Java并发编程是整个Java开发体系中最难以理解，但也是最重要的知识点之一，因此学习起来比较费劲，从而导致很多人望而却步，但是无论是职场面试还是高并发高流量的系统的实现都离不开并发编程，能够真正掌握并发编程的人才在市场上供不应求。

为什么需要重排序

现在的CPU一般采用流水线来执行指令。一个指令的执行被分成：取指、译码、访存、执行、写回、等若干个阶段。然后，多条指令可以同时存在于流水线中，同时被执行。

在上一篇文章中总结了*线程的状态转换和一些基本操作*，对多线程已经有一点基本的认识了，如果多线程编程只有这么简单，那我们就不必费劲周折的去学习它了。在多线程中稍微不注意就会出现线程安全问题，那么什么是线程安全问题？

基础知识

并发编程的优缺点

为什么要使用并发编程（并发编程的优点）

• 充分利用多核CPU的计算能力：通过并发编程的形式可以将多核CPU的计算能力发挥到极致，性能得到提升
• 方便进行业务拆分，提升系统并发能力和性能：在特殊的业务场景下，先天的就适合于并发编程。现在的系统动不动就要求百万级甚至千万级的并发量，而多线程并发编程正是开发高并发系统的基础，利用好多线程机制可以大大提高系统整体的并发能力以及性能。面对复杂业务模型，并行程序会比串行程序更适应业务需求，而并发编程更能吻合这种业务拆分 。

定义

基数排序也是非比较的排序算法，对每一位进行排序，从最低位开始排序，复杂度为$O(n * k)$,为数组长度，k为数组中的数的最大的位数；

基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序。最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。基数排序基于分别排序，分别收集，所以是稳定的。

定义

桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。

桶排序 (Bucket sort)的工作的原理：假设输入数据服从均匀分布，将数据分到有限数量的桶里，每个桶再分别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序）

定义

计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。 作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。

计数排序(Counting sort)是一种稳定的排序算法。计数排序使用一个额外的数组C，其中第i个元素是待排序数组A中值等于i的元素的个数。然后根据数组C来将A中的元素排到正确的位置。它只能对整数进行排序。

定义

堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。

定义

快速排序的基本思想：通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。

定义

和选择排序一样，归并排序的性能不受输入数据的影响，但表现比选择排序好的多，因为始终都是$O(nlogn)$的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。归并排序是一种稳定的排序方法。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。