java JUC编程

Java并发工具包（JUC），全称Java Util Concurrent，是Java提供的一个用于构建多线程应用程序的工具包，位于java.util.concurrent包及其子包中。

并发编程主要解决以下三个经典问题：

1. **原子性问题（Atomicity）**:
   - 原子性指的是一个操作或者一组操作要么全部执行，要么全部不执行，不会出现中间状态。在并发环境下，由于多个线程可能会同时访问和修改共享数据，因此需要确保对共享数据的操作是原子性的，避免数据不一致的问题。

2. **可见性问题（Visibility）**:
   - 可见性是指当多个线程访问同一个变量时，一个线程对变量的修改对其他线程是可见的。在没有适当同步的情况下，线程可能会看到变量的旧值，而不是最新值。Java内存模型（JMM）定义了内存的可见性规则，需要通过适当的同步机制（如 `volatile` 关键字、synchronized）来解决可见性问题。

3. **有序性问题（Ordering）**:
   - 有序性问题指的是在并发环境中，由于编译器优化、处理器乱序执行等原因，代码的执行顺序可能会与编写顺序不同，导致不可预期的行为。为了确保程序的正确性，需要使用内存屏障（如 `volatile` 变量的读写）、synchronized 块或锁等机制来保证操作的顺序性。

volatile: 保证变量的可见性和禁止指令重排(有序性问题)。

而加锁可以解决以上三个问题。

除了这三个经典问题，还有其他一些并发编程中可能需要关注的方面：

- **死锁（Deadlock）**:
  - 死锁发生在多个线程互相等待对方持有的资源，导致程序无法继续执行。需要通过设计避免死锁的策略，如使用锁顺序、超时锁尝试等。

- **活锁（Livelock）**:
  - 活锁是指线程在不断尝试执行操作，但因为其他线程的干扰而无法取得进展。需要通过合理的线程调度和资源分配策略来避免。

- **资源限制（Resource Limitation）**:
  - 在并发程序中，资源（如内存、数据库连接等）的使用需要考虑限制和配额，以避免资源耗尽导致系统崩溃。

- **性能优化（Performance Optimization）**:
  - 并发程序的性能优化是一个持续的过程，需要考虑线程池大小、任务调度、锁的粒度和种类等因素。线程并不是越多越好，根据谷歌推荐我们开启线程数=CPU数量＋1就是最优。线程多了，线程上下文切换会造成资源浪费

解决这些问题通常需要使用并发工具（如同步机制、并发集合、原子变量等），以及遵循并发编程的最佳实践。

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在Java中，多线程环境下有几种不同的队列，它们用于不同的目的，包括任务调度、线程同步等。以下是一些常见的队列：

1. **任务队列**: