简评：并发问题的牛鼻子

Concurrency 的牛鼻子是 shared data，找准了 shared data 基本上就解决了一大半的问题。很多时候，意识不到 concurrency，或者无法利用 concurrency 的加锁性质，就在于无法正确识别 shared data。

如果一个 concurrent 的程序，压根儿就没有 shared data，那么恭喜你，这就意味着你完全不必考虑 concurrency conflict，因为没有什么地方会有交集，自然也就不会用冲突。所谓井水不犯河水，哪来的冲突。

但是，这同样意味着：如果你想利用 concurrency conflict 来加锁去做「顺序化」或「排他性」，是办不到的。例如，听起来高大上的「分布式锁」，其本质就在于不同的 server 之间，根本没有 shared data，于是，你根本无法控制 server 之间的顺序化/排他性。而解决的方案也非常简单，就是为这些不相关的 server 引入一个 shared data 就可以了。

很多了解不透彻的人，一谈到分布式锁似乎就必须使用 Zookeeper、使用 Redis。而事实上呢，一切可以提供 shared data 的 service 都可以。例如使用 db 中的一个字段，甚至使用某个单机服务的变量做 shared data。要点不在于使用的是什么中间件，而是需要有一个 shared data 供这些 server 访问。

再来，很多时候意识不到或者弄错了 concurrency conflict，就在于把 shared data 弄错了。例如典型的 ++i 这个操作，从代码层级看，似乎不同的 thread 之间没有 shared data。可是，如果你从 CPU 的 instruction operation 的角度来看，这个操作会有 shared data 残留在不同 thread 之间共享的 memory 中。

所以，要识别清楚 shared data，一个非常核心的要点就在于你必须对「底层」机制特别清楚。因为如果无法知晓底层机制，那么这就意味着这一块 code 往下都是黑箱。你自然是无法判别黑箱之中是否有 shared data 存在。

总之，找到了 shared data 就找到了 concurrency problem 的坐标系。大到分布式系统的千百台 server，中到一个 project 中数十个代码变量，小到 CPU 的 instruction operation，它们都可以被归结为同一类问题，即：什么是你要解决的问题的 shared data，这些 shared data 可由哪些操作改变。有了这个坐标系，一切分析问题和解决问题的工作才得以开展，是以不变应万变的根本。

另：解决 concurrency conflict 的方式其实很自然，就是让访问 shared data 的操作强制有序，也就是排队。就像大家都要去抢占公园入口这么个 shared data，只需要在这个入口前方构建一个队列即可。特别地，所谓的「加锁」，无非就是长度为1的队列罢了。

如此来看，解决 concurrency conflict 的方式也极其简单粗暴，就是让它无法做 concurrent 操作，即：拉出队列做「顺序化」。

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