1.Java并发编程解析 | 基于JDK源码解析Java领域中并发锁之StampedLock锁的多k多设计思想与实现原理 (三)
2.Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践
3.惊艳！阿里内部JDK源码剖析知识手册，线程线程由浅入深堪称完美
4.太强了！源码阿里老哥分享的多k多JDK源码学习指南，含8大核心内容讲解
5.太强了！线程线程阿里内部传疯了的源码峰源码工为什么停课JDK源码学习笔记，看完才发现差距不止一点点
6.知乎一天万赞！多k多华为JDK负责人手码JDK源码剖析笔记火了
Java并发编程解析 | 基于JDK源码解析Java领域中并发锁之StampedLock锁的线程线程设计思想与实现原理 (三)
在并发编程领域，核心问题涉及互斥与同步。源码互斥允许同一时刻仅一个线程访问共享资源，多k多同步则指线程间通信协作。线程线程多线程并发执行历来面临两大挑战。源码为解决这些，多k多设计原则强调通过消息通信而非内存共享实现进程或线程同步。线程线程
本文探讨的源码关键术语包括Java语法层面实现的锁与JDK层面锁。Java领域并发问题主要通过管程解决。内置锁的粒度较大，不支持特定功能，因此JDK在内部重新设计，引入新特性，实现多种锁。基于JDK层面的锁大致分为4类。
在Java领域，AQS同步器作为多线程并发控制的基石，包含同步状态、等待与条件队列、独占与共享模式等核心要素。JDK并发工具以AQS为基础，实现各种同步机制。
StampedLock（印戳锁）是基于自定义API操作的并发控制工具，改进自读写锁，特别优化读操作效率。印戳锁提供三种锁实现模式，支持分散操作热点与削峰处理。在JDK1.8中，通过队列削峰实现。
印戳锁基本实现包括共享状态变量、等待队列、读锁与写锁核心处理逻辑。读锁视图与写锁视图操作有特定队列处理，读锁实现包含获取、concat源码释放方式，写锁实现包含释放方式。基于Lock接口的实现区分读锁与写锁。
印戳锁本质上仍为读写锁，基于自定义封装API操作实现，不同于AQS基础同步器。在Java并发编程领域，多种实现与应用围绕线程安全，根据不同业务场景具体实现。
Java锁实现与运用远不止于此，还包括相位器、交换器及并发容器中的分段锁。在并发编程中，锁作为实现方式之一，提供线程安全，但实际应用中锁仅为单一应用，提供并发编程思想。
本文总结Java领域并发锁设计与实现，重点介绍JDK层面锁与印戳锁。文章观点及理解可能存在不足，欢迎指正。技术研究之路任重道远，希望每一份努力都充满价值，未来依然充满可能。
Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践
随着计算机行业的飞速发展，摩尔定律逐渐失效，多核CPU成为主流。使用多线程并行计算逐渐成为开发人员提升服务器性能的基本武器。J.U.C提供的线程池ThreadPoolExecutor类，帮助开发人员管理线程并方便地执行并行任务。了解并合理使用线程池，是一个开发人员必修的基本功。本文开篇简述了线程池概念和用途，接着结合线程池的源码，帮助大家领略线程池的设计思路，最后回归实践，通过案例讲述使用线程池遇到的问题，并给出了一种动态化线程池解决方案。一、写在前面
1.1 线程池是租售源码什么
线程池（Thread Pool）是一种基于池化思想管理线程的工具，经常出现在多线程服务器中，如MySQL。线程过多会带来额外的开销，包括创建销毁线程的开销、调度线程的开销等，同时也降低了计算机的整体性能。线程池维护多个线程，等待监督管理者分配可并发执行的任务。这种做法一方面避免了处理任务时创建销毁线程开销的代价，另一方面避免了线程数量膨胀导致的过分调度问题，保证了对内核的充分利用。本文描述的线程池是JDK中提供的ThreadPoolExecutor类。
1.2 线程池解决的问题是什么
线程池解决的核心问题就是资源管理问题。在并发环境下，系统不能确定在任意时刻有多少任务需要执行，有多少资源需要投入。这种不确定性将带来以下问题：资源分配问题、线程调度问题等。线程池采用了“池化”思想来解决这些问题。Pooling是将资源统一管理的一种思想，不仅能应用在计算机领域，还在金融、设备、人员管理、工作管理等领域有相关应用。在计算机领域，表现为统一管理IT资源，包括服务器、存储、网络等，通过共享资源在低投入中获益。
二、线程池核心设计与实现
Java中的线程池核心实现类是ThreadPoolExecutor，本文基于JDK 1.8的源码来分析线程池的核心设计与实现。首先，我们通过ThreadPoolExecutor的UML类图了解其继承关系，然后深入探讨其设计与实现。
2.1 总体设计
ThreadPoolExecutor实现的顶层接口是Executor，提供了一种思想：将任务提交和任务执行进行解耦。用户只需提供Runnable对象，mstp源码将任务的运行逻辑提交到执行器(Executor)中，由Executor框架完成线程的调配和任务的执行。ExecutorService接口增加了能力，如补充可以为一个或一批异步任务生成Future的方法以及提供管控线程池的方法，如停止线程池运行。
AbstractExecutorService是上层的抽象类，将执行任务的流程串联起来，保证下层实现只需关注执行任务的方法。ThreadPoolExecutor作为最下层的实现类，实现最复杂的运行部分，负责维护自身的生命周期和管理线程与任务，使两者结合执行并行任务。
ThreadPoolExecutor运行机制分为任务管理和线程管理两部分。任务管理充当生产者的角色，线程池会根据任务的流转决定执行流程。线程管理是消费者，维护线程池内的线程，根据任务请求进行线程分配。
2.2 生命周期管理
线程池运行状态由内部维护，使用变量控制线程池的运行状态和有效线程数量。线程池内部使用AtomicInteger存储关键参数，实现线程池运行状态和线程数量的高效管理。线程池提供方法供用户获取当前运行状态和线程数量，通过位运算实现快速计算。
ThreadPoolExecutor的运行状态有五种，包含生命周期转换。
2.3 任务执行机制
2.3.1 任务调度
任务调度是线程池核心入口，用户提交任务后，决定任务执行流程。通过execute方法完成检查线程池状态、运行线程数和运行策略，决定执行流程，如直接申请线程执行或缓冲到队列执行，或直接拒绝任务。执行流程如下。
2.3.2 任务缓冲
任务缓冲模块实现任务和线程的管理，通过生产者消费者模式和阻塞队列实现。阻塞队列缓存任务，工作线程从队列中获取任务。
2.3.3 任务申请
任务执行有两种可能：直接由新创建的connection源码线程执行或从队列中获取任务执行。线程从任务缓存模块不断获取任务，通过getTask方法实现线程管理和任务管理之间的通信。
2.3.4 任务拒绝
任务拒绝策略保护线程池，实现拒绝策略接口定制策略或选择JDK提供的四种已有策略。拒绝策略特点如下。
2.4 Worker线程管理
2.4.1 Worker线程
Worker线程实现Runnable接口，持有线程和任务，通过构造方法创建。Worker线程执行任务模型如下，线程池通过AQS实现独占锁，控制线程生命周期，回收线程。
2.4.2 Worker线程增加
Worker线程增加通过addWorker方法实现，增加线程时考虑线程池状态，策略在上一步完成，仅完成增加线程并运行，最后返回成功结果。方法参数包括firstTask和core，用于指定任务和线程策略。
2.4.3 Worker线程回收
Worker线程回收依赖JVM自动回收，线程池维护线程引用，通过添加和移除引用控制线程生命周期。Worker被创建后，不断获取任务执行，核心线程无限等待，非核心线程限时获取。当无法获取任务时，循环结束，Worker主动移除自身引用。
2.4.4 Worker线程执行任务
Worker线程执行任务通过runWorker方法实现，执行流程如下。
三、线程池在业务中的实践
业务实践中，线程池用于获取并发性，提供典型场景和问题解决方案。
3.1 业务背景
互联网业界追求CPU多核性能，通过线程池管理线程获取并发性。常见场景包括快速响应用户请求和快速处理批量任务。
3.2 实际问题及方案思考
线程池使用面临核心问题：参数配置困难。调研替代方案、参数设置合理性以及线程池参数动态化，动态化线程池提供简单有效的方法解决参数修改成本问题。
3.3 动态化线程池
动态化线程池设计包括整体设计、功能架构，提供参数动态化、监控和告警能力。动态化线程池允许用户在管理平台上修改参数，实时生效，并监控线程池负载、任务执行情况，提供任务级别监控和运行时状态查看。
3.4 实践总结
面对使用线程池的实际问题，动态化线程池提供成本效益平衡的解决方案，降低故障发生的概率，适用于业务需求。
四、参考资料
1. JDK 1.8 源码
2. 维基百科-线程池
3. 更好的使用Java线程池
4. 维基百科Pooling(Resource Management)
5. 深入理解Java线程池：ThreadPoolExecutor
6. 《Java并发编程实践》
惊艳！阿里内部JDK源码剖析知识手册，由浅入深堪称完美
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太强了！阿里老哥分享的JDK源码学习指南，含8大核心内容讲解
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这份指南详尽介绍了JDK源码的多个核心内容，包括多线程基础、Atomic类、Lock与Condition接口、同步工具类、并发容器、线程池与Future、ForkJoinPool分治算法、异步编程工具CompletableFuture等。需要这份资料的朋友，请点击此处获取完整版。
以下是学习指南的具体章节：
第1章 多线程基础
第2章 Atomic类
第3章 Lock与Condition
第4章 同步工具类
第5章 并发容器
第6章 线程池与Future
第7章 ForkJoinPool
第8章 CompletableFuture
以上就是这份JDK源码学习笔记的概述，感兴趣的朋友可以点击此处获取完整版资料。
太强了！阿里内部传疯了的JDK源码学习笔记，看完才发现差距不止一点点
在闲暇之余，阅读JDK源码能加深对自己开发环境的理解，同时也大有裨益。本文为您介绍阿里巴巴发布的版JDK源码剖析，以展示其内部设计的精妙之处。通过阅读，您将发现与自身知识的差距远超想象。这份详尽的笔记对源码内容进行了精细划分，方便学习。以下是其章节概览：
多线程基础 Atomic类 Lock与Condition 同步工具类 并发容器 线程池与Future ForkJoinPool CompletableFuture请注意，由于笔记内容丰富，篇幅较长，本文仅展示部分章节概览。如有需要，可点击下方链接获取完整版资料。
知乎一天万赞！华为JDK负责人手码JDK源码剖析笔记火了
探索JDK源码，无疑是提升编程技能的高效路径。随着时间的推移，JDK经过了精心打磨，代码结构紧凑，设计模式巧妙，运行效率卓越，凝聚了众多技术大牛的智慧结晶。要提升代码理解力，深入研究JDK源码是不可或缺的步骤。 对于初学者来说，借助他人的深度解析文章无疑能事半功倍。这些文章犹如高人的指导，能让你在学习中站得更高，看得更远。现在，就为你推荐一份极具价值的JDK源码剖析资料。虽然由于篇幅原因，这里只能呈现部分精华内容：第1章：深入多线程基础
第2章：原子操作的Atomic类解析
第3章：Lock与Condition的深入理解
第4章：同步工具类的实战讲解
第5章：并发容器的奥秘揭秘
第6章：线程池与Future的实践指南
第7章：ForkJoinPool的工作原理
第8章：CompletableFuture的全面解析
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在探讨问题之前，我们先回顾一下 LinkedBlockingQueue 的线程安全性。在传统的观点中，LinkedBlockingQueue 是线程安全的，因为它内部使用了 ReentrantLock。然而，就在 RocketMQ 的讨论版中，一个问题揭示了 LinkedBlockingQueue 在特定情况下的线程不安全性，引发了我们的好奇心。
核心问题在于 LinkedBlockingQueue 的 stream 遍历方式，在多线程环境下可能出现死循环。我们通过一个简单的 demo 来深入分析这一现象。首先，引入了一个链接，其中详细展示了如何在多线程环境下复现这一 Bug。
在分析代码之前，让我们先明确 demo 的基本逻辑：创建了 个线程，每个线程不断调用 offer 和 remove 方法。主线程则通过 stream 对 queue 进行遍历，目标是找到队列中的第一个非空元素。这看似是一个简单的遍历操作，但事实并非如此。
关键点在于 tryAdvance 方法，看似平凡的遍历操作隐藏了陷阱。当运行代码时，预期的输出并未出现，而是陷入了一个死循环，控制台仅输出了一行信息或交替输出几次后停止。
我们的疑问指向了 JDK 版本，尤其是 JDK 8。通过替换为 JDK ，我们观察到交替输出的效果。这使得我们大胆推测，这可能是 JDK 8 版本的 Bug。为了验证这一假设，我们进行了详细的分析。
通过线程 dump 文件，我们发现主线程始终处于可运行状态，似乎没有被锁阻塞。然而，从控制台的输出来看，它似乎处于阻塞状态。这一现象让我们联想到一个经典的场景：线程陷入死循环。
通过深入源码分析，我们发现了死循环的根源。在 stream 遍历的关键方法 tryAdvance 中，存在一个 while 循环，其条件始终满足，导致死循环。而问题的核心在于移除队列头部元素的代码逻辑，当有其他线程不断调用 remove 方法时，可能会形成特定的节点结构，触发死循环。
经过详细的分析，我们揭示了这一 Bug 的原理，并通过简化代码演示了整个过程。通过将实例代码简化，我们揭示了死循环是如何在多线程环境下产生的。这不仅有助于理解 Bug 的本质，也为后续的 Bug 修复提供了思路。
为了验证解决方案的正确性，我们对比了 JDK 8 和 JDK 的源码差异。在 JDK 中，通过引入了一个名为 succ 的方法，成功解决了死循环问题。这一方法通过确保节点不会指向自身，从而避免了死循环的产生。
通过这篇文章的分析，我们不仅揭示了 LinkedBlockingQueue 在特定条件下的线程不安全性，还探讨了如何通过升级 JDK 版本、避免使用 stream 遍历，以及使用 synchronized 修饰符等方式来规避此类问题。同时，我们还延伸至其他数据结构，如 ConcurrentHashMap，讨论了它们在不同使用场景下的线程安全性问题。
最后，我们再次强调在多线程环境下，LinkedBlockingQueue 的 stream 遍历方式可能存在一定的问题，可能会导致死循环。理解并解决这类 Bug，对于确保代码的健壮性和性能至关重要。
