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1、關於高並發的幾個主要概念
1.1 同步和異步
起首這裡說的同步和異步是指函數/辦法挪用方面。
很顯著，同步驟用會期待辦法的前往，異步驟用會剎時前往，然則異步驟用剎時前往其實不代表你的義務就完成了，他會在後台起個線程持續停止義務。
1.2 並發和並行
並發和並行在內在表象來講，是差不多的。由圖所示，並行則是兩個義務同時停止，而並發呢，則是一會做一個義務一會又切換做另外一個義務。所以單個cpu是不克不及做並行的，只能是並發。
1.3 臨界區
臨界區用來表現一種公共資本或許說是同享數據，可以被多個線程應用，然則每次，只能有一個線程應用它，一旦臨界區資本被占用，其他線程要想應用這個資本，就必需期待。
1.4 壅塞和非壅塞
壅塞和非壅塞平日描述多線程間的互相影響。好比一個線程占用了臨界區資本，那末其它一切須要這個資本的線程就必需在這個臨界區中停止期待，期待會招致線程掛起。這類情形就是壅塞。此時，假如占用資本的線程一向不肯意釋放資本，那末其它一切壅塞在這個臨界區上的線程都不克不及任務。
非壅塞許可多個線程同時進入臨界區
所以壅塞的方法，普通機能不會太好。依據普通的統計，假如一個線程在操作體系層面被掛起，做了高低文切換了，平日情形須要8W個時光周期來做這個工作。
1.5 逝世鎖、饑餓、活鎖
所謂逝世鎖：是指兩個或兩個以上的過程在履行進程中，因為競爭資本或許因為彼此通訊而形成的一種壅塞的景象，若無外力感化，它們都將沒法推動下去。此時稱體系處於逝世鎖狀況或體系發生了逝世鎖，這些永久在相互期待的過程稱為逝世鎖過程。就好像下圖中的車都想進步，卻誰都沒法進步。
然則逝世鎖雖然說是欠好的景象，然則它是一個靜態的成績，一旦產生逝世鎖，過程被卡逝世，cpu占領率也是0，它不會占用cpu，它會被調出去。絕對來講照樣比擬好發明和剖析的。
與逝世鎖絕對應的是活鎖。
活鎖，指事物1可使用資本，但它讓其他事物先應用資本；事物2可使用資本，但它也讓其他事物先應用資本，因而二者一向推讓，都沒法應用資本。
舉個例子，就好像你在街上碰到小我，恰好他朝著你的反偏向走，與你正面碰著，你們都想讓彼此曩昔。你往右邊移，他也往右邊移，兩人照樣沒法曩昔。這時候你往左邊移，他也往左邊移，如斯輪回下去。
一個線程在獲得了一個資本時，發明其他線程也想到這個資本，由於沒有獲得一切的資本，為了不逝世鎖把本身持有的資本都廢棄失落。假如別的一個線程也做了異樣的工作，他們須要雷同的資本，好比A持有a資本，B持有b資本，廢棄了資本今後，A又取得了b資本，B又取得了a資本，如斯重復，則產生了活鎖。
活鎖會比逝世鎖更難發明，由於活鎖是一個靜態的進程。
饑餓是指某一個或許多個線程由於各種緣由沒法取得所須要的資本，招致一向沒法履行。
1.6 並發級別
並發級別：壅塞和非壅塞（非壅塞分為無妨礙、無鎖、無期待）
1.6.1 壅塞
當一個線程進入臨界區後，其他線程必需期待
1.6.2 無妨礙
和非壅塞調劑比擬呢，壅塞調劑是一種消極的戰略，它會以為說一路修正數據是很有能夠把數據改壞的。而非壅塞調劑呢，是一種悲觀的戰略，它以為年夜家修正數據未必把數據改壞。然則它是一種寬進嚴出的戰略，當它發明一個過程在臨界區內產生了數據競爭，發生了抵觸，那末無妨礙的調劑方法則會回滾這條數據。
在這個無妨礙的調劑方法傍邊，一切的線程都相當於在拿去一個體系以後的一個快照。他們一向會測驗考試拿去的快照是有用的為止。
1.6.3 無鎖
是無妨礙的
包管有一個線程可以勝出
與無妨礙比擬，無妨礙其實不包管有競爭時必定能完成操作，由於假如它發明每次操作都邑發生抵觸，那它則會一直地測驗考試。假如臨界區內的線程相互攪擾，則會招致一切的線程會卡逝世在臨界區，那末體系機能則會有很年夜的影響。
而無鎖增長了一個新的前提，包管每次競爭有一個線程可以勝出，則處理了無妨礙的成績。至多包管了一切線程都順遂履行下去。
上面代碼是Java中典范的無鎖盤算代碼
無鎖在Java中很罕見
while (!atomicVar.compareAndSet(localVar, localVar+1))
{
localVar = atomicVar.get();
}
1.6.4 無期待
無鎖的
請求一切的線程都必需在無限步內完成
無饑餓的
起首無期待的條件是無鎖的基本上的，無鎖它只包管了臨界區確定有進也有出，然則假如進的優先級都很高，那末臨界區內的某些優先級低的線程能夠產生饑餓，一向出不了臨界區。那末無期待處理了這個成績，它包管一切的線程都必需在無限步內完成，天然是無饑餓的。
無期待是並行的第一流別，它能使這個體系到達最優狀況。
無期待的典范案例：
假如只要讀線程，沒有線線程，那末這個則必定是無期待的。
假如既有讀線程又有寫線程，而每一個寫線程之前，都把數據拷貝一份正本，然後修正這個正本，而不是修正原始數據，由於修正正本，則沒有抵觸，那末這個修正的進程也是無期待的。最初須要做同步的只是將寫完的數據籠罩原始數據。
因為無期待請求比擬高，完成起來比擬艱苦，所以無鎖應用得會加倍普遍一些。
2. 有關並行的兩個主要定律
這兩個定律都與加快比有關
2.1 Amdahl定律
界說了串行體系並行化後的加快比的盤算公式和實際下限
加快比界說：加快比=優化前體系耗時/優化後體系耗時
舉個例子：
加快比=優化前體系耗時/優化後體系耗時=500/400=1.25
這個定理注解：增長CPU處置器的數目其實不必定能起到有用的感化 進步體系內可並行化的模塊比重，公道增長並行處置器數目，能力以最小的投入，獲得最年夜的加快比。
2.2 Gustafson定律
解釋處置器個數，串行比例和加快比之間的關系
則加快比=n-F(n-1) //推導進程略
只需有足夠的並行化，那末加快比和CPU個數成反比
