并行编程是一种利用多线程和并发技术来加速应用性能的方法。在单核处理器时代，应用程序的执行是按顺序逐个指令执行的，无法同时处理多个任务。而多核处理器的出现使得并行编程成为可能。并行编程可以将一个大型任务拆分成多个小任务，并通过多个线程同时执行这些任务，以达到提高应用性能的目的。

Java 中的并行编程

Java 提供了丰富的并发编程工具和 API，使得并行编程变得简单和高效。在 Java 中，可以使用以下几种方式来实现并行编程：

• 线程（Thread）：通过创建多个线程，并让每个线程执行不同的任务，可以同时执行多个任务，从而提高应用性能。可以通过继承 Thread 类或实现 Runnable 接口来创建线程，然后使用 start() 方法启动线程的执行。
• 线程池（ThreadPoolExecutor）：线程池可以有效地管理和复用线程，减少线程创建和销毁的开销。Java 提供了 Executor 框架，可以使用 ThreadPoolExecutor 类来创建线程池，通过 submit() 方法提交任务给线程池执行。
• 并发集合（ConcurrentHashMap、ConcurrentLinkedQueue 等）：这些并发集合可以在多线程环境下提供高效的线程安全性能，同时支持并发读写操作，能够满足并行编程中对共享数据的需求。

并行编程注意事项

在进行并行编程时，需要注意以下几点：

1. 线程安全：在多线程环境下，多个线程同时访问和修改共享数据可能导致数据不一致或竞态条件问题。需要使用锁（synchronized、ReentrantLock 等）或并发集合来保证线程安全。
2. 数据同步：多个线程之间需要进行数据同步，确保线程之间的通信和协作。可以使用 wait() 和 notify() 等方法来实现线程间的等待和唤醒操作。
3. 线程调度：多线程同时执行时，需要合理地进行线程调度和任务划分，以充分利用多核处理器的性能优势。
4. 锁的选择：在并行编程中，选择合适的锁对性能至关重要。根据具体场景，可以选择粗粒度锁或细粒度锁，以避免过度的锁竞争。

总结

Java 并行编程是一种利用多线程和并发技术来加速应用性能的方法。通过合理地使用并行编程工具和 API，可以提高应用程序的并发性能和响应能力，实现更高效的并行计算。

java 程序是如何处理高并发数据的？

Java程序处理高并发数据主要依靠多线程和线程池技术。 具体来说，Java程序可以通过以下方式处理高并发数据：1. 多线程：Java程序可以创建多个线程来并发执行任务。 每个线程可以独立地执行一部分任务，从而提高程序的执行效率。 在Java中，可以通过继承Thread类或实现Runnable接口来创建线程。 2. 线程池：为了避免频繁地创建和销毁线程带来的性能开销，Java提供了线程池技术。 线程池是一种管理线程的机制，它可以在需要时创建一定数量的线程，并在任务完成后将线程归还给线程池。 这样可以避免频繁地创建和销毁线程，提高程序的性能。 Java中的线程池主要通过包中的ExecutorService接口和ThreadPoolExecutor类来实现。 3. 同步与锁：在多线程环境下，为了保证数据的一致性和完整性，需要对共享资源进行同步和加锁。 Java提供了synchronized关键字和ReentrantLock类来实现同步和锁。 4. 原子操作：为了确保数据的原子性，可以使用Java提供的原子类，如AtomicInteger、AtomicLong等。 这些原子类可以在多线程环境下保证数据的原子性操作。 5. 消息队列：Java程序可以使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka等）来处理高并发数据。 消息队列可以实现异步通信，将任务发送到队列中，由后台服务消费并处理任务。 这样可以降低系统的压力，提高程序的性能。 6. 无锁编程：为了进一步提高多线程程序的性能，可以使用无锁编程技术。 无锁编程通过使用CAS（Compare And Swap）操作、原子引用等技术来实现无锁的数据结构和算法，从而避免了锁的竞争和阻塞。 总之，Java程序处理高并发数据主要依靠多线程、线程池、同步与锁、原子操作、消息队列和无锁编程等技术。 通过这些技术，Java程序可以在高并发环境下实现高性能、高可用性和高扩展性。

Java并发编程实战的介绍

《Java并发编程实战》是2012年2月机械工业出版社出版的图书，作者是Brian Goetz等。 《Java并发编程实战》深入浅出地介绍了Java线程和并发，是一本完美的Java并发参考手册。 书中从并发性和线程安全性的基本概念出发，介绍了如何使用类库提供的基本并发构建块，用于避免并发危险、构造线程安全的类及验证线程安全的规则，如何将小的线程安全类组合成更大的线程安全类，如何利用线程来提高并发应用程序的吞吐量，如何识别可并行执行的任务，如何提高单线程子系统的响应性，如何确保并发程序执行预期任务，如何提高并发代码的性能和可伸缩性等内容，最后介绍了一些高级主题，如显式锁、原子变量、非阻塞算法以及如何开发自定义的同步工具类。