并发

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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。

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Java并发编程——提前聊一聊CompletableFuture和相关业务场景CompletableFuture 是 Java 8 引入的并发编程工具（位于 java.util.concurrent 包），它是 Future 接口的扩展实现，主要用于处理异步任务。它引入了“完成阶段”（Completion Stage）概念，支持链式编程、非阻塞执行和异常处理，使异步代码更简洁和可读。下面我从核心机制、执行流程、关键方法和示例逐步解释。

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【C++实战(78)】解锁C++ 大数据处理：从并行到分布式实战在大数据处理领域，并行处理成为提升效率的关键手段，其核心概念包括任务拆分、数据分片和负载均衡，它们相互协作，共同推动着大数据处理的高效运行。

并发：如何设计线程安全的类《Java并发编程实战》第四章“对象的组合”深入探讨了如何通过合理设计类的结构、组合线程安全组件及应用设计模式，来构建线程安全的复杂对象。这一章的核心是将“线程安全”的责任分解到类的各个组成部分，而非在每个方法中单独处理同步，从而降低并发编程的复杂度。

深入Java并发：锁机制原理剖析与性能优化实战想象一下，你正在管理一个繁忙的银行🏦：多个客户同时要存取款，但现金柜只有一个。如果没有合适的"锁" 机制，就会出现混乱——两个客户同时取钱，结果账户余额对不上！

MySQL：MVCC机制及其在Java秋招中的高频考点MVCC（Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制）是MySQL InnoDB存储引擎实现高并发事务处理的核心技术之一。它通过维护数据的多个版本，使得读操作不需要等待写操作完成，写操作也不需要阻塞读操作，从而显著提升了数据库的并发性能。

atomic不是免费午餐很多初级甚至中级开发会滥用atomic，因为在他们的世界观里atomic比mutex轻量，性能总是优于锁的。

Redis1：高并发与微服务中的键值存储利器redis中存储的数据格式为键值对（Key,Value）在高并发的项目和微服务的项目会频繁的用到redis

系统学习Python——并发模型和异步编程：基础实例-[使用进程实现旋转指针]分类目录：《系统学习Python》总目录在讨论线程以及如何避免GIL的过程中，Python贡献者Michele Simionato发布了一个示例，可以看作演示并发的“Hello World”示例，即能展示Python“一心二用”最简单的程序。Simionato的程序使用的是multiprocessing，经过我们修改，又分别实现了使用threading和asyncio的版本。

.NET多线程任务实现的几种方法及线程等待全面分析在现代软件开发中，多线程编程已成为提高应用程序性能和响应能力的关键技术。.NET框架提供了丰富的多线程编程模型和API，使开发人员能够根据不同的场景需求选择最合适的实现方式。本文将全面分析.NET平台下多线程任务实现的几种主要方法，并深入探讨线程等待机制，帮助开发人员构建高效、可靠的并发应用程序。

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MQ解决高并发下订单问题，实现流量削峰队列监控：消费者扩容：降级策略：持久化配置：根据业务场景选择合适的 MQ，本例使用 RabbitMQ 是因其易用性和可靠性。

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在C#中的乐观锁和悲观锁在C#中，乐观锁（Optimistic Locking）和悲观锁（Pessimistic Locking）是两种不同的并发控制策略，用于处理多线程环境下的数据一致性问题。它们的核心区别在于对数据冲突的预期和处理方式。

揭秘C#异步编程核心机制：从状态机到线程池的全面拆解C#中的异步编程是一个强大且复杂的特性，它允许开发者编写非阻塞的代码，从而显著提升应用程序的响应性和吞吐量。本文将深入剖析异步编程的底层原理，从async和await关键字的工作机制，到状态机、任务调度、线程管理和异常处理等核心概念。

【手写系列】手写 AQS 实现 MyLock上面代码是一个典型的线程不安全的例子，cnt[0] 的结果大概率不是 0，因为 cnt[0]--操作不是原子的。

Java 并发编程通关秘籍：多线程基础 + 锁机制 + 工具类 + 性能优化多线程编程是 Java 开发中的核心技能之一，它允许程序在同一时间执行多个任务，从而充分利用多核 CPU 的计算资源，提高程序的响应速度和吞吐量。本章将从基础概念入手，详细讲解 Java 多线程的核心知识。

Python多线程作为一名Python开发者，你是否遇到过这样的场景：程序需要同时处理多个任务，但单线程执行效率太低？这时候，多线程技术就能派上用场了。本文将带你深入浅出地理解Python多线程，并通过丰富的示例让你快速掌握这项实用技能。

并发编程【深度解剖】谈到并发，随之而来的就是那几个问题。并发并行线程进程注意！！！本篇文章更多用诙谐的语调讲解，为保证易于理解，不够官方正式，所以可以结合AI读本篇文章，并且本文是以 go语言的角度来看问题的。(～￣▽￣)～，祝大家收获满满。

一文速通Python并行计算：09 Python多进程编程-进程之间的数据同步-基于互斥锁、递归锁、信号量、条件变量、事件和屏障多进程同步机制包括互斥锁、递归锁、信号量、条件变量、事件和屏障等：互斥锁用于保护共享资源，递归锁支持同一进程重复加锁，信号量可控制访问资源的数量，条件变量用于进程间等待特定条件，事件用于进程间通信和同步，屏障用于多个进程在特定点同步，确保协同运行。

论软件开发中的并行与并发近日看到多篇有关并发和并行的文章，读后有感，遂撰文梳理核心概念，以解其中之惑：并发与并行是计算机科学中处理多任务执行的核心概念。并发关注任务的协调与交错执行，而并行则强调任务的真正同时执行，以提升计算效率。这两个术语常被混用，但实际上它们代表了不同的任务执行方式。