并发其实是个很宏大的话题，简单来说是为了消灭等待，追求更高的处理效率。在单机场景下，并发是为了平衡CPU和内存、IO(磁盘|网络)间的速度差异。在分布式场景下，并发则是为了追求完美的分治：任务、数据切割和单个worker处理能力的平衡。
并发的问题可以分为两类：分工协作、同步互斥。同步互斥在编程笔记 - 锁已有记录，这里记录下几个分工协作的编程模型(这里请忽略并发、并行的概念差异)。
并发模型
- 多线程：多线程模型算是最基本的并发了。记录两个比较常见的问题：
1、进程和线程的区别。进程和线程都是操作系统的基本概念，比较喜欢这篇文章的解释。个人的理解是，CPU太快，比内存、IO快太多。所以操作系统对任务按进程划分，分时间片执行提升CPU利用率。但进程的划分太宽泛，所以每个进程内又对任务切割成多个线程执行。不管划分多少级，本质都是为了提高CPU利用率。而这些划分必然会导致有些是共享的（内存），有些又不共享，所以才会有各种协调机制来防止各级内和各级间的资源冲突。
2、java中的多线程。- Thread：最直白的线程封装。
- ExecutorService：更好用的线程池工具类。
- ForkJoin：分治思想的一种实现（下图）。
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Callback：回调函数算是开销最小的并发了，应用最多的地方是JS，node算是集大成者。优点是简单灵活，缺点是调度层可能变得复杂。
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Actor、CSP(通信顺序进程): 二者都是通过借鉴生产者/消费者的模式解耦消息/事件的产生和处理过程。不同的地方是: 1、消息/事件的收发：Actor注重消息的处理单元(Actor),而不是消息传送方式,所以发送消息需要知道对方是谁。而CSP解耦了发送方和接收方，处理单元不需要关心消息的收发是谁。
2、消息/事件的存储：Actor会在本地维护一个mailBox来存储消息。而CSP会类似没Q点机制，使用预先定义的Channel来存储消息。 - 协程(微线程)：简单来说，协程是比线程更轻量级的存在。进程、线程都是操作系统的基本调度单位，所以切换会带来一定的开销。而协程是用户控制的任务(函数)切换，系统开销很小。可以这样简单理解，通过生成器(比如python的yield)让函数有了多个出口，转而执行其他代码而不必引起操作系统级别的上下文切换，所以性能会更高。