Java 并发编程笔记：01. 并行与并发 —— 概念
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并行与并发的区别在于并发是指多件事情能够同时进行的能力，而并行则是这些事情同时进行的状态。并发编程需要关注数据共享、线程管理和任务调度，涉及多个编程范式如过程式、函数式和通信顺序进程(CSP)。数据的生命周期管理和线程安全是并发编程中至关重要的设计要素。
Java 并发编程笔记：01. 并行与并发 —— 概念
- 1. 01. 并行与并发 概念
- 3. 并发编程的抽象 • 并发编程基于下面这种抽象模型，包含了三要素： • 数据 • 线程 • 任务
- 5. 数据-存储分类 • Immutable（线程安全） • Mutable • 原子存储（Atomic） • 固定存储（Java原生数组） • 动态存储（动态申请）
- 7. 数据-关注点 • 我们也需要了解 • 多线程环境中一门语言的内存模型 • 数据的生命周期 • 也需要回答 • 什么级别的操作即使我们不用锁也是线程安全的？ • 使用那些并发工具才能保证线程安全？
- 8. 线程 • 每个语言都有一套机制，负责线程的创建、运行、切换和结束 • 并发编程三范式 • Procedural • Functional • CSP （Communicating Sequential Processes）
- 9. 线程-Procedural范式 • 以C语系（C++、Java）为代表的过程式编程语言，它在处理并发 编程时，通常是通过同步工具来进行的 • 并发同步工具抽象级别由高到低 1. BlockingQueue、TaskQueue、CountDownLatch、Reader-Writer Lock 2. Mutex、Conditional Variable、Future、Promise 3. lock-free、atomic、spin lock
- 10. 线程-Functional范式 • 函数当成语言里的一等公民来对待，以提供更高的抽象能力 • 核心概念 • IMMUTABLE • LAMBDA CALCULUS • NO SIDE EFFECT • HIGHER ORDER FUNCTIONS • PATTERN MATCHING • LAZY EVALUATION • CURRYING • 参考 • https://www.coursera.org/learn/programming-languages
- 11. 线程-CSP（Communicating Sequential Processes） • 提供类似Go语言的机制 • 通过一种类似于通信管道的方式来做线程的同步 • 让并发编程的设计更容易，出bug的可能性更小 • 核心观点 • Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating
- 12. 任务 • 任务与线程的关系 • 一个线程，可以在它的生命周期里处理数亿个任务 • 抽象来看，一个任务，它包含 • 前序——前置任务依赖； • 读——输入、共享数据读； • 计算——执行的计算和操作； • 输出——共享数据写； • 后续——后续任务通知 • 即任务五要素：前序、读、计算、写、后续
- 13. 任务 • 五要素充分决定：自动化任务的调度策略。 • 实际情况是，对于具体任务需要 • 手工编码调度策略， • 决定同步工具， • 熟悉底层原理， • 量化估算性能。 Petri 网自动并发调度
- 14. 小结 • 并发编程核心技术 • 数据共享 • 线程间任务顺序 • 线程的管理 • 任务的抽象与封装
Editor's Notes
- #10: 其中1.、2.中的设施用得最多，也能够处理绝大多数的情况，不过同时也有大量的细节需要我们注意，在不断的使用中累计经验，性能调优实践与直觉全然不同【参考这里】，例如自旋锁、例如读写锁、例如多线程，这些并发同步工具的使用和工程经验和量化分析紧密相关，直觉往往是会带来低性能。而在工程实践中，很多问题也都是不熟悉接口和语言细节造成的。有人说具体的语言并不重要，但是我得说，至少对于并发编程来说，一定至少要有一门精通的语言。熟悉的语言就是称手的兵器，在熟悉语言和陌生语言里开发，其开发效率和出bug的可能性都有接近十倍的差距。 作者：慕尤才 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20892402 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
- #11: 要说C语言是冯诺依曼计算机体系中工程语言的一座高峰，那么函数式Lisp就是计算机抽象理论语言的另外一座高峰。因为这些概念，函数式的概念在本质上就特别适合用来做并发编程。但是纯函数式编程语言，例如Haskell，在编程方式和语言基础设施效率上还不太能让工业界接受。但是其中的概念正在逐步引入语言的新标准（C++1x、Java8），令其在并发编程上有更好的抽象能力和表达能力。 作者：慕尤才 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20892402 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
- #13: 这样的任务或许在一个进程中同时存在千千万万个，在不同的线程中交错运行，几乎是乱序进行；大任务可以转化为若干个小任务，任务越小，共享的数据结构越小，设计并发就更容易。这在没有线程概念的程序员来看，简直就是一个新世界。而如何对这些毛线团一般的任务进行同步，必然会让新手毫无头绪，不行就胡乱加锁，设计出bug百出的程序，花大量时间也无法调试正常。 作者：慕尤才 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20892402 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
- #14: 理想中的情况是，语言只需要定义一个个任务，指定依赖顺序和共享数据，不需要指定调度细节，语言运行时和操作系统就能自动生成任务调度的方案，让一个个任务按照依赖关系和数据依赖，以最优的顺序执行。但是，现在大部分情况下任务的调度，任务如何在线程中执行，都是由程序员手工编码好的。在并发编程中的自动化，可以参考petri网理论或者Funtional的约束来实现，不过现在看，想要在工业界流行起来还比较遥远。Erlang和Go语言已经开始做了类似抽象和自动并发调度，Rust语言也在编译期对并发的易错点进行了形式化验证。 作者：慕尤才 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20892402 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。