当有多个线程在操作时，如果系统只有一个 CPU，则它根本不可能真正同时进行一个以上的线程，它只能把 CPU 运行时间划分成若干个时间段，再将时间段分配给各个线程执行，在一个时间段的线程代码运行时,其它线程处于挂起状态.这种方式我们称之为并发（Concurrent）。
当系统有一个以上 CPU 时，则线程的操作有可能非并发。当一个 CPU 执行一个线程时，另一个 CPU 可以执行另一个线程，两个线程互不抢占 CPU 资源，可以同时进行，这种方式我们称之为并行（Parallel）。

线程

线程的实现

实际上线程的实现与 Java 无关，由平台所决定，Java 所做的是将 Thread 对象映射到操作系统所提供的线程上面去，对外提供统一的操作接口，向程序员隐藏了底层的细节

操作系统实现线程主要有 3 种方式：

用户级线程
内核级线程
用户级线程 + 内核级线程，混合实现

线程的状态

线程是一个动态执行的过程，它有一个从产生到死亡的过程，共五种状态：新建（newThread）、就绪（runnable）、运行（running）、死亡（dead）、堵塞（blocked）

在这里插入图片描述

线程优先级

java 中的线程优先级的范围是1～10，默认的优先级是5。10极最高。

有时间片轮循机制。“高优先级线程”被分配CPU的概率高于“低优先级线程”。根据时间片轮循调度，所以能够并发执行。无论是是级别相同还是不同，线程调用都不会绝对按照优先级执行，每次执行结果都不一样，调度算法无规律可循，所以线程之间不能有先后依赖关系。
无时间片轮循机制时，高级别的线程优先执行，如果低级别的线程正在运行时，有高级别线程可运行状态，则会执行完低级别线程，再去执行高级别线程。如果低级别线程处于等待、睡眠、阻塞状态，或者调用yield()函数让当前运行线程回到可运行状态，以允许具有相同优先级或者高级别的其他线程获得运行机会。因此，使用yield()的目的是让相同优先级的线程之间能适当的轮转执行。但是，实际中无法保证yield()达到让步目的，因为让步的线程还有可能被线程调度程序再次选中。结论：yield()从未导致线程转到等待/睡眠/阻塞状态。在大多数情况下，yield()将导致线程从运行状态转到可运行状态，但有可能没有效果。

线程调度

抢占式调度：抢占式调度指的是每条线程执行的时间、线程的切换都由系统控制，系统控制指的是在系统某种运行机制下，可能每条线程都分同样的执行时间片，也可能是某些线程执行的时间片较长，甚至某些线程得不到执行的时间片。在这种机制下，一个线程的堵塞不会导致整个进程堵塞。
协同式调度：协同式调度指某一线程执行完后主动通知系统切换到另一线程上执行，这种模式就像接力赛一样，一个人跑完自己的路程就把接力棒交接给下一个人，下个人继续往下跑。线程的执行时间由线程本身控制，线程切换可以预知，不存在多线程同步问题，但它有一个致命弱点：如果一个线程编写有问题，运行到一半就一直堵塞，那么可能导致整个系统崩溃。

JVM规范中规定每个线程都有优先级，且优先级越高越优先执行，但优先级高并不代表能独自占用执行时间片，可能是优先级高得到越多的执行时间片，反之，优先级低的分到的执行时间少但不会分配不到执行时间。
java使用的线程调度是抢占式调度，java中线程会按优先级分配CPU时间片运行

创建线程的多种方式

继承Thread类实现多线程
覆写Runnable()接口实现多线程，而后同样覆写run()。
覆写Callable接口实现多线程（JDK1.5）：核心方法叫call()方法，有返回值
通过线程池启动多线程
FixThreadPool(int n); 固定大小的线程池
SingleThreadPoolExecutor :单线程池
CashedThreadPool(); 缓存线程池

继承Thread和实现Runnable接口的区别：
a.实现Runnable接口避免多继承局限；
b.实现Runnable()可以更好的体现共享的概念

什么是守护线程？

只要当前JVM实例中尚存在任何一个非守护线程没有结束，守护线程就全部工作；只有当最后一个非守护线程结束时，守护线程随着JVM一同结束工作。
Daemon的作用是为其他线程的运行提供便利服务，守护线程最典型的应用就是 GC (垃圾回收器)

Thread daemonTread = new Thread();
daemonThread.setDaemon(true);

线程和进程的区别是什么？

根本区别：进程是操作系统资源分配的基本单位，而线程是任务调度和执行的基本单位
开销方面：每个进程都有独立的代码和数据空间（程序上下文），程序之间的切换会有较大的开销；线程可以看做轻量级的进程，同一类线程共享代码和数据空间，每个线程都有自己独立的运行栈和程序计数器（PC），线程之间切换的开销小。
所处环境：在操作系统中能同时运行多个进程（程序）；而在同一个进程（程序）中有多个线程同时执行（通过CPU调度，在每个时间片中只有一个线程执行）
内存分配：系统在运行的时候会为每个进程分配不同的内存空间；而对线程而言，除了CPU外，系统不会为线程分配内存（线程所使用的资源来自其所属进程的资源），线程组之间只能共享资源。
包含关系：没有线程的进程可以看做是单线程的，如果一个进程内有多个线程，则执行过程不是一条线的，而是多条线（线程）共同完成的；线程是进程的一部分，所以线程也被称为轻权进程或者轻量级进程。

线程池

为什么要使用线程池？

创建线程和销毁线程的花销是比较大的，这些时间有可能比处理业务的时间还要长。这样频繁的创建线程和销毁线程，再加上业务工作线程，消耗系统资源的时间，可能导致系统资源不足。（我们可以把创建和销毁的线程的过程去掉）

线程池有什么作用？

提高效率：创建好一定数量的线程放在池中，等需要使用的时候就从池中拿一个，这要比需要的时候创建一个线程对象要快的多。
方便管理：可以编写线程池管理代码对池中的线程同一进行管理，比如说启动时有该程序创建100个线程，每当有请求的时候，就分配一个线程去工作，如果刚好并发有101个请求，那多出的这一个请求可以排队等候，避免因无休止的创建线程导致系统崩溃。

说说几种常见的线程池及使用场景

1、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。

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
        return new FinalizableDelegatedExecutorService
            (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                    0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                    new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}

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。

 public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
        return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                      0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                      new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

3、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。

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
        return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                      60L, TimeUnit.SECONDS,
                                      new SynchronousQueue<Runnable>());
}

4、newScheduledThreadPool
创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。

public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) {
        return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}

线程池不允许使用Executors去创建，而是通过ThreadPoolExecutor的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。说明：Executors各个方法的弊端：
1）newFixedThreadPool和newSingleThreadExecutor:
主要问题是堆积的请求处理队列可能会耗费非常大的内存，甚至OOM。
2）newCachedThreadPool和newScheduledThreadPool:
主要问题是线程数最大数是Integer.MAX_VALUE，可能会创建数量非常多的线程，甚至OOM。

线程池都有哪几种工作队列

1、ArrayBlockingQueue
是一个基于数组结构的有界阻塞队列，此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。
2、LinkedBlockingQueue
一个基于链表结构的阻塞队列，此队列按FIFO （先进先出）排序元素，吞吐量通常要高于ArrayBlockingQueue。静态工厂方法Executors.newFixedThreadPool()使用了这个队列
3、SynchronousQueue
一个不存储元素的阻塞队列。每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作，否则插入操作一直处于阻塞状态，吞吐量通常要高于LinkedBlockingQueue，静态工厂方法Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列。
4、PriorityBlockingQueue
一个具有优先级的无限阻塞队列。

线程池中的几种重要的参数及流程说明

corePoolSize：核心池的大小，这个参数跟后面讲述的线程池的实现原理有非常大的关系。在创建了线程池后，默认情况下，线程池中并没有任何线程，而是等待有任务到来才创建线程去执行任务，除非调用了prestartAllCoreThreads()或者prestartCoreThread()方法，从这2个方法的名字就可以看出，是预创建线程的意思，即在没有任务到来之前就创建corePoolSize个线程或者一个线程。默认情况下，在创建了线程池后，线程池中的线程数为0，当有任务来之后，就会创建一个线程去执行任务，当线程池中的线程数目达到corePoolSize后，就会把到达的任务放到缓存队列当中；
maximumPoolSize：线程池最大线程数，这个参数也是一个非常重要的参数，它表示在线程池中最多能创建多少个线程；
keepAliveTime：表示线程没有任务执行时最多保持多久时间会终止。默认情况下，只有当线程池中的线程数大于corePoolSize时，keepAliveTime才会起作用，直到线程池中的线程数不大于corePoolSize，即当线程池中的线程数大于corePoolSize时，如果一个线程空闲的时间达到keepAliveTime，则会终止，直到线程池中的线程数不超过corePoolSize。但是如果调用了allowCoreThreadTimeOut(boolean)方法，在线程池中的线程数不大于corePoolSize时，keepAliveTime参数也会起作用，直到线程池中的线程数为0；
unit：参数keepAliveTime的时间单位，有7种取值，在TimeUnit类中有7种静态属性：
workQueue：一个阻塞队列，用来存储等待执行的任务，这个参数的选择也很重要，会对线程池的运行过程产生重大影响，一般来说，这里的阻塞队列有以下几种选择：
ArrayBlockingQueue
LinkedBlockingQueue
SynchronousQueue
PriorityBlockingQueue
hreadFactory：用于设置创建线程的工厂，可以通过线程工厂给每个创建出来的线程做些更有意义的事情，比如设置daemon和优先级等
handler：表示当拒绝处理任务时的策略，有以下四种取值：
1、AbortPolicy：直接抛出异常。
2、CallerRunsPolicy：只用调用者所在线程来运行任务。
3、DiscardOldestPolicy：丢弃队列里最近的一个任务，并执行当前任务。
4、DiscardPolicy：不处理，丢弃掉。
5、也可以根据应用场景需要来实现RejectedExecutionHandler接口自定义策略。如记录日志或持久化不能处理的任务

怎么理解无界队列和有界队列

有界队列
1.初始的poolSize < corePoolSize，提交的runnable任务，会直接做为new一个Thread的参数，立马执行。
2.当提交的任务数超过了corePoolSize，会将当前的runable提交到一个block queue中。
3.有界队列满了之后，如果poolSize < maximumPoolsize时，会尝试new 一个Thread的进行救急处理，立马执行对应的runnable任务。
4.如果3中也无法处理了，就会走到第四步执行reject操作。

无界队列
与有界队列相比，除非系统资源耗尽，否则无界的任务队列不存在任务入队失败的情况。当有新的任务到来，系统的线程数小于corePoolSize时，则新建线程执行任务。当达到corePoolSize后，就不会继续增加，若后续仍有新的任务加入，而没有空闲的线程资源，则任务直接进入队列等待。若任务创建和处理的速度差异很大，无界队列会保持快速增长，直到耗尽系统内存。
当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize，如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略。

如何合理配置线程池的大小

大家认为线程池的大小经验值应该这样设置：（其中N为CPU的个数）
如果是CPU密集型应用，则线程池大小设置为N+1
如果是IO密集型应用，则线程池大小设置为2N+1
线程等待时间所占比例越高，需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高，需要越少线程。

计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。

第二种任务的类型是IO密集型，涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度。常见的大部分任务都是IO密集型任务，比如Web应用。

submit()和execute()

JDK5往后，任务分两类：一类是实现了Runnable接口的类，一类是实现了Callable接口的类。两者都可以被ExecutorService执行，它们的区别是：

execute(Runnable x) 没有返回值。可以执行任务，但无法判断任务是否成功完成。——实现Runnable接口
submit(Runnable x) 返回一个future。可以用这个future来判断任务是否成功完成。——实现Callable接口

线程池原理

线程池提供了两个钩子(beforeExecute，afterExecute)给我们，我们继承线程池，在执行任务前后做一些事情。

线程池由两个核心数据结构组成：
1）线程集合（workers）：存放执行任务的线程，是一个HashSet；
2）任务等待队列（workQueue）：存放等待线程池调度执行的任务，是一个阻塞式队列BlockingQueue；

任务执行流程
1）线程池中线程数量小于corePoolSize，此时任务不会进等待队列，线程池直接创建一个线程Worker执行提交的任务；
2）线程池中线程数量不小于corePoolSize并且等待队列未满，任务直接添加到等待队列，等待线程池调度执行；
3）线程池中线程数量不小于corePoolSize但是等待队列已满且线程数量小于maximumPoolSize，线程池会进行扩容新创建一个线程Worker执行提交的任务，新创建的Worker会被添加到线程集合workers中；
4）等待队列已满并且线程数量已达到maximumPoolSize，这种情况下线程池无法继续执行任务会拒绝任务，执行一个指定的拒接策略。

JDK内置的拒绝策略主要有下面几种：
1）调用线程执行（CallerRunsPolicy），任务被线程池拒绝后，任务会被调用线程执行；
2）终止执行（AbortPolicy），任务被拒绝时，抛出RejectedExecutionException异常报错
3）丢弃任务（DiscardPolicy），任务被直接丢弃，不会抛异常报错；
4）丢失老任务（DiscardOldestPolicy），把等待队列中最老的任务删除，删除后重新提交当前任务。

线程安全

什么是死锁？

所谓死锁，是指多个进程在运行过程中因争夺资源而造成的一种僵局，当进程处于这种僵持状态时，若无外力作用，它们都将无法再向前推进。因此我们举个例子来描述，如果此时有一个线程A，按照先锁a再获得锁b的的顺序获得锁，而在此同时又有另外一个线程B，按照先锁b再锁a的顺序获得锁。

死锁产生的4个必要条件？

互斥条件：进程要求对所分配的资源进行排它性控制，即在一段时间内某资源仅为一进程所占用。
请求和保持条件：当进程因请求资源而阻塞时，对已获得的资源保持不放。
不剥夺条件：进程已获得的资源在未使用完之前，不能剥夺，只能在使用完时由自己释放。
环路等待条件：在发生死锁时，必然存在一个进程–资源的环形链。

怎么预防死锁？

资源一次性分配：一次性分配所有资源，这样就不会再有请求了：（破坏请求条件）
只要有一个资源得不到分配，也不给这个进程分配其他的资源：（破坏请保持条件）
可剥夺资源：即当某进程获得了部分资源，但得不到其它资源，则释放已占有的资源（破坏不可剥夺条件）
资源有序分配法：系统给每类资源赋予一个编号，每一个进程按编号递增的顺序请求资源，释放则相反（破坏环路等待条件）

总结：
1、以确定的顺序获得锁
2、超时放弃

怎么避免死锁？

预防死锁的几种策略，会严重地损害系统性能。因此在避免死锁时，要施加较弱的限制，从而获得较满意的系统性能。由于在避免死锁的策略中，允许进程动态地申请资源。因而，系统在进行资源分配之前预先计算资源分配的安全性。若此次分配不会导致系统进入不安全的状态，则将资源分配给进程；否则，进程等待。其中最具有代表性的避免死锁算法是银行家算法。

银行家算法：首先需要定义状态和安全状态的概念。系统的状态是当前给进程分配的资源情况。因此，状态包含两个向量Resource（系统中每种资源的总量）和Available（未分配给进程的每种资源的总量）及两个矩阵Claim（表示进程对资源的需求）和Allocation（表示当前分配给进程的资源）。安全状态是指至少有一个资源分配序列不会导致死锁。当进程请求一组资源时，假设同意该请求，从而改变了系统的状态，然后确定其结果是否还处于安全状态。如果是，同意这个请求；如果不是，阻塞该进程知道同意该请求后系统状态仍然是安全的。

检测死锁：首先为每个进程和每个资源指定一个唯一的号码；然后建立资源分配表和进程等待表。

解除死锁:当发现有进程死锁后，便应立即把它从死锁状态中解脱出来，常采用的方法有：

剥夺资源：从其它进程剥夺足够数量的资源给死锁进程，以解除死锁状态；

撤消进程：可以直接撤消死锁进程或撤消代价最小的进程，直至有足够的资源可用，死锁状态.消除为止；所谓代价是指优先级、运行代价、进程的重要性和价值等。

怎么检测死锁？

1、Jstack命令
jstack是java虚拟机自带的一种堆栈跟踪工具。jstack用于打印出给定的java进程ID或core file或远程调试服务的Java堆栈信息。 Jstack工具可以用于生成java虚拟机当前时刻的线程快照。线程快照是当前java虚拟机内每一条线程正在执行的方法堆栈的集合，生成线程快照的主要目的是定位线程出现长时间停顿的原因，如线程间死锁、死循环、请求外部资源导致的长时间等待等。线程出现停顿的时候通过jstack来查看各个线程的调用堆栈，就可以知道没有响应的线程到底在后台做什么事情，或者等待什么资源。

2、JConsole工具
Jconsole是JDK自带的监控工具，在JDK/bin目录下可以找到。它用于连接正在运行的本地或者远程的JVM，对运行在Java应用程序的资源消耗和性能进行监控，并画出大量的图表，提供强大的可视化界面。而且本身占用的服务器内存很小，甚至可以说几乎不消耗。

锁

CAS

CAS操作的就是乐观锁，每次不加锁而是假设没有冲突而去完成某项操作，如果因为冲突失败就重试，直到成功为止。
CAS是英文单词Compare And Swap的缩写，翻译过来就是比较并替换。
CAS机制当中使用了3个基本操作数：内存地址V，旧的预期值A，要修改的新值B。
更新一个变量的时候，只有当变量的预期值A和内存地址V当中的实际值相同时，才会将内存地址V对应的值修改为B。

在内存地址V当中，存储着值为10的变量。
此时线程1想要把变量的值增加1。对线程1来说，旧的预期值A=10，要修改的新值B=11。
在线程1要提交更新之前，另一个线程2抢先一步，把内存地址V中的变量值率先更新成了11。
线程1开始提交更新，首先进行A和地址V的实际值比较（Compare），发现A不等于V的实际值，提交失败。
线程1重新获取内存地址V的当前值，并重新计算想要修改的新值。此时对线程1来说，A=11，B=12。这个重新尝试的过程被称为自旋。
这一次比较幸运，没有其他线程改变地址V的值。线程1进行Compare，发现A和地址V的实际值是相等的。
线程1进行SWAP，把地址V的值替换为B，也就是12。

CAS的缺点：
1.CPU开销较大
在并发量比较高的情况下，如果许多线程反复尝试更新某一个变量，却又一直更新不成功，循环往复，会给CPU带来很大的压力。
2.不能保证代码块的原子性
CAS机制所保证的只是一个变量的原子性操作，而不能保证整个代码块的原子性。比如需要保证3个变量共同进行原子性的更新，就不得不使用Synchronized了。

ABA问题：
CAS可以有效的提升并发的效率，但同时也会引入ABA问题。
如线程1从内存X中取出A，这时候另一个线程2也从内存X中取出A，并且线程2进行了一些操作将内存X中的值变成了B，然后线程2又将内存X中的数据变成A，这时候线程1进行CAS操作发现内存X中仍然是A，然后线程1操作成功。虽然线程1的CAS操作成功，但是整个过程就是有问题的。比如链表的头在变化了两次后恢复了原值，但是不代表链表就没有变化。
所以JAVA中提供了AtomicStampedReference/AtomicMarkableReference来处理会发生ABA问题的场景，主要是在对象中额外再增加一个标记来标识对象是否有过变更。

乐观锁和悲观锁

悲观锁
总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。

乐观锁
总是假设最好的情况，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于write_condition机制，其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。

乐观锁常见的实现方式

版本号机制：一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段，表示数据被修改的次数，当数据被修改时，version值会加一。当线程A要更新数据值时，在读取数据的同时也会读取version值，在提交更新时，若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。
CAS算法：即compare and swap（比较与交换），是一种有名的无锁算法。无锁编程，即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步，也就是在没有线程被阻塞的情况下实现变量的同步，所以也叫非阻塞同步（Non-blocking Synchronization）。CAS算法涉及到三个操作数：需要读写的内存值 V；进行比较的值 A；拟写入的新值 B。当且仅当 V 的值等于 A时，CAS通过原子方式用新值B来更新V的值，否则不会执行任何操作（比较和替换是一个原子操作）。一般情况下是一个自旋操作，即不断的重试。

简单的来说CAS适用于写比较少的情况下（多读场景，冲突一般较少），synchronized适用于写比较多的情况下（多写场景，冲突一般较多）

数据库相关锁机制

数据库锁一般可以分为两类，一个是悲观锁，一个是乐观锁

乐观锁：一般是指用户自己实现的一种锁机制，假设认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则让返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。乐观锁的实现方式一般包括使用版本号和时间戳。

悲观锁：一般就是我们通常说的数据库锁机制，以下讨论都是基于悲观锁。悲观锁主要表锁、行锁、页锁。在MyISAM中只用到表锁，不会有死锁的问题，锁的开销也很小，但是相应的并发能力很差。innodb实现了行级锁和表锁，锁的粒度变小了，并发能力变强，但是相应的锁的开销变大，很有可能出现死锁。同时inodb需要协调这两种锁，算法也变得复杂。InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，只有通过索引条件检索数据，InnoDB才使用行级锁，否则，InnoDB将使用表锁。表锁和行锁都分为共享锁和排他锁（独占锁），而更新锁是为了解决行锁升级（共享锁升级为独占锁）的死锁问题。innodb中表锁和行锁一起用，所以为了提高效率才会有意向锁（意向共享锁和意向排他锁）。

为了表锁和行锁而存在的意向锁
在mysql中有表锁，读锁锁表，会阻塞其他事务修改表数据。写锁锁表，会阻塞其他事务读和写。
Innodb引擎又支持行锁，行锁分为共享锁，一个事务对一行的共享只读锁。排它锁，一个事务对一行的排他读写锁。
这两中类型的锁共存的问题考虑这个例子：事务A锁住了表中的一行，让这一行只能读，不能写。之后，事务B申请整个表的写锁。如果事务B申请成功，那么理论上它就能修改表中的任意一行，这与A持有的行锁是冲突的。数据库需要避免这种冲突，就是说要让B的申请被阻塞，直到A释放了行锁。
意向锁也就是为了解决这种冲突而出现的，不过要注意：申请意向锁的动作是数据库完成的，就是说，事务A申请一行的行锁的时候，数据库会自动先开始申请表的意向锁，不需要我们程序员使用代码来申请。

行锁的细分
共享锁

加锁与解锁：当一个事务执行select语句时，数据库系统会为这个事务分配一把共享锁，来锁定被查询的数据。在默认情况下，数据被读取后，数据库系统立即解除共享锁。例如，当一个事务执行查询“SELECT
FROM accounts”语句时，数据库系统首先锁定第一行，读取之后，解除对第一行的锁定，然后锁定第二行。这样，在一个事务读操作过程中，允许其他事务同时更新accounts表中未锁定的行。
兼容性：如果数据资源上放置了共享锁，还能再放置共享锁和更新锁。
并发性能：具有良好的并发性能，当数据被放置共享锁后，还可以再放置共享锁或更新锁。所以并发性能很好

排它锁

加锁与解锁：当一个事务执行insert、update或delete语句时，数据库系统会自动对SQL语句操纵的数据资源使用独占锁。如果该数据资源已经有其他锁（任何锁）存在时，就无法对其再放置独占锁了。
兼容性：独占锁不能和其他锁兼容，如果数据资源上已经加了独占锁，就不能再放置其他的锁了。同样，如果数据资源上已经放置了其他锁，那么也就不能再放置独占锁了。
并发性能：最差。只允许一个事务访问锁定的数据，如果其他事务也需要访问该数据，就必须等待。

分布式锁

待补充

偏向锁

在没有实际竞争的情况下，还能够针对部分场景继续优化。如果不仅仅没有实际竞争，自始至终，使用锁的线程都只有一个，那么，维护轻量级锁都是浪费的。偏向锁的目标是，减少无竞争且只有一个线程使用锁的情况下，使用轻量级锁产生的性能消耗。轻量级锁每次申请、释放锁都至少需要一次CAS，但偏向锁只有初始化时需要一次CAS。
“偏向”的意思是，偏向锁假定将来只有第一个申请锁的线程会使用锁（不会有任何线程再来申请锁），因此，只需要在Mark Word中CAS记录owner（本质上也是更新，但初始值为空），如果记录成功，则偏向锁获取成功，记录锁状态为偏向锁，以后当前线程等于owner就可以零成本的直接获得锁；否则，说明有其他线程竞争，膨胀为轻量级锁。
偏向锁无法使用自旋锁优化，因为一旦有其他线程申请锁，就破坏了偏向锁的假定。
缺点
同样的，如果明显存在其他线程申请锁，那么偏向锁将很快膨胀为轻量级锁。
不过这个副作用已经小的多。
如果需要，使用参数-XX:-UseBiasedLocking禁止偏向锁优化（默认打开）。

轻量锁

自旋锁的目标是降低线程切换的成本。如果锁竞争激烈，我们不得不依赖于重量级锁，让竞争失败的线程阻塞；如果完全没有实际的锁竞争，那么申请重量级锁都是浪费的。轻量级锁的目标是，减少无实际竞争情况下，使用重量级锁产生的性能消耗，包括系统调用引起的内核态与用户态切换、线程阻塞造成的线程切换等。
顾名思义，轻量级锁是相对于重量级锁而言的。使用轻量级锁时，不需要申请互斥量，仅仅将Mark Word中的部分字节CAS更新指向线程栈中的Lock Record，如果更新成功，则轻量级锁获取成功，记录锁状态为轻量级锁；否则，说明已经有线程获得了轻量级锁，目前发生了锁竞争（不适合继续使用轻量级锁），接下来膨胀为重量级锁。
Mark Word是对象头的一部分；每个线程都拥有自己的线程栈（虚拟机栈），记录线程和函数调用的基本信息。二者属于JVM的基础内容，此处不做介绍。
当然，由于轻量级锁天然瞄准不存在锁竞争的场景，如果存在锁竞争但不激烈，仍然可以用自旋锁优化，自旋失败后再膨胀为重量级锁。
缺点
同自旋锁相似：如果锁竞争激烈，那么轻量级将很快膨胀为重量级锁，那么维持轻量级锁的过程就成了浪费。

重量级锁

内置锁在Java中被抽象为监视器锁（monitor）。在JDK 1.6之前，监视器锁可以认为直接对应底层操作系统中的互斥量（mutex）。这种同步方式的成本非常高，包括系统调用引起的内核态与用户态切换、线程阻塞造成的线程切换等。因此，后来称这种锁为“重量级锁”。

自旋锁

首先，内核态与用户态的切换上不容易优化。但通过自旋锁，可以减少线程阻塞造成的线程切换（包括挂起线程和恢复线程）。
如果锁的粒度小，那么锁的持有时间比较短（尽管具体的持有时间无法得知，但可以认为，通常有一部分锁能满足上述性质）。那么，对于竞争这些锁的而言，因为锁阻塞造成线程切换的时间与锁持有的时间相当，减少线程阻塞造成的线程切换，能得到较大的性能提升。具体如下：

当前线程竞争锁失败时，打算阻塞自己
不直接阻塞自己，而是自旋一会（空等待，比如一个空的有限for循环
在自旋的同时重新竞争锁
如果自旋结束前获得了锁，那么锁获取成功；否则，自旋结束后阻塞自己
如果在自旋的时间内，锁就被旧owner释放了，那么当前线程就不需要阻塞自己（也不需要在未来锁释放时恢复），减少了一次线程切换。

monitor

https://www.jianshu.com/p/7f8a873d479c

锁优化：锁消除、锁粗化、自旋锁、可重入锁

阻塞锁

偏向锁、轻量级锁、重量级锁适用于不同的并发场景：
偏向锁：无实际竞争，且将来只有第一个申请锁的线程会使用锁。
轻量级锁：无实际竞争，多个线程交替使用锁；允许短时间的锁竞争。
重量级锁：有实际竞争，且锁竞争时间长

volatile

happens-before

为什么会有happens-before 规则？
因为jvm会对代码进行编译优化，指令会出现重排序的情况，为了避免编译优化对并发编程安全性的影响，需要happens-before规则定义一些禁止编译优化的场景，保证并发编程的正确性。

内存屏障

大多数现代计算机为了提高性能而采取乱序执行，这使得内存屏障成为必须。
语义上，内存屏障之前的所有写操作都要写入内存；内存屏障之后的读操作都可以获得同步屏障之前的写操作的结果。因此，对于敏感的程序块，写操作之后、读操作之前可以插入内存屏障。

编译器指令重排和CPU指令重排

为了使得处理器内部的运算单元能尽量被充分利用，处理器可能会对输入的代码进行乱序执行优化，处理器会在计算之后将乱序执行的结果重组，保证该结果与顺序执行的结果是一致的，但并不保证程序中的各个语句计算的先后顺序与输入代码中的顺序一致。与处理器的乱序执行优化类似，java虚拟机的即使编译器也有类似的指令重排优化

volatile实现原理

https://www.cnblogs.com/wildwolf0/p/11449506.html

volatile、原子性、可见性、有序性之间的关系

https://blog.csdn.net/qq_39290394/article/details/98102339

有了synchronized为什么还要volatile

https://www.cnblogs.com/hollischuang/p/11386988.html

synchronized

synchronized是如何实现的

https://blog.csdn.net/qweqwruio/article/details/81359689

synchronized和lock的关系

https://blog.csdn.net/hefenglian/article/details/82383569

synchronized如何实现线程安全的单例

https://www.cnblogs.com/yj321/p/9282423.html

synchronized和原子性、可见性、有序性之间的关系

https://blog.csdn.net/qq_33173608/article/details/88202474

其它

sleep wait

https://blog.csdn.net/qq_34490018/article/details/81609147

wait notify notifAll

https://www.jianshu.com/p/25e243850bd2?appinstall=0

ThreadLocal

https://www.jianshu.com/p/3c5d7f09dfbd

写一个死锁程序

https://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/10633769.html

实现生产者消费者

https://www.cnblogs.com/xiaowenboke/p/10469125.html

已是寒冬

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面试题：Java并发编程

文章目录

并发与并行

什么是并发

什么是并行

并发与并行的区别是什么

线程