常見的并發場景

線程池

并發最常見用于線程池，顯然使用線程池可以有效的提高吞吐量。

最常見、比較復雜一個場景是Web容器的線程池。Web容器使用線程池同步或者異步處理HTTP請求，同時這也可以有效的復用HTTP連接，降低資源申請的開銷。通常我們認為HTTP請求時非常昂貴的，并且也是比較耗費資源和性能的，所以線程池在這里就扮演了非常重要的角色。

在線程池的章節中非常詳細的討論了線程池的原理和使用，同時也提到了，線程池的配置和參數對性能的影響是巨大的。不盡如此，受限于資源（機器的性能、網絡的帶寬等等）、依賴的服務，客戶端的響應速度等，線程池的威力也不會一直增長。達到了線程池的瓶頸后，性能和吞吐量都會大幅度降低。

一直增加機器的性能或者增大線程的個數，并不一定能有效的提高吞吐量。高并發的情況下，機器的負載會大幅提升，這時候機器的穩定性、服務的可靠性都會下降。

盡管如此，線程池依然是提高吞吐量的一個有效措施，配合合適的參數能夠有效的充分利用資源，提高資源的利用率。

任務隊列

除了線程池是比較發雜的并發場景外，任務隊列也是一個不錯的并發工具。JDK內部有大量的隊列（Queue),這些工具不僅能夠方便使用，提高生產力，也能夠進行組合適應于不同的場景。即使線程池內部，也是用了任務隊列來處理任務的積壓，平衡資源的消耗。

安全的任務隊列能夠有效的平衡機器的復雜，抵消由于峰值和波動帶來的不穩定，有效提高服務的可靠性。同時任務隊列的處理也有助于統計和分析服務的狀況。

任務隊列也可以在多個線程之間傳遞數據，有助于并行處理任務。例如經典的“生產者-消費者”模型就可以有效的提高多個線程的并行處理能力。在IO延時比較大的服務中尤其有效。 我最喜歡的一個案例是導數據是，一個線程負責往固定大小的任務隊列中壓入大量的數據，隊列滿了以后就暫停，另外幾個線程負責從任務隊列中獲取數據并消費。這將串行的“生產-消費”，變成了并行的“生產-消費”。實踐證明極大的節省任務處理時間。

異步處理

線程池也是異步處理的一種表現形式，除此之外，使用異步處理的目的也是為了提高服務的處理速度。 例如AOP的一個例子就是使用切面來記錄日志，如果說我們要遠程收集日志，顯然不希望由于收集日志而影響服務本身。這時候就將日志收集的過程進行異步處理。

如今大量的開源組件都喜歡使用異步處理來提高IO的效率，某些不需要同步返回的操作使用異步處理后能夠有效的提高吞吐量。

當然，異步也不總是令人滿意的，也會有相應的問題。例如引入異步設計后的復雜性，線程中斷后的處理機制，失敗后的處理策略，產生的消息比消費的還快時怎么辦，關閉程序時如何關閉異步處理邏輯等等。這都會增加系統的復雜性。

盡管大量的服務、業務使用異步來處理，但是很顯然需要有保障機制能夠保證異步處理的邏輯正確性。如果認為異步處理的任務不是特別重要，或者說主業務不能因為附屬業務的邏輯出錯而崩潰，那么使用異步處理是正確的選擇。

同步操作

并發操作的同時還需要維護數據的一致性，或多或少的會涉及到同步操作。正確的使用原子操作，合理的使用獨占鎖和讀寫鎖也是一個很大的挑戰。

線程間的協調與通信，尤其是狀態的同步都是比較困難的。我們看到線程池ThreadPoolExecutor的實現為了解決各個線程的執行狀態，引入的很多的同步操作。線程越來越多的情況下，同步的成本會越來越高，同時也有可能引入死鎖的情況。

盡管如此，單個JVM內部的多線程同步還是比較容易控制的。JDK內部也提供了大量的工具來方便完成數據的同步。例如Lock/Condition/CountDownLatch/CyclicBarrier/Semaphore/Exchanger等等。

分布式鎖

分布式的并發問題更難以處理，根據CAP的原理，基本上沒有一個至善至美的方案。 分布式資源協調使用分布式鎖是一個不錯的選擇。Google的分布式鎖（建立在BigTable之上），Zookeeper的分布式鎖，甚至簡單的利用memcache的add操作或者redis的setnx操作建立偽分布式鎖也可以解決類似的問題。