并发的概念:
并发(Concurrency)和并行(Parallelism)
并发偏重于多个任务交替执行，而多个任务之间有可能还是串行的。而并行是真正意义上的“同时执行”。严格意义上来说，并行的多个任务是真实的同时执行，而对于并发来说，这个过程只是交替的，一会儿运行任务A一会儿执行任务B，系统会不停地在两者间切换。但对于外部观察者来说，即使多个任务之间是串行并发的，也会造成多任务间是并行执行的错觉。真实的并行也只可能出现在拥有多个CPU的系统中（比如多核CPU）。
临界区
临界区用来表示一种公共资源或者说是共享数据，可以被多个线程使用。但是每一次，只能有一个线程使用它，一旦临界区资源被占用，其他线程要想使用这个资源，就必须等待。
阻塞(Blocking)和非阻塞(Non-Blocking)
阻塞和非阻塞通常用来形容多线程间的相互影响。比如一个线程占用了临界区资源，那么其他所有需要这个资源的线程就必须在这个临界区中进行等待。等待会导致线程挂起，这种情况就是阻塞。非阻塞的意思与之相反，它强调没有一个线程可以妨碍其他线程执行。所有的线程都会尝试不断前向执行。
死锁(Deadlock)、饥饿(Starvation)和活锁(Livelock)
死锁、饥饿和活锁都属于多线程的活跃性问题。如果发现上述几种情况，那么相关线程可能很难再继续往下执行了。
死锁是几个线程彼此之间相互占用了其它线程的资源，如果大家都不愿意释放自己的资源，那么这个状态将永远维持下去。与死锁相比，饥饿还是有可能在未来一段时间内解决的(比如高优先级的线程已经完成任务，不再疯狂的执行)。活锁是一种有趣的情况,比如当你要坐电梯下楼，电梯到了，门开了，这时你正准备出去。但很不巧的是，门外一个人挡着你的去路，他想进来。然后你们向同一个方向礼让，结果，你们俩就又撞上了……
并发的级别
由于临界区的存在，多线程之间的并发必须受到控制。根据控制并发的策略，可以把并发的级别进行分类，大致上可以分为阻塞、无饥饿、无障碍、无锁、无等待几种。
阻塞(Blocking)
一个线程是阻塞的，那么在其他线程释放资源之前，当前线程无法继续执行。当我们使用synchronized关键字，或者重入锁时就会产生阻塞的线程。无论是synchronized或者重入锁，都会试图在执行后续代码前，得到临界区的锁，如果得不到，线程就会被挂起等待，直到占有了所需资源为止。
无饥饿(Starvation-Free)
这个取决于线程之间是否有优先级的存在，如果系统允许高优先级的线程插队。这样有可能导致低优先级线程产生饥饿。
无障碍(Obstruction-Free)
无障碍是一种最弱的非阻塞调度。两个线程如果是无障碍的执行，那么他们不会因为临界区的问题导致一方被挂起。换言之，大家都进入临界区了。那么如果一起修改共享数据，把数据改坏了可怎么办呢？对于无障碍的线程来说，一旦检测到这种情况，它就会立即对自己所做的修改进行回滚，确保数据安全。如果说阻塞的控制方式是悲观策略，相对来说非阻塞的调度就是一种乐观的策略。
从这个策略中也可以看到，当临界区中存在严重的冲突时，所有的线程可能都会不断地回滚自己的操作，而没有一个线程可以走出临界区。这种情况会影响系统的正常执行。
一种可行的无障碍实现可以依赖一个“一致性标记”来实现。线程在操作之前，先读取并保存这个标记，在操作完成后，再次读取，检查这个标记是否被更改过，如果两者是一致的，则说明资源访问没有冲突。如果不一致，则说明资源可能在操作过程中与其他写线程冲突，需要重试操作。而任何对资源有修改操作的线程，在修改数据前，都需要更新这个一致性标记，表示数据不再安全。
无锁(Lock-Free)
无锁的并行都是无障碍的。在无锁的情况下，所有的线程都能尝试对临界区进行访问，但不同的是，无锁的并发保证必然有一个线程能够在有限步内完成操作离开临界区，一个典型的特点是可能会包含一个无穷循环。在这个循环中，线程会不断尝试修改共享变量。如果修改成功，程序退出，否则继续尝试修改。但无论如何，无锁的并行总能保证有一个线程是可以胜出的。至于临界区中竞争失败的线程，它们则不断重试，直到自己获胜。如果总是尝试不成功，则会出现类似饥饿的现象，线程会停止不前。
无等待(Wait-Free)
无锁只要求有一个线程可以在有限步内完成操作，而无等待则在无锁的基础上更进一步进行扩展。它要求所有的线程都必须在有限步内完成，这样就不会引起饥饿问题。如果限制这个步骤上限，还可以进一步分解为有界无等待和线程数无关的无等待几种，它们之间的区别只是对循环次数的限制不同。一种典型的无等待结构就是RCU(Read-Copy-Update)。它的基本思想是，对数据的读可以不加控制。因此，所有的读线程都是无等待的，它们既不会被锁定等待也不会引起任何冲突。但在写数据的时候，先取得原始数据的副本，接着只修改副本数据(这就是为什么读可以不加控制)，修改完成后，在合适的时机回写数据。