并发编程的难点

并发编程一直是很让人头疼的问题，因为多线程环境下不太好定位问题，它不像一般的业务代码那样打个断点，debug一下基本就能够定位问题所在。并发编程中，出现的问题往往都是很诡异的，而且大多数情况下，问题也不是每次都会出现的。那么，我们如何才能够更好地解决并发问题呢？这就需要我们了解造成这些问题的“幕后黑手”究竟是什么！

操作系统做出的努力

计算机的制造商为了提升计算机的整体性能，对计算机做出了相应的优化措施。

CPU增加了缓存

CPU对于数据的计算速度远远高于从内存中存取数据的速度，我们可以想象一下，如果说，CPU对于数据的计算需要一天时间，那么，从内存中读取和写入数据可能分别需要1年的时间。也就是说，在这一年365天当中，CPU只需要工作一天，而364天的时间都在等待从内存中读取或者存储数据。这对于CPU的利用率来说，就是极大的浪费了。

为了缓和CPU与内存之间的速度差异，计算机的制造商为CPU增加了缓存。

操作系统增加了进程和线程

CPU的速度比内存快的多，而内存又比磁盘快的多。如果说，CPU运算需要一天的时间，从内存读取数据需要一年的话，那从磁盘读取数据就需要10年的时间了。没错，磁盘就是这么慢啊！

为了缓和CPU和磁盘设备之间的速度差异，操作系统的制造商增加了进程和线程技术。

优化CPU指令执行顺序

我们写的并发程序在操作系统上运行时，对于CPU缓存的使用可能会不太合理，造成CPU缓存的浪费。

为了使CPU的缓存能够得到更加合理的利用，编译程序对CPU上指令的执行顺序进行了优化。

揪出“幕后”黑手

计算机和操作系统的制造商对计算机和操作系统进行的优化，在无形当中造成了很多并发编程的问题。本质上，并发编程的很多诡异的问题源头也在于此，这也是并发编程频繁出问题的“幕后黑手”。所以，我们可以将“幕后黑手”总结如下。

没错，这就是造成并发编程问题的“幕后黑手”！！后面我们将分别细化说明这些“幕后黑手”。

总结

了解并掌握并发编程问题的“幕后黑手”，有助于我们更好地学习并发知识和解决并发问题。

最后，附上并发编程需要掌握的核心技能知识图，祝大家在学习并发编程时，少走弯路。

并发编程旨在最大限度地利用计算机的资源，提高程序执行的性能，这需要线程之间的分工和同步来实现，在保证性能的同时，又需要保证线程的安全，这就又需要保证线程之间的互斥性。而并发编程的难点问题，往往又是由可见性、原子性和有序性问题导致的。所以，我们在学习并发编程时，一定要先弄懂线程之间的分工、同步和互斥。

最后，附上并发编程需要掌握的核心技能知识图，祝大家在学习并发编程时，少走弯路。

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