并发编程的核心
我们先来看下并发编程的三大核心知识图。
核心问题
要想学好并发编程，首先要理解三个核心的问题：分工，同步和协作（《【高并发】要想学好并发编程，关键是要理解这三个核心问题》）。
诡异的问题
并发编程并不像普通业务中的CRUD那么简单，往往在并发编程中会出现各种各样诡异的Bug问题（《【高并发】导致并发编程频繁出问题的“幕后黑手”》），而且这些问题也不好复现。究其根本原因，是操作系统的CPU与内存和I/O存在速度差异，而操作系统和编译器在解决这些速度差异带来的问题时，又引入了可见性（《【高并发】解密导致诡异并发问题的第一个幕后黑手——可见性问题》）、原子性（《【高并发】解密导致并发问题的第二个幕后黑手——原子性问题》）、有序性（《【高并发】解密导致并发问题的第三个幕后黑手——有序性问题》）问题，而这三个核心问题，就是导致并发编程出现各种诡异Bug的根本所在。
如何解决问题
在Java中，如何解决并发编程中的可见性、原子性和有序性问题呢？在Java中提供了内存模型和互斥锁的方案来解决这些问题。在Java的内存模型中，有一个很重要的原则，那就是：Happens-Before原则（《何为Happens-Before原则？这次彻底懂了！》）。通过Java的内存模型，能够解决可见性和有序性问题（《【高并发】如何解决可见性和有序性问题？这次彻底懂了！》），对于如何解决原子性问题，我们使用的是互斥锁方案（《【高并发】如何使用互斥锁解决多线程的原子性问题？这次终于明白了！》）。
互斥锁带来的问题
互斥锁在是解决并发问题的核心方案，但是一不留神就会引起死锁（《【高并发】高并发环境下诡异的加锁问题（你加的锁未必安全）》、《【高并发】优化加锁方式时竟然死锁了！！》）
优化加锁方式
既然互斥锁会带来死锁的问题，那我们如何优化加锁的方式呢？（《【高并发】高并发场景下如何优化加锁方式？看完这篇我确实明白了！！》）
线程知识
线程的生命周期（《【高并发】线程的生命周期其实没有我们想象的那么简单！！》）、高并发场景下我们到底创建多少线程合适（《【高并发】高并发场景下创建多少线程才合适？一条公式帮你搞定！！》）？为什么局部变量就是线程安全的（《【高并发】终于弄懂为什么局部变量是线程安全的了！！》）？为什么很多小伙伴面试会栽在InterruptedException上（《【高并发】由InterruptedException异常引发的思考》）？我可以用Java中的面向对象的思想写好并发程序，你信吗（《【高并发】信不信？以面向对象的思想是可以写好高并发程序的！》）?
核心案例
秒杀系统架构解密（《【高并发】高并发秒杀系统架构解密，不是所有的秒杀都是秒杀！》）
分布式锁架构解密（《【高并发】高并发分布式锁架构解密，不是所有的锁都是分布式锁！！》）
分布式限流理论（《【高并发】如何实现亿级流量下的分布式限流？这些理论你必须掌握！！》）
分布式限流算法（《【高并发】如何实现亿级流量下的分布式限流？这些算法你必须掌握！！》）
实现HTTP接口限流（《【高并发】亿级流量场景下如何为HTTP接口限流？看完我懂了！！》）
实现分布式限流（《【高并发】亿级流量场景下如何实现分布式限流？看完我彻底懂了！！》）
更多内容
有关更多并发编程的知识，小伙伴们可以到【高并发专题】进行系统学习。
好了，今天就到这儿吧，我是冰河，我们下期见！
