摩尔定理失效引出的并发概念
摩尔定理：集成电路上可容纳的电晶体（晶体管）数目，约每隔24个月便会增加一倍；意思就是每两年，计算机性能就能翻一番。但摩尔定理不是自然规律，是根据原有数据预测出来的，因此当硬件的发展速度停滞不前摩尔定理自然也就失效。
摩尔定理的失效，使得科学家不得不寻找新的途径来满足越来越高的性能要求； CPU的性能受到单片机上晶体管数量的限制，那如果增加CPU上的独立的计算单元，是不是就能够提升处理速度，起到1+1等于甚至大于2的效果？事实证明，这是可以的，即多核CPU（多个CPU塞进一个CPU里面）。美国科学家唐纳德总结说：并发或多或少是由于硬件设计者无计可施导致的，他们将摩尔定理失效的责任推脱给软件开发者。
所以，如何让多个CPU有效且正确地工作也就是一门技术。比如保证多线程之间的安全，如何理解线程间的无序性和可见性，如何将串行程序改为并行程序等。
并发世界里的几个概念
1. 同步和异步（通常用来形容一次方法调用）
同步：对同步方法的调用一旦开始，调用者必须等待调用结束返回后，才能继续执行；其他调用者若想调用此方法，则必须等上一调用者调用结束后才能调用同步方法。
异步：对异步方法的调用更像是信号的传递，一旦开始，方法调用立即返回，调用者可以继续后续的操作，而异步方法的执行则会在另外一个线程中“真实”的执行，方法执行完毕后则会通知调用者。
2. 并发和并行（表示任务执行方式）
并发：强调任务的发生时刻是同时的，那么执行过程可能交替执行或者串行；
并行：强调任务的执行过程是同时的，是真正意义上的同时执行；
举例：程序员应该多喝水，那么编码和喝水是两个任务，都由自己来执行；在某个时刻，正在编码的我们突然渴了，那么我们需要停下手头的编码，拿起水杯喝水，喝完水然后再继续编码，编码和喝水这个过程是交替执行，属于并发；如果我们有根吸管，那么喝水和编码则可以同时进行，互不影响，属于并行。（可以看出，并行要比并发消耗更多的资源）
3. 阻塞和非阻塞（形容多线程间的相互影响）
阻塞：如果一个线程占用了临界区资源，那么其他所有需要这个资源的线程就必须在这个临界区等待，等待会导致线程挂起，挂起的情况就是阻塞。
非阻塞：没有一个线程可以妨碍其他线程执行；多个线程竞争同一个资源，总会有一个线程成功，没有成功的线程不会挂起，而是等待或者尝试继续执行。
4. 死锁、活锁和饥饿
死锁：是指多线程相互占有各线程竞争的资源而导致的一种现象。
活锁：与死锁情况对立，在多任务执行过程中，当各线程意识到其他线程在请求自己拥有的资源时，各线程本着谦让的态度都释放资源，导致资源不断的在线程间跳动，使得线程无法访问资源的现象。
饥饿：某一个线程或者多个线程因为某种原因而无法获得所需要的资源，导致一直无法执行的现象。
并发级别
并发一般可以分为阻塞和非阻塞两种，在某种程度上可以称为并发级别；理解并发级别对于理解并发算法和并发数据结构具有一定的帮助。
1. 阻塞级别
阻塞级别是最低级的并发级别，是指某线程访问被其他线程占有的临界资源，在资源未被释放之前，竞争资源的线程将被挂起，导致阻塞情况。一般基于锁（内置锁和重入锁）实现的线程都是阻塞线程。
2. 非阻塞级别
非阻塞级别可以分为无障碍、无锁、无等待
2.1 无障碍（Obstruction-Free）
无障碍级别是非阻塞级别中最弱的一种调度级别。无阻碍级别中的线程都可以进入临界资源，若某个线程遇到了资源竞争，且跟其他线程发生冲突导致资源的不一致，线程会回滚自己的才做并不断重试自己的操作；它能保证没有数据竞争时，线程必然在有限的步骤内执行完任务。
2.2 无锁（Lock-Free）
无锁级别是无障碍的且保证至少有一个线程能够竞争到资源。多线程同时进入临界区竞争临界资源，总会有一个线程能够胜出，其他未胜出的线程则不断重试，知道获取自己退出竞争。
2.3 无等待（Wait-Free）
无等待级别是无锁级别的更进一步。无锁级别保证至少一个线程能够竞争胜出，无等待级别则要求所有的线程都能够在有限步骤内完成操作，这样也就不会引起饥饿问题。
无等待级别的典型例子就是读写分离。读线程因为不会修改数据而采用无等待级别的线程，写线程则可以通过修改副本而互不影响，也可以使用无等待级别的线程。
并发性能的衡量标准
对于从串行程序到并发程序，性能提高是主要目的，那么如何衡量提高的标准？目前有两个定理可以量化这个标准：Amdahl定律和Gustafson定律。
1. Amdahl定律（阿姆达尔定理）
Amdahl定律定义了串行系统并行化后的加速比的计算公式和理论上限。
加速比定义：加速比 = 优化前系统耗时 / 优化后系统耗时
加速比值越高，表明优化效果越好。Amdahl定律公式如下：
注：图片来自《实战java高并发程序设计》
① 如果CPU处理器个数趋于无穷，那么加速比与串行化比率成反比；
② 可见加速比的大小与CPU的数量和串行化比率有关；仅提高CPU的数量，而不降低代码串行化比率，也无法提高系统的性能。
2. Gustafson定律（古斯塔夫森定律）
Gustafson定律也试图说明处理器个数、串行比例和加速比之间的关系，但是Gustafson定律和Amdahl定律的角度不同；同样，加速比都定义为优化前的系统耗时除以优化后的系统耗时。公式如下：
注：图片来自《实战java高并发程序设计》
可以看到，由于切入角度的不同，Gustafson定律的公式和Amdahl定律的公式截然不同。从Gustafson定律中，我们可以更容易地发现，如果串行化比例很小，并行化比例很大，那么加速比就是处理器的个数。只要你不断地累加处理器，就能获得更快的速度。
Amdahl强调：当串行比例一定时，加速比是有上限的，不管你堆叠多少个CPU参与计算，都不能突破这个上限！
Gustafson定律关心的是：如果可被并行化的代码所占比重足够多，那么加速比就能随着CPU的数量线性增长。
参考资料
《实战java高并发程序设计》