因为处理器主频在硬件发展上的瓶颈，摩尔定律基本失效，现在真正起作用的是并行处理的Amdahl定律，毕竟，现在计算机的瓶颈在于存储和通信，而不是运算本身，并行运算可以更充分地发挥运算的能力，也是提升计算机性能。

线程及其实现

进程
进程是操作系统进行资源分配调度的最小单位，各进程有独立的系统资源（如内存、文件I/O等），互相之间不能直接访问，很多时候，一个进程就是一个应用，多个进程也许可以并发，但是进程本身没有并发的概念，需要借助线程实现并发。
线程
线程是处理器调度和分配的最小单位，线程没有自己的资源，线程既能共享所在进程的系统资源（线程私有的局部变量表来自于主内存，只为线程本身服务，输出的结果仍然要写回主内存），又能相对独立地执行调度。
线程因此可以通过并行处理提升效率，但也因此会互相干扰，如果线程崩溃，就会影响所在进程的所有线程。
状态
线程有5种状态
New，创建后未启动。
Runnable，Ready或Running，正等待CPU或正在执行。
Waiting/Timed Waiting，无限等待需要其他线程唤醒，限期等待会由系统自动唤醒
sleep是Native方法，由操作系统来阻塞线程，指定时间后恢复线程。
无限等待会调用wait，需要另一个线程调用notify()来通知恢复线程。
Blocked，阻塞，线程在等待锁被另一个线程释放出来
Terminated，线程已结束
这五种状态的转换关系如下：

线程状态转换关系

线程安全

线程安全问题其实就是并发的正确性问题，一个线程安全的行为，既不需要额外的同步和协调，也不用考虑在runtime中的调度和交替执行，一定能返回预期的结果。
五种线程安全场景
1.不变性
最简单最纯粹的场景就是不变性，一个不可变的对象一定是线程安全的，如final。
2.绝对线程安全
绝对线程安全是不切实际的，即使是线程安全的Vector容器，也只是在方法中用了synchronized修饰，方法调用时还是需要额外同步，否则，在多线程同时remove，仍然会有Index边界溢出的错误。
3.相对线程安全
一般意义上的线程安全就是相对线程安全，单独操作是线程安全的，但是在特定情况下，还需要在调用时增加额外的同步手段。Java提供的线程安全如Vector、HashTabe、Collections.synchronizedCollection()等，都是相对线程安全。
4.线程兼容
一般意义上的不是线程安全其实是线程兼容，指的是本身并不线程安全，可以在调用时增加同步手段，实现线程安全，常见的ArrayList和HashMap都是线程安全的。
5.线程对立
一些极端情况下，无论采用什么同步措施，都不能实现线程安全，就是线程对立，如Thread的suspend和resume，不能并行调用，很容易出现死锁。
实现线程安全，既与代码的编写有关，也与虚拟机的同步和锁有关，常见的三种线程安全实现方法为：
1.互斥同步
就是共享数据在并行运算中，同一时刻只能一个线程使用，synchronized和ReentrantLock都是互斥同步。
2.非阻塞同步
其实就是互斥同步的对立面，非阻塞同步相对乐观，认为并行不一定导致共享数据冲突，如果真的出现争用冲突，再做补偿即可（如重试操作，比如compareAndSet(current,next)就是不断尝试赋值，如果current和next的值和预期不一致，就说明数据被修改了，会再次循环尝试），sum.misc.Unsafe类就是非阻塞同步机制（ClassLoader才能直接使用，用户只能通过Java API间接使用，如AtomicInteger），非阻塞同步依赖于硬件指令集的发展和支持。
3.无同步方案
无同步方案不是不管线程安全，而是通过其他方式实现线程安全，不需要同步。
可重入代码
一个方向是通过代码实现无同步，就是可重入代码，可重入代码在执行过程中，随时可以中断，转而执行其他任务（包括递归该代码本身），然后重入继续执行，不会出现错误。
可重入代码也叫纯代码，容易令人想起纯函数（当然，不是同一维度），只要输入相同的数据，就能返回相同的结果。
线程本地存储
另一个方向是通过避免多线程的数据共享实现无同步，就是线程本地存储，也就是把共享数据控制在一个线程内，避免冲突。
大部分使用消费队列的模式都是线程本地存储，这种模式会尽量在一个线程内完成消费，Android中的Handler机制，就是通过ThreadLocal对象（实际上是一个HashMap，key为对象的hashcode，value为对象本身），让handler引用线程的Looper，Looper再依次处理自己MessageQueue中的Message，通过Message的target指向handler，实现在同一线程内处理消息队列。

锁的优化

多线程的重点是数据的高效共享，主要得解决竞争的问题，也就是对锁的优化。
自旋锁与自适应自旋
自旋针对的是线程的阻塞和恢复，因为线程的阻塞和恢复非常消耗资源，而等待的锁可能很快就会释放，所以在线程请求锁失败的时候，不立即阻塞线程，而是让它先执行一个忙循环（自旋）。
自旋也会消耗资源，适当的自旋次数效果才最好，自适应自旋会根据以往的自旋次数，动态调整自旋次数，基本策略就是自旋后能获得锁，下次就可以多自旋几次；如果自旋后没有获得锁，下次就会少自旋几次。
锁消除
在编译代码时，编译器认为某个锁完全没有必要，就会把锁消除。
锁粗化
如果虚拟机发现一串零碎的操作中，对同一个对象反复加锁解锁，就会把它们合并扩展为外侧的一个锁。
轻量级锁
绝大部分锁在同步周期是没有竞争的，加锁和解锁的操作虽然必须，但是消耗过重了，轻量级锁就是先用轻量级的锁来加锁解锁，如果同步期间没有发生竞争，就节省了资源；如果发生了竞争，就膨胀为常规的重量级的锁。
偏向锁
偏向锁和轻量级锁都是针对无竞争情况的优化，轻量级锁是在无竞争时消除互斥，而偏向锁是在无竞争时消除整个同步。

逃逸的优化

根据对象的作用域，可能发生逃逸行为，如果可以确认不会发生逃逸，也能进行优化。
方法逃逸
在方法中定义个一个对象，如果可能被外部方法引用，比如作为外部方法的参数，就是方法逃逸。
如果不会发生方法逃逸，就可以在线程的栈上分配内存，这样，在栈帧出栈时就可以回收内存，减轻GC压力。
线程逃逸
在线程中的一个对象，如果可能被外部线程引用，比如赋值给静态类变量或者其他线程的对象变量，就是线程逃逸。
如果不会发生线程逃逸，就可以消除同步，消除对变量的同步措施，因为在线程内部是天然有序的，不存在竞争问题。

引用

《深入理解Java虚拟机》
synchronized(this)与synchronized(class)
Java集合及concurrent并发包总结（转）
《深入理解Java虚拟机》读书笔记7：高效并发
深入理解java虚拟机 精华总结（面试）