【JUC编程】多线程学习大纲

下面给大家分享一个更详细的 Java 高并发编程学习目录,涵盖基础知识、进阶技巧、实战案例及源码分析等多个层面:


第一部分:Java 多线程基础

  1. Java多线程基础概念
    • 什么是线程和进程?
    • 多线程的意义及使用场景
    • 创建线程的三种方式:继承Thread、实现Runnable、使用Callable
    • 线程的生命周期与状态转换
  2. 线程的基本操作
    • 线程启动、暂停、终止
    • 线程优先级与守护线程
    • 线程间通信:wait、notify、notifyAll
  3. 线程安全与数据竞争
    • 共享变量与可见性问题
    • 同步代码块与同步方法
    • Volatile关键字的用法及局限性

第二部分:线程池与任务调度

  1. Java线程池详解
    • 线程池的作用与基本概念
    • Executors工厂类详解
    • 自定义线程池及其参数配置
    • 如何选择合适的线程池类型
  2. Executor框架
    • Executor、ExecutorService、ScheduledExecutorService
    • 任务提交与执行的原理
    • Future与Callable接口
  3. 异步注解与线程池管理
    • Spring中的@Async注解
    • 自定义线程池与异步任务调度

第三部分:同步工具类与并发容器

  1. 常见同步工具类
    • CountDownLatch
    • CyclicBarrier
    • Semaphore
    • Exchanger
  2. 并发容器
    • SynchronizedList与ConcurrentHashMap的区别
    • BlockingQueue(ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue等)
    • CopyOnWriteArrayList与CopyOnWriteArraySet
    • ConcurrentSkipListMap与ConcurrentSkipListSet

第四部分:锁机制详解

  1. 锁的分类与作用
    • 偏向锁、轻量级锁、重量级锁
    • 可重入锁与公平锁
    • 读写锁(ReadWriteLock)
  2. synchronized 与 ReentrantLock
    • 使用场景与性能对比
    • synchronized的底层实现
    • ReentrantLock的可中断与超时锁特性
  3. Lock底层实现源码剖析
    • AbstractQueuedSynchronizer(AQS)的原理
    • Condition接口与通知机制

第五部分:Java内存模型与并发核心问题

  1. Java内存模型(JMM)
    • 内存模型的基本概念
    • 主内存与工作内存
    • Happens-Before规则
  2. 并发的三个核心问题
    • 原子性:Atomic包与CAS机制
    • 可见性:Volatile与线程间数据同步
    • 有序性:指令重排序与内存屏障

第六部分:高级并发编程技术

  1. Fork/Join框架
    • 工作窃取算法
    • RecursiveTask与RecursiveAction的应用
  2. CompletableFuture与异步编程
    • CompletableFuture的基本用法
    • 多任务组合与流式编程
  3. 并发模式与实践
    • 生产者-消费者模型
    • 并发限流与流量控制
    • 并发安全的单例模式实现

第七部分:实战案例与源码分析

  1. 经典高并发问题解决
    • 秒杀系统设计与优化
    • 高性能限流与熔断机制
    • 并发队列的使用场景与性能分析
  2. Java并发源码剖析
    • ThreadLocal原理与内存泄漏问题
    • ConcurrentHashMap的分段锁与CAS优化
    • BlockingQueue的实现与使用场景

第八部分:高并发调优与工具

  1. JVM调优
    • 堆内存、栈内存与GC优化
    • 线程数量与CPU核数的关系
  2. 并发程序调试
    • JConsole与VisualVM的使用
    • 性能监控工具:JProfiler、YourKit
  3. 高并发中的常见问题
    • 死锁、活锁、饥饿问题
    • 如何避免线程池资源耗尽?

这个目录内容全面,循序渐进,既能打牢基础,也能逐步深入到高并发核心技术与应用场景,适合作为系统性学习计划。

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