A. linux 下 进程和线程的区别
线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体.
与进程的区别:
(1)地址空间:进程内的一个执行单元;进程至少有一个线程;它们共享进程的地址空间;而进程有自己独立的地址空间;
(2)资源拥有:进程是资源分配和拥有的单位,同一个进程内的线程共享进程的资源
(3)线程是处理器调度的基本单位,但进程不是.
4)二者均可并发执行.
进程和线程都是由操作系统所体会的程序运行的基本单元，系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性。进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。线程是进程的一个实体，是CPU调度和分派的基本单位，线程自己基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的资源（如程序计数器，一组寄存器和栈），但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤销另一个线程，同一个进程中的多个线程之间可以并发执行。
2.进程和应用程序的区别？
进程与应用程序的区别在于应用程序作为一个静态文件存储在计算机系统的硬盘等存储空间中，而进程则是处于动态条件下由操作系统维护的系统资源管理实体。
C、C++、java等语言编写的源程序经相应的编译器编译成可执行文件后，提交给计算机处理器运行。这时，处在可执行状态中的应用程序称为进程。从用户角度来看，进程是应用程序的一个执行过程。从操作系统核心角度来看，进程代表的是操作系统分配的内存、CPU时间片等资源的基本单位，是为正在运行的程序提供的运行环境。进程与应用程序的区别在于应用程序作为一个静态文件存储在计算机系统的硬盘等存储空间中，而进程则是处于动态条件下由操作系统维护的系统资源管理实体。多任务环境下应用程序进程的主要特点包括： ●进程在执行过程中有内存单元的初始入口点，并且进程存活过程中始终拥有独立的内存地址空间； ●进程的生存期状态包括创建、就绪、运行、阻塞和死亡等类型； ●从应用程序进程在执行过程中向CPU发出的运行指令形式不同，可以将进程的状态分为用户态和核心态。处于用户态下的进程执行的是应用程序指令、处于核心态下的应用程序进程执行的是操作系统指令
3.进程与Java线程的区别
应用程序在执行过程中存在一个内存空间的初始入口点地址、一个程序执行过程中的代码执行序列以及用于标识进程结束的内存出口点地址，在进程执行过程中的每一时间点均有唯一的处理器指令与内存单元地址相对应。
Java语言中定义的线程（Thread）同样包括一个内存入口点地址、一个出口点地址以及能够顺序执行的代码序列。但是进程与线程的重要区别在于线程不能够单独执行，它必须运行在处于活动状态的应用程序进程中，因此可以定义线程是程序内部的具有并发性的顺序代码流。 Unix操作系统和Microsoft Windows操作系统支持多用户、多进程的并发执行，而Java语言支持应用程序进程内部的多个执行线程的并发执行。多线程的意义在于一个应用程序的多个逻辑单元可以并发地执行。但是多线程并不意味着多个用户进程在执行，操作系统也不把每个线程作为独立的进程来分配独立的系统资源。进程可以创建其子进程，子进程与父进程拥有不同的可执行代码和数据内存空间。而在用于代表应用程序的进程中多个线程共享数据内存空间，但保持每个线程拥有独立的执行堆栈和程序执行上下文（Context）。
需要注意的是：在应用程序中使用多线程不会增加 CPU 的数据处理能力。只有在多CPU 的计算机或者在网络计算体系结构下，将Java程序划分为多个并发执行线程后，同时启动多个线程运行，使不同的线程运行在基于不同处理器的Java虚拟机中，才能提高应用程序的执行效率。 另外，如果应用程序必须等待网络连接或数据库连接等数据吞吐速度相对较慢的资源时，多线程应用程序是非常有利的。基于Internet的应用程序有必要是多线程类型的，例如，当开发要支持大量客户机的服务器端应用程序时，可以将应用程序创建成多线程形式来响应客户端的连接请求，使每个连接用户独占一个客户端连接线程。这样，用户感觉服务器只为连接用户自己服务，从而缩短了服务器的客户端响应时间。 三、Java语言的多线程程序设计方法
B. 如何看懂《Linux多线程服务端编程
一：进程和线程
每个进程有自己独立的地址空间。“在同一个进程”还是“不在同一个进程”是系统功能划分的重要决策点。《Erlang程序设计》[ERL]把进程比喻为人：
每个人有自己的记忆（内存），人与人通过谈话（消息传递）来交流，谈话既可以是面谈（同一台服务器），也可以在电话里谈（不同的服务器，有网络通信）。面谈和电话谈的区别在于，面谈可以立即知道对方是否死了（crash,SIGCHLD），而电话谈只能通过周期性的心跳来判断对方是否还活着。
有了这些比喻，设计分布式系统时可以采取“角色扮演”，团队里的几个人各自扮演一个进程，人的角色由进程的代码决定（管登录的、管消息分发的、管买卖的等等）。每个人有自己的记忆，但不知道别人的记忆，要想知道别人的看法，只能通过交谈（暂不考虑共享内存这种IPC）。然后就可以思考：
·容错：万一有人突然死了
·扩容：新人中途加进来
·负载均衡：把甲的活儿挪给乙做
·退休：甲要修复bug，先别派新任务，等他做完手上的事情就把他重启
等等各种场景，十分便利。
线程的特点是共享地址空间，从而可以高效地共享数据。一台机器上的多个进程能高效地共享代码段(操作系统可以映射为同样的物理内存)，但不能共享数据。如果多个进程大量共享内存，等于是把多进程程序当成多线程来写，掩耳盗铃。
“多线程”的价值，我认为是为了更好地发挥多核处理器(multi-cores)的效能。在单核时代，多线程没有多大价值（个人想法：如果要完成的任务是CPU密集型的，那多线程没有优势，甚至因为线程切换的开销，多线程反而更慢；如果要完成的任务既有CPU计算，又有磁盘或网络IO，则使用多线程的好处是，当某个线程因为IO而阻塞时，OS可以调度其他线程执行，虽然效率确实要比任务的顺序执行效率要高，然而，这种类型的任务，可以通过单线程的”non-blocking IO+IO multiplexing”的模型（事件驱动）来提高效率，采用多线程的方式，带来的可能仅仅是编程上的简单而已）。Alan Cox说过：”A computer is a state machine.Threads are for people who can’t program state machines.”（计算机是一台状态机。线程是给那些不能编写状态机程序的人准备的）如果只有一块CPU、一个执行单元，那么确实如Alan Cox所说，按状态机的思路去写程序是最高效的。
二：单线程服务器的常用编程模型
据我了解，在高性能的网络程序中，使用得最为广泛的恐怕要数”non-blocking IO + IO multiplexing”这种模型，即Reactor模式。
在”non-blocking IO + IO multiplexing”这种模型中，程序的基本结构是一个事件循环（event loop），以事件驱动（event-driven）和事件回调的方式实现业务逻辑：
[cpp] view plain
//代码仅为示意，没有完整考虑各种情况
while(!done)
{
int timeout_ms = max(1000, getNextTimedCallback());
int retval = poll(fds, nfds, timeout_ms);
if (retval<0){
处理错误，回调用户的error handler
}else{
处理到期的timers,回调用户的timer handler
if(retval>0){
处理IO事件，回调用户的IO event handler
}
}
}
这里select(2)/poll(2)有伸缩性方面的不足（描述符过多时，效率较低），Linux下可替换为epoll(4)，其他操作系统也有对应的高性能替代品。
Reactor模型的优点很明显，编程不难，效率也不错。不仅可以用于读写socket，连接的建立(connect(2)/accept(2))，甚至DNS解析都可以用非阻塞方式进行，以提高并发度和吞吐量(throughput)，对于IO密集的应用是个不错的选择。lighttpd就是这样，它内部的fdevent结构十分精妙，值得学习。
基于事件驱动的编程模型也有其本质的缺点，它要求事件回调函数必须是非阻塞的。对于涉及网络IO的请求响应式协议，它容易割裂业务逻辑，使其散布于多个回调函数之中，相对不容易理解和维护。
三：多线程服务器的常用编程模型
大概有这么几种：
a：每个请求创建一个线程，使用阻塞式IO操作。在Java 1.4引人NIO之前，这是Java网络编程的推荐做法。可惜伸缩性不佳（请求太多时，操作系统创建不了这许多线程）。
b：使用线程池，同样使用阻塞式IO操作。与第1种相比，这是提高性能的措施。
c：使用non-blocking IO + IO multiplexing。即Java NIO的方式。
d：Leader/Follower等高级模式。
在默认情况下，我会使用第3种，即non-blocking IO + one loop per thread模式来编写多线程C++网络服务程序。
1：one loop per thread
此种模型下，程序里的每个IO线程有一个event loop，用于处理读写和定时事件（无论周期性的还是单次的）。代码框架跟“单线程服务器的常用编程模型”一节中的一样。
libev的作者说：
One loop per thread is usually a good model. Doing this is almost never wrong, some times a better-performance model exists, but it is always a good start.
这种方式的好处是：
a：线程数目基本固定，可以在程序启动的时候设置，不会频繁创建与销毁。
b：可以很方便地在线程间调配负载。
c：IO事件发生的线程是固定的，同一个TCP连接不必考虑事件并发。
Event loop代表了线程的主循环，需要让哪个线程干活，就把timer或IO channel（如TCP连接）注册到哪个线程的loop里即可：对实时性有要求的connection可以单独用一个线程；数据量大的connection可以独占一个线程，并把数据处理任务分摊到另几个计算线程中（用线程池）；其他次要的辅助性connections可以共享一个线程。
比如，在dbproxy中，一个线程用于专门处理客户端发来的管理命令；一个线程用于处理客户端发来的MySQL命令，而与后端数据库通信执行该命令时，是将该任务分配给所有事件线程处理的。
对于non-trivial（有一定规模）的服务端程序，一般会采用non-blocking IO + IO multiplexing，每个connection/acceptor都会注册到某个event loop上，程序里有多个event loop，每个线程至多有一个event loop。
多线程程序对event loop提出了更高的要求，那就是“线程安全”。要允许一个线程往别的线程的loop里塞东西，这个loop必须得是线程安全的。
在dbproxy中，线程向其他线程分发任务，是通过管道和队列实现的。比如主线程accept到连接后，将表示该连接的结构放入队列，并向管道中写入一个字节。计算线程在自己的event loop中注册管道的读事件，一旦有数据可读，就尝试从队列中取任务。
2：线程池
不过，对于没有IO而光有计算任务的线程，使用event loop有点浪费。可以使用一种补充方案，即用blocking queue实现的任务队列：
[cpp] view plain
typedef boost::functionFunctor;
BlockingQueue taskQueue; //线程安全的全局阻塞队列
//计算线程
void workerThread()
{
while (running) //running变量是个全局标志
{
Functor task = taskQueue.take(); //this blocks
task(); //在产品代码中需要考虑异常处理
}
}
// 创建容量（并发数）为N的线程池
int N = num_of_computing_threads;
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
create_thread(&workerThread); //启动线程
}
//向任务队列中追加任务
Foo foo; //Foo有calc()成员函数
boost::function task = boost::bind(&Foo::calc，&foo);
taskQueue.post(task);
除了任务队列，还可以用BlockingQueue实现数据的生产者消费者队列，即T是数据类型而非函数对象，queue的消费者从中拿到数据进行处理。其实本质上是一样的。
3：总结
总结而言，我推荐的C++多线程服务端编程模式为：one (event) loop per thread + thread pool：
event loop用作IO multiplexing，配合non-blockingIO和定时器；
thread pool用来做计算，具体可以是任务队列或生产者消费者队列。
以这种方式写服务器程序，需要一个优质的基于Reactor模式的网络库来支撑，muo正是这样的网络库。比如dbproxy使用的是libevent。
程序里具体用几个loop、线程池的大小等参数需要根据应用来设定，基本的原则是“阻抗匹配”（解释见下），使得CPU和IO都能高效地运作。所谓阻抗匹配原则：
如果池中线程在执行任务时，密集计算所占的时间比重为 P (0 < P <= 1)，而系统一共有 C 个 CPU，为了让这 C 个 CPU 跑满而又不过载，线程池大小的经验公式 T = C/P。（T 是个 hint，考虑到 P 值的估计不是很准确，T 的最佳值可以上下浮动 50%）
以后我再讲这个经验公式是怎么来的，先验证边界条件的正确性。
假设 C = 8，P = 1.0，线程池的任务完全是密集计算，那么T = 8。只要 8 个活动线程就能让 8 个 CPU 饱和，再多也没用，因为 CPU 资源已经耗光了。
假设 C = 8，P = 0.5，线程池的任务有一半是计算，有一半等在 IO 上，那么T = 16。考虑操作系统能灵活合理地调度 sleeping/writing/running 线程，那么大概 16 个“50%繁忙的线程”能让 8 个 CPU 忙个不停。启动更多的线程并不能提高吞吐量，反而因为增加上下文切换的开销而降低性能。
如果 P < 0.2，这个公式就不适用了，T 可以取一个固定值，比如 5*C。
另外，公式里的 C 不一定是 CPU 总数，可以是“分配给这项任务的 CPU 数目”，比如在 8 核机器上分出 4 个核来做一项任务，那么 C=4。
四：进程间通信只用TCP
Linux下进程间通信的方式有：匿名管道(pipe)、具名管道(FIFO)、POSIX消息队列、共享内存、信号(signals)，以及Socket。同步原语有互斥器(mutex)、条件变量(condition variable)、读写锁(reader-writer lock)、文件锁(record locking)、信号量(semaphore)等等。
进程间通信我首选Sockets（主要指TCP，我没有用过UDP，也不考虑Unix domain协议）。其好处在于：
可以跨主机，具有伸缩性。反正都是多进程了，如果一台机器的处理能力不够，很自然地就能用多台机器来处理。把进程分散到同一局域网的多台机器上，程序改改host:port配置就能继续用；
TCP sockets和pipe都是操作文件描述符，用来收发字节流，都可以read/write/fcntl/select/poll等。不同的是，TCP是双向的，Linux的pipe是单向的，进程间双向通信还得开两个文件描述符，不方便；而且进程要有父子关系才能用pipe，这些都限制了pipe的使用；
TCP port由一个进程独占，且进程退出时操作系统会自动回收文件描述符。因此即使程序意外退出，也不会给系统留下垃圾，程序重启之后能比较容易地恢复，而不需要重启操作系统（用跨进程的mutex就有这个风险）；而且，port是独占的，可以防止程序重复启动，后面那个进程抢不到port，自然就没法初始化了，避免造成意料之外的结果；
与其他IPC相比，TCP协议的一个天生的好处是“可记录、可重现”。tcpmp和Wireshark是解决两个进程间协议和状态争端的好帮手，也是性能（吞吐量、延迟）分析的利器。我们可以借此编写分布式程序的自动化回归测试。也可以用tcp之类的工具进行压力测试。TCP还能跨语言，服务端和客户端不必使用同一种语言。
分布式系统的软件设计和功能划分一般应该以“进程”为单位。从宏观上看，一个分布式系统是由运行在多台机器上的多个进程组成的，进程之间采用TCP长连接通信。
使用TCP长连接的好处有两点：一是容易定位分布式系统中的服务之间的依赖关系。只要在机器上运行netstat -tpna|grep 就能立刻列出用到某服务的客户端地址（Foreign Address列），然后在客户端的机器上用netstat或lsof命令找出是哪个进程发起的连接。TCP短连接和UDP则不具备这一特性。二是通过接收和发送队列的长度也较容易定位网络或程序故障。在正常运行的时候，netstat打印的Recv-Q和Send-Q都应该接近0，或者在0附近摆动。如果Recv-Q保持不变或持续增加，则通常意味着服务进程的处理速度变慢，可能发生了死锁或阻塞。如果Send-Q保持不变或持续增加，有可能是对方服务器太忙、来不及处理，也有可能是网络中间某个路由器或交换机故障造成丢包，甚至对方服务器掉线，这些因素都可能表现为数据发送不出去。通过持续监控Recv-Q和Send-Q就能及早预警性能或可用性故障。以下是服务端线程阻塞造成Recv-Q和客户端Send-Q激增的例子：
[cpp] view plain
$netstat -tn
Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign
tcp 78393 0 10.0.0.10:2000 10.0.0.10:39748 #服务端连接
tcp 0 132608 10.0.0.10:39748 10.0.0.10:2000 #客户端连接
tcp 0 52 10.0.0.10:22 10.0.0.4:55572
五：多线程服务器的适用场合
如果要在一台多核机器上提供一种服务或执行一个任务，可用的模式有：
a：运行一个单线程的进程；
b：运行一个多线程的进程；
c：运行多个单线程的进程；
d：运行多个多线程的进程；
考虑这样的场景：如果使用速率为50MB/s的数据压缩库，进程创建销毁的开销是800微秒，线程创建销毁的开销是50微秒。如何执行压缩任务？
如果要偶尔压缩1GB的文本文件，预计运行时间是20s，那么起一个进程去做是合理的，因为进程启动和销毁的开销远远小于实际任务的耗时。
如果要经常压缩500kB的文本数据，预计运行时间是10ms，那么每次都起进程 似乎有点浪费了，可以每次单独起一个线程去做。
如果要频繁压缩10kB的文本数据，预计运行时间是200微秒，那么每次起线程似 乎也很浪费，不如直接在当前线程搞定。也可以用一个线程池，每次把压缩任务交给线程池，避免阻塞当前线程（特别要避免阻塞IO线程）。
由此可见，多线程并不是万灵丹(silver bullet)。
1：必须使用单线程的场合
据我所知，有两种场合必须使用单线程：
a：程序可能会fork(2)；
实际编程中，应该保证只有单线程程序能进行fork(2)。多线程程序不是不能调用fork(2)，而是这么做会遇到很多麻烦：
fork一般不能在多线程程序中调用，因为Linux的fork只克隆当前线程的thread of control，不可隆其他线程。fork之后，除了当前线程之外，其他线程都消失了。
这就造成一种危险的局面。其他线程可能正好处于临界区之内，持有了某个锁，而它突然死亡，再也没有机会去解锁了。此时如果子进程试图再对同一个mutex加锁，就会立即死锁。因此，fork之后，子进程就相当于处于signal handler之中（因为不知道调用fork时，父进程中的线程此时正在调用什么函数，这和信号发生时的场景一样），你不能调用线程安全的函数（除非它是可重入的），而只能调用异步信号安全的函数。比如，fork之后，子进程不能调用：
malloc，因为malloc在访问全局状态时几乎肯定会加锁；
任何可能分配或释放内存的函数，比如snprintf；
任何Pthreads函数；
printf系列函数，因为其他线程可能恰好持有stdout/stderr的锁；
除了man 7 signal中明确列出的信号安全函数之外的任何函数。
因此，多线程中调用fork，唯一安全的做法是fork之后，立即调用exec执行另一个程序，彻底隔断子进程与父进程的联系。
在多线程环境中调用fork，产生子进程后。子进程内部只存在一个线程，也就是父进程中调用fork的线程的副本。
使用fork创建子进程时，子进程通过继承整个地址空间的副本，也从父进程那里继承了所有互斥量、读写锁和条件变量的状态。如果父进程中的某个线程占有锁，则子进程同样占有这些锁。问题是子进程并不包含占有锁的线程的副本，所以子进程没有办法知道它占有了哪些锁，并且需要释放哪些锁。
尽管Pthread提供了pthread_atfork函数试图绕过这样的问题，但是这回使得代码变得混乱。因此《Programming With Posix Threads》一书的作者说：”Avoid using fork in threaded code except where the child process will immediately exec a new program.”。
b：限制程序的CPU占用率；
这个很容易理解，比如在一个8核的服务器上，一个单线程程序即便发生busy-wait，占满1个core，其CPU使用率也只有12.5%，在这种最坏的情况下，系统还是有87.5%的计算资源可供其他服务进程使用。
因此对于一些辅助性的程序，如果它必须和主要服务进程运行在同一台机器的话，那么做成单线程的能避免过分抢夺系统的计算资源。
C. JAVA学习
零基础学习java可按照这份大纲来进行学习
第一阶段：Java专业基础课程
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阶段目标：
1. 熟练掌握Java的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Java面向对象知识进行程序开发
3. 对Java的核心对象和组件有深入理解
4. 熟练应用JavaAPI相关知识
5. 熟练应用JAVA多线程技术
6. 能综合运用所学知识完成一个项目
知识点：
1、基本数据类型，运算符，数组，掌握基本数据类型转换，运算符，流程控制。
2、数组，排序算法，Java常用API，类和对象，了解类与对象，熟悉常用API。
3、面向对象特性，集合框架，熟悉面向对象三大特性，熟练使用集合框架。
4、IO流，多线程。
5、网络协议，线程运用。
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第二阶段：JavaWEB核心课程
阶段目标:
1. 熟练掌握数据库和MySQL核心技术
2. 深入理解JDBC与DAO数据库操作
3. 熟练运用JSP及Servlet技术完成网站后台开发
4. 深入理解缓存，连接池，注解，反射，泛型等知识
5. 能够运用所学知识完成自定义框架
知识点：
1、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，建模工具。
2、深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Java后台开发打下坚实基础。Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，jQuery。
3、掌握前端开发技术，掌握jQuery。
4、Servlet，EL表达式，会话跟踪技术，过滤器，FreeMarker。
5、掌握Servlet相关技术，利用Servlet，JSP相关应用技术和DAO完成B/S架构下的应用开发。
6、泛型，反射，注解。
7、掌握JAVA高级应用，利用泛型，注解，枚举完成自己的CRUD框架开发为后续框架学习做铺垫。
8、单点登录，支付功能，项目整合，分页封装熟练运用JSP及Servlet核心知识完成项目实战。
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第三阶段：JavaEE框架课程
阶段目标：
1. 熟练运用Linux操作系统常见命令及完成环境部署和Nginx服务器的配置
2. 熟练运用JavaEE三大核心框架：Spring,SpringMVC,MyBatis
3. 熟练运用Maven,并使用SpringBoot进行快速框架搭建
4. 深入理解框架的实现原理，Java底层技术，企业级应用等
5. 使用Shiro,Ztree和Spring,SpringMVC,Myts完成企业项目
知识点：
1、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境部署，Struts2概述，hiberante概述。
2、Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。
3、SSH的整合,MyBatis,SpringMVC,Maven的使用。
4、了解AOP原理，了解中央控制器原理，掌握MyBatis框架，掌握SSM框架的整合。
5、Shiro,Ztree，项目文档，项目规范，需求分析，原型图设计，数据库设计，工程构建，需求评审，配置管理，BUG修复，项目管理等。
6、独立自主完成一个中小型的企业级综合项目的设计和整体架构的原型和建模。独立自主完成一个大型的企业级综合项目，并具备商业价值
D. java多线程开多少上限量。
1。java的线程开启，默认的虚拟机会分配1M的内存，但是在4G的windows上线程最多也就开到300多 ，是因为windows本身的一些限制导致。
2。虚拟机给每个线程分配的内存（栈空间）是由虚拟机参数-Xss来指定的，在不同平台上对应的默认大小可以 在oracle的官方文档上查询到：
http://docs.oracle.com/cd/E13150_01/jrockit_jvm/jrockit/jrdocs/refman /optionX.html
其中，Linux64位默认Xss值为256K，并非1M或10M
3。一个Java进程可以启动的线程数可以通过如下公式计算：
（系统剩余内存 - 最大堆容量Xmx - 最大方法区容量MaxPermSize）／ 最大栈空间Xss
这样，4G的服务器单个进程可以开多少线程，可以粗略计算出来，大概是5000个线程。
E. linux执行java程序时线程和进程的问题
你这个特征数据采集应该是属于计算密集型的使用cpu。在cpu上，所谓的并发执行数量是取决于你的cpu核数的，比如，你的cpu是8核的，那么同一时刻最多只有8个线程在运行，其它的都会处理于等待状态。至于为什么会有23个线程在跑，有可能是你使用了第三方的框架，它们初始化了线程，java启动的时候也会有线程数比如垃圾回收的线程。
F. linux和java的关系
linux是操作系统，java是编程语言，没有直接关系。
Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的UNIX工具软件、应用程序和网络协议。
Java是一种可以撰写跨平台应用程序的面向对象的程序设计语言。Java
技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。
G. 运行在linux下的java程序,调用了命令行,如何让java线程等待命令行结束再执行
Process prc = runtime.exec(.....);
prc.waitFor();//这行就能阻塞后续代码的执行，直到你执行的命令结束。
H. Linux 多线程编程(二)2019-08-10
三种专门用于线程同步的机制:POSIX信号量,互斥量和条件变量.
在Linux上信号量API有两组,一组是System V IPC信号量,即PV操作,另外就是POSIX信号量,POSIX信号量的名字都是以sem_开头.
phshared参数指定信号量的类型,若其值为0,就表示这个信号量是当前进程的局部信号量,否则该信号量可以在多个进程之间共享.value值指定信号量的初始值,一般与下面的sem_wait函数相对应.
其中比较重要的函数sem_wait函数会以原子操作的方式将信号量的值减一,如果信号量的值为零,则sem_wait将会阻塞,信号量的值可以在sem_init函数中的value初始化;sem_trywait函数是sem_wait的非阻塞版本;sem_post函数将以原子的操作对信号量加一,当信号量的值大于0时,其他正在调用sem_wait等待信号量的线程将被唤醒.
这些函数成功时返回0,失败则返回-1并设置errno.
生产者消费者模型:
生产者对应一个信号量:sem_t procer;
消费者对应一个信号量:sem_t customer;
sem_init(&procer,2)----生产者拥有资源,可以工作;
sem_init(&customer,0)----消费者没有资源,阻塞;
在访问公共资源前对互斥量设置（加锁），确保同一时间只有一个线程访问数据，在访问完成后再释放（解锁）互斥量.
互斥锁的运行方式:串行访问共享资源;
信号量的运行方式:并行访问共享资源;
互斥量用pthread_mutex_t数据类型表示，在使用互斥量之前，必须使用pthread_mutex_init函数对它进行初始化，注意，使用完毕后需调用pthread_mutex_destroy.
pthread_mutex_init用于初始化互斥锁，mutexattr用于指定互斥锁的属性，若为NULL，则表示默认属性。除了用这个函数初始化互斥所外，还可以用如下方式初始化：pthread_mutex_t mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER。
pthread_mutex_destroy用于销毁互斥锁，以释放占用的内核资源，销毁一个已经加锁的互斥锁将导致不可预期的后果。
pthread_mutex_lock以原子操作给一个互斥锁加锁。如果目标互斥锁已经被加锁，则pthread_mutex_lock则被阻塞，直到该互斥锁占有者把它给解锁.
pthread_mutex_trylock和pthread_mutex_lock类似，不过它始终立即返回，而不论被操作的互斥锁是否加锁，是pthread_mutex_lock的非阻塞版本.当目标互斥锁未被加锁时，pthread_mutex_trylock进行加锁操作；否则将返回EBUSY错误码。注意：这里讨论的pthread_mutex_lock和pthread_mutex_trylock是针对普通锁而言的，对于其他类型的锁，这两个加锁函数会有不同的行为.
pthread_mutex_unlock以原子操作方式给一个互斥锁进行解锁操作。如果此时有其他线程正在等待这个互斥锁，则这些线程中的一个将获得它.
三个打印机轮流打印:
输出结果:
如果说互斥锁是用于同步线程对共享数据的访问的话,那么条件变量就是用于在线程之间同步共享数据的值.条件变量提供了一种线程之间通信的机制:当某个共享数据达到某个值时,唤醒等待这个共享数据的线程.
条件变量会在条件不满足的情况下阻塞线程.且条件变量和互斥量一起使用，允许线程以无竞争的方式等待特定的条件发生.
其中pthread_cond_broadcast函数以广播的形式唤醒所有等待目标条件变量的线程,pthread_cond_signal函数用于唤醒一个等待目标条件变量线程.但有时候我们可能需要唤醒一个固定的线程,可以通过间接的方法实现:定义一个能够唯一标识目标线程的全局变量,在唤醒等待条件变量的线程前先设置该变量为目标线程,然后采用广播的方式唤醒所有等待的线程,这些线程被唤醒之后都检查该变量以判断是否是自己.
采用条件变量+互斥锁实现生产者消费者模型:
运行结果:
阻塞队列+生产者消费者
运行结果:
I. java的多线程与linux的多线程的关系
java自己实现了线程库，也就是说java的线程并不和操作系统的线程对应，jvm在操作系统上面是一个进程，当这个进程被操作系统调度到后，jvm内部实现的线程库再调度java线程，为什么是这样呢？考虑到以前的操作系统内核，比如linux，在以前都不直接支持线程，用户线程和内核线程是多对一的关系，solaris一度也是这样，所以java当然心有余而力不足了，你操作系统都不能完美支持线程，你让我实现不是难为我吗？在那个年代，java多线程的调度完全是自主的，操作系统根本不知道java是多线程的，调度策略完全自己实现，单cpu下肯定是分时的，多cpu下就看jvm会不会建立多cpu上的多jvm实例了。
到了后来，操作系统内核纷纷都支持了多线程（windows开始就支持），那么java也要考虑推卸一些责任了，这样java线程就和操作系统线程一一对应或多多对应了，这个时候，如果是一一对应，那么线程的调度完全交给了操作系统内核，当然jvm还保留一些策略足以影响到其内部的线程调度，举个例子，在linux下，只要一个Thread.run就会调用一个fork产生一个线程。
问：java获得cup使用权采用的抢占机制，使用cup的时候是分时机制，这句话对不对？
答：部分对，早期实现，基本可以实现抢占式，但是现代实现，如果系统不支持抢占，那么jvm也无所谓抢占了。
问：多线程使用cup和使用的操作系统有关还是java机制有关（xp是什么机制）
答：早期是java机制实现，现在大部分是操作系统实现的，java机制仅仅保留了相关策略从而影响调度；xp是基于优先级的抢占式调度，其性能很大程度依赖于动态优先级提升