我们先来看看网络中关于线程起源的说明，理解线程的来龙去脉对于掌握多线程有一定帮助。
进程、线程、多线程、并发、并行 首先，并行与并发都是程序多线程处理场景，因此，一旦提到并行与并发，那首先想到的是多线程。 #1 进程 狭义理解就是操作系统中一段程序的执行过程。那么广义上，进程是指一个具有一定独立功能的程序操作系统中关于某个数据集合进行的一次运行活动。是操作系统程序动态执行的基本单元。在传统的操作系统中，进程既是一个操作系统的基本分配单元，也是操作系统的基本执行单元。 进程共有三种状态：就绪、阻塞和运行 就绪态 就绪状态是指程序已达到可以运行的状态，只等CPU分配资源就可以运行
随着现代计算机中处理器核心数量的增加，利用多线程进行并行编程已经成为提升大规模任务处理速度的有效方式。在Java中，通过多线程编程可以充分利用计算资源，加速任务的执行。本文将分享Java并行编程的基本原理、常用技术和最佳实践，并结合实际代码示例，帮助您更好地理解并实践多线程加速大规模任务处理的方法，具备实际操作价值。
一谈到Java并发编程，我们一般就会联想起进程、线程、并行、并发等等概念。那么这些概念都代表什么呢？进程与线程有什么关系？并发与并行又是什么关系呢？
mysql复制中最常见的问题就是主从复制延迟问题，mysql从一开始不支持并行复制，到一步一步的优化改进多线程复制，下面介绍一下mysql复制单线程到多线程复制的历程
parallelStream() 是 Java 8 中新增的一个方法，它是 Stream 类的一种扩展，提供了将集合数据并行处理的能力。普通的 stream() 方法是使用单线程对集合数据进行顺序处理，而 parallelStream() 方法则可以将集合数据分成多个小块，分配到多个线程并行处理，从而提高程序的执行效率。
Python作为一门强大而灵活的编程语言，吸引了大量的开发者。然而，对于多线程编程来说，Python引入了一个概念——全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL），它在一定程度上影响了多线程程序的性能。本文将深入探讨GIL的概念，它对多线程编程的影响以及如何处理与绕过它。
关于 Python的多线程，经常我们会听到老手说：“python下多线程是鸡肋，推荐使用多进程！”，但是为什么这么说呢？
在工作中经常遇到需要并发编程的实例，一直没有时间来整理，现在空了下来，个人整理对并发一下理解。 关于并发编程的几个误解 误解一：并发编程就是多线程 实际上多线只是并发编程的一中形式，在C#中还有很多更实用、更方便的并发编程技术，包括异步编程、并行编程、TPL数据流、响应式编程等。 误解二：只有大型服务器程序才需要考虑并发 服务器端的大型程序要响应大量客户端的数据请求，当然要充分考虑并发。但是桌面程序和手机、平板等移动端应用同样需要考虑并发编程，因为它们是直接面向最终用户的，而现在用户对使用体验的要求越来
同步和异步的本质区别是是否需要等待，比如一个方法在执行，必须等前面一个方法程执行完成，才可以执行，这就是同步。如果不需要等上一个方法执行完成，并行或者并发执行，这就是异步调用。
作为高性能计算软件的用户，我们经常可以在软件的输出文件中看到各种时间统计。最常见的就是计算使用的时间，也就是wall-clock time或者wall time。这个很好理解，它就是我们从计算开始到计算结束等待的时间。除此之外，CPU time也是一个常见的时间数据。CPU time衡量的是CPU用来执行程序的时间。当软件使用一个线程时，由于需要等待IO完成或者用户输入等原因，CPU并不总是100%被使用，这导致CPU time一般比wall time小。当我们使用多线程的时候，程序的CPU time是各个线程的CPU time之和。那么如何从wall time 和CPU time这两个数据理解多线程程序的并行效率呢？
python中除了 线程互斥锁Lock 还有 GIL锁，GIL锁全称：Global Interpreter Lock，任何Python 线程threading 执行前，必须先获得GIL锁才能执行，当线程获取到GIL锁之后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。
彭渊，在Java技术领域从业十多年，曾撰写多款开源软件，历任淘宝高级专家和华为中间件首席架构师。开源代表作有Fourinone（四不像）分布式核心技术框架、CoolHash并行数据库引擎等，曾出版书籍《大规模分布式系统架构与设计实战》。 以下为作者分享的整理： 前言：“如何用70行java代码实现深度神经网络算法”一文发表后，反响非常好，为此非常感谢CSDN架构编辑钱曙光先生和机器学习编辑周建丁先生对中国原创技术实践的支持，并接受邀请，就各位朋友感兴趣的分布式核心技术Fourinone（四不像）和高性能
今天，我们将介绍一系列新的博客文章，其中将介绍Apache Impala的最新增强功能，许多是性能改进，例如下面所述的功能，可以更高效地利用所有CPU内核，将性能提高2倍至7倍。此外还有大量的工作，确保Impala在存储计算分离的场景中能最优地运行，比如数据存储在对象存储或远程HDFS的场景。鉴于越来越多的用户正在运行容器化的Impala集群，例如Cloudera Data Warehouse（CDW）服务中提供的集群，这一点尤其重要。
问题描述：如果缓冲区满则生产者等待，若空则生产者往缓冲区放置物品至缓冲区满；如果缓冲区空则消费者等待，若满则消费者从缓冲区获取物品进行消费直至缓冲区空。
lock的锁对象要求为一个引用类型。她可以锁定值类型，但值类型会被装箱，每次装箱后的对象都不一样，会导致锁定无效。
通过并行执行(concurrent execution)程序中的个别代码，可以推动不同任务同时进行。特别是在多处理器系统(当然也包含多核处理器)上，程序通过并行制度更有效地使用平台资源，其意义越来越重大。
计算机完成一项或多项任务，往往可以存在很高的并行度：若是多核处理器则天然的可以同时处理多项事务，若是单处理器时其实也可以分时隙处理多任务，此时虽然在某一时间点上确实是不能一脑多用，但却可以省掉很多处理器之外的等待时间，实现某种意义上的并行，或者叫多线程，进而带来效率上的提高。实际上，若不支持多线程，那么我们的电脑似乎就只能同时干一件事了，那该有多low啊。
最近，我的一个朋友问我关于并发和并行的疑问。当我给他解释他的疑问的时候，我们开始讨论了另一个相关的概念和术语，例如线程：多线程和单线程，异步和同步。在这一点上，我们都被这样的疑问感到疑惑：
并发与并行的区别： 1.并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生；而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔发生。 2.并行是不同实体上的多个事件，并发是多个实体的不同事件 3.并行是多个处理器同时处理多个任务，并发是一个处理器“同时“处理多个任务 并发的同时是指宏观上的同时： 在同一时刻只能有一条指令执行，但多个进程指令被快速的轮换执行，使得在宏观上具有多个进程同时执行的效果，但在微观上并不是同时执行的，只是把时间分成若干段，使多个进程快速交替的执行。 小科普 而在多个 CPU 系统中，则这些可以并发执行的程序便可以分配到多个处理器上（CPU），实现多任务并行执行， 即利用每个处理器来处理一个可以并发执行的程序，这样多个程序便可以同时执行。目前电脑市场上说的多核 CPU，便是多核处理器，核 越多，并行处理的程序越多，能大大的提高电脑运行的效率。
C++11标准在标准库中为多线程提供了组件，这意味着使用C++编写与平台无关的多线程程序成为可能，而C++程序的可移植性也得到了有力的保证。另外，并发编程可提高应用的性能，这对对性能锱铢必较的C++程序员来说是值得关注的。
我们在进行生信分析时经常要处理大文件，如果用串行运算往往费时，所以需要并行运算以节省时间。目前，流行的生信工具通常都可以并行运算，比如bwa。通常来讲，我们进行并行运算可以选择多线程或者多进程。那么二者有什么差别呢，我们又该如何选择呢？
常用的如如SemaphoreSlim、ManualResetEventSlim、Monitor、ReadWriteLockSlim，lock是一个混合锁，其实质是Monitor
这篇文章主要介绍了Linux多线程及多线程并发访问同一块内存的问题怎么解决的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Linux多线程及多线程并发访问同一块内存的问题怎么解决文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
以前我们的代码，从上往下执行，每一行都会占用一定的 CPU 时间，这些代码的执行顺序，也是和编写的顺序基本一致，任何一行代码，都是唯一时刻的执行任务。当我们在编写分布式程序的时候，我们的代码将不再好像那些单进程、单线程的程序一样简单。我们要把同时运行的不同代码，在同一段代码中编写。就好像我们要把整个交响乐团的每个乐器的乐谱，全部写到一张纸上。为了解决这种编程的复杂度，业界发展出了多种编码形式。
本文是来自video@scale 2019的演讲，演讲者是Ioannis Katsavounidis，是Facebook的研究科学家。演讲主题是视频编码中编码和计算效率对比。
我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。
进程的出现是为了更好的利用CPU资源使到并发成为可能。 假设有两个任务A和B，当A遇到IO操作，CPU默默的等待任务A读取完操作再去执行任务B，这样无疑是对CPU资源的极大的浪费。聪明的老大们就在想若在任务A读取数据时，让任务B执行，当任务A读取完数据后，再切换到任务A执行。注意关键字切换，自然是切换，那么这就涉及到了状态的保存，状态的恢复，加上任务A与任务B所需要的系统资源（内存，硬盘，键盘等等）是不一样的。自然而然的就需要有一个东西去记录任务A和任务B分别需要什么资源，怎样去识别任务A和任务B等等。登登登，进程就被发明出来了。通过进程来分配系统资源，标识任务。如何分配CPU去执行进程称之为调度，进程状态的记录，恢复，切换称之为上下文切换。进程是系统资源分配的最小单位，进程占用的资源有：地址空间，全局变量，文件描述符，各种硬件等等资源。
别的语言都在一窝蜂地搞编译，搞虚拟机，搞多线程，提高效率。我们整天敲 PHP 代码，除了 Nginx 调用 php-fpm 拉取 PHP 文件的解析外，对于多线程有多少了解？
在Java中，Java 8引入了并行流（Parallel Streams）和并发流（Concurrent Streams）作为处理集合数据的新特性。这两个特性旨在提高对大型数据集的处理性能。
作为一个程序员，线程，进程，协程这些是我们必须要掌握的最基础的知识，这就好比数学家必须要学习的基本几何原理一样，没有它们，我们在编程的世界里寸步难行。
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MySQL主从复制，读写分离是互联网常见的数据库架构，该架构最令人诟病的地方就是，在数据量较大并发量较大的场景下，主从延时会比较严重。
在本文中，传统UNIX fork之后，我给出传统的UNIX fork在Linux内核中的变体clone系统调用的精彩。
（1）一个任务通常对应一个进程，一个进程可能包含多个顺序执行流，每个顺序执行流是一个线程。 （2）线程也被称为轻量级进程，线程是进程的执行单元。 （3）线程可以拥有自己的堆栈、自己的程序计数器和局部变量，但不拥有系统资源。它与父进程的其他线程共享该进程拥有的所有资源。 （4）线程是独立的，它不知道进程中其他线程的存在。线程的执行是抢占式的，当前运行的线程在任何时候都可能被挂起，以便另一线程可以运行。 （5）总结来说，操作系统可以同时执行多个任务，每个任务都是进程；进程可以同时执行多个任务，每个任务都是线程。
最近在研究Spring Boot中的异步处理，发现涉及到异步和多线程的很多知识点，就先写几篇关于异步与多线程的文章，带大一起回顾或学习一下相关的知识点。下面开始正文内容：
进程是指在系统中正在运行的一个应用程序。比如同时打开QQ、Xcode，系统就会分别启动2个进程。截图
线程在计算机领域之中相信大家都是听说过的，只不过相信很多人只是听说过线程这个名词，但是从来没有听说过线程具体是什么意思，也没有真正从我们的电脑之中看到过线程在哪里。但是对于真正想要掌握计算机技能的人来说，了解什么是线程是非常重要的，只有了解了什么是线程，才能够真正的去了解更多的理论知识。那么多线程又是什么，多线程的优点是什么呢？
一、多线程介绍 C#通过多线程支持并行执行的代码。一个线程是一个独立执行的路径，可以同时与其他线程一起运行。一个C#客户端程序(Console,WPF,Winows Forms)开始于一个单独的线程，该线程由CLR和操作系统自动地创建，我们称它为主线程，而且可以通过创建附加的线程来实现多线程。 所有的例子都假设引入了以下的namespaces： Using System; Using System.Threading; 1.初探 1 class Program 2 { 3 s
MySQL的主从复制是一项重要功能，可以利用其实现读写分离、高可用，及备份等目的。众所周知，MySQL是一个单进程、多线程的数据库，在各项工作中调用了不同的线程，本篇将介绍在主从复制中所使用的线程。
1程序执行流程 有类似脚本程序或编程经验的同学都知道,程序默认是自上而下,从左到右的按顺序执行,也叫串行执行;而多线程类似于并行执行,即A模块(函数)执行时B也执行不需要等A执行完再执行,这里请区别对待并发执行(同一时间执行);以上是简单概念性描述,
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
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