，负责做菜，做完放到出菜口，而服务员就是消费者，把做好的菜给你端过来。不过，我们经常会发现，出菜口有时候一下子出了好几个菜，服务员是可以把这一批菜同时端给你的。其实这就是生产者-消费者模式的一个优点，生产者一个一个地生产数据，而消费者可以批处理，这样就提高了性能。

2、同步

分好工之后，就是具体执行了。在项目执行过程中，任务之间是有依赖的，一个任务结束后，依赖它的后续任务就可以开工了，后续工作怎么知道可以开工了呢？这个就是靠沟通协作了，这是一项很重要的工作。

在并发编程领域里的同步，主要指的就是线程间的协作，本质上和现实生活中的协作没区别，不过是一个线程执行完了一个任务，如何通知执行后续任务的线程开工而已。

协作一般是和分工相关的。Java SDK 并发包里的 Executor、Fork/Join、Future 本质上都是分工方法，但同时也能解决线程协作的问题。例如，用 Future 可以发起一个异步调用，当主线程通过 get() 方法取结果时，主线程就会等待，当异步执行的结果返回时，get() 方法就自动返回了。主线程和异步线程之间的协作，Future 工具类已经帮我们解决了。除此之外，Java SDK 里提供的 CountDownLatch、CyclicBarrier、Phaser、Exchanger 也都是用来解决线程协作问题的。

不过还有很多场景，是需要你自己来处理线程之间的协作的。

工作中遇到的线程协作问题，基本上都可以描述为这样的一个问题：当某个条件不满足时，线程需要等待，当某个条件满足时，线程需要被唤醒执行。例如，在生产者-消费者模型里，也有类似的描述，“当队列满时，生产者线程等待，当队列不满时，生产者线程需要被唤醒执行；当队列空时，消费者线程等待，当队列不空时，消费者线程需要被唤醒执行。”

在Java并发编程领域，解决协作问题的核心技术是管程，上面提到的所有线程协作技术底层都是利用管程解决的。管程是一种解决并发问题的通用模型，除了能解决线程协作问题，还能解决下面我们将要介绍的互斥问题。可以这么说，管程是解决并发问题的万能钥匙。

所以说，这部分内容的学习，关键是理解管程模型，学好它就可以解决所有问题。其次是了解Java SDK并发包提供的几个线程协作的工具类的应用场景，用好它们可以妥妥地提高你的工作效率。

3、互斥

分工、同步主要强调的是性能，但并发程序里还有一部分是关于正确性的，用专业术语叫“线程安全”。并发程序里，当多个线程同时访问同一个共享变量的时候，结果是不确定的。不确定，则意味着可能正确，也可能错误，事先是不知道的。而导致不确定的主要源头是可见性问题、有序性问题和原子性问题，为了解决这三个问题，Java 语言引入了内存模型，内存模型提供了一些列的规则，利用这些规则，我们可以避免可见性问题、有序性问题，但是还不足以完全解决线程安全问题。解决线程安全问题的核心方案还是互斥。

所谓互斥，指的是同一时刻，只允许一个线程访问共享变量。

实现互斥的核心技术就是锁，Java语言里 synchronized、SDK里的各种 Lock 都能解决互斥问题。虽说锁解决了安全性问题，但同时也带来了性能问题，那如何保证安全性的同时又尽量提高性能呢？可以分场景优化，Java SDK 里提供的ReadWriteLock、StampedLock 就可以优化读多写少场景下锁的性能。还可以使用无锁的数据结构，例如 Java SDK 里提供的原子类都是基于无锁技术实现的。

除此之外，还有一些其他的方案，原理是不共享变量或者变量只允许读。这方面，Java 提供了 Thread Local 和final 关键字，还有一种 Copy-on-write 的模式。

使用锁除了要注意性能问题外，还需要注意死锁问题。

这部分内容比较复杂，往往还是跨领域的，例如要理解可见性，就需要了解一些 CPU 和缓存的知识；要理解原子性，就需要理解一些操作系统的知识；很多无锁算法的实现往往也需要理解 CPU 缓存。这部分内容的学习，需要博览群书，在大脑里建立起 CPU、内存、I/O 执行的模拟器。这样遇到问题就能得心应手了。

跳出来，看全景，可以让你的知识成体系，所学知识也融汇贯通起来，由点成线，由线及面，画出自己的知识全景图。

并发编程全景图之思维导图

钻进去，看本质

但是光跳出来还不够，还需要下一步，就是在某个问题上钻进去，深入理解，找到本质。

就拿我个人来说，我已经烦透了去讲述或被讲述一堆概念和结论，而不分析这些概念和结论是怎么来的，以及它们是用来解决什么问题的。在大学里，这样的教材很流行，直接导致了芸芸学子成绩很高，但解决问题的能力很差。其实，知其然知其所以然，才算真的学明白了。

我属于理论派，我认为工程上的解决方案，一定要有理论做基础。所以在学习并发编程的过程中，我都会探索它背后的理论是什么。比如，当看到Java SDK里面的条件变量Condition的时候，我会下意识地问，“它是从哪儿来的？是Java的特有概念，还是一个通用的编程概念？”当我知道他来自管程的时候，我又会问，“管程被提出的背景和解决的问题是什么？”这样一路探索下来，我发现Java语言里的并发技术基本都是有理论基础的，并且这些理论在其他编程语言里也有类似的实现。所以我认为，技术的本质是背后的理论模型。

总结

本文部分内容来自极客时间新上线的专栏《Java 并发编程实战》，作者王宝令老师是京东资深架构师，写过十五年程序，先后在用友、惠普等公司工作过，主导研发了支持高并发处理能力的 API 网关、高性能数据库连接池和海量数据归档平台等。

他的专栏将从理论开始，以实战和工具为主，为大家讲述并发编程的故事。你将获得：

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