1、并发编程的挑战

并发编程的目的是为了让程序运行得更快，但是，并不是启动更多的线程就能让程序最大限度地并发执行。在进行并发编程时，如果希望通过多线程执行任务让程序运行得更快，会面临非常多的挑战，比如上下文切换的问题、死锁的问题，以及受限于硬件和软件的资源限制问题，本章会介绍几种并发编程的挑战以及解决方案。

1.1 上下文切换

CPU通过给每个线程分配CPU时间片来实现单核处理器也支持多线程执行代码，时间片是CPU分配给各个线程的时间。CPU通过时间片分配算法来循环执行任务，当前任务执行一个时间片后会切换到下一个任务，在切换前会保存上一个任务的状态，以便下次切换回这个任务时，可以再加载这个任务的状态。所以任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换。
上下文的切换会影响多线程的执行速度

问：如何减少上下文的切换？

减少上下文切换的方法有无锁并发编程、CAS算法、使用最少线程和使用协程。

无锁并发编程。多线程竞争锁时，会引起上下文切换，所以多线程处理数据时，可以用一些办法来避免使用锁，如将数据的ID按照Hash算法取模分段，不同的线程处理不同段的数据。
CAS算法。Java的Atomic包使用CAS算法来更新数据，而不需要加锁。
使用最少线程。避免创建不需要的线程，比如任务很少，但是创建了很多线程来处理，这样会造成大量线程都处于等待状态。
协程：在单线程里实现多任务的调度，并在单线程里维持多个任务间的切换。

1.2 死锁问：避免死锁的常见方法

1.3 资源限制的挑战

什么是资源限制
···资源限制是指在进行并发编程时，程序的执行速度受限于计算机硬件资源或软件资源。
资源限制引发的问题
···在并发编程中，将代码执行速度加快的原则是将代码中串行执行的部分变成并发执行，但是如果将某段串行的代码并发执行，因为受限于资源，仍然在串行执行，这时候程序不仅不会加快执行，反而会更慢，因为增加了上下文切换和资源调度的时间。
如何解决资源限制的问题
··· 对于硬件资源限制，可以考虑使用集群并行执行程序。既然单机的资源有限制，那么就让程序在多机上运行。比如使用ODPS、Hadoop或者自己搭建服务器集群，不同的机器处理不同的数据。可以通过“数据ID%机器数”，计算得到一个机器编号，然后由对应编号的机器处理这笔数据。
···对于软件资源限制，可以考虑使用资源池将资源复用。比如使用连接池将数据库和Socket 连接复用，或者在调用对方webservice接口获取数据时，只建立一个连接。
在资源限制情况下进行并发编程
···根据不同的资源限制调整程序的并发度

1.4 内容小结

多使用JDK并发包提供的并发容器和工具类来解决并发问题，因为这些类都已经通过了充分的测试和优化。