并发

没有bug.的程序员

Java锁优化：从synchronized到CAS的演进与实战选择在多核CPU统治计算领域的今天，并发（Concurrency）不再是高级开发者的加分项，而是每一位工程师的生存底座。然而，并发是一把双刃剑：它赋予了程序极高的吞吐能力，也带来了致命的线程安全隐患。

二十九、【鸿蒙 NEXT】异步锁实现并发控制在开发鸿蒙代码时，经常会用到async的异步函数，假设函数名称是A，如果A函数里面有个异步操作很耗时的话，我们可能会用到缓存，将耗时操作的结果保存到缓存中，如果下次再有调用A函数的话，直接返回缓存中的值。但是有时候，当缓存还没有值的时候，A函数在短时间内被调用多次，导致耗时函数会被执行多次，可能导致阻塞主线程的问题。下面首先复现下这种场景，并给出一个解决方案。

并发模式（Patterns）：Worker Pool 与 Pipeline 模式实现"Primitives are easy; Architecture is hard." —— 学会了 go 关键字只是第一步，如何组织它们才是工程能力的体现。

volatile 实战应用篇 —— 典型场景在上一篇文章中，我们深入剖析了 volatile 的底层原理，知道它通过强化 JMM 交互规则保证可见性，通过插入内存屏障保证有序性，但不具备原子性。

没有bug.的程序员

Java 并发容器深度剖析：ConcurrentHashMap 源码解析与性能优化在 Java 并发编程的江湖中，如果说 HashMap 是每一位初学者的“敲门砖”，那么 ConcurrentHashMap（以下简称 CHM）则是每一位中高级开发者通往高并发世界的“必经之路”。

roman_日积跬步-终至千里

【多线程编程】CompletableFuture 使用指南（基础篇）：从原理到 API想象一下这样的场景：你需要查询用户信息、订单列表和积分数据，传统方式是一个接一个地等待，总耗时 650 毫秒。而使用 CompletableFuture，这三个查询可以同时进行，总耗时只需要 300 毫秒——这就是异步编程带来的性能飞跃。

这周也會开心

多线程与并发-知识总结11.1、start()方法：用于创建并启动一个新的独立子线程调用start()时，JVM 会为该 Thread 实例分配新的线程资源（脱离当前调用线程），将线程状态置为RUNNABLE，等待 CPU 调度执行。新线程的执行逻辑由run()方法定义，但start()不会直接调用run()，而是由 JVM 在新线程中自动触发run()方法的执行。

synchronized高频考点模拟面试过程面试官：你好，请坐。今天我们重点聊一聊 Java 并发编程中的 synchronized 关键字，这是面试中的高频考点，我们从基础到底层逐步深入，你放松回答就好。

FastAPI + TinyDB并发陷阱与实战：告别数据错乱的解决方案你的FastAPI应用在多人同时修改数据时，会不会出现数据错乱或丢失？试像一下，团队里一个用于管理内部资源的工具突然“抽风”了。几个同事同时提交申请，结果后台数据显示，有的申请记录神秘消失，有的资源数量对不上。一查日志，发现大家都在同一秒对同一个db.json文件进行了读写。这就是为了轻量而选用TinyDB（一个纯Python的、以JSON文件为存储的数据库）后，最有可能真切地感受到“并发”带来的痛。🎯

Python并发与并行编程深度剖析：从GIL原理到高并发实战目录摘要1 深入理解GIL：Python并发编程的核心挑战1.1 GIL到底是什么？为什么它如此重要？

JUC 并发编程从入门到精通（超详细笔记 + 实战案例）java运行多线程对共享资源进行读写操作时，指令交错导致结果不可预测（竞态条件）。counter++对应的字节码指令（非原子操作）：

并发编程基础介绍总控制权在操作系统手中，操作系统会轮流询问每一个任务是否需要使用 CPU，需要使用的话就让他使用，不过在一定时间之后，操作系统会剥夺当前任务的 CPU 使用前，把他排在询问队列的最后，再去询问下一个任务

纤程概念浅析我们常常听说纤程（fibers）是轻量级的线程，但是这一说法还是非常抽象，究竟是什么含义呢？要理解纤程，可以先了解一下"执行状态保存"、"调度器（scheduler）"这两个核心概念。

当“同时发生”成为攻击武器假设我们正在测试一个在线购物 Web 应用程序的安全性。这时可能会引出许多问题：我们能否用一张 10 美元的礼品卡支付 100 美元的商品？我们能否多次在购物车中应用相同的折扣？答案是：可能！如果系统容易受到竞争条件漏洞的影响，我们就能做到这些，甚至更多。

从源码角度解析C++20新特性如何简化线程超时取消C++20中增加了很多重量级新特性，它不仅带来了ranges、concept和协程，也为多线程编程带来了jthread和stop_source这些强力辅助。利用这些新特性，我们可以更高效地编写并发程序。

JUC 在实际业务场景的落地实践JUC 在实际业务中的落地核心是：先拆解业务痛点（并发量、读写比例、是否异步、是否需要顺序执行），再匹配组件的核心特性，最后做好资源管控和异常处理。

C++ 并发双阶段队列设计原理与实现该队列采用双阶段处理模型，通过锁机制实现线程安全，核心思想包含：

找了一圈尾巴

Python 学习-深入理解 Python 进程、线程与协程（上）在 Python 并发编程领域，进程（Process）、线程（Thread）与协程（Coroutine）是三种核心的任务调度方案。它们分别对应操作系统内核态的进程调度、内核态的线程调度与用户态的协程调度，在资源占用、切换效率、适用场景上存在本质差异。本文将从底层原理出发，结合 Python 实战案例，系统解析进程、线程与协程的实现机制、使用方法及选型策略，帮助开发者构建清晰的并发编程知识体系。

饱饱要坚持可持续发展观

java并发定时读取和清空ConcurrentMap如何保证线程安全方案?假设我们有一个场景, 它短时高发, 也就是会一瞬间出现很多数据, 这些数据需要持久化到数据库, 但是时效性又不高, 那么该如何设计呢?

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Java并发编程——synchronized的实现原理与应用synchronized 是 Java 提供的一种内置关键字，用于实现线程同步，确保多线程环境下对共享资源的互斥访问。它是 JVM 层面的机制，简单易用，但底层实现较为复杂。下面我从实现原理和应用两个方面详细解释。