1.“高并发和多线程”总是被一起提起，感觉两者好像相等，实则 高并发 ≠ 多线程
（1）要想系统能够适应高并发状态，则需要从各个方面进行系统优化
（2）硬件、网络、系统架构、开发语言的选取、数据结构的运用、算法优化、数据库优化等
（3）多线程只是解决高并发方法之一
（4）多线程是处理高并发的一种编程方法，即并发需要用多线程实现
2.高并发（High Concurrency）
（1）是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况
（2）主要发生在web系统集中大量访问收到大量请求（例如：12306的抢票情况；天猫双十一活动）
（3）该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作，例如对资源的请求，数据库的操作等
（4）高并发处理不好，不仅仅降低了用户的体验度（请求响应时间过长），同时可能导致系统宕机
（5）系统能够适应高并发状态，则需要从各个方面进行系统优化,提高高并发能力(用到很多技术)
<1>分布式缓存：redis、memcached等，结合CDN来解决图片文件等访问
<2>消息队列中间件：activeMQ等，解决大量消息的异步处理能力
<3>应用拆分:一个工程被拆分为多个工程部署，利用dubbo解决多工程之间的通信(分布式，微服务)
<4>数据库垂直拆分和水平拆分(分库分表)等
<5>数据库读写分离，解决大数据的查询问题
<6>还可以利用nosql ，例如redis配合mysql组合使用
<7>还需要建立大数据访问情况下的服务降级以及限流机制等
（6）多线程只是其中解决方法之一
3.高并发相关常用的一些指标：
（1）响应时间（Response Time）
<1>系统对请求做出响应的时间
例如:系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间
（2）吞吐量（Throughput）
<1>单位时间内处理的请求数量
（3）每秒查询率QPS（Query Per Second）
<1>QPS：每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显
（4）并发用户数
<1>同时承载正常使用系统功能的用户数量
例如:一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。
4.多线程并发技术将会涉及点：
（1）并发编程三要素
<1>原子性:一个不可再被分割的颗粒(一个或多个操作要么全部执行成功要么全部执行失败)
<2>有序性:程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行（处理器可能会对指令进行重排序）
<3> 可见性:当多个线程访问同一个变量时，如果其中一个线程对其作了修改，其他线程能立即获取到最新的值
（2）线程的五大状态
（3）悲观锁与乐观锁
<1>悲观锁：每次操作都会加锁，会造成线程阻塞
<2>乐观锁：每次操作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，不会造成线程阻塞
（4）线程之间的协作：wait/notify/notifyAll等
（5）线程同步：synchronized 关键字
（6）CAS（Compare And Swap，即比较替换）,是实现并发应用到的一种技术
<1>操作包含三个操作数 —— 内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)
<2> 如果内存位置的值与预期原值相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值,否则，处理器不做任何操作
（7）线程池
