在本模块中，我们将学习线程和锁，50 多年来，它们一直是并发编程的基本构件。 如今，所有计算平台都包含对线程和锁的某种形式的支持，并允许开发人员使用各种编程语言。我们将学习如何使用 Java 中的结构化锁（如同步语句/方法）和非结构化锁（如 java.util.concurrent 库）创建、连接和同步线程。 我们还将了解并发程序需要访问共享资源时可能出现的新错误类别。 这些错误被称为违反活泼性/进度保证，包括死锁、活锁和饥饿。 在本模块的最后，我们将研究经典的 "餐饮哲学家 "问题的不同解决方案，并用这些解决方案来说明死锁、活锁和饥饿的实例。

在本模块中，我们将学习不同的方法来协调对共享资源的访问，而不会遇到前面学习过的死锁或活锁错误。 临界/隔离段是更高级的并发编程结构（相对于锁而言），它通过保证不存在死锁和活锁简化了互斥的实现。 如 "生成树"（Spanning Tree）示例所示，基于对象的隔离允许在每个对象上指定互斥，从而放宽了临界部分施加的限制。 Java 的原子变量是基于对象的隔离的一个重要但受限制的例子，它可以在所有硬件平台上高效地实现。 最后，我们将学习如何通过读/写访问模式进一步放松基于对象的隔离。

Vivek Sarkar 教授与软件工程师 Shams Imam 博士在德克萨斯州休斯顿市中心的办公室就线程、锁、死锁、高级和低级结构以及并发编程的重要性进行了讨论，欢迎加入 Vivek Sarkar 教授的谈话。

在本模块中，我们将学习另一种高级并发编程方法，即 "Actor "模型。 Actor 模型与 Isolated Sections 模型的主要区别在于，Actor 模型不允许任何形式的共享变量，因此不可能出现数据竞赛。 然而，与所有并发编程模型一样，由于消息传递顺序的内在异步性，在 Actor 模型中仍有可能出现更高层次的非确定性。 我们将研究使用 Actor 模型的多个并发实例，包括生成素数的经典埃拉托塞尼斯筛算法，以及缓冲区无界和有界的生产者-消费者模式。

在本模块中，我们将学习并发数据结构，它是所有多线程编程系统中必不可少的软件层。 首先，我们将学习乐观并发（Optimistic Concurrency），这是一种重要的多线程模式，在这种模式中，两个线程可以 "乐观地 "完成各自分配的工作，而不必担心相互冲突，只需在 "提交 "工作结果之前检查是否存在冲突。 然后，我们将研究广泛使用的并发队列数据结构。 尽管使用并发队列的 API 非常简单，但使用乐观并发模型实现并发队列可能会很复杂，而且容易出错。 为此，我们还将学习线性化的正式概念，以便更好地理解并发数据结构的正确性要求。 然后，我们将研究另一种广泛使用的并发数据结构--并发散列图。 最后，我们将讨论一种用于查找无向图最小生成树的并发算法，该算法依赖于并发数据结构的使用。

接下来的两个视频将展示学习 Java 中并行编程和分布式编程的重要性。Vivek Sarkar 教授将与 Two Sigma 的业内专业人士讨论如何在实际工作中运用我们另外两门课程的主题。