普通的编程：首先发生一件事，然后是下一件事。我们完全控制所有步骤及其发生的顺序。
如果我们将值设置为5，那么稍后会回来并发现它是47，这将是非常令人惊讶的。这就是并的发世界，你往常信赖的一切都不再可靠。你必须知道和了解这些情况发生条件。

构建并发应用程序非常类似于游戏Jenga，每当你拉出一个块并将其放置在塔上时，一切都会崩溃。每个塔楼和每个应用程序都是独一无二的，有自己的作用。你从构建系统中学到的东西可能不适用于下一个系统。

术语

在编程文献中并发、并行、多任务、多处理、多线程、分布式系统（concurrent, parallel, multitasking, multiprocessing, multithreading, distributed systems）使用了许多相互冲突的方式，并且经常被混淆。
Brian Goetz在2016年的演讲中指出了这一点From Concurrent to Parallel，他提出了一个合理的解释：

• 并发concurrent是关于正确有效地控制对共享资源的访问
• 并行parallel是使用额外的资源来更快地产生结果

“并发”意味着“一切变得混乱”，Brian Goetz的Java Concurrency in Practice，都在标题中使用这个词。

• 并发通常意味着“不止一个任务正在执行中”
• 并行性几乎总是意味着“不止一个任务同时执行。”并行也有不止一个任务“正在进行”。

重叠：为并行编写的程序有时可以在单个处理器上运行，而一些并发编程系统可以利用多个处理器。

另一种说法，在低速发生的地方：

• 并发
  同时完成多个任务。在开始处理其他任务之前，当前任务不需要完成。并发解决了阻塞发生的问题。当任务无法进一步执行，直到外部环境发生变化时才会继续执行。最常见的例子是I/O，其中任务必须等待一些输入（在这种情况下会被阻止）。这个问题产生在I/O密集型
• 并行
  同时在多个地方完成多个任务。这解决了所谓的计算密集型问题，如果将程序分成多个部分并在不同的处理器上编辑不同的部分，程序可以运行得更快。

术语混淆的原因在上面的定义中显示：其中核心是“在同一时间完成多个任务。”并行性通过多个处理器增加分布。
更重要的是，两者解决了不同类型的问题：解决I/O密集型问题，并行化可能对你没有任何好处，因为问题不是整体速度，而是阻塞。并且考虑到计算力限制问题并试图在单个处理器上使用并发来解决它可能会浪费时间。两种方法都试图在更短的时间内完成更多，但它们提速的方式是不同的，取决于问题所带来的约束。

这两个概念混合在一起的一个主要原因是包括Java在内的许多编程语言使用相同的机制线程来实现并发和并行。

尝试添加细粒度的定义（非标准化的术语）：

• 纯并发：任务仍然在单个CPU上运行。纯并发系统产生的结果比串行系统更快，但如果有更多的处理器，则运行速度不会更快
• 并发-并行：使用并发技术，结果程序利用更多处理器并更快地生成结果
• 并行-并发：使用并行编程技术编写，如果只有一个处理器，结果程序仍然可以运行（Java 8 Streams就是一个很好的例子）
• 纯并行：除非有多个处理器，否则不会运行

在某些情况下，这可能是一个有用的分类法。

抽象的目标是“抽象出”那些对于手头想法不重要的东西，从不必要的细节中汲取灵感。如果抽象是漏洞，那些碎片和细节会不断重新声明自己是重要的，无论你试图隐藏它们多少

我开始怀疑是否真的有高度抽象。当编写这些类型的程序时，你永远不会被底层系统和工具屏蔽，甚至关于CPU缓存如何工作的细节。最后，如果你非常小心，你创作的东西在特定的情况下起作用，但它在其他情况下不起作用。有时，区别在于两台机器的配置方式，或者程序的估计负载。这不是Java特有的-它是并发和并行编程的本质。

你可能会认为纯函数式语言没有这些限制。实际上，纯函数式语言解决了大量并发问题，所以如果你正在解决一个困难的并发问题，你可以考虑用纯函数语言编写这个部分。
但最终，如果你编写一个使用队列的系统，例如，如果它没有正确调整并且输入速率要么没有被正确估计或被限制（并且限制意味着,在不同情况下不同的东西具有不同的影响），该队列将填满并阻塞或溢出。最后，你必须了解所有细节，任何问题都可能会破坏你的系统。这是一种非常不同的编程方式

并发的新定义

并发性是性能技术的集合，专注于减少等待

这实际上是一个相当多的声明，所以我将其分解：

• 集合：有许多不同的方法来解决这个问题。这是使定义并发性如此具有挑战性的问题之一，因为技术之间的差别很大
• 性能技术：并发的关键点在于让你的程序运行得更快。在Java中，并发是非常棘手和困难的，所以绝对不要使用它，除非你有重大的性能问题 - 即使这样，使用最简单的方法产生你需要的性能，因为并发很快变得无法管理。
• “减少等待”：无论你运行多少个处理器，你只能在等待某个地方时产生结果。如果你发起I/O请求并立即获得结果，没有延迟，因此无需改进。如果你在多个处理器上运行多个任务，并且每个处理器都以满容量运行，并且任何其他任务都没有等待，那么尝试提高吞吐量是没有意义的。并发的唯一形式是如果程序的某些部分被迫等待。等待可以以多种形式出现 - 这解释了为什么存在如此不同的并发方法。

值得强调的是，这个定义的有效性取决于等待这个词。如果没有什么可以等待，那就没有机会了。如果有什么东西在等待，那么就会有很多方法可以加速，这取决于多种因素，包括系统运行的配置，你要解决的问题类型以及其他许多问题。

并发的超能力

想象一下，你置身于一部科幻电影。你必须在高层建筑中搜索一个精心巧妙地隐藏在建筑物的一千万个房间之一中的单个物品。你进入建筑物并沿着走廊向下移动。走廊分开了。

你自己完成这项任务需要一百个生命周期。

现在假设你有一个奇怪的超能力。你可以将自己一分为二，然后在继续前进的同时将另一半送到另一个走廊。每当你在走廊或楼梯上遇到分隔到下一层时，你都会重复这个分裂的技巧。最终，整个建筑中的每个走廊的终点都有一个你。

每个走廊都有一千个房间。你的超能力变得有点弱，所以你只能分裂出50个自己来搜索这间房间。

一旦克隆体进入房间，它必须搜索房间的每个角落。这时它切换到了第二种超能力。它分裂成了一百万个纳米机器人，每个机器人都会飞到或爬到房间里一些看不见的地方。你不需要了解这种功能 - 一旦你开启它就会自动工作。在他们自己的控制下，纳米机器人开始行动，搜索房间然后回来重新组装成你，突然间，你获得了寻找的物品是否在房间内的消息。

“并发就是刚才描述的置身于科幻电影中的超能力“就像你自己可以一分为二然后解决更多的问题一样简单。
但是问题在于，我们来描述这种现象的任何模型最终都是泄漏抽象的（leaky abstraction)。

以下是其中一个漏洞：在理想的世界中，每次克隆自己时，你还会复制硬件处理器来运行该克隆。但当然不会发生这种情况 - 你的机器上可能有四个或八个处理器（通常在写入时）。你可能还有更多，并且仍有许多情况只有一个处理器。在抽象的讨论中，物理处理器的分配方式不仅可以泄漏，甚至可以支配你的决策

让我们在科幻电影中改变一些东西。现在当每个克隆搜索者最终到达一扇门时，他们必须敲门并等到有人回答。如果我们每个搜索者有一个处理器，这没有问题 - 处理器只是空闲，直到门被回答。但是如果我们只有8个处理器和数千个搜索者，那么只是因为搜索者恰好是因为处理器闲置了被锁，等待一扇门被接听。相反，我们希望将处理器应用于搜索，在那里它可以做一些真正的工作，因此需要将处理器从一个任务切换到另一个任务的机制。

许多型号能够有效地隐藏处理器的数量，并允许你假装你的数量非常大。但是有些情况会发生故障的时候，你必须知道处理器的数量，以便你可以解决这个问题。

其中一个最大的影响取决于你是单个处理器还是多个处理器。如果你只有一个处理器，那么任务切换的成本也由该处理器承担，将并发技术应用于你的系统会使它运行得更慢。
这可能会让你决定，在单个处理器的情况下，编写并发代码没有意义。然而，有些情况下，并发模型会产生更简单的代码，实际上值得让它运行得更慢以实现。

在克隆体敲门等待的情况下，即使单处理器系统也能从并发中受益，因为它可以从等待（阻塞）的任务切换到准备好的任务。但是如果所有任务都可以一直运行那么切换的成本会降低一切，在这种情况下，如果你有多个进程，并发通常只会有意义。

在接听电话的客户服务部门，你只有一定数量的人，但是你可以拨打很多电话。那些人（处理器）必须一次拨打一个电话，直到完成电话和额外的电话必须排队。

在“鞋匠和精灵”的童话故事中，鞋匠做了很多工作，当他睡着时，一群精灵来为他制作鞋子。这里的工作是分布式的，但即使使用大量的物理处理器，在制造鞋子的某些部件时会产生限制 - 例如，如果鞋底需要制作鞋子，这会限制制鞋的速度并改变你设计解决方案的方式。

因此，你尝试解决的问题驱动解决方案的设计。打破一个“独立运行”问题的高级抽象，然后就是实际发生的现实。物理现实不断侵入和震撼这种抽象。

这只是问题的一部分。考虑一个制作蛋糕的工厂。我们不知何故在工人中分发了蛋糕制作任务，但是现在是时候让工人把蛋糕放在盒子里了。那里有一个盒子，准备收到蛋糕。但是，在工人将蛋糕放入盒子之前，另一名工人投入并将蛋糕放入盒子中！我们的工人已经把蛋糕放进去了，然后就开始了！这两个蛋糕被砸碎并毁了。这是常见的“共享内存”问题，产生我们称之为竞争条件的问题，其结果取决于哪个工作人员可以首先在框中获取蛋糕（通常使用锁机制来解决问题，因此一个工作人员可以先抓住框并防止蛋糕砸）。

当“同时”执行的任务相互干扰时，会出现问题。并发性“可以说是确定性的，但实际上是非确定性的。”也就是说，你可以假设编写通过维护和代码检查正常工作的并发程序。然而，在实践中，编写仅看起来可行的并发程序更为常见，但是在适当的条件下，将会失败。这些情况可能会发生，或者很少发生，你在测试期间从未看到它们。实际上，编写测试代码通常无法为并发程序生成故障条件。由此产生的失败只会偶尔发生，因此它们常以客户bug形式出现。

尽管Java 8在并发性方面做出了很大改进，但仍然没有像编译时验证(compile-time verification)或受检查的异常(checked exceptions)那样的安全网来告诉你何时出现错误。通过并发，你只能依靠自己，只有知识渊博，保持怀疑和积极进取的人，才能用Java编写可靠的并发代码。

为速度而生的并发

• 并发编程有这么多问题，是否值得这么麻烦？
  不，除非你的程序运行速度不够快。如果有一种方法可以在更快的机器上运行你的程序，或者如果你可以对其进行分析并发现瓶颈并在该位置交换更快的算法，那么请执行此操作。只有在显然没有其他选择时才开始使用并发。

速度问题一开始听起来很简单：如果你想要一个程序运行得更快，将其分解成碎片并在一个单独的处理器上运行每个部分。由于我们能够提高时钟速度流（至少对于传统芯片），速度的提高是出现在多核处理器的形式而不是更快的芯片。为了使你的程序运行得更快，你必须学习利用那些超级处理器，这是并发性给你的一个建议。

使用多处理器机器，可以在这些处理器之间分配多个任务，这可以显着提高吞吐量。强大的多处理器Web服务器通常就是这种情况，它可以在程序中为CPU分配大量用户请求，每个请求分配一个线程。

但是，并发性通常可以提高在单个处理器上运行的程序的性能。由于上下文切换的成本增加（从一个任务更改为另一个任务），在单个处理器上运行的并发程序实际上应该比程序的所有部分顺序运行具有更多的开销。在表面上，将程序的所有部分作为单个任务运行并节省上下文切换的成本似乎更便宜。

可以产生影响的问题是阻塞。
如果你的程序中的一个任务由于程序控制之外的某些条件（I/O）而无法继续，任务或线程阻塞（在我们的科幻故事中，克隆体已敲门等待它打开）。如果没有并发性，整个程序就会停止，直到外部条件发生变化。但是，如果使用并发编写程序，则当一个任务被阻止时，程序中的其他任务可以继续执行，因此程序继续向前。实际上，从性能的角度来看，在单处理器机器上使用并发没有意义，除非其中一个任务可能阻塞。

单处理器系统中性能改进的一个常见例子是事件驱动编程，特别是用户界面编程。考虑一个程序执行一些长时间运行操作，从而最终忽略用户输入和无响应。如果你有一个“退出”按钮，你不想在你编写的每段代码中轮询它。这会产生笨拙的代码，无法保证程序员不会忘记执行检查。
没有并发性，生成响应式用户界面的唯一方法是让所有任务定期检查用户输入。通过创建单独的执行线程来响应用户输入，该程序保证了一定程度的响应。

实现并发的直接方法是在操作系统级别，使用与线程不同的进程。
进程是一个在自己的地址空间内运行的自包含程序。操作系统通常将一个进程与另一个隔离，它们不会相互干扰。
线程共享内存和I/O等资源，因此编写多线程程序时遇到的困难是在不同的线程驱动的任务之间协调这些资源，一次不能通过多个任务访问它们。

有些人甚至提倡将进程作为并发的唯一合理方法，但不幸的是，通常存在数量和开销限制，以防止它们在并发频谱中的适用性

一些编程语言旨在将并发任务彼此隔离。这些通常被称为_函数式语言_，其中每个函数调用不产生其他影响（不能与其他函数干涉），因此可以作为独立的任务来驱动。Erlang就是这样一种语言，它包括一个任务与另一个任务进行通信的安全机制。如果你发现程序的一部分必须大量使用并发性并且你在尝试构建该部分时遇到了过多的问题，那么你可能会考虑使用专用并发语言创建程序的那一部分。

Java采用了更传统的方法[^2]，即在顺序语言之上添加对线程的支持而不是在多任务操作系统中分配外部进程，线程在执行程序所代表的单个进程中创建任务交换。

并发性会带来成本，包括复杂性成本，但可以通过程序设计，资源平衡和用户便利性的改进来抵消。通常，并发性使你能够创建更加松散耦合的设计;否则，你的代码部分将被迫明确标注通常由并发处理的操作。
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