并发模型

后端「快」往往来自 并行处理请求，而非单行代码更快。各语言对并发的抽象不同：OS 线程、协程、Actor、事件循环——理解模型，才能 debug 死锁、泄漏与 tail latency。本节对照 java-fundamentals 线程世界与 Go/Rust/Node 的做法。

学习目标

• 区分线程、协程（goroutine/fiber）、Actor、事件循环
• 说清 Java 平台线程、虚拟线程与 Go goroutine 的异同直觉
• 知道跨语言服务里 并发在进程内，一致性在边界外

四种常见模型

1. OS 线程 + 锁（经典 Java）

ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(32);
pool.submit(() -> callExternalApi());

java.util.concurrent、 synchronized、 ReentrantLock。虚拟线程（Project Loom）降低阻塞 I/O 的线程成本，写法仍像同步代码。

2. 协程 / 轻量任务（Go）

go handleRequest(conn)  // 成千上万个 goroutine

M:N 调度，channel 传递数据。注意：不要阻塞在无人消费的 channel 上。

3. async/await + 事件循环（Node、Rust Tokio、C#）

node-async：单线程处理 I/O 回调，CPU 重活要放 Worker 或另起服务。Rust/C# 的 async 是 状态机 + 线程池，语义接近但无 GIL 问题。

4. Actor（Akka、Erlang 传统、部分 Orleans）

邮箱 + 单线程处理消息，避免共享可变状态。Java 侧 Akka/Pekko；与 spring-cloud-essentials 微服务 进程级隔离 可组合：Actor 进程内，Service 进程间。

对照表

	Java（现代）	Go	Node.js	Rust async
默认单位	Thread / Virtual Thread	goroutine	callback/Promise	Future
通信	共享内存+JUC	channel	事件、消息	channel/mpsc
阻塞 I/O	VT 友好	阻塞仍占 OS 线程	忌 sync CPU	.await
调试	jstack、JFR	pprof, trace	--inspect	tokio-console

跨语言微服务里的「并发」

单服务内选模型；服务间用 HTTP/gRPC/消息队列。不要在 Java 里用共享内存去「优化」本该走 grpc-streaming 的流式场景。

Python python-fundamentals：asyncio 适合 I/O；CPU 密集用 多进程 绕 GIL。

常见反模式

• 在 Node 里做 大 JSON 同步 parse 卡死事件循环
• Go 里 无界 spawn goroutine 打爆内存
• Java 里 线程池过小 导致排队，过大导致上下文切换
• 混用锁顺序不一致 → 死锁

练习

• 画一张图：一个 HTTP 请求在 Java 线程池 vs Go goroutine 中的生命周期
• 读 node-async，写一句「何时 Node 并发不够，要拆服务或换语言」
• 搜 Java Virtual Thread 官方文档，对比 goroutine 调度一句

小结

线程、协程、Actor、事件循环——选模型匹配 I/O/CPU 比例；跨语言靠网络边界，不靠共享内存。 下一课包管理与工具链。