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简单说：对象就是一个事物，线程就像一条工厂流水线。不知道你之前有没有学过其它面向对象的编程，如果学过了，你应该很清楚这概念的。
创新互联公司是一家朝气蓬勃的网站建设公司。公司专注于为企业提供信息化建设解决方案。从事网站开发，网站制作，网站设计，网站模板，微信公众号开发，软件开发，小程序设计，十载建站对成都湿喷机等多个领域，拥有丰富的网站运维经验。
在Java中，比如java类就是对象，有人说java万物均是对象，java把所有的有属性方法的东西都看做一个类，也就是一个对象。
线程呢？线程就是流水线，一个应用程序被执行时这个程序就像一个工厂，工厂很忙很忙，那么这个工厂就必须有很多条流水线，线程就是具有一定独立性的、线程之间可以相互协作的流水线；也就是说一个应用程序可以创建N个线程。
先回答题主问题，木有...
Java8的流Stream在我理解来说，是提供了一种操作数据的一种流程...类似生产流水线...感觉是让我们逐步把以前命令式的代码风格融入一些声明式的风格，要解决这个问题，是不是可以转换哈思考方式，既然题主想用Stream来解决，那何不用Stream的方式来思考
就像刚才说到的，Stream是类似生产流水线式的...那想想生产流水线上，比如可乐生产流水线，先处理可乐罐，清洗，灌装可乐，订上可乐拉环等等，这每一步操作，应该是没有什么特殊情况来特殊处理吧，每罐可乐都是一样的处理的，这才是生产流水线
同理Stream也是一样...这回要处理的是Stream里的数据，先贴代码（一些set,get方法，构造方法省略了）
NIO（非阻塞IO）是一种IO编程模型，Golang中的IO底层实现方式和java NIO模型一致，通俗点说就是都采用了EPOLL。 你在使用golang读文件的时候，goroutine 会默默的挂起，只是你不知道，当读完毕了，goroutine 再次恢复，但你不用担心，goroutine 的挂起和恢复没有java线程那样可怕，你可以认为goroutine 的挂起和恢复就是保存和恢复几个变量的值，其实也是这样的。
剩下的就是goroutine 和 java线程的区别了，goroutine是用户态的线程切换，java采用的是系统线程切换，用汇编语言描述是一个(java)调用int 80软中断,一个没有。 意味着goroutine更轻量级，可以同时相应成千上万的线程切换，java你创造上千个线程就有些吃力了。
因为java线程不能创造过多的线程，如果同时处理上万上千的请求时候，就要考虑在几十个线程来处理上万上千的请求，这就出现了很多请求和线程不可能一一对应，所以通常做法是每个线程分别处理单个请求各个阶段。好比流水线，请求是要加工的商品，每个线程处理一道工序，这样做的好处是每人都做自己熟悉的，对于程序来说每个线程执行的代码永远都是自己很短的一块，这样根据局部优化原理，更具备CPU，内存亲和力，利于JIT。说这样多，就是说如果线程和请求不能一一对应，流水线式的并发编程很麻烦，阅读性也很差，通常是线程A里面一段逻辑代码，线程B又有另一处处理的逻辑代码。
由于goroutine 的轻便，你可以将请求和goroutine 一一对应起来，不用考虑将请求在线程之间换来换去，只关心你的业务逻辑，这就是goroutine 的好处。
总结：
golang的goroutine让你比java更容易编写并发程序，但性能不会有差别（目前来说，golang性能还不能和java比，看过代码就知道了，GC弱到爆），代码不会减少，该写的逻辑还得写。ps，其实golang的(sched)go程切换代码虽然原理和java的fork-join框架一样，但是fork-join比golang的sched代码牛逼不少，开始膜拜Doug Lea吧，golang还有很长的路要走。
Delphi、nodejs、net、java、php、python。每个云管理的AI和ML服务都提供了对多种语言的支持，提供可视化、可定制的持续交付流水线服务，实现缩短交付周期和提升交付质量的效果。包括支持Delphi、nodejs、net、java、php、python等计算机流水线(Pipeline)技术是目前广泛应用于微处理芯片(CPU)中的一项关键技术，计算机流水线技术指的是对CPU内部的各条指令的执行方式的一种形容。
这是javaeye上非常经典的关于线程的帖子，写的非常通俗易懂的，适合任何读计算机的同学.
线程同步
我们可以在计算机上运行各种计算机软件程序。每一个运行的程序可能包括多个独立运行的线程（Thread）。
线程（Thread）是一份独立运行的程序，有自己专用的运行栈。线程有可能和其他线程共享一些资源，比如，内存，文件，数据库等。
当多个线程同时读写同一份共享资源的时候，可能会引起冲突。这时候，我们需要引入线程“同步”机制，即各位线程之间要有个先来后到，不能一窝蜂挤上去抢作一团。
同步这个词是从英文synchronize（使同时发生）翻译过来的。我也不明白为什么要用这个很容易引起误解的词。既然大家都这么用，咱们也就只好这么将就。
线程同步的真实意思和字面意思恰好相反。线程同步的真实意思，其实是“排队”：几个线程之间要排队，一个一个对共享资源进行操作，而不是同时进行操作。
因此，关于线程同步，需要牢牢记住的第一点是：线程同步就是线程排队。同步就是排队。线程同步的目的就是避免线程“同步”执行。这可真是个无聊的绕口令。
关于线程同步，需要牢牢记住的第二点是 “共享”这两个字。只有共享资源的读写访问才需要同步。如果不是共享资源，那么就根本没有同步的必要。
关于线程同步，需要牢牢记住的第三点是，只有“变量”才需要同步访问。如果共享的资源是固定不变的，那么就相当于“常量”，线程同时读取常量也不需要同步。至少一个线程修改共享资源，这样的情况下，线程之间就需要同步。
关于线程同步，需要牢牢记住的第四点是：多个线程访问共享资源的代码有可能是同一份代码，也有可能是不同的代码；无论是否执行同一份代码，只要这些线程的代码访问同一份可变的共享资源，这些线程之间就需要同步。
为了加深理解，下面举几个例子。
有两个采购员，他们的工作内容是相同的，都是遵循如下的步骤：
（1）到市场上去，寻找并购买有潜力的样品。
（2）回到公司，写报告。
这两个人的工作内容虽然一样，他们都需要购买样品，他们可能买到同样种类的样品，但是他们绝对不会购买到同一件样品，他们之间没有任何共享资源。所以，他们可以各自进行自己的工作，互不干扰。
这两个采购员就相当于两个线程；两个采购员遵循相同的工作步骤，相当于这两个线程执行同一段代码。
下面给这两个采购员增加一个工作步骤。采购员需要根据公司的“布告栏”上面公布的信息，安排自己的工作计划。
这两个采购员有可能同时走到布告栏的前面，同时观看布告栏上的信息。这一点问题都没有。因为布告栏是只读的，这两个采购员谁都不会去修改布告栏上写的信息。
下面增加一个角色。一个办公室行政人员这个时候，也走到了布告栏前面，准备修改布告栏上的信息。
如果行政人员先到达布告栏，并且正在修改布告栏的内容。两个采购员这个时候，恰好也到了。这两个采购员就必须等待行政人员完成修改之后，才能观看修改后的信息。
如果行政人员到达的时候，两个采购员已经在观看布告栏了。那么行政人员需要等待两个采购员把当前信息记录下来之后，才能够写上新的信息。
上述这两种情况，行政人员和采购员对布告栏的访问就需要进行同步。因为其中一个线程（行政人员）修改了共享资源（布告栏）。而且我们可以看到，行政人员的工作流程和采购员的工作流程（执行代码）完全不同，但是由于他们访问了同一份可变共享资源（布告栏），所以他们之间需要同步。
同步锁
前面讲了为什么要线程同步，下面我们就来看如何才能线程同步。
线程同步的基本实现思路还是比较容易理解的。我们可以给共享资源加一把锁，这把锁只有一把钥匙。哪个线程获取了这把钥匙，才有权利访问该共享资源。
生活中，我们也可能会遇到这样的例子。一些超市的外面提供了一些自动储物箱。每个储物箱都有一把锁，一把钥匙。人们可以使用那些带有钥匙的储物箱，把东西放到储物箱里面，把储物箱锁上，然后把钥匙拿走。这样，该储物箱就被锁住了，其他人不能再访问这个储物箱。（当然，真实的储物箱钥匙是可以被人拿走复制的，所以不要把贵重物品放在超市的储物箱里面。于是很多超市都采用了电子密码锁。）
线程同步锁这个模型看起来很直观。但是，还有一个严峻的问题没有解决，这个同步锁应该加在哪里？
当然是加在共享资源上了。反应快的读者一定会抢先回答。
没错，如果可能，我们当然尽量把同步锁加在共享资源上。一些比较完善的共享资源，比如，文件系统，数据库系统等，自身都提供了比较完善的同步锁机制。我们不用另外给这些资源加锁，这些资源自己就有锁。
但是，大部分情况下，我们在代码中访问的共享资源都是比较简单的共享对象。这些对象里面没有地方让我们加锁。
读者可能会提出建议：为什么不在每一个对象内部都增加一个新的区域，专门用来加锁呢？这种设计理论上当然也是可行的。问题在于，线程同步的情况并不是很普遍。如果因为这小概率事件，在所有对象内部都开辟一块锁空间，将会带来极大的空间浪费。得不偿失。
于是，现代的编程语言的设计思路都是把同步锁加在代码段上。确切的说，是把同步锁加在“访问共享资源的代码段”上。这一点一定要记住，同步锁是加在代码段上的。
同步锁加在代码段上，就很好地解决了上述的空间浪费问题。但是却增加了模型的复杂度，也增加了我们的理解难度。
现在我们就来仔细分析“同步锁加在代码段上”的线程同步模型。
首先，我们已经解决了同步锁加在哪里的问题。我们已经确定，同步锁不是加在共享资源上，而是加在访问共享资源的代码段上。
其次，我们要解决的问题是，我们应该在代码段上加什么样的锁。这个问题是重点中的重点。这是我们尤其要注意的问题：访问同一份共享资源的不同代码段，应该加上同一个同步锁；如果加的是不同的同步锁，那么根本就起不到同步的作用，没有任何意义。
这就是说，同步锁本身也一定是多个线程之间的共享对象。
Java语言的synchronized关键字
为了加深理解，举几个代码段同步的例子。
不同语言的同步锁模型都是一样的。只是表达方式有些不同。这里我们以当前最流行的Java语言为例。Java语言里面用synchronized关键字给代码段加锁。整个语法形式表现为
synchronized(同步锁) {
// 访问共享资源，需要同步的代码段
}
这里尤其要注意的就是，同步锁本身一定要是共享的对象。
… f1() {
Object lock1 = new Object(); // 产生一个同步锁
synchronized(lock1){
// 代码段 A
// 访问共享资源 resource1
// 需要同步
}
}
上面这段代码没有任何意义。因为那个同步锁是在函数体内部产生的。每个线程调用这段代码的时候，都会产生一个新的同步锁。那么多个线程之间，使用的是不同的同步锁。根本达不到同步的目的。
同步代码一定要写成如下的形式，才有意义。
public static final Object lock1 = new Object();
… f1() {
synchronized(lock1){ // lock1 是公用同步锁
// 代码段 A
// 访问共享资源 resource1
// 需要同步
}
你不一定要把同步锁声明为static或者public，但是你一定要保证相关的同步代码之间，一定要使用同一个同步锁。
讲到这里，你一定会好奇，这个同步锁到底是个什么东西。为什么随便声明一个Object对象，就可以作为同步锁？
在Java里面，同步锁的概念就是这样的。任何一个Object Reference都可以作为同步锁。我们可以把Object Reference理解为对象在内存分配系统中的内存地址。因此，要保证同步代码段之间使用的是同一个同步锁，我们就要保证这些同步代码段的synchronized关键字使用的是同一个Object Reference，同一个内存地址。这也是为什么我在前面的代码中声明lock1的时候，使用了final关键字，这就是为了保证lock1的Object Reference在整个系统运行过程中都保持不变。
一些求知欲强的读者可能想要继续深入了解synchronzied(同步锁)的实际运行机制。Java虚拟机规范中（你可以在google用“JVM Spec”等关键字进行搜索），有对synchronized关键字的详细解释。synchronized会编译成 monitor enter, … monitor exit之类的指令对。Monitor就是实际上的同步锁。每一个Object Reference在概念上都对应一个monitor。
这些实现细节问题，并不是理解同步锁模型的关键。我们继续看几个例子，加深对同步锁模型的理解。
public static final Object lock1 = new Object();
… f1() {
synchronized(lock1){ // lock1 是公用同步锁
// 代码段 A
// 访问共享资源 resource1
// 需要同步
}
}
… f2() {
synchronized(lock1){ // lock1 是公用同步锁
// 代码段 B
// 访问共享资源 resource1
// 需要同步
}
}
上述的代码中，代码段A和代码段B就是同步的。因为它们使用的是同一个同步锁lock1。
如果有10个线程同时执行代码段A，同时还有20个线程同时执行代码段B，那么这30个线程之间都是要进行同步的。
这30个线程都要竞争一个同步锁lock1。同一时刻，只有一个线程能够获得lock1的所有权，只有一个线程可以执行代码段A或者代码段B。其他竞争失败的线程只能暂停运行，进入到该同步锁的就绪（Ready）队列。
每一个同步锁下面都挂了几个线程队列，包括就绪（Ready）队列，待召（Waiting）队列等。比如，lock1对应的就绪队列就可以叫做lock1 - ready queue。每个队列里面都可能有多个暂停运行的线程。
注意，竞争同步锁失败的线程进入的是该同步锁的就绪（Ready）队列，而不是后面要讲述的待召队列（Waiting Queue，也可以翻译为等待队列）。就绪队列里面的线程总是时刻准备着竞争同步锁，时刻准备着运行。而待召队列里面的线程则只能一直等待，直到等到某个信号的通知之后，才能够转移到就绪队列中，准备运行。
成功获取同步锁的线程，执行完同步代码段之后，会释放同步锁。该同步锁的就绪队列中的其他线程就继续下一轮同步锁的竞争。成功者就可以继续运行，失败者还是要乖乖地待在就绪队列中。
因此，线程同步是非常耗费资源的一种操作。我们要尽量控制线程同步的代码段范围。同步的代码段范围越小越好。我们用一个名词“同步粒度”来表示同步代码段的范围。
同步粒度
在Java语言里面，我们可以直接把synchronized关键字直接加在函数的定义上。
比如。
… synchronized … f1() {
// f1 代码段
}
这段代码就等价于
… f1() {
synchronized(this){ // 同步锁就是对象本身
// f1 代码段
}
}
同样的原则适用于静态（static）函数
比如。
… static synchronized … f1() {
// f1 代码段
}
这段代码就等价于
…static … f1() {
synchronized(Class.forName(…)){ // 同步锁是类定义本身
// f1 代码段
}
}
但是，我们要尽量避免这种直接把synchronized加在函数定义上的偷懒做法。因为我们要控制同步粒度。同步的代码段越小越好。synchronized控制的范围越小越好。
我们不仅要在缩小同步代码段的长度上下功夫，我们同时还要注意细分同步锁。
比如，下面的代码
public static final Object lock1 = new Object();
… f1() {
synchronized(lock1){ // lock1 是公用同步锁
// 代码段 A
// 访问共享资源 resource1
// 需要同步
}
}
… f2() {
synchronized(lock1){ // lock1 是公用同步锁
// 代码段 B
// 访问共享资源 resource1
// 需要同步
}
}
… f3() {
synchronized(lock1){ // lock1 是公用同步锁
// 代码段 C
// 访问共享资源 resource2
// 需要同步
}
}
… f4() {
synchronized(lock1){ // lock1 是公用同步锁
// 代码段 D
// 访问共享资源 resource2
// 需要同步
}
}
上述的4段同步代码，使用同一个同步锁lock1。所有调用4段代码中任何一段代码的线程，都需要竞争同一个同步锁lock1。
我们仔细分析一下，发现这是没有必要的。
因为f1()的代码段A和f2()的代码段B访问的共享资源是resource1，f3()的代码段C和f4()的代码段D访问的共享资源是resource2，它们没有必要都竞争同一个同步锁lock1。我们可以增加一个同步锁lock2。f3()和f4()的代码可以修改为：
public static final Object lock2 = new Object();
… f3() {
synchronized(lock2){ // lock2 是公用同步锁
// 代码段 C
// 访问共享资源 resource2
// 需要同步
}
}
… f4() {
synchronized(lock2){ // lock2 是公用同步锁
// 代码段 D
// 访问共享资源 resource2
// 需要同步
}
}
这样，f1()和f2()就会竞争lock1，而f3()和f4()就会竞争lock2。这样，分开来分别竞争两个锁，就可以大大较少同步锁竞争的概率，从而减少系统的开销。
信号量
同步锁模型只是最简单的同步模型。同一时刻，只有一个线程能够运行同步代码。
有的时候，我们希望处理更加复杂的同步模型，比如生产者/消费者模型、读写同步模型等。这种情况下，同步锁模型就不够用了。我们需要一个新的模型。这就是我们要讲述的信号量模型。
信号量模型的工作方式如下：线程在运行的过程中，可以主动停下来，等待某个信号量的通知；这时候，该线程就进入到该信号量的待召（Waiting）队列当中；等到通知之后，再继续运行。
很多语言里面，同步锁都由专门的对象表示，对象名通常叫Monitor。
同样，在很多语言中，信号量通常也有专门的对象名来表示，比如，Mutex，Semphore。
信号量模型要比同步锁模型复杂许多。一些系统中，信号量甚至可以跨进程进行同步。另外一些信号量甚至还有计数功能，能够控制同时运行的线程数。
我们没有必要考虑那么复杂的模型。所有那些复杂的模型，都是最基本的模型衍生出来的。只要掌握了最基本的信号量模型——“等待/通知”模型，复杂模型也就迎刃而解了。
我们还是以Java语言为例。Java语言里面的同步锁和信号量概念都非常模糊，没有专门的对象名词来表示同步锁和信号量，只有两个同步锁相关的关键字——volatile和synchronized。
这种模糊虽然导致概念不清，但同时也避免了Monitor、Mutex、Semphore等名词带来的种种误解。我们不必执着于名词之争，可以专注于理解实际的运行原理。
在Java语言里面，任何一个Object Reference都可以作为同步锁。同样的道理，任何一个Object Reference也可以作为信号量。
Object对象的wait()方法就是等待通知，Object对象的notify()方法就是发出通知。
具体调用方法为
（1）等待某个信号量的通知
public static final Object signal = new Object();
… f1() {
synchronized(singal) { // 首先我们要获取这个信号量。这个信号量同时也是一个同步锁
// 只有成功获取了signal这个信号量兼同步锁之后，我们才可能进入这段代码
signal.wait(); // 这里要放弃信号量。本线程要进入signal信号量的待召（Waiting）队列
// 可怜。辛辛苦苦争取到手的信号量，就这么被放弃了
// 等到通知之后，从待召（Waiting）队列转到就绪（Ready）队列里面
// 转到了就绪队列中，离CPU核心近了一步，就有机会继续执行下面的代码了。
// 仍然需要把signal同步锁竞争到手，才能够真正继续执行下面的代码。命苦啊。
…
}
}
需要注意的是，上述代码中的signal.wait()的意思。signal.wait()很容易导致误解。signal.wait()的意思并不是说，signal开始wait，而是说，运行这段代码的当前线程开始wait这个signal对象，即进入signal对象的待召（Waiting）队列。
（2）发出某个信号量的通知
… f2() {
synchronized(singal) { // 首先，我们同样要获取这个信号量。同时也是一个同步锁。
// 只有成功获取了signal这个信号量兼同步锁之后，我们才可能进入这段代码
signal.notify(); // 这里，我们通知signal的待召队列中的某个线程。
// 如果某个线程等到了这个通知，那个线程就会转到就绪队列中
// 但是本线程仍然继续拥有signal这个同步锁，本线程仍然继续执行
// 嘿嘿，虽然本线程好心通知其他线程，
// 但是，本线程可没有那么高风亮节，放弃到手的同步锁
// 本线程继续执行下面的代码
…
}
}
需要注意的是，signal.notify()的意思。signal.notify()并不是通知signal这个对象本身。而是通知正在等待signal信号量的其他线程。
以上就是Object的wait()和notify()的基本用法。
实际上，wait()还可以定义等待时间，当线程在某信号量的待召队列中，等到足够长的时间，就会等无可等，无需再等，自己就从待召队列转移到就绪队列中了。
另外，还有一个notifyAll()方法，表示通知待召队列里面的所有线程。
这些细节问题，并不对大局产生影响。
绿色线程
绿色线程（Green Thread）是一个相对于操作系统线程（Native Thread）的概念。
操作系统线程（Native Thread）的意思就是，程序里面的线程会真正映射到操作系统的线程，线程的运行和调度都是由操作系统控制的
绿色线程（Green Thread）的意思是，程序里面的线程不会真正映射到操作系统的线程，而是由语言运行平台自身来调度。
当前版本的Python语言的线程就可以映射到操作系统线程。当前版本的Ruby语言的线程就属于绿色线程，无法映射到操作系统的线程，因此Ruby语言的线程的运行速度比较慢。
难道说，绿色线程要比操作系统线程要慢吗？当然不是这样。事实上，情况可能正好相反。Ruby是一个特殊的例子。线程调度器并不是很成熟。
目前，线程的流行实现模型就是绿色线程。比如，stackless Python，就引入了更加轻量的绿色线程概念。在线程并发编程方面，无论是运行速度还是并发负载上，都优于Python。
另一个更著名的例子就是ErLang（爱立信公司开发的一种开源语言）。
ErLang的绿色线程概念非常彻底。ErLang的线程不叫Thread，而是叫做Process。这很容易和进程混淆起来。这里要注意区分一下。
ErLang Process之间根本就不需要同步。因为ErLang语言的所有变量都是final的，不允许变量的值发生任何变化。因此根本就不需要同步。
final变量的另一个好处就是，对象之间不可能出现交叉引用，不可能构成一种环状的关联，对象之间的关联都是单向的，树状的。因此，内存垃圾回收的算法效率也非常高。这就让ErLang能够达到Soft Real Time（软实时）的效果。这对于一门支持内存垃圾回收的语言来说，可不是一件容易的事情。
召唤@宏哥 @山中野鬼 我先说一下。环境。我们现在早已经进入多核时代。当然不讨论多核就单单说单核下编程 现在CPU比以前的增加几项功能比如，乱序执行，超标量，超线程，N流水线，分支预测等等 抛开超线程，超标量和N流水线不谈。也没什么好说的 这里就说说据说可以加速不少的乱序执行和分支预测 我有几个问题。 1.分支预测的缓存是否在call和jmp之类的指令后就会重新刷新呢？分支预测范围多大？ 还是仅仅是说在判断跳转的时候进行预读取？ test eax, eax jnz @F ... @@: 2.当产生循环的时候。展开循环来写代码的话。究竟能起到多大的性能提升呢？ 【乱序执行问题】。这个问题比较麻烦一点 书面的解释是。当遇到上下文无关的代码的时候遇到一个需要等待的代码，会执行下面与上文无关的代码 mov eax, 12345h--当这里被卡住的时候会执行下面这句 mov ecx, 67890h--这句会在乱序执行下执行 那我的问题来了 1.乱序执行是如何区分出他是否和上文无关的？难道CPU内部有一个类似语法检测器来识别是否有关联么？他是一开始就处理好的。还是只有当卡住的时候才会去检测下一行代码是否可以执行？如果这样的话那乱序执行效率会很低才对呀--除非加载到缓存的时候就已经处理好了。那样的话call和jmp成本会很高才对 2.企业级CPU-比如安腾是在编译器内部有自己判断上下文关联性的 Power，Sparc没玩过。是否意思是说在编译器的支持下CPU的乱序功能增强效果会更好呢？ 3.现在大量的函数调用比如Java。大家都喜欢框架。而JVM又不会自动展开函数转换成机器码来执行。因为你没有call xxx过你根本不知道函数会返回什么数值。自然乱序执行几乎也就没什么效果了。请问难道我们要回归原始（C语言还好说本来就是机器码而且有inline和宏。主要是Java）来进行自己手写代码么？ 希望有熟悉的大牛介绍一下这方面的资料来增加自己代码的执行效率