本文首发于InfoQ 作者：方腾飞 校对：张龙
在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题。该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。
在线程世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这种生产消费能力不均衡的问题，所以便有了生产者和消费者模式。
生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。
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译者：万天慧(武祖)
由于类型擦除，你不能够在运行时传递泛型类对象——你可能想强制转换它们，并假装这些对象是有泛型的，但实际上它们没有。
举个例子：
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Loading...ArrayList<String> stringList = Lists.newArrayList();
ArrayList<Integer> intList = Lists.newArrayList();
System.out.println(stringList.getClass().isAssignableFrom(intList.getClass()));
returns true, even though ArrayList<String> is not assignable from ArrayList<Integer>
Guava提供了TypeToken, 它使用了基于反射的技巧甚至让你在运行时都能够巧妙的操作和查询泛型类型。想象一下TypeToken是创建，操作，查询泛型类型（以及，隐含的类）对象的方法。
Guice用户特别注意：TypeToken与类Guice的TypeLiteral很相似，但是有一个点特别不同：它能够支持非具体化的类型，例如T，List<T>，甚至是List<? extends Number>；TypeLiteral则不能支持。TypeToken也能支持序列化并且提供了很多额外的工具方法。 阅读全文
Copy-On-Write简称COW，是一种用于程序设计中的优化策略。其基本思路是，从一开始大家都在共享同一个内容，当某个人想要修改这个内容的时候，才会真正把内容Copy出去形成一个新的内容然后再改，这是一种延时懒惰策略。从JDK1.5开始Java并发包里提供了两个使用CopyOnWrite机制实现的并发容器,它们是CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet。CopyOnWrite容器非常有用，可以在非常多的并发场景中使用到。
CopyOnWrite容器即写时复制的容器。通俗的理解是当我们往一个容器添加元素的时候，不直接往当前容器添加，而是先将当前容器进行Copy，复制出一个新的容器，然后新的容器里添加元素，添加完元素之后，再将原容器的引用指向新的容器。这样做的好处是我们可以对CopyOnWrite容器进行并发的读，而不需要加锁，因为当前容器不会添加任何元素。所以CopyOnWrite容器也是一种读写分离的思想，读和写不同的容器。
本文源自InfoQ发表的《Java 并发编程的艺术》电子书 作者：方腾飞 序言：张龙 免费下载此迷你书
欣闻腾飞兄弟的《聊聊并发》系列文章将要集结成InfoQ迷你书进行发布，我感到非常的振奋。这一系列文章从最开始的发布到现在已经经历了两年多的时间，这两年间，Java世界发生了翻天覆地的变化。Java 7已经发布，而且Java 8也将在下个月姗姗来迟。围绕着JVM已经形成了一个庞大且繁荣的生态圈，Groovy、Scala、Clojure、Ceylon等众多JVM语言在蓬勃发展着，如今的Java已经不是几年前的Java了，众多运行在JVM上的编程语言为我们带来了更多的选择，提供了更好的机会。
纵观这几年的技术发展趋势，唱衰Java的论调一直都萦绕在我们耳边。不可否认，Java的发展确实有些缓慢，而且有些臃肿；但放眼望去，有如此之多的核心与关键系统依旧在使用Java进行开发并运行在JVM之上，这不仅得益于Java语言本身，强大的JVM及繁荣的Java生态圈在这其中更是发挥着重要的作用。在Java的世界中，我们想要完成一件事情有太多可用的选择了。
虽然如此，对于国内的一些开发人员来说，但凡提到Java，想到的都是所谓的SSH（Struts、Spring及Hibernate等相关框架）。不可否认，这些框架对于我们又快又好地完成任务起到了至关重要的推进作用，然而Java并不是SSH，SSH也不是Java的代名词。 阅读全文
并发编程网从建站到现在已经快6年了，在此期间并发网组织翻译了数百篇国外优秀技术文章，发表了上百篇原创技术文章，为了持续促进并发编程的研究和传播，并发编程网公开招募主编和译者，希望更多的朋友一起参与进来，共建并发编程网：
也可以直接参与翻译。
由人民邮电出版社出版的《Java 7并发编程实战手册》终于出版了，译者是俞黎敏和申绍勇，该书将于近期上架。之前并发编程网组织翻译过此书，由于邮电出版社在并发网联系他们之前就找到了译者，所以没有采用并发网的译稿，但邮电出版社将于并发网展开合作，发布该书的样章（样章由并发网挑选，你也可以回帖告诉我们你想看哪一章的样章），并组织赠书活动回馈给活跃读者。活动详情请时刻关注并发网的微博和微信(微信号:ifeves)，最后祝各位用餐愉快！：）
2014年马上就到了，借此文感谢各位同学一直以来对并发编程网的支持和厚爱，祝大家新年快乐，并在新的一年里事事马到成功！在新的一年里如果您对并发编程网有什么要求，请只管在本文的回复里告诉我们。
至此新春之际，并发网和人民邮电出版社将在2014年向大家推送《C++ Concurrency in Action》中文版的样章，该书即将登场，而并发编程网让大家先睹为快！本文是第一篇，主要是包含本书的内容介绍，目录和译者介绍。喜欢的话请猛点赞。
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本文首发于InfoQ
Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架， 是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。
我们再通过Fork和Join这两个单词来理解下Fork/Join框架，Fork就是把一个大任务切分为若干子任务并行的执行，Join就是合并这些子任务的执行结果，最后得到这个大任务的结果。比如计算1+2+。。＋10000，可以分割成10个子任务，每个子任务分别对1000个数进行求和，最终汇总这10个子任务的结果。Fork/Join的运行流程图如下：
本文翻译自《英特尔® 64 和 IA-32 架构软件开发人员手册》卷三”系统编程指南”的第八章”多处理器的管理”的第一节 译者：方腾飞
32位IA-32处理器的系统内存地址支持基于锁的原子操作。这些操作通常用于管理共享的数据结构（如信号量，段描述符，系统段，或页表），在这些数据结构里，两个或多个处理器可以尝试同时修改相同的字段或标志。处理器使用三个相互关联的机制来实现基于锁的原子操作：
去年一粟在淘宝内部组织了第一届淘宝并发编程比赛。
具体比赛问题请移步这里：https://github.com/Skinney/WordSorter 查看。
里面已经有可运行的代码，在一粟的机器上（RMBP 2012: 2.7 GHz Intel Core i7)运行速度如下：
[code]
16:07:49 hugo-rmbp ~/Projects/hugozhu/WordSorter/Go $ go run main.go 128 sowpods.txt out.txt
WordSort finished in <strong>335 ms</strong>
16:07:19 hugo-rmbp ~/Projects/hugozhu/WordSorter/Java $ java Sort 128 sowpods.txt out.txt
Loading contents of sowpods.txt… 170ms
Sorting… 222ms
Writing results to out.txt… 135ms
Using 128 threads, 267751 words was sorted in <strong>528</strong> milliseconds.
[/code]
Java落后很多, 但看实现I/O部分耗费了一半多的时间，我们可以来优化一下Java实现：提高一下I/O性能，或者试一下Fork/Join框架，请大家都试试，把优化结果贴上来比较。 阅读全文
声明：本文是《Java虚拟机并发编程》的样章目录，感谢华章出版社授权并发编程网站发布样章。
声明：本文是《Java虚拟机并发编程》的第五章，感谢华章出版社授权并发编程网站发布此文，禁止以任何形式转载此文。
基于角色的并发模型降低了隔离可变性编程的难度，但该模型在适用场景上还是存在一些限制。
由于角色是通过消息来进行彼此间通信的，所以在那些没有强制不可变性的语言中，我们就必须人工来保证消息都是不可变的。传递可变消息将导致线程安全问题并最终使整个应用陷入共享可变性的险境当中，所以当手头的辅助工具还没有发展到可以帮助我们自动查验消息的不可变性之前，保证消息不可变性的重担暂时还是得由我们程序员来肩负。 阅读全文
声明：本文是《Java虚拟机并发编程》的第五章，感谢华章出版社授权并发编程网站发布此文，禁止以任何形式转载此文。
截至目前我们所写的关于角色的例子中，所有角色及其客户端都运行于同一JVM进程中。但在现实生活中，有一部分开发者认为角色也应该像在Erlang中那样被用于进程间通信。而另一部分开发者则像我们在前面所演示的那样只将其应用于进程内通信。值得说明的一点是，Scala和Akka同时兼顾了这两个阵营的需求。
在Akka中，远程角色的用法与进程内角色的用法十分相似，唯一的区别就在于我们如何访问角色。Akka在底层使用了JBoss Netty和Google Protocol Buffers库来实现远程操作与本地调用的无缝衔接，使我们可以跨越进程边界，将任意角色所产生的序列化消息和引用传递给任意的远程角色。Akka提供了通过编程和配置选项两种方式来配置主机名、端口号、消息帧的大小、安全设置等配置信息。这些配置信息的详情可以参阅Akka的帮助文档，为了简单起见，在本节的示例中我们将只使用默认设置。 阅读全文
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