最近，明学是一个火热的话题，而我，却也想当那么一回明学家，那就是，把JavaScript和多线程并发这两个八竿子打不找的东西，给硬凑了起来，还写了一个并发库concurrent-thread-js。尴尬的是，当我发现其中的不合理之处，即这个东东的应用场景究竟是什么时，我发现我已经把代码写完了。
随着最近添加了 SharedArrayBuffer，高并发正在寻找其在 Javascript 语言中的呈现方式，这项额外特性允许 Javascript 程序能够对 SharedArrayBuffer 对象执行高并发访问。WebKit 正在支持 SharedArrayBuffer，而且在我们编译器的 pipeline 里面 它已经有了完整的优化支持。但不幸的一点是，Javascript 并不允许除 SharedArrayBuffer 以外的对象被共享。
具体来说 JDK 其实包含了 JRE，同时还包含了编译 java 源码的编译器 javac，还包含了很多 java 程序调试和分析的工具。简单来说：如果你需要运行 java 程序，只需安装 JRE 就可以了，如果你需要编写 java 程序，需要安装 JDK。
阻塞队列（BlockingQueue）是指当队列满时，队列会阻塞插入元素的线程，直到队列不满；当队列空时，队列会阻塞获得元素的线程，直到队列变非空。阻塞队列就是生产者用来存放元素、消费者用来获取元素的容器。
并发程序含有多个逻辑上的独立执行块，他们可以独立的并行执行，也可以串行执行。 并行程序解决问题的速度比串行程序快的多，因为其可以同时执行整个任务的多个部分。并行程序可能有多个独立执行块，也可能只有一个。
项目源代码：https://github.com/nnngu/nguSeckill ---- 关于并发 并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时，产生了事务，因此产生写锁，当一个获取了事务的线程
我们可以用整块的 butterfly (flat butterfly) ———— 我们现在的对象模型 ———— 在我们知道这些可能性还未发生的时候。这部分会讲一种混合的对象模型，它使用 flat 或 segmented butterfly，取决于我们是否检测到可能的写 transition 的竞争(write-transition races)。这种对象模型也让我们可以在执行多次 transition 避免锁机制。
本文转自：https://www.javadoop.com/post/AbstractQueuedSynchronizer#toc4
前面介绍了使用CAS实现的非阻塞队列ConcurrentLinkedQueue，下面就来介绍下使用独占锁实现的阻塞队列LinkedBlockingQueue的实现
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
并发编程中，锁是经常需要用到的，今天我们一起来看下Java中的锁机制：synchronized和lock。
AQS是java.util.concurrent包的核心基础组件，是实现Lock的基础。那么AQS是如何实现Lock的呢？
KeyedLock的map属性是存放资源标识和KeyLock的容器，也就是一个大的锁容器。KeyLock为每一个资源标识对应的锁对象，它继承自ReentrantLock：
JDK的并发包中提供了几个非常有用的并发工具类。 CountDownLatch、 CyclicBarrier和 Semaphore工具类提供了一种并发流程控制的手段。本文将介绍CountDownLatch(闭锁)的实现原理。在了解闭锁之前需要先了解AQS，因为CountDownLatch的实现需要依赖于AQS共享锁的实现机制。
上一篇文章写了Redis分布式锁的原理和缺陷，觉得有些不过瘾，只是简单的介绍了下Redisson这个框架，具体的原理什么的还没说过呢。趁过年放几天假，反正闲着也是闲着，不如把Redisson的源码也学习一遍好了。
最近看到好多博主都在推分布式锁，实现方式很多，基于db、redis、zookeeper。zookeeper方式实现起来比较繁琐，这里我们就谈谈基于redis实现分布式锁的正确实现方式。
Java的规则S2204规定，对于Java并发库定义的诸如AtomicInteger、AtomicLong等原子类，不能使用equals()方法测试其值是否相等。
在这篇文章 Go Mutex：保护并发访问共享资源的利器 中，主要介绍了 Go 语言中互斥锁 Mutex 的概念、对应的字段与方法、基本使用和易错场景，最后基于 Mutex 实现一个简单的协程安全的缓存。而本文，我们来看看另一个更高效的 Go 并发原语，RWMutex。
查看历史文章，请点击上方链接关注公众号。 在66节，我们介绍了利用synchronized实现锁，我们提到了synchronized的一些局限性，本节，我们探讨Java并发包中的显式锁，它可以解决synchronized的限制。 Java并发包中的显式锁接口和类位于包java.util.concurrent.locks下，主要接口和类有： 锁接口Lock，主要实现类是ReentrantLock 读写锁接口ReadWriteLock，主要实现类是ReentrantReadWriteLock 本节主要介绍接口
顾名思义，就是很悲观。每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以都会上锁。这样别人想拿这个数据就会阻塞（block）直到它拿到锁。传统的关系型数据库里面就用到了很多这种锁机制。比如：行锁，表锁，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。
HTML5之Javascript多线程 Javascript执行机制 在HTML5之前，浏览器中JavaScript的运行都是以单线程的方式工作的，虽然有多种方式实现了对多线程的模拟（例如：Javascript 中的 setinterval 方法，setTimeout 方法等），但是在本质上程序的运行仍然是由 JavaScript 引擎以单线程调度的方式进行的。在 HTML5 中引入的工作线程使得浏览器端的 Javascript 引擎可以并发地执行 Javascript 代码，从而实现了对浏览器
可重入锁ReentrantLock自 JDK 1.5 被引入，功能上与synchronized关键字类似。所谓的可重入是指，线程可对同一把锁进行重复加锁，而不会被阻塞住，这样可避免死锁的产生。ReentrantLock 的主要功能和 synchronized 关键字一致，均是用于多线程的同步。但除此之外，ReentrantLock 在功能上比 synchronized 更为丰富。比如 ReentrantLock 在加锁期间，可响应中断，可设置超时等。
MySQL的表级锁有两种模式：表共享读锁（Table Read Lock）和表独占写锁（Table Write Lock）。
老王：是啊，之前我们只是简单介绍了Atomic的体系，今天我们就要进入Atomic底层原理的的学习了，首先我们从AtomicInteger这个比较简单的原子类开始，在说AtomicInteger的底层原理之前呢，我先给你看两个例子：
在 JDK 1.8 引入 StampedLock，可以理解为对 ReentrantReadWriteLock 在某些方面的增强，在原先读写锁的基础上新增了一种叫乐观读（Optimistic Reading）的模式。该模式并不会加锁，所以不会阻塞线程，会有更高的吞吐量和更高的性能，并发编程实战笔记也值得看看。
CAS（Compare And Swap）指比较并交换。CAS算法CAS(V, E, N)包含 3 个参数，V 表示要更新的变量，E 表示预期的值，N 表示新值。在且仅在 V 值等于 E值时，才会将 V 值设为 N，如果 V 值和 E 值不同，则说明已经有其他线程做了更新，当前线程什么都不做。最后，CAS 返回当前 V 的真实值。Concurrent包下所有类底层都是依靠CAS操作来实现，而sun.misc.Unsafe为我们提供了一系列的CAS操作。
在同一个jvm进程中时，可以使用JUC提供的一些锁来解决多个线程竞争同一个共享资源时候的线程安全问题，但是当多个不同机器上的不同jvm进程共同竞争同一个共享资源时候，juc包的锁就无能无力了，这时候就需要分布式锁了。常见的有使用zk的最小版本，redis的set函数，数据库锁来实现，本节我们谈谈Redis单实例情况下使用set函数来实现分布式锁。
通过SETNX命令，set if not exist的缩写。那么多个服务在调用的时候可以通过同一个key申请一个lock（也就是调用命令成功返回1），然后根据相应条件做释放(比如时间到期，or手动释放)，也就是delete key。
（1）查询商品； （2）创建订单； （3）扣减库存； （4）更新订单； （5）付款； （6）卖家发货；
假设某网站秒杀活动只推出一件商品，预计会吸引1万人参加活动，也就说最大并发请求数是10000，秒杀系统需要面对的技术挑战有：
线程和进程在使用上各有优缺点：线程执行开销小，但不利于资源的管理和保护；而进程正相反。同时，线程适合于在SMP机器上运行，而进程则可以跨机器迁移。
首先，最基本的来说， BlockingQueue 是一个先进先出的队列（Queue），为什么说是阻塞（Blocking）的呢？是因为 BlockingQueue 支持当获取队列元素但是队列为空时，会阻塞等待队列中有元素再返回；也支持添加元素时，如果队列已满，那么等到队列可以放入新元素时再放入。
（1）查询商品；（2）创建订单；（3）扣减库存；（4）更新订单；（5）付款；（6）卖家发货
相信大部分小伙伴都放假了吧，冰河曾经说过：假期是超越他人的最好时机，悄悄努力，然后惊艳所有人。
最近公司的事情比较多，拖了很久的书稿终于和猫大人一起在这个周末写完了，总体就一个字：累。剩下的就是对稿件的修修补补了，后面的进度就应该会很快了。前段时间原本想着续更【精通高并发系列】专题，一直没时间，所以，这个事情也被一直搁浅着。现在，书稿写完了，就有一些时间续更这个专题了。之前，我把【精通高并发系列】专题的文章整理成了一本电子书——《深入理解高并发编程》，全书内容如下所示。
Monitorenter 和 Monitorexit指令，会让对象在执行，使其锁计数器加1或者减1。每一个对象在同一时间只与一个 monitor(锁)相关联，而一个 monitor在同一时间只能被一个线程获得，一个对象在尝试获得与这个对象相关联的 Monitor锁的所有权的时候，monitorenter指令会发生如下3中情况之一： 【1】monitor计数器为0，意味着目前还没有被获得，那这个线程就会立刻获得然后把锁计数器+1，一旦+1，别的线程再想获取，就需要等待； 【2】如果这个 monitor已经拿到了这个锁的所有权，又重入了这把锁，那锁计数器就会累加，变成2，并且随着重入的次数，会一直累加； 【3】这把锁已经被别的线程获取了，等待锁释放；
网购相信大家一定不陌生，很多小伙伴甚至号称“剁手达人”，今天我们就来聊下电商中的秒杀系统是如何架构？
在单体的应用开发场景中，涉及并发同步的时候，大家往往采用synchronized或者Lock的方式来解决多线程间的同步问题。但在分布式集群工作的开发场景中，那么就需要一种更加高级的锁机制，来处理种跨JVM进程之间的数据同步问题，这就是分布式锁。
本文首先介绍Lock接口、ReentrantLock的类层次结构以及锁功能模板类AbstractQueuedSynchronizer的简单原理，然后通过分析ReentrantLock的lock方法和unlock方法，来解释ReentrantLock的内部原理，最后做一个总结。本文不涉及ReentrantLock中的条件变量。
我们知道在并发的场景下，如果同时对共享代码块进行访问时，会导致原子性、有序性、可见性问题。从而导致我业务出错。所以有时候，我们有些代码块不能进行并行，就得去改成串行！！之前我们已经知道了一个Synchronized重量级锁。该锁底层是JVM里面，通过monitor锁来实现串行，其他线程进行等待。
mutex.go文件是Go语言中同步原语之一的mutex（互斥锁）的实现。互斥锁是一种多线程程序中，用于协调对共享资源的访问的机制。实现原理是在进入临界区前先尝试获取锁，若锁已被其他线程持有，则该线程等待锁的释放；若锁未被持有，则该线程获取锁并进入临界区进行操作，操作完毕后释放锁，让其他线程可以获取该锁进入临界区。
Go 语言以 高并发 著称，其并发操作是重要特性之一。虽然并发可以提高程序性能和效率，但同时也可能带来 竞态条件 和 死锁 等问题。为了避免这些问题，Go 提供了许多 并发原语，例如 Mutex、RWMutex、WaitGroup、Channel 等，用于实现同步、协调和通信等操作。
作者：donnie4w、链接：https://my.oschina.net/donnie4w/blog/10114233
上文的产品设计流程：查看图书列表 7.3 实现-》查看图书详情上文7.20 -》图书借阅(本文)。 就好比：一帮人 抢借一本书，这和秒杀1本书 如出一辙，大家都懂 这就存在 并发问题！ 本文会先写【业务实现】，再来谈【如何解决】并发问题！重点在第三段的并发实战：代码演示使用 synchronized、ReentrantLock、AtomicBoolean、细粒度Key锁、数据库乐观锁，以版本迭代的方式，逐个分析遇到的问题，以及解决的方案，助你理解这种场景的最佳实践！
谈到并发，不得不谈ReentrantLock；而谈到ReentrantLock，不得不谈AbstractQueuedSynchronizer（AQS）！
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