一、并发与并行基础
0.抓住那个CPU
计算机的运算速度非常快，但是在我写上一句话的时候，我想表达的最深层的意思是：CPU的运行速度很快。早在第一台计算机（对，就是那个贼大的，一个房间那么大的计算机）问世的时候，CPU执行运算的速度就直接将我们（也就是在压榨CPU计算力的外部人员，还有IO设备）远远的抛到后面，现代CPU的计算能力早就不是早期CPU所能媲美的，速度比起人类来，快的那叫一个丧心病狂。现在你可以想象以下这个场景：
你在用计算机计算你的一道线性代数题目，你在键盘上输入你的表达式、限制条件，大概单身20年的手速也要那么几秒钟，如果你电脑的CPU只干一件事（当然是不可能的）：等你输入表达式完成后计算其结果。然后你惊讶的发现：你冥思苦想算不出来的几元几次方程，刚敲确定键电脑就给算出来了，当你惊讶于CPU的高效率时，是否想过，在等你输入的这段时间里，以CPU那么优秀的能力，在这段时间CPU是不是很闲？
在刚才的场景中，CPU的确很闲。但是在实际的使用场景中，你可能一边输入着表达式，一边听着网易云的日推荐，还在后台下着百度云资源，再加一个什么QQ、微信什么的，但是你发现在你按确定键的时候，它还是马上把它算出来了！并且你的音乐也没有停，百度云也还在下载着资源，但是比起上一个场景，就好像CPU有分身术一样，同时的处理着多个任务，而且这多个任务好像是在同时运行的，并没有间断一样，至少你没有发现。打开计算机的任务管理器会看见如下的情景：
看见了吧？CPU其实很同时在干很多事情的！刚才的场景，我并没有感觉到在我写博文的时候网易云的音乐停止，所以在我感觉来看，这些任务是同时在进行的（当然还有另外的极端情况：打开软件太多了，会感觉明显的卡顿：任务太多了，CPU都受不了了，同时CPU的占有率会狂飙）。
刚才所瞎扯的，是进程层面上的并发。并发的最根本目的就是为了更好的压榨CPU这个超级劳动力，为我们做更多的事情，让优秀的CPU同学多发光发热。
1.硬件工程师的甩锅
想必你一定听说过摩尔定律，直白的说就是：每18-24个月，我们的CPU处理能力将翻倍。但是万事都是有极限的，CPU主频在接近4GHz的时候就已经很难上升了（因为芯片组件直径已经达到纳米级别），然后硬件工程师突发奇想的把几个CPU内核集成，于是就有了多核处理器（主要是服务器的硬件，我的微机是单核的）。现在计算机的内核数量不断地在上升，在提高计算机计算性能的时候也在考验着软件工程师：如何发挥出多核计算机系统的最大计算潜力，答案就是：并行。
然后就出来了这个乱七八糟、苦不堪言的多线程问题。你一定会认同我的这个观点，如果你学多线程的话。
2.并发和并行的区别
你应该听说过一个和并发很像的词语：并行。但是并发和并行两个之间有什么联系和又有区别呢？
并发：简单的并发理解就是多个任务在高速的切换运行，让人仿佛以为他们在同时运行。
其实不是的，并发的概念主要是针对单核处理机（只有一个物理内核的处理机或者多核处理机的一个具体的物理内核），因为只有一个CPU，所以多个任务只能间接的占用CPU执行，每个任务会占用CPU的一定时间（CPU的进程调度，视具体的调度算法而定，简单的就是时间片轮转调度算法），但是这个时间间隔人类几乎无法察觉（可能是10-100ms，或者更短，也许你会觉得太短了，但是这点时间已经可以让CPU执行上千条指令），所以就算是任务是间隔运行的，我们会产生我们的任务在同时运行的错觉（当然，任务太多了，CPU也忙不过来，所以你就可以察觉了，比如你的软件变得很卡）。
并行：简单的并行概念也是同时运行多个任务，是真正意义的同时运行。并行的概念是针对多核处理机的，（这里和上面所提到的内核都是物理内核，而不是超线程技术实现的逻辑核，逻辑核是和并发相识的概念），多核处理机的多个CPU内核可以做到真正的同时进行，有多少个物理内核，就可以有多少个并行的任务，互不干涉。注：进程的上下文切换和多CPU分别运行一个进程的一部分线程的情况就涉及到操作系统太深了，我就不提了（主要是不太了解），同时在下面的博文中，将不再对并发和并行进行区分，统一称为：并发。
3.并发的思想基础
并发编程还需要思想基础？没错！并发编程必须要有并发的编程思想基础（也就是做好头疼的准备，并发会挑战认知极限），并发编程与顺序编程的最大不同就是：
我不能控制其执行的行为，包括他什么时候开始，什么时候得到结果。在并发编程中，切记：一切非原子性操作（最基本的计算机指令，要么都成功，要么都失败）都可能在任何步骤被打断。举一个荔枝（interesting）：世界被上帝诅咒了（上帝不会诅咒自己），每一次只能有一个人行动，但是让哪一个人行动是上帝的权利。在这样的世界里，张三、李四快乐的生活着，一天他们在吃饭，菜在桌子上的。吃到菜需要伸手、夹菜、放到嘴里三个步骤。他们感情很好，不会抢别人筷子上的东西。那么吃到菜的三个动作就是原子性操作，不可打断。但是注意一点，吃菜需要三步。好！现在他们开始吃饭了。上帝先让张三可以行动，于是张三伸出了手准备夹那块最大的红烧肉，这个时候不知道为什么上帝生气了（就像不知道女朋友为什么生气一样，可能觉得他太贪心了），上帝剥夺了张三可以活动的权利（手一直伸着），然后让李四可以行动。李四先伸出手，再夹了一块青菜，再放到嘴里，再伸出手，夹了那块最大的火烧肉，放到了嘴里。这个时候上帝不生气了（可能觉得李四也不咋地），重新让张三可以行动（自然李四就不能行动了），这个时候张三就会一脸蒙逼：我要夹的那块最大的红烧肉呢？
说上面的例子是为了说明一个问题，在计算机的世界，任何进程的非原子性操作都可能被马上停止（也就是中断当前任务去忙其他的任务），也就是CPU随时都可能去忙别的任务，这一点思想在并发编程里面至关重要。
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4.共享资源
共享资源，也叫临界资源。指的是那种会在多个任务间共享的一些信息、设备（也就是计算机系统里面的资源），比如一些公共的变量，共享的系统设备：如打印机等，对共享资源的访问和使用必须要小心翼翼，不然就会出现上一个红烧肉例子的那种情况，需要的东西拿不到（或者不是你实现想象的该资源应该有的样子，因为他的状态被别人修改了）。再打个比方，如果不对打印机的使用进行控制，同时打印两份文档打印出来的东西肯定不是你想要的，所以，对这些危险的东西的访问必须遵循一些原则，也就是要守规矩。
在多线程中，最麻烦的一个部分就是对临界资源的安全访问。
5. 同步和异步，阻塞与非阻塞的概念
同步和异步都是用来形容一次方法的调用。
同步就是：我让你去给我买只雪糕，在你没有把雪糕买回来之前，我不会做任何事情，等你把雪糕买回来了，我就吃雪糕。
异步就是：我让你去给我买只雪糕，给你说了之后我就继续码代码了，等你把雪糕买回来了，我就吃雪糕。阻塞与非阻塞是形容任务，也就是线程之间的影响程度。
例如：墙上一个表，大家都可以同时看表上的时间，那么我们看表的这个动作就是非阻塞的，因为我看表不会影响你看表。但是比如我们两个只有一只眼镜，在我用这副眼镜的时候你就不能用，那么我用眼镜的这个动作对你用眼镜的动作就是阻塞的。而上面的眼镜和表就是临界资源，临界资源的访问控制要视情况而定（是否会改变资源的状态）。
6.死锁、活锁、饥饿的概念
再举个栗子：我们两个吃饭，一碗饭，一双筷子，现在有以下的场景：
场景一：我拿了一只筷子，你拿了一只筷子，我想要你的那只筷子，但是我们都很饿，你肯定不会给，我也肯定不会给你，那么我们都只有一只筷子，无法吃饭，然后我两就饿死了，所以叫死锁。开个玩笑，实际上是因为我们都没有办法继续我们吃饭的动作，因为我们都还差一点资源，也就是另一双筷子。
场景二：我们很有礼貌，如果我拿不到另外的一只筷子，就会把我的这只筷子放下来，然后再重新去拿。这个时候就可能出现我拿一只，你马上拿了另一只，我放下这一只，你马上放下另一只的死循环。然后大家都吃不到饭，这种情况叫活锁。
场景三：我的速度比较快，我先拿了一只筷子，再哪里另外一只筷子，然后吃饭，放下筷子，再不停的重复，直到吃饱了。你肯定会问，为什么你没有拿到筷子？这个是因为一些其他的原因，比如线程优先级。高优先级可以有更多的CPU执行机会，所以看起来高优先级的线程执行会更快一下。但是你也是可以先拿到筷子（小概率事件在大量事件中必然发生），那么我只有把筷子让给你了哦，但是你吃的少一些，吃完了可能都是饥饿的，所以这种情况叫饥饿。极端的情况会把低优先级的线程任务直接饿死，一直拿不到CPU的执行权。
7.小结
在以上的内容中，简单提了一下什么是多任务以及多任务会出现的问题，当然作重要的还是上帝的那个例子，多线程的基本思想，有了这些可以开启Java多线程之旅了。
[注]：详细知识请参见：计算机操作系统。