环境：Visual Studio 2022 - 17.8.3 + v143 + 10.0.22621.0 + C++17
[Linux](https://www.2cto.com/os/linux/)下使用 Pthread库中的 pthread_cond_*() 函数提供了与条件变量相关的功能。
本文首发于我的个人博客：『不羁阁』 文章链接：传送门 本文更新：2018年01月26日13:42:11 本文用来介绍 iOS 多线程中，pthread、NSThread 的使用方法及实现。 第一部分：pthread 的使用、其他相关方法。 第二部分：NSThread 的使用、线程相关用法、线程状态控制方法、线程之间的通信、线程安全和线程同步，以及线程的状态转换相关知识。 文中 Demo 我已放在了 Github 上，Demo 链接：传送门 1. pthread 1.1 pthread 简介
传统的锁（也就是下文要说的重量级锁）依赖于系统的同步函数，在linux上使用mutex互斥锁，这些同步函数都涉及到用户态和内核态的切换、进程的上下文切换，成本较高。对于加了synchronized关键字但运行时并没有多线程竞争，或两个线程接近于交替执行的情况，使用传统锁机制无疑效率是会比较低的。
POSIX 全称是 Portable Operating System Interface of UNIX ，表示可移植操作系统接口，本质上是一种编程标准。它定义了操作系统应该为应用程序提供的接口标准，是 IEEE 为要在各种 UNIX 操作系统上运行的软件而定义的一系列 API 标准的总称。
常见的消息中间件有RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ、kafka
并发编程式Java基础，同时也是Java最难的一部分，因为与底层操作系统和硬件息息相关，并且程序难以调试。本系列就从synchronized原理开始，逐步深入，领会并发编程之美。
多线程是指程序中包含多个执行流，即在一个程序中可以同时运行多个不同的线程来执行不同的任务，也就是说允许单个程序创建多个并行执行的线程来完成各自的任务。本文主要介绍.NET(C#) 中使用Thread、Task或Parallel实现多线程的总结，以及相关的示例代码。
多线程是指程序中包含多个执行流，即在一个程序中可以同时运行多个不同的线程来执行不同的任务，也就是说允许单个程序创建多个并行执行的线程来完成各自的任务。
中 , 实现了 获取线程调度策略 , 获取指定调度策略的最大和最小优先级 , 获取线程优先级 , 设置线程调度策略 等功能 ;
AQS是并发基类 , 通过State以及Exclussive Thread来控制资源总数以及资源独占的线程. 通过LockSupport.park/unpark来控制线程CPU的调度 , 用于让某个线程获取/让出CPU资源.
这篇文章介绍Linux下线程的创建与基本使用案例，主要是案例代码为主；相关的函数详细介绍在上篇文章里已经介绍过了。
早在LINUX2.2内核中。并不存在真正意义上的线程，当时Linux中常用的线程pthread实际上是通过进程来模拟的，也就是同过fork来创建“轻”进程，并且这种轻进程的线程也有个数的限制：最多只能有4096和此类线程同时运行。 2.4内核消除了个数上的限制，并且允许在系统运行中动态的调整进程数的上限，当时采用的是Linux Thread 线程库，它对应的线程模型是“一对一”，而线程的管理是在内核为的函数库中实现，这种线程得到了广泛的应用。但是它不与POSIX兼容。另外还有许多诸如信号处理，进程ID等方面的问题没有完全解决。 相似新的2.6内核中，进程调度通过重新的编写，删除了以前版本中的效率不高的算法，内核框架页也被重新编写。开始使用NPTL(Native POSIX Thread Library)线程库，这个线程库有以下几个目标： POSIX兼容，都处理结果和应用，底启动开销，低链接开销，与Linux Thread应用的二进制兼容，软硬件的可扩展能力，与C++集成等。 这一切是2.6的内核多线程机制更加完备。
在mysql中锁表与表解锁，我们用到lock与unlock了，今天我来给各位朋友整理一些在使用lock tables与unlock tables过程中的一些经验分享。
在项目中遇到一个问题，我们服务提供给外部的一个接口 queryXXX 一直返回 429 错误（Too Many Requests），接口没有返回值，而且服务越用越卡，要重启一下才能恢复。于是马上就想到是不是因为这个接口产生了死循环，导致接口无法正确返回，同时导致后台 CPU 和内存占用飙升，顺着这个思路定位下去，确实顺利的找到的问题所在。
在安装Android应用程序的时候，Android会为每个程序分配一个Linux用户ID，并设置相应的权限，这样其它应用程序就不能访问此应用程序所拥有的数据和资源了。
重量级锁就是如果存在线程竞争，会把线程 挂起来，等其他线程释放锁后，再去唤醒挂起的线程。因为线程的挂起和唤醒需要从内核态到用户态的切换，这个切换需要操作系统的支持，性能消耗非常大。
在我们的项目开发中，我们会发现有一些数据库表字段是每个表都有的，例如 ： 创建时间，创建人 ，更新时间，更新人。
上篇文章和大家聊了聊hashmap和concurrenthashmap的结构、用法、原理，从这篇文章开始次我们来聊聊并发编程吧！本次我将带大家了解一下synchronized的原理。
在做性能测试中不断思考java应用，性能怎么观察，怎么通过方法定位到代码，是否有通用步骤，通过查找资料与参考前人的知识总结，才有如下文章，话说知道不等于会，会不等于能运用，只有不断有意识的去练习才能掌握。总之，这属于基础技能，有了这层基础，再去使用高级版的工具（如阿里的Arthas），也就顺风顺水，水到渠成。
本文翻译自 C++11 Multithreading – Part 1 : Three Different ways to Create Threads，转载自C++11多线程-【1】创建线程的三种方式
Linux 是一种安全的操作系统，它把所有的系统权限都赋予了一个单一的 root 用户，只给普通用户保留有限的权限。root 用户拥有超级管理员权限，可以安装软件、允许某些服务、管理用户等。
一句话总结：sleep方法是当前线程休眠，让出cpu，不释放锁，这是Thread的静态方法；wait方法是当前线程等待，释放锁，这是Object的方法。同时要注意，Java 14 之后引入的 inline class 是没有 wait 方法的
多线程断点下载 多线程下载 public class MultiThreadDownloader { private URL url; // 目标地址 private File file; // 本地文件 private long threadLen; // 每个线程下载多少 private static final int THREAD_AMOUNT = 3; // 线程数 private static final String D
MDC（Mapped Diagnostic Context，映射调试上下文）是 log4j 、logback及log4j2 提供的一种方便在多线程条件下记录日志的功能。MDC 可以看成是一个与当前线程绑定的哈希表，可以往其中添加键值对。MDC 中包含的内容可以被同一线程中执行的代码所访问。当前线程的子线程会继承其父线程中的 MDC 的内容。当需要记录日志时，只需要从 MDC 中获取所需的信息即可。MDC 的内容则由程序在适当的时候保存进去。对于一个 Web 应用来说，通常是在请求被处理的最开始保存这些数据。
重量级锁竞争的时候，还可以使用自旋来进行优化，如果当前线程自旋成功（即这时候持锁线程已经退出了同步块，释放了锁），这时当前线程就可以避免阻塞。 自旋重试成功的情况
iOS线程模型 1 NSThread：objective-c线程库 2 Blocks/GCD: Blocks模式的线程池 3 NSOperationQueue: 线程池/线程队列 今天就先从NSThread学起吧！ NSThread NSThread是轻量级的多线程开发，使用起来也并不复杂，但是使用NSThread需要自己管理线程生命周期。 1NSThread的初始化 /* @method @abstract 初始化方法 @discussion 创建线程之后就自动运行Selector方法 @para
futex全称是fast user-space locking，也就是快速用户空间锁,在linux下使用C语言写多线程程序时，在需要线程同步的地方会经常使用pthread_mutex_lock()函数对临界区进行加锁，如果加锁失败线程就会挂起，这就是互斥锁。但是pthread_mutex_lock并不是立即进行系统调用，而是首先在用户态进行CAS操作，判断其它线程是否已经获取了锁，如果锁被其它线程获取了，再进行系统调用sys_futex(),将当前线程挂起。futex可以用在多线程程序中，也可以用在多进程程序中。互斥变量是一个32位的值。
ThreadLocal类提供了线程局部变量。这些变量与普通变量的不同之处在于，每个访问一个变量(通过其get或set方法)的线程都有自己的、独立初始化的变量副本。ThreadLocal实例通常是希望将状态与线程关联起来的类中的私有静态字段(例如，用户ID或事务ID)。
1、synchronized 的基本认识 场景：Synchronized是一个同步关键字，在某些多线程场景下，如果不进行同步会导致数据不安全，而Synchronized关键字就是用于代码同步。什么情况下会数据不安全呢，要满足两个条件：一是数据共享（临界资源），二是多线程同时访问并改变该数据。 在多线程并发编程中 synchronized 称呼为重量级锁。但是，随着 Java SE 1.6 对 synchronized 进行了各种优化之后，有些情况下它就并不那么重，Java SE 1.6 中为了减少获得锁和释放锁带来的性能消耗而引入的偏向锁和轻量级锁。 1.1 synchronized 有三种方式来加锁 1.1.1. 修饰实例方法，作用于当前实例加锁，进入同步代码前 要获得当前实例的锁 1.1.2. 静态方法，作用于当前类对象加锁，进入同步代码前要 获得当前类对象的锁 1.1.3. 修饰代码块，指定加锁对象，对给定对象加锁，进入同 步代码库前要获得给定对象的锁。 1.2 Mark word Mark word 记录了对象和锁有关的信息，当某个对象被 synchronized 关键字当成同步锁时，那么围绕这个锁的一 系列操作都和 Mark word 有关系。Mark Word 在 32 位虚 拟机的长度是 32bit、在 64 位虚拟机的长度是 64bit。 Mark Word 里面存储的数据会随着锁标志位的变化而变化， Mark Word 可能变化为存储以下 5 中情况
简单介绍 ThreadLocal一般称为线程本地变量，它是一种特殊的线程绑定机制，将变量与线程绑定在一起，为每一个线程维护一个独立的变量副本。通过ThreadLocal可以将对象的可见范围限制在同一个线程内。 跳出误区 需要重点强调的的是，不要拿ThreadLocal和synchronized做类比，因为这种比较压根就是无意义的！sysnchronized是一种互斥同步机制，是为了保证在多线程环境下对于共享资源的正确访问。而ThreadLocal从本质上讲，无非是提供了一个“线程级”的变量作用域，它是一种
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 「第一部分 资源组简介」 MySQL-8.0中新增了resource group资源组的功能。MySQL资源组的想法来源很简单：每个资源组是一个资源独立的单位，每个资源组能够容纳一个或者多个MySQL线程。拥有设置资源组权限的DBA们能够创建、配置资源组以及指定、切换MySQL线程从属的资源组，从而更加精准地管控MySQL。 每个MySQL资源组的属性包括： Name：资源组名 CPU affinity：可以使用的VCPU编号，系统可用的VCPU编号可以通
线程作为系统的基础资源，相信大多数读者都有使用到。一般情况下我们会直接开一个线程做一些耗时操作，处理完之后让线程自动结束，资源被系统回收。这种简单粗暴的方法不少读者、甚至一些大厂的APP都在用。以Java语言为例，我们可以直接new一个Thread对象，然后覆盖run方法，最后调一下start方法便可以成功运行一个线程。如果我们每次异步做一些耗时处理都单独开启一个线程，比如异步加载网络图片这种高并发操作，每张图片都开一个线程的话，必然会造成线程资源的浪费，而且也没有很好的方法去处理跨线程通讯的问题。由于语言层面的低成本导致系统的线程资源被滥用，已经成为了一个很普遍的现象。 Android系统的Handler是一种很好的解决以上问题的机制，如果能够在C/C++实现这样一套机制，将会极大的降低C/C++多线程的使用成本。通过本文你将了解到Android系统的Handler的实现原理，以及如何使用C/C++来实现这样一套机制。本文不打算过多的介绍Android系统中的源码实现，而是直接使用C++11来实现。
ThreadLocal是JDK提供的一个工具类，其作用是在多线程共享资源的情况下，使每个线程持有一份该资源的副本，每个线程的副本都是独立互不影响的。线程操作各自的副本，这样就避免了资源竞争引发的线程安全问题。
NSThread NSThread封装性最差，最偏向于底层，主要基于thread使用，生命周期需要手动管理，所以这套方案也是偶尔用用，比如 [NSThread currentThread]，它可以获取当前线程类，你就可以知道当前线程的各种属性，用于调试十分方便。
作为一枚应届毕业菜鸟，在面试中经常被考察的题目：什么是 ThreadLocal？ThreadLocal 的底层原理？以及在实际开发项目过程中，经常用到保存用户信息的类就是 ThreadLocal。
之前做过一个测试，反复执行过多次，发现结果是一样的: 1. 单线程下synchronized效率最高（当时感觉它的效率应该是最差才对）； 2. AtomicInteger效率最不稳定，不同并发情况下表现不一样：短时间低并发下，效率比synchronized高，有时甚至比LongAdder还高出一点，但是高并发下，性能还不如synchronized，不同情况下性能表现很不稳定； 3. LongAdder性能稳定，在各种并发情况下表现都不错，整体表现最好,短时间的低并发下比AtomicInteger性能差一点，长时间高并发下性能最高（可以让AtomicInteger下台了）；
进程有独立的地址空间，一个进程崩溃后，在保护模式下不会对其它进程产生影响，而线程只是一个进程中的不同执行路径。线程有自己的堆栈和局部变量，但线程之间没有单独的地址空间，一个线程死掉就等于整个进程死掉，所以多进程的程序要比多线程的程序健壮，但在进程切换时，耗费资源较大，效率要差一些。
一切互斥操作的依赖是 自旋锁（spin_lock），互斥量（semaphore）等其他需要队列的实现均需要自选锁保证临界区互斥访问。
synchronized保证语句块内操作是原子的，所谓原子性就是指一个操作或者多个操作，要么全部执行并且执行的过程不会被任何因素打断，要么就都不执行。被synchronized修饰的类或对象的所有操作都是原子的，因为在执行操作之前必须先获得类或对象的锁，直到执行完才能释放，这中间的过程无法被中断。synchronized和volatile最大的区别就在于原子性，volatile不具备原子性。
线程是进程内部的一个执行流，作为 CPU 运行的基本单位，对于线程的合理控制与任务的执行效率息息相关，因此掌握线程基本操作（线程控制）是很有必要的
说明：可以看到ReentrantReadWriteLock实现了ReadWriteLock接口，ReadWriteLock接口规范了读写锁方法，具体操作由子类去实现，同时还实现了Serializable接口，表示可以进行序列化操作。
《java 核心技术》这本书真的不错，知识点很全面，翻译质量也还不错，本系列博文是对该书中并发章节的一个总结。
在Redis上，可以通过对key值的独占来实现分布式锁，表面上看，Redis可以简单快捷通过set key这一独占的方式来实现，也有许多重复性轮子，但实际情况并非如此。 总得来说，Redis实现分布式锁，如何确保锁资源的安全&及时释放，是分布式锁的最关键因素。 如下逐层分析Redis实现分布式锁的一些过程，以及存在的问题和解决办法。
前面有一篇文章简单的介绍过MDC，这次结合具体的案例、生产中的具体问题深入了解一下MDC。
前面文章介绍了Linux下进程的创建、管理、使用、通信，了解了多进程并发；这篇文章介绍Linux下线程的基本使用。
除了原子操作，中断屏蔽，自旋锁以及自旋锁的衍生锁之外，在Linux内核中还存在着一些其他同步互斥的手段。
net同僚对于async和await的话题真的是经久不衰，这段时间又看到了关于这方面的讨论，最终也没有得出什么结论，其实要弄懂这个东西，并没有那么复杂，简单的从本质上来讲，就是一句话，async 和await异步的本质就是状态机+线程环境上下文的流转，由状态机向前推进执行，上下文进行环境切换，在状态机向前推进的时候第一次的movenext会将当前线程的环境上下文保存起来，然后由TaskScheduler调度是否去线程池拿新线程执行这个task，等到后续推进到最后的movenext的时候，里面设置好结果，异常之后，回调则需要运行在调用await之前的环境上下文中去，这里说的是环境上下文，而并非是线程，所以当前环境上下文在await之前是A线程的上下文，在遇到await结束之后可能是B线程的环境上下文，并且异步是异步，线程是线程，异步不一定多线程，这两个不是等价的，针对async和await的源码刨析可以看一下之前写的博客https://www.cnblogs.com/1996-Chinese-Chen/p/15594498.html，这篇文章针对源码讲了一部分，可能不是很明了，只讲了async await执行的一个顺序对于环境上下文没有过多的描述，接下来，我会讲一些环境上下文，同步上下文的知识，以及在cs程序中，框架对于同步上下文的封装。
说起多线程同步，一般的方案就是加锁，而在 java 中，提到加锁就想起 juc 包提供的 Lock 接口实现类与默认的关键字 synchronized 。我们常听到，juc 下的锁大多基于 AQS，而 AQS 的锁机制基于 CAS，相比起 CAS 使用的自旋锁，Synchronized 是一种重量级的锁实现。
hello,各位好，上期聊完Configurable 中最核心的内容后 我们再回来到我们之前说的 IOLoop 中，通过之前的介绍 我们已经知道了 Tornado 在实例化 IOLoop 之前 通过Configurable类的工厂方法模式自动选择了底层是基于Select 、Epoll等来做我们的多路复用的"核心"。好，选择完毕后 就面临着实例化了 那 IOLoop 中的instance 、current 这两个方法 我们应该如何选择呢？之前常有人被问到 这两者如何选择 以及适用场景 本期我们就来为大家剖析源码中的这段。 我们先看一下源文件：
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