多线程可以用来在什么场景使用呢？1，密集型计算:将一个大任务进行拆分，使用多线程进行执行，假设从1加到100万，你单线程需要8分钟，然后你分为16个线程做计算(半分钟)，加上汇总的时间和创建销毁线程的时间，不会超过一分钟，7分钟喝咖啡足够了吧 。下载大文件的时候拆分成几个小文件，充分利用带宽！2，异步调用:多线程和异步不是一个概念，但是异步一定是多线程的，如果是同步调用发生阻塞的时候，CPU资源就浪费了，但如果是异步，可以执行别的线程，提高CPU使用率！3，web容器技术:一个请求使用一个线程去处理(多数容器已弃用，改用netty架构，一个线程遍历连接，分发给线程池进行任务处理)4，线程池:例如数据库连接池，JAVA中的线程池等，线程池创建多个线程来处理数据，避免频繁创建线程的开销！5，批处理:用于多个batch任务可并行处理，batch任务中的job可并行处理的情况！可以说多线程代表着高效率的运行程序，所以有很大的理由学习好多线程！怎么学好多线程呢？①，明白计算机原理:多核CPU的运行方式，线程执行，什么时候容易阻塞，寄存器，内存(可对照理解JAVA内存模型)等！②，线程基本操作:线程的创建，实现，开始线程，掌握线程状态，线程中断，线程休眠与唤醒等！③，掌握多线程常用技术:线程池的几种创建方式，使用synchonize，读写锁等加锁操作，使用阻塞队列实现顺序执行，使用threadlocal实现线程本地变量，使用future实现异步回调，使用fork-join框架并行处理任务，JAVA8的并行流式处理也是不错的选择！④，学会抛弃多线程:netty使用网络IO多路复用避免多线程开销，redis使用单线程才能被作为分布式锁，全局唯一id生成的线程安全策略！不是说多线程复杂就不用，也不是说多线程高效就一定用，一切根据场景来定，多线程开发中的实际案例，可随时交流，更多的技术分享，敬请关注 。
多线程编程的时候，使用无锁结构会不会比有锁结构更加快？
这是毋庸置疑的，因为线程加锁其实是很吃资源的！我们都知道，多线程模型中，为了避免线程之间的数据互串，影响数据安全，都会在方法或者指定的操作上加锁，最原始的加锁方式就是synchronize，这在以前被称为重度锁，因为加锁是违背了多线程模型的效率的！加锁的原理是什么呢？以a＝1;a＝b＋1为例，编译器编译的时候会在这段代码之前加上一个标志比如说lock，同时在这段代码的后面加上标志unlock，在代码运行期间，一个线程进入这段代码之后先把lock置为加锁位，然后下一个线程过来访问这段代码的时候，发现已经上锁，就只能阻塞等待，等到第一个线程执行完了，把状态改了，然后通知后面的线程去继续执行！当然这是最简化模型的锁，一般锁有读写锁，条件锁，自旋锁等会有不同的唤醒方式和不同的性能消耗！但无论如何，加锁都是在保证数据安全的条件下对多线程性能的污染！那么，怎么避免加锁的性能下降呢？1，从业务上避免大量锁结构的产生！2，使用threadlocal，这能保证每个线程中的数据不会互相污染！3，多读少写的情况，使用读写锁！4，自旋锁会对CPU形成挑战，虽然是线程占用时间很少的锁！5，锁的粒度尽量小:能在方法内的锁，就不要占用整个方法志在用通俗易懂的方式学习高新技术，更多的技术分享，会不定时更新，敬请关注 。
既然Python解释器是单线程的，还有进行多线程编程的必要吗？
谢小秘书邀请~~先简单的回答：有必要 。首先，线程消耗的是CPU资源如果一个单线程内处理的业务逻辑会占用100%的CPU资源，那么，上了多线程也是没有用的 。但这种情况很少，高CPU占用一般出现在内存计算场景下，或者不良代码中错误的死循环 。正常情况下，CPU占用大于80%就需要进行代码或设计的优化，或者服务器增加资源了 。
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