volatile概述
volatile关键字是一个类型修饰符，被设计用来修饰被不同线程访问和修改的变量，在JVM1.2之前，Java的内存模型实现总是从主存读取变量，是不需要进行特别的注意的。而随着JVM的成熟和优化，现在在多线程环境下volatile关键字的使用变得非常重要。
在当前的Java内存模型下，线程可以把变量保存在本地内存（比如机器的寄存器）中，而不是直接在主存中进行读写。这就可能造成一个线程在主存中修改了一个变量的值，而另外一个线程还继续使用它在寄存器中的变量值的拷贝，造成数据的不一致。
要解决这个问题，需要把变量声明为volatile（不稳定的），以后用到该变量都会到主存中进行存取，一般多任务环境下各任务间共享
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Android中经常会有一些操作比如网络请求，文件读写，数据库操作，比较耗时，我们需要将其放在非UI线程去处理，此时，我们需要处理任务前后UI的变化和交互。我们需要通过类似js中异步请求处理，这里总结我所了解到的，方便自己记忆，也方便别人的浏览。
AsyncTask
new AysncTask().execute();
AsyncTask会按照流程执行在UI线程和一个耗时的任务线程。
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1.onPreExecute() 执行预处理，它运行于UI线程，可以为后台任务做一些准备工作，比如绘制一个进度条控件。
2.doInBackground(Params...) 后台进程执行的具体计算在这里实现，doInBackgrou
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由于python实现了多线程的功能，现在为了提高计算机多核的效率，需要把多线程的程序修改成多进程的计算模式，但是发现进程和线程的执行还是有很大区别。也许之前的工作中没有关注过多线程和多进程的程序吧！
子进程和父进程的工作原理
在python中，使用os.fork()之后，在内存中把父进程的代码及内存分配情况拷贝一份生成子进程的运行空间，这样子进程的所有代码都与父进程一样，两个进程之间的运行是独立的，互不影响。
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工厂类回收资源和夸线程回调时对象是否还存在判断
虽然大多数逻辑都在单线程里实现， 但是不能避免的是一些IO阻塞类型逻辑， 不得不放入子线程里执行，当IO完成后boost:bind(callback, arg1, arg2 ...) 放入主线程队列内执行callback, 但是问题是，假如callback指向的对象函数的对象， 已经销毁了， 这时候就无法判断对象是否还存在了，不判断就会core dump.
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一个页面需要滑动才能加载数据的BUG
今天遇到了一个页面需要滑动才能加载出数据的神奇问题~
努力排查后发现，由于是在非主线程调用了 RecycleView 的刷新，造成了列表的卡顿。
公司在项目前期使用了很多的 RxJava，造成很多的回调，其中的业务逻辑乱飞，各个回调方法运行在哪个线程很难判断，可读性极差，稍不注意就会造成在业务线程调用 UI 更新。
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TBOX封装了一套跨平台的异常捕获实现，来模拟windows的seh异常处理功能，而且是线程安全的。
在linux/mac下的实现
使用signal 捕获异常信号
使用sigsetjmp保存现场寄存器和信号掩码，出现异常后使用 siglongjmp 跳转到异常处理过程，并恢复状态
使用线程局部存储维护 sigjmpbuf 寄存器现场状态堆栈，保证多线程安全，并且可以实现多层嵌套捕获处理。
在windows下的实现
这个就不用多说了，在vs下直接用 try、except 关键字就行了，如果在mingw下编译， 通过 setjmp实现也很方便。
具体使用
注： 由于使用setjmp 进行寄存器现场保护， 如果使用整型局部变量，
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单线程游戏玩家数据加载方案
我们一直在使用单线程的场景服务器，基本符合由MUDOS发展而来的精简MMO场景服务的模型.
单线程的优点很明显， 安全， 简单， 逻辑清晰， 不会绕死自己的脑细胞， 避免很多多线程下的坑.
但是玩家的数据并不直接由gameserver(也就是scene server, 以下都简称gs）读取， 而是另外一个由python写的服务负责， 这个py服务负责所有玩家需要保存的数据的保存工作， 比如金币， 等级， 各种养成系统。
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Lock是java.util.concurrent.locks包下的接口。
Lock 实现提供了比使用synchronized 方法和语句可获得的更广泛的锁定操作，它能以更优雅的方式处理线程同步问题。
锁像synchronized同步块一样，是一种线程同步机制，但比Java中的synchronized同步块更复杂。因为锁（以及其它更高级的线程同步机制）是由synchronized同步块的方式实现的，所以我们还不能完全摆脱synchronized关键字（这说的是Java 5之前的情况）。
自Java 5开始，java.util.concurrent.locks包中包含了一些锁的实现，因此你不用去实现自己的锁了。但是你仍然需要去了
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在iOS中有几种方法来解决多线程访问同一个内存地址的互斥同步问题：
方法一 @synchronized(id anObject)
会自动对参数对象加锁，保证临界区内的代码线程安全
@synchronized(self)
{
// 这段代码对其他 @synchronized(self) 都是互斥的
// self 指向同一个对象
}
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python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想充分利用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要适用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，python会完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同的形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
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