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并发编程有哪些业务场景

news 2025/9/12 12:26:57

这是最直接、最经典的应用场景。将一个大的计算任务拆分成多个可以并行执行的子任务，最后合并结果，从而显著减少总体耗时。

典型场景：
- 大数据处理与计算：例如，使用 Fork/Join 框架并行计算大型数组的总和、排序（快速排序、归并排序）或处理大型日志文件。
- 图像/视频渲染：将一帧图像分成多个区域（tiles），由不同的线程同时渲染，最后合成。
- 科学计算与模拟：例如，在金融领域用于蒙特卡洛模拟，大量并行计算随机路径来为衍生品定价。

这是互联网后端开发中最常见的场景。系统需要同时处理成千上万个来自客户端的网络连接或请求，而每个请求的处理都可能涉及I/O操作（如数据库查询、调用其他服务）。

典型场景：
- Web服务器/应用服务器：如 Tomcat, Jetty, Netty。每个用户请求由一个独立的线程（或从线程池中获取的线程）处理，从而实现“同时”为多个用户服务。
- API网关/微服务：网关需要并发地接收请求、进行路由、认证、限流，并并发地调用下游多个微服务，然后聚合结果。
- 游戏服务器：需要同时处理大量玩家的状态更新、通信和逻辑计算。

有些操作很耗时，但主流程并不需要立即知道它的结果。这时可以将其放入另一个线程中异步执行，主线程可以立即返回去做更重要的事，等将来异步操作完成后再通知或处理结果。

典型场景：
- 发送短信/邮件通知：用户注册成功后，主线程完成响应，而发送欢迎邮件的工作可以交给一个异步任务或消息队列去处理。
- 记录日志/审计信息：将日志写入磁盘或数据库的操作可以异步进行，避免阻塞核心业务逻辑。
- 消息队列（MQ）的生产与消费：生产者线程快速生成消息并放入队列，消费者线程从队列中取出消息进行异步处理，两者速度可以不一致，实现了很好的解耦和削峰填谷。

系统需要定期或在特定时间执行某些任务。

典型场景：
- 数据统计报表：每天凌晨并发生成前一天的各类业务报表。
- 数据清理与归档：定期清理数据库中的过期数据。
- 缓存刷新：定时从数据库加载最新数据到缓存中。通常使用 ScheduledExecutorService 或 Quartz 等框架实现。

创建和销毁线程是昂贵的操作。通过预先创建好一批线程形成“池”，使用时直接分配，用完后归还，可以极大提升效率和管理资源。

典型场景：
- 数据库连接池：如 HikariCP, Druid。应用启动时就初始化一定数量的数据库连接，所有需要数据库操作的线程都从池中借用和归还连接。
- 线程池：ExecutorService 就是Java对线程池的抽象。几乎所有需要并发处理任务的场景都会使用线程池，而不是手动创建线程。

当多个线程需要访问和修改同一个共享资源时，必须进行协调，以防止数据混乱（脏读、丢失更新等）。

典型场景：
- 库存扣减：电商秒杀场景中，成千上万的请求同时来扣减同一件商品的库存，必须使用锁（如 synchronized 或 ReentrantLock）或原子类（如 AtomicInteger）来保证操作的原子性。
- 计数器：例如统计网站的实时在线人数、视频的播放量等。
- 状态标记：多个工作线程需要监听一个共享的“停止”信号，以便同时优雅地关闭。

这是多线程编程中最经典的设计模式，用于解决生产者和消费者速度不匹配的问题。

典型场景：
- 任务队列：用户请求被放入一个任务队列（共享缓冲区），一群工作线程（消费者）从队列中取出任务并执行。这就是线程池的工作原理。
- 事件驱动架构：事件生产者（如用户点击按钮）生成事件对象，放入事件总线（队列），事件消费者（处理器）并发地从总线获取并处理事件。

这是并发编程的一种更高级的范式，它构建在异步非阻塞、事件驱动的基础之上，通过数据流和变化传播来构建应用。

典型场景：
- 实时数据流处理：如股票行情系统，需要将实时变动的价格数据流推送给成千上万的客户端。
- 高性能微服务通信：使用 WebFlux 等响应式框架构建的服务，能够用极少的线程处理极高的并发连接，特别适合I/O密集型的服务间调用。