并发编程历史观

并发编程(Concurrency Programming)，从字面意思来看，自然让人联想到两个或多个的意思。并发编程的出现是计算机硬件，操作系统进步的结果，也是计算机科学追求更快速度，更高效率解决问题的结果。

并发出现之前

在并发出现之前，程序的执行自然就都是串行了。那时计算机CPU都是单核的，内存也非常小。需要利用计算机解决的问题也远没有现在这样复杂。因此将程序串行化自然能够解决很多问题。

随着计算机软件和硬件的发展，不仅一台计算机可以有多个CPU，一个CPU还可以有多核。内存变得越来越大，速度也变得越来越快了。为了充分利用这些资源，同时为了提高计算效率和应对更大的计算量，自然而然出现了并发编程技术。

并发的基本概念

并发和并行

并发和并行，虽然只有一字之差，事实上这两个概念有很大的不同。

• 并发是多个线程做同一件事情：

  • 这些进程可能一点关系也没有，举个例子，求N个数之和，我们可以将这N个数分成M分，用M个线程去分别求和，最后再由一个线程合并求和，这就是并发。

• 并行是多个进程做不同的事情：

  • 一个程序做的事情是求N个数之和，不管这个程序是一个线程完成还是多个线程完成。

  • 另一个程序做的事情是求N个数的乘积，也不管这个程序是一个线程完成还是多个线程完成。

  • 这两个线程在各自的内存区域共同受一个CPU调度，而且这两个程序还是同时进行。那这就是并行。

总结来说，并发是彼此之间有联系，可以共享数据，并行是彼此之间没有多少联系，做着不同的事情不会共享数据。

并发编程

由并发牵扯到的一个最重要的概念就是线程(Thread)，并发的手段就是多线程，因此并发编程也可以叫做多线程编程，如果没有多线程的编程绝对不能叫做并发编程。

并发编程的执行单元

并发编程的执行单元，那线程又是什么？线程可以理解为小粒度的进程，和进程的区别在于线程之间共享内存，进程之间独立内存。

串行和并行

串行

串行的反义词是并行，串行可以理解为一次只做一个事情，从微观层面来看，CPU的指令执行必定都是串行的，一个时钟周期内，单个CPU的单个核内不可能同时执行两条指令。

并行

并行的话上面说过，是多个进程做不同的事情，从微观上来看，一个多核CPU或者多个CPU在同一个时钟周期内，执行不同的指令可以认为是并行。

单核和多核

随着计算机硬件的发展，逐渐出现了多核甚至多个CPU(宏观上可以把多核和多CPU等同)，这样并发编程就自然而然出现了。

事实上，这种说明严格来说，是不符合历史的。不能说多核就一定是并发，单核就一定只能是串行。单核也可以并发，多核自然绝对可以串行。

多CPU(或者说多核)出现之前，是有并发的。只不过这时候的并发从指令的微观层面来看，它是串行化的，一个CPU时钟周期内，一定只有一个线程在运行。

因此，这个时候，多线程编程的性能和效率不一定比串行编程要高。当然，并行比串行自然效率要高。

举个例子，某个程序是CPU密集计算，某个时刻正在CPU计算，另一个 程序是IO密集的，同一时刻可以调度它去进行IO计算而不影响CPU密集计算的程序，这样自然就提高了效率。

单核可以并发，也可以并行，多核的场景下进行并发编程比单核效率要高很多。这里有一个阿姆达尔定律来说明这个事情。关于阿姆达尔定律。

并发编程的影响

很显然，并发编程带来的最大影响是提高了计算效率，充分利用了计算资源(并行也是为了充分利用计算资源)。但同时并发编程也带来了一个巨大的影响，那就是使得编写并发程序变得困难起来，编写正确的程序就已经比较难了，编写正确的并行程序就是难上加难。

编写并发程序为什么更加困难？原因在于并发程序需要处理线程调度，数据共享问题。因为数据共享带来的线程安全问题。

同时，多线程就意味着需要额外的调度逻辑，这多出来的调度会带来线程的上下文切换等损耗。因此多线程不是高性能的良方。恰当地使用多线程，小心翼翼地编写并发程序才是对策。

有时候，我们甚至不能忽略线程切换带来的性能下降，更加不能容忍多线程带来的线程安全导致错误的计算结果问题。

提高计算效率吗

多线程不是高性能的最好办法。可以这样说，多线程的目的在于充分利用计算机硬件资源和软件资源，使其不断处于忙碌状态从而提高生产效率。而高性能的解决办法有时候需要从更加宏观的地方入手。

分布式架构

目前，互联网里分布式架构应该比较流行。因为解决高并发，大流量问题很多时候就是分布式。现在比较流行的微服务也可以理解为更小粒度的SOA。计算机科学里还是现实生活中，我们解决大问题的思路就是拆分。将大问题拆分成小问题，将大模块拆分成小模块。然后利用多实例，多服务来解决。因>此，从宏观层面来看，分布式和并发的思想上有某种契合。都是化大为小，各个击破。

协程

多线程必然带来线程切换的问题。线程切换就会消耗额外的计算资源。因此计算机科学里又有了一种协程的说法。可以这样认为，线程是小粒度的进程，而协程可以理解为小粒度的线程。协程不需要上下文切换，在方法调用里调用其他的方法不需要切换资源。这里的关键在于利用了CPU的中断。因此避>免了线程切换带来的资源消耗。未来，Java必将支持协程。而目前Python已经支持协程了。

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并发编程总结

这个思路从简单到复杂，基本是按照并发编程学习的思路来的。当然，各个章节也很独立。可以作为单独的复习或学习参考。希望这个专题能给自己和他人带来知识上的梳理与巩固。