第一章 并发编程的挑战
1.1 上下文切换
不管单核还是多核CPU，都能做到多线程执行代码，CPU是通过给每个线程分配CPU时间片来实现的。因为时间片都是非常的段，所以CPU的不断切换线程，让我们感觉到是多线程执行。当一个任务执行完一个时间片后会切换到另外一个任务，此时需要记住这个任务的状态，以便下次切换回这个任务时，可以加载这个任务的状态。任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换。
1.1.1 多线程一定比单线程快吗？
因为线程的创建和上下文切换的开销，所以多线程并不一定比单线程快。
1.1.2 如何减少上下文切换
减少上下文切换的方法：无锁并发编程、CAS算法、使用最少线程和使用协程。
无锁并发编程：多线程竞争锁时，会引起上下文切换，所以多线程处理数据时，可以用一些办法来避免锁，如将数据的ID按照Hash算法取模分段，不用的线程处理不同段的数据。
CAS算法：Compare and swap，比较再交换。例如Java的Automic包下的类。
使用最少线程：避免创建不需要的线程，造成大量线程处于等待状态。
协程：在单线程里实现多任务调度，并在单线程里维持多个任务间的切换。
1.2 死锁
避免死锁的几个常见方法：
- 避免一个线程同时获取多个锁。
- 避免一个线程在锁内同时占用多个资源，尽量保证每个锁只占用一个资源。
- 尝试使用定时锁，使用lock.tryLock(timeout)来替代使用内部锁机制。
- 对于数据库锁，加锁和解锁必须在一个数据库连接里，否则会出现解锁失败的情况。
1.3 资源限制的挑战
1.1.3 什么是资源限制
资源限制是指在进行并发编程时，程序的执行速度受限于计算机硬件资源或软件资源。硬件资源限制：带宽的上传/下载速度、硬盘读写速度和CPU的处理速度。软件资源限制：数据库连接、socket连接数等等。
1.1.2.资源限制引发的问题
受于资源限制，并发执行可能仍然保持串行执行，这时候因为增加了上下文切换和资源调度的时间，程序将不仅不会执行得更快，反而变得更慢。
1.1.3.如何解决资源限制问题
对于硬件资源限制：可以使用集群。
对于软件资源限制：可以使用资源池将资源复用。
