安全性问题
线程安全的含义就是程序按照我们期望的执行
- 存在共享数据并且该数据会发生变化，有多个线程会同时读写同一数据。
当多个线程同时访问同一数据，并且至少有一个线程会写这个数据的时候，如果我们不采取防护措施，那么就会导致并发 Bug，专业的术语，叫做数据竞争。
竞态条件，指的是程序的执行结果依赖线程执行的顺序。
活跃性问题
活跃性问题，指的是某个操作无法执行下去。“死锁”、“活锁”、“饥饿”。
- 死锁
线程会互相等待，而且会一直等待下去，在技术上的表现形式是线程永久地“阻塞”了。
线程之间对于资源互不相让,持有对方的锁
主动释放它占有的资源等
- 活锁
有时线程虽然没有发生阻塞，但仍然会存在执行不下去的情况。
线程之间对于资源互相谦让
“等待一个随机时间”的方案虽然很简单，却非常有效
- 饥饿
线程因无法访问所需资源而无法执行下去的情况。
如果线程优先级“不均”，在 CPU 繁忙的情况下，优先级低的线程得到执行的机会很小，就可能发生线程“饥饿”；持有锁的线程，如果执行的时间过长，也可能导致“饥饿”问题。
解决“饥饿”问题有三种方案：一是保证资源充足，二是公平地分配资源，三就是避免持有锁的线程长时间执行。这三个方案中，方案一和方案三的适用场景比较有限，因为很多场景下，资源的稀缺性是没办法解决的，持有锁的线程执行的时间也很难缩短。方案二的适用场景相对来说更多一些。
公平地分配资源在并发编程里，主要是使用公平锁。所谓公平锁，是一种先来后到的方案，线程的等待是有顺序的，排在等待队列前面的线程会优先获得资源。
性能问题
“锁”的过度使用可能导致串行化的范围过大，这样就不能够发挥多线程的优势了，而使用多线程搞并发程序，为的就是提升性能。
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方案层面，解决这个问题:
第一，既然使用锁会带来性能问题，那最好的方案自然就是使用无锁的算法和数据结构了。例如线程本地存储 (Thread Local Storage, TLS)、写入时复制 (Copy-on-write)、乐观锁等；Java 并发包里面的原子类也是一种无锁的数据结构；Disruptor 则是一个无锁的内存队列，性能都非常好
第二，减少锁持有的时间。互斥锁本质上是将并行的程序串行化，所以要增加并行度，一定要减少持有锁的时间。例如使用细粒度的锁，一个典型的例子就是 Java 并发包里的 ConcurrentHashMap，它使用了所谓分段锁的技术；还可以使用读写锁，也就是读是无锁的，只有写的时候才会互斥。 -
性能的度量指标
1、吞吐量：指的是单位时间内能处理的请求数量。吞吐量越高，说明性能越好。
2、延迟：指的是从发出请求到收到响应的时间。延迟越小，说明性能越好。
3、并发量：指的是能同时处理的请求数量，一般来说随着并发量的增加、延迟也会增加。所以延迟这个指标，一般都会是基于并发量来说的。例如并发量是 1000 的时候，延迟是 50 毫秒。