最近正在面试，对多线程和高并发相关问题整理了一个提纲。
个人感觉这三大部分由底向上，足够展开对并发编程中大部分问题的讨论~

三大源头

线程切换带来的原子性问题。

• 原子操作：利用CPU提供的原子操作指令，以及编程语言对这些指令的API封装。
• CAS算法：比较并交换，ABA问题(至少三个线程做CAS产生了错误的过程)用版本号解决。

CPU缓存带来的可见性问题：程序员要编写符合Happens Before(可见性规则)的代码保证可见性。

编译器带来的有序性问题：这种问题通常会出现在涉及到共享数据的多线程编程中，因为编译器的优化可能会导致操作的重新排序，从而破坏了程序的预期行为，例如导致可见性问题。

两个主要问题

竞态条件。强调并发执行顺序带来的结果不一致。先判断后执行竞态条件、读-操作-更新竞态条件(如i++)。

数据竞争。强调并发读写导致的未定义行为，可能会引起程序的崩溃。

三大解决方案

同步：也就是利用原子操作或者锁。使用(悲观)锁，缺点是大量使用锁让很多逻辑都变成同步，效率可能还不如单线程。

数据分片：根据数据所有者划分出数据主体(Actor)，每个主体在自己对应的线程中处理/访问自己的数据。

分布式架构：对逻辑进行划分，也是数据分片的一种思路，采取分布式架构，进一步提高并发量。