编写优质的并发代码是一件难度极高的事情。Java语言从第一版本开始内置了对多线程的支持，这一点在当年是非常了不起的，但是当我们对并发编程有了更深刻的认识和更多的实践后，实现并发编程就有了更多的方案和更好的选择。
为什么需要并发
并发其实是一种解耦合的策略，它帮助我们把做什么（目标）和什么时候做（时机）分开。这样做可以明显改进应用程序的吞吐量（获得更多的CPU调度时间）和结构（程序有多个部分在协同工作）。做过Java Web开发的人都知道，Java Web中的Servlet程序在Servlet容器的支持下采用单实例多线程的工作模式，Servlet容器为你处理了并发问题。
背景
并发编程是Java语言的重要特性之一，当然也是最难以掌握的内容。编写可靠的并发程序是一项不小的挑战。但是，作为程序员的我们，要变得更有价值，就需要啃一些硬骨头了。因此，理解并发编程的基础理论和编程实践，让自己变得更值钱吧。
第 1 章，“第一步：并发设计原理”。这一章将介绍并发应用程序的设计原理。你还将了解到并发应用程序可能出现的问题，以及设计并发应用程序的方法论，同时还会学到一些设计模式、提示和技巧。
第 2 章，“使用基本元素：Thread 和 Runnable”。这一章将解释如何采用 Java 语言中最基本的元素（Runnable 接口和 Thread 类）来实现并发应用程序。有了这些元素，你可以创建一个可实际执行线程并行执行的新执行线程。
第 3 章，“管理大量线程：执行器”。这一章将介绍执行器框架的基本原理。该框架能够让你能够使用大量的线程，而无须创建或管理它们。你将实现 k-最近邻算法和一个基本的客户端/服务器应用程序。
第 4 章，“充分利用执行器”。这一章将探讨执行器的一些高级特性，包括为了在一段时间延迟之后或每隔一定时间执行任务而进行的任务撤销和调度。你将实现一个高级客户端/服务器应用程序和一个新闻阅读器。
第 5 章，“从任务获取数据：Callable 接口与 Future 接口”。这一章将介绍如何在执行器中处理采用 Callable 与 Future 接口返回结果的任务。你将实现一个最佳匹配算法以及一个构建倒排索引的应用程序。
第 6 章，“运行分为多阶段的任务：Phaser 类”。这一章将介绍如何使用 Phaser 类来并发执行那些可分为多个阶段的任务。你将实现关键字抽取算法和遗传算法。
第 7 章，“优化分治解决方案：Fork/Join 框架”。这一章将介绍如何使用一种特殊的执行器，该执行器针对可以使用分治法解决的问题进行了优化，这就是 Fork/Join 框架及其工作窃取（work-stealing）算法。你将实现 k-means 聚类算法、数据筛选算法以及归并排序算法。
第 8 章，“使用并行流处理大规模数据集：MapReduce 模型”。这一章将介绍如何采用流量来处理大规模数据集。你将学习如何使用流 API 和更多的流函数来实现 MapReduce 应用程序。你将实现一个数值汇总算法和一个信息检索工具。
第 9 章，“使用并行流处理大规模数据集：MapCollect 模型”。这一章将探讨如何使用流量 API 中的collect()方法对数据流执行可变约简（mutable reduction）操作，将其转换为一种不同的数据结构，包括在 Collectors 类中预定义的一些收集器。你将实现一个无须建立索引就能够搜索数据的工具、一个推荐系统，以及计算社交网络中两个人的共同联系人列表的算法。
第 10 章，“异步流处理：反应流”。这一章将解释如何使用反应流来实现并发应用程序，而反应流则为带有非阻塞回压的异步流处理定义了标准。这种流量的基本原理在官方网站的 Reactive Streams介绍页面上有明确说明，而 Java 9 为其实现提供了必要的基础接口。
第 11 章，“探究并发数据结构和同步工具”。这一章将介绍如何使用最重要的并发数据结构（可用于并发应用程序而不会导致数据竞争条件的数据结构），以及 Java 并发 API 用于组织任务执行的所有同步机制。
第 12 章，“测试与监视并发应用程序”。这一章将介绍如何获得 Java 并发 API 元素（线程、锁、执行器等）的状态信息。你还将学习如何使用 JConsole 应用程序来监视并发应用程序，以及如何使用MultithreadedTC 库克 Java Pathfinder 应用程序来测试并开发应用程序。
第 13 章，“JVM 中的并发处理：Clojure、带有 Gpars 库克 Groovy 以及 Scala”。这一章将介绍如何使用面向 Java 虚拟机的其他编程语言来实现并发应用程序。你将学习如何使用 Clojure、Scala 以及带有 Gpars 库克 Groovy 等编程语言所提供的并发元素
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