如何理解应用Java多线程与并发编程？
你好，很高兴回答你的问题！下面是Java多线程与并发编程详解整合，希望对你有所帮助！一、多线程三大特性多线程有三大特性：原子性、可见性、有序性。原子性(跟数据库的事务特性中的原子性类似，数据库的原子性体现是dml语句执行后需要进行提交)：理解：即一个操作或多个操作，要么全部执行并且执行的过程中不会被任何因素打断，要么都不执行。
一个很经典的例子就是银行账户转账问题：比如从账户A向账户B转5000元，那么必然包括2个操作：从账户A减去5000元，往账户B加上5000元。这2个操作必须要具备原子性才能保证不出现一些意外的问题。我们操作数据也是如此，比如i = i 1；其中就包括，读取i的值，计算i，写入i。这行代码在Java中是不具备原子性的，则多线程运行肯定会出问题，所以也需要我们使用同步synchronized和lock锁这些东西来确保这个特性了。
原子性其实就是保证数据一致、线程安全一部分，可见性：可见性是与java内存模型息息相关的。当多个线程访问同一个变量时，一个线程修改了这个变量的值，其他线程能够立即看得到修改的值。若两个线程在不同的cpu，那么线程1改变了i的值还没刷新到主存，线程2又使用了i，那么这个i值肯定还是之前的，线程1对变量的修改线程2没有看到，这就是可见性问题。
有序性：理解：程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行。一般来说，处理器为了提高程序运行效率，可能会对输入代码进行优化，它不保证程序中各个语句的执行先后顺序同代码中的顺序一致，但是它会保证程序最终执行结果和代码顺序执行的结果是一致的。二、Java内存模型jvm的内存结构为：堆、栈、方法区，不同于java的内存模型，Java的内存模型是关于多线程相关的。
理解：共享内存模型指的是Java内存模型(简称JMM)，JMM决定一个线程对共享变量的写入时，能对另一个线程可见。从抽象的角度来看，JMM定义了线程和主内存之间的抽象关系：线程之间的共享变量存储在主内存(main memory)中（局部变量不会存储在），每个线程都有一个私有的本地内存(local memory)，本地内存中存储了该线程以读/写共享变量的副本。
本地内存是JMM的一个抽象概念，并不真实存在。它涵盖了缓存、写缓冲区、寄存器以及其他的硬件和编辑器优化。总结：什么是Java内存模型：java内存模型简称jmm，定义了一个线程对另一个线程可见。共享变量存放在主内存中，每个线程都有自己的本地内存，当多个线程同时访问一个数据的时候，可能本地内存没有及时刷新到主内存，所以就会发生线程安全问题。
三、Volatile关键字Volatile关键字的作用：变量在多个线程之间可见。Volatile关键字是非原子性的，不能保证数据的原子性，只是能够把解决立马刷新到主内存中，不能解决并发问题。如果想要保证数据的原子性，解决并发问题，需要使用并发包里的AutomicInteger原子类。volatile与synchronized区别：仅靠volatile不能保证线程的安全性（原子性）。
1.volatile轻量级，只能修饰变量。synchronized重量级，还可修饰方法。2.volatile只能保证数据的可见性，不能用来同步，因为多个线程并发访问volatile修饰的变量不会阻塞。四、TreadLocal1.什么是ThreadLocal？ThreadLocal提高一个线程的局部变量，访问某个线程拥有自己局部变量。
当使用ThreadLocal维护变量时，ThreadLocal为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本，所以每一个线程都可以独立地改变自己的副本，而不会影响其它线程对应的副本。ThreadLocal接口方法有4个：void set(Object value)设置当前线程的线程局部变量的值；public Object get()该方法返回当前线程所对应的线程局部变量；public void remove()将当前线程局部变量的值删除，目的是为了减少内存的占用，该方法是JDK5.0新增的方法。
需要指出的是，当线程结束后，对应该线程的局部变量将自动被垃圾回收，所以显式调用该方法清除线程的局部变量并不是必须的操作，但它可以加快内存的回收速度；protected Object initialValue()返回该线程局部变量的初始值，该方法是一个protected的方法，显然是为了让子类覆盖而设计的。
这个方法是一个延迟调用方法，在线程第1次调用get()或set(Object)时才执行，并且仅执行1次。ThreadLocal中的缺省实现直接返回一个null。2.ThreadLocal底层实现原理：ThreadLocal通过Thread.currentThread();获取当前线程操作map集合：ThreadLocalMapvoid set(Object value)就是Map.put(“当前线程”，值);public Object get()就是获取ThreadLocalMap然后操作后返回。
五、线程池1.为什么要使用线程池？因为要通过线程池来管理线程，启动或者停止一个线程非常耗费资源，所以将线程交给线程池来管理能够节约内存。一般在企业开发当中我们都使用线程池，通过spring去整合线程池，异步注解。2.什么是线程池？线程池是指在初始化一个多线程应用程序过程中创建一个线程集合，然后在需要执行新的任务时重用这些线程而不是新建一个线程。
线程池中线程的数量通常完全取决于可用内存数量和应用程序的需求。然而，增加可用线程数量是可能的。线程池中的每个线程都有被分配一个任务，一旦任务已经完成了，线程回到池子中并等待下一次分配任务。3.线程池作用：基于以下几个原因，在多线程应用程序中使用线程池是必须的：1.线程池改进了一个应用程序的相应时间。由于线程池中的线程已经准备好且等待被分配任务，应用程序可以直接拿来使用而不用新建一个线程。
2.线程池节省了CLR为每个短生命周期任务创建一个完整的线程开销并可以在任务完成后回收资源。3.线程池根据当前在系统中运行的进程来优化线程时间片。4.线程池允许我们开启多个任务而不用为每个线程设置属性。5.线程池允许我们为正在执行任务的程序参数传递一个包含状态信息的对象引用。6.线程池可以用来解决处理一个特定请求最大线程数量限制问题。
4.线程池四种创建方式：java通过Executors(jdk1.5的并发包)提供四种线程池，分别为：1.newCachedThreadPool 创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。2.newFixedThreadPool 创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。
3.newScheduledThreadPool 创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行4.newSingleThreadExecutor 创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO,LIFO,优先级)执行。总结：newCachedThreadPool 创建的线程，线程池为无限大，当执行第二个任务时第一个任务已经完成，会复用执行第一个任务的线程，而不用每次新建线程。
Java初学有必要深入多线程编程吗，如何学习？
多线程作为JAVA学习的主要难点之一，有开发复杂，出现问题难以复现等特性，但却是不得不掌握的知识点，因为JAVA中使用多线程的场景实在是太多了。先看下多线程(所有语言)的发展背景:早期的计算器都是单核CPU，想要获得更高的性能只能是扩展硬件(摩尔定律)，但是很快硬件的发展达到了瓶颈，要提高计算能力只能是横向扩展(增加计算机CPU核心，现在也没有单核心的计算机了吧)，因为一个CPU在同一个时间点上只能处理一个线程，现在的服务器少则16核，如果使用单线程编程，相当于你只用了1/16的CPU资源，暴殄天物！所以多线程是很有必要学习的。
多线程可以用来在什么场景使用呢？1，密集型计算:将一个大任务进行拆分，使用多线程进行执行，假设从1加到100万，你单线程需要8分钟，然后你分为16个线程做计算(半分钟)，加上汇总的时间和创建销毁线程的时间，不会超过一分钟，7分钟喝咖啡足够了吧。下载大文件的时候拆分成几个小文件，充分利用带宽！2，异步调用:多线程和异步不是一个概念，但是异步一定是多线程的，如果是同步调用发生阻塞的时候，CPU资源就浪费了，但如果是异步，可以执行别的线程，提高CPU使用率！3，web容器技术:一个请求使用一个线程去处理(多数容器已弃用，改用netty架构，一个线程遍历连接，分发给线程池进行任务处理)4，线程池:例如数据库连接池，JAVA中的线程池等，线程池创建多个线程来处理数据，避免频繁创建线程的开销！5，批处理:用于多个batch任务可并行处理，batch任务中的job可并行处理的情况！可以说多线程代表着高效率的运行程序，所以有很大的理由学习好多线程！怎么学好多线程呢？①，明白计算机原理:多核CPU的运行方式，线程执行，什么时候容易阻塞，寄存器，内存(可对照理解JAVA内存模型)等！②，线程基本操作:线程的创建，实现，开始线程，掌握线程状态，线程中断，线程休眠与唤醒等！③，掌握多线程常用技术:线程池的几种创建方式，使用synchonize，读写锁等加锁操作，使用阻塞队列实现顺序执行，使用threadlocal实现线程本地变量，使用future实现异步回调，使用fork-join框架并行处理任务，JAVA8的并行流式处理也是不错的选择！④，学会抛弃多线程:netty使用网络IO多路复用避免多线程开销，redis使用单线程才能被作为分布式锁，全局唯一id生成的线程安全策略！不是说多线程复杂就不用，也不是说多线程高效就一定用，一切根据场景来定，多线程开发中的实际案例，可随时交流，更多的技术分享，敬请关注。
多线程编程的时候，使用无锁结构会不会比有锁结构更加快？
这是毋庸置疑的，因为线程加锁其实是很吃资源的！我们都知道，多线程模型中，为了避免线程之间的数据互串，影响数据安全，都会在方法或者指定的操作上加锁，最原始的加锁方式就是synchronize，这在以前被称为重度锁，因为加锁是违背了多线程模型的效率的！加锁的原理是什么呢？以a＝1;a＝b＋1为例，编译器编译的时候会在这段代码之前加上一个标志比如说lock，同时在这段代码的后面加上标志unlock，在代码运行期间，一个线程进入这段代码之后先把lock置为加锁位，然后下一个线程过来访问这段代码的时候，发现已经上锁，就只能阻塞等待，等到第一个线程执行完了，把状态改了，然后通知后面的线程去继续执行！当然这是最简化模型的锁，一般锁有读写锁，条件锁，自旋锁等会有不同的唤醒方式和不同的性能消耗！但无论如何，加锁都是在保证数据安全的条件下对多线程性能的污染！那么，怎么避免加锁的性能下降呢？1，从业务上避免大量锁结构的产生！2，使用threadlocal，这能保证每个线程中的数据不会互相污染！3，多读少写的情况，使用读写锁！4，自旋锁会对CPU形成挑战，虽然是线程占用时间很少的锁！5，锁的粒度尽量小:能在方法内的锁，就不要占用整个方法志在用通俗易懂的方式学习高新技术，更多的技术分享，会不定时更新，敬请关注。
既然Python解释器是单线程的，还有进行多线程编程的必要吗？
谢小秘书邀请~~先简单的回答：有必要。首先，线程消耗的是CPU资源如果一个单线程内处理的业务逻辑会占用100%的CPU资源，那么，上了多线程也是没有用的。但这种情况很少，高CPU占用一般出现在内存计算场景下，或者不良代码中错误的死循环。 正常情况下，CPU占用大于80%就需要进行代码或设计的优化，或者服务器增加资源了。
多线程场景适用于解决慢速IO的问题我们绝大部分的计算，都会依赖于很多外部资源IO，如磁盘读写、网络访问、数据库访问... 这些资源的访问速度远远低于CPU的切换速度。如果使用单线程进行操作时，就会长时间的等待IO的返回。造成无效等待，性能低下。所以即使是Python，为了充分利用CPU资源，提高性能，在通常的业务场景下使用多线程编程也是完全必要的。
多核与Python多实例延续上面的问题，我们知道现在CPU大部分都是多核的，python为了避免单线程只能使用到一个核的问题，是有个multiprocessing 库的，允许创建子进程（子进程数一般与核心数相同），来充分利用CPU资源。↓ ↓ ↓ 喜欢就点赞吧，欢迎各位评论指教，谢谢关注 -- 极迭代！。
