1、并发编程知识图谱
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2、并发编程知识点
2.1 线程和任务执行
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- Thread: Java线程的基本类。
- Runnable: 实现了Runnable接口的对象可以被线程执行。
- Callable: 类似Runnable，但可以返回结果和抛出异常。
- Future: 表示异步操作的结果。
- FutureTask: Future和Runnable的实现类，用于封装异步任务。
2.2 线程池管理
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- ExecutorService: 管理线程池和执行任务的接口。
- ThreadPoolExecutor: ExecutorService的具体实现，提供线程池的详细控制。
- ScheduledExecutorService: 用于延迟执行或定期执行任务的接口。
- ForkJoinPool: 专为ForkJoinTask任务设计的线程池，支持工作窃取算法。
2.3 同步辅助工具
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- CountDownLatch: 让一个或多个线程等待其他线程完成操作。
- CyclicBarrier: 允许一组线程相互等待，直到所有线程都到达某个公共屏障点。
- Semaphore: 控制对有限资源的访问数量。
- Phaser: 管理多个线程之间的多个阶段的同步。
- Exchanger: 用于两个线程之间的数据交换。
2.4 锁机制
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- ReentrantLock: 可重入的互斥锁。
- ReadWriteLock: 允许多个读操作并行，但写操作是独占的锁。
- StampedLock: 支持乐观读和悲观写的更先进的读写锁。
- Lock: 提供比synchronized更丰富的锁定机制的接口。
2.5 并发集合
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- ConcurrentHashMap: 线程安全的哈希表实现。
- ConcurrentLinkedQueue: 线程安全的无界队列。
- BlockingQueue: 支持阻塞操作的队列接口。
- SynchronousQueue: 不存储元素的阻塞队列。
- PriorityBlockingQueue: 具有优先级的线程安全阻塞队列。
- DelayQueue: 存储元素具有指定延迟的无界阻塞队列。
- CopyOnWriteArrayList: 线程安全的变长数组实现。
- ConcurrentSkipListMap: 线程安全的有序映射。
2.6 原子类和非阻塞编程
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- AtomicInteger, AtomicLong, AtomicReference: 无锁的线程安全编程组件。
- LongAdder, DoubleAdder: 高效的长整型和双精度浮点型数值累加。
- Striped64: 实现高效的并发计数器。
- ThreadLocalRandom: 为每个线程提供独立的随机数生成器实例。
2.7 异步编程
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- CompletableFuture: 编写异步代码，链接多个异步操作。
- ForkJoinTask: 用于将任务分解成更小的任务。
- Stream API: 支持并行数据处理流水线。
2.8 并发控制和模式
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- volatile 关键字: 确保变量的可见性和有序性。
- Transient Fault Handling: 实现暂时性故障处理模式。
- 并发模式: 如生产者-消费者模式、读者-写者模式等。
2.9 分布式并发控制
- 分布式锁: 在分布式系统中实现不同节点间操作的原子性。
2.10 并发编程模型
- Actor模型: 通过消息传递来处理并发。
2.11 响应式编程
- 反应式编程构件: 如java.util.concurrent.Flow模块。
- 响应式编程框架: 如RxJava、Project Reactor。
2.12 调试和分析工具
- 并发调试和分析工具: 如JConsole、VisualVM等。
2.13 其他
- 不可变对象: 使用final关键字和不可变集合类创建线程安全对象。
- 分段锁: 手动将数据结构分割成多个段，并为每段提供独立的锁。
- 锁粗化和锁消除: 通过JVM优化并发控制。
- 协程: 简化异步编程模型。
- 并发数据结构的自定义实现: 根据需求自定义实现并发数据结构。
3、并发业务场景举例
- 电子商务平台：
在电子商务平台中，高并发处理是必需的，尤其是在促销活动期间。系统需要同时处理大量的订单创建、支付处理、库存更新等任务，同时确保数据的一致性和准确性。
- 金融服务：
金融服务行业，如股票交易平台，需要实时处理大量的交易请求，包括订单撮合、账户余额更新和风险管理，这些都要求高度的并发性和低延迟。
社交媒体：
社交媒体平台需要处理用户发布的帖子、评论和消息，这些内容需要快速地分发给关注者，同时还要处理大量的数据分析任务，如趋势分析和内容推荐。
在线游戏：
在线游戏需要处理大量玩家的同时互动，包括游戏状态同步、得分更新和资源管理，以确保游戏的流畅性和公平性。
大数据处理：
大数据应用需要处理和分析海量数据，如日志分析、用户行为分析等，这些任务通常需要并行处理以提高效率。
云计算服务：
云计算平台提供各种服务，如计算、存储和数据库服务，这些服务需要支持多租户环境，同时处理多个用户的请求。
实时监控系统：
实时监控系统，如网络安全监控和工业控制系统，需要实时收集和分析数据，以快速响应潜在的安全威胁或系统故障。
内容分发网络（CDN） ：
CDN需要快速地将内容分发给全球用户，同时处理大量的数据传输和缓存更新任务。
移动应用后端：
移动应用后端服务需要处理大量的用户请求，如数据同步、推送通知和在线支付，同时保证用户体验的流畅性。
