以下内容为学习笔记，书籍为《Java 并发编程的艺术》 方腾飞 魏鹏 程晓明著。
并发编程的挑战
并发编程是为了让我们的程序运行的更快，但是并不是启动更多的线程就能够让程序最大程序的并发执行。如果我们希望通过多线程让程序运行的更快，那往往会面临很多的挑战。
上下文切换
即使是单核cpu也是支持多线程代码的。cpu在多个线程之间进行快速的切换即可，这样在外界看来多个线程好像是并行执行的，但是实际上由于一个cpu在同一时刻只能够执行一条指令，所以说程序是并发执行的。
cpu要在多个线程之间进行切换，那么如何保证切换回来后能够继续往下执行呢？那么在切换之前就需要保存一下这个线程的状态，以便下次在切换回这个任务时可以再加载这个任务的状态。所以说任务从状态保存到状态再加载的过程就是一次上下文切换。
多线程一定快吗？
不一定！
当需要运行的数据量越大，并发的效率越高，如果运算的数据量百万级一下的话，那还是单线程的速度更快，所以是需要看实际需求的！
如何减少上下文切换？
- 无锁并发编程
- CAS算法
- 使用最少的线程：避免创建不必要的线程。
- 协程：在单线程里面实现多任务的调度，并在单线程里面维持多个任务的切换。
死锁
多个线程在持有自己资源的同时还互相去请求对方的资源，从而造成一直阻塞的状态就是死锁。
那我们有哪些避免死锁的方法？
- 避免一个线程同时获取多个锁。
- 避免一个线程在锁内同时占用多个资源，尽量保证每个锁只占用一个资源。
- 尝试使用定时锁，使用lock.tryLock()来替代内部锁机制。
- 对于数据库锁，要保证加锁和解锁在一个数据库连接里，否则会出现解锁失败的情况。
资源的限制
什么是资源限制？
资源限制就是指在进行并发编程的时候，程序的执行速度受限于计算机硬件资源或者软件资源。 硬件资源限制有：带宽的上传下载速度、硬盘读写速度、和CPU的处理速度。
软件资源限制有：数据库的连接数和socket连接数等。
如何解决资源限制的问题？
一台机器不够，那就使用多台机器来配合使用！考虑使用集群并行执行程序，可以通过“数据ID%机器数量”，来计算得到机器编号，然后由对应编号的机器来处理这个数据。
在资源限制的情况下如何进行并发编程？
根据不同的资源限制调整程序的并发度！
