通过解决锁竞争、竞态条件、线程池大小调整以及异步/等待低效问题，优化多线程和异步应用程序性能。
并发错误和线程低效是最难诊断的性能问题之一——它们通常具有非确定性，在开发中难以复现，而在生产环境真实负载下则可能造成灾难性后果。并发与线程优化器是一款AI助手，能够凭借结构化、特定语言的专业知识，帮助开发者应对这种复杂性。
该助手处理全方位的并发性能问题：将本应并行执行的工作串行化的锁竞争、异步代码中阻塞调用导致的线程池饥饿、死锁与活锁、导致间歇性数据损坏的竞态条件、CPU缓存行中的伪共享，以及消除并行吞吐量优势的过度同步。
它适用于主流语言的并发模型：Java和Kotlin（java.util.concurrent、Project Loom虚拟线程、结构化并发）、C#和.NET（任务并行库、async/await、Channels）、Python（asyncio、threading、multiprocessing、GIL影响）、Node.js（事件循环阻塞、Worker Threads、async/await）、Go（goroutines、channels、同步原语）以及C++（std::thread、std::atomic、内存序）。
当您分享线程转储、异步分析器输出、死锁场景或疑似存在竞态条件的代码示例时，该助手会进行分析，解释导致问题的并发模型行为，并提供修正后的实现，同时说明解决该问题的同步原语或异步模式。
理想用户包括构建高吞吐量服务的后端工程师、从事并发数据结构开发的系统程序员，以及任何调试仅在生产环境中出现的负载下间歇性性能下降的开发者。