并发杂谈

最近面试了不少人，发现好多人对并发有误解。故今天就在这里聊一聊并发相关的问题。

关于并发这个事，很多人面试者都会讲：“我们用户量不大，没有多少人用，所以并发不高，对并发不太了解，blabla。”每每听到这样的话，我都感觉很无奈。估计人家想说的是高并发，但其实我只想问并发。很多人都会犯这个概念混淆的错误，并发≠高并发，二者有联系，但并不能画等号。

下面容我一步一步把这个概念讲清楚。

并发到底是啥子意思

百度百科如是说：

并发，在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。

并且还给出了并行的概念，并且把并发和并行做了对比。

当系统有一个以上CPU时,则线程的操作有可能非并发。当一个CPU执行一个线程时，另一个CPU可以执行另一个线程，两个线程互不抢占CPU资源，可以同时进行，这种方式我们称之为并行(Parallel)。

注意，以上解释与我们平时所谈的‘’并发”根本不是一回事，工程开发中的并发其实就是：并行+并发，总之一句话，同时执行。

在操作系统中也许我们区分并发与并行的概念，但工程上并不关心操作系统怎么过的，我们只关心同时执行。确切的说，谈到并发，我们关心以下几四个问题：

• 如何让程序同时执行？
• 什么情况下应该让程序同时执行？
• 如何解决程序同时执行过程中所产生的问题？
• 如何让程序有效率的同时执行？

问题四，即所谓的并发安全，或者并发问题。问题二、三，则涉及到并发优化。

而所谓的“高并发”根本不在此列。通常我们讲的高并发，其实想要解决的问题应该是：保持原有资源的前提下，如何让系统能高效支持更多用户的同时访问？
举个极端点的例子，Redis支持高并发么？

当然！

但它TMD是单线程的！

并发所关心的问题

前文所述，并发关心四个问题。下面我逐个谈一下这几个问题。
（以下问题在阐述中不区分 并行、并发，同时执行，即并行=并发=同时执行）

1. 如何让程序同时执行？

   这个不同语言有不同的实现方式，不管开线程也好，开进程也好，甚至使用协程也好，跟我们关系都不大。
   重点在于编程语言会提供一套让程序同时执行的语法，学会这套语法，就可以当做学会了让程序同时执行的方法。
   毕竟对于一个工程师来说，应用最重要。至于实现原理，百度百度，领会一下就得了。

2. 什么情况下应该让程序同时执行？

   换一种方式问这个问题，为啥我们要让程序同时执行？其实答案就两个字：效率。

   当并行比串行快时，自然选择并行。当并行没有串行快的时候，还玩个毛线啊，果断串行就完了。

   那什么时候并行会比串行快呢？这是后就必须提到一个概念：IO。
   这概念解释起来有点麻烦，具体深入请自行Google。简单来说就是IO相关的操作是需要等待的。读写文件要等，网络操作要等，接收键盘鼠标等外设的信息也要等。
   使用单线程，当碰到这些必须要等的操作就只能干瞪眼，傻站着。而这时候其实是可以让程序做其他事情的，也就是通过并发执行，在程序碰到傻等的事情的时候去做别的，效率自然就提上来了。

   换而言之，对于跑在单核处理器的程序而言，程序中IO操作越多，傻等的时间越长，就越应该引入并发提升程序的性能。反之，若基本没啥IO操作，就没有必要并发。
   当然，现在基本都是多核心处理器了，即使没有IO等待，只要逻辑本身可以拆分并行，同样可以通过并行的手段加速。只不过效果欠佳，有可能都抵不过线程切换的开销。

   总结：IO操作越多，IO时间越长，越应并发加速我们的程序。

3. 如何解决程序同时执行过程中所产生的问题？

   我们通常讲的并发问题，实际上就是在说并发安全问题。面试中经常问的volatile，synchronize，lock，threadlocal之类的其实就是解决并发安全相关的手段。

   经过多年的沉淀，大多数面试者对这些问题都早有准备，百度上的答案也一搜一大把。以至于问来问去，把最应该问的问题都忘记了，那就是：并发问题的根源是什么？什么情况下会出现并发问题？

   答案及其简单：共享与可变。

   ThreadLocal破坏了共享，所以安全。Immutalbe，CopyOnWrite 破坏了可变，所以安全。当必须既要共享又要可变时，才会使用诸如自旋，原子操作，加锁这样的手段。

   往往大多数面试者碰到并发问题，第一反应就是加锁。问及有没有别的手段，往往一脸茫然，这就是对并发问题的根源没有理解的缘故。

   那为啥共享+可变就会产生问题呢？

   实际上共享+可变，就意味着并发执行的程序会读写同一份数据。问题就产生在读了一个变量的值，并根据当前的值做了一系列操作，而整个过程并不是原子性的。执行的操作是基于变量当前值的操作，如果在操作过程中另一个进程或线程改变了变量的值，整个操作就是在错误值得基础上操作，从而导致错误的执行结果。

   经典的并发累加结果错误就是这个原因导致的。要想保证程序的正确性，就要确保这种基于某个值的一系列操作过程中，这个值不能被改变。当然解决这样的问题就需要加锁。

   总结：首先要想办法破坏根源，要优先考虑能不能不共享，能不能CopyOnWrite。当不能规避时，就要在开发过程中注意状态量，注意并发状态下的if，保证操作的原子性。

4. 如何让程序有效率的同时执行？

   这个问题挺大的，但在实际的开发中，往往会变成具体的问题。比如说，究竟开多少个线程合适？如何加锁才能对程序性能影响最小？在具体到系统中各个组件的调参，或者更换编程模型。

   这些东西，随着多年的经验积累，大多已有成熟的解决方案。小弟才疏学浅，此处不敢在献丑，以免贻笑大方。

也说说高并发

​ 讲真这个问题我是不太敢谈的，毕竟没有玩过那种超大并发的项目。所以取个巧，重点只谈谈高并发与并发的关系。

​ 如前文所说，并发可以提升效率。而高并发系统，效率必然不会差，通过并发手段提速是必然会发生。也就是所并发只是保证高并发的手段之一，只是高并发的一小部分。

​ 高并发系统中常用的手段，诸如负载均衡，反向代理，缓存加速，异步消峰，最终一致。还有中间环节的各种优化，包括数据库SQL，代码，系统配置，业务流程的优化，等等诸多手段。这些其实都与我们常谈论的并发其实并没有多大的关系。

写在后面

​ 技术更新换代很快，而基础理论不会大变，投资基础理论的学习收益永远不会太差。

​ 一个基础扎实，头脑清晰的人，无论在什么环境下都能快速成长；而基础一团浆糊，贪心浮躁的人，工作经验再多都是虚长年龄而已。

​ 不要因为没有接触高并发系统的条件就拒绝学习并发，二者并不是一个概念。

​ 即便使用系统的人很少，也可能产生并发问题；同理，一个小的项目也能使用并发技术加速。

​ 我们改造不了环境，就不要抱怨，努力的提升自己才是王道。加油！