并发编程

Linux 多线程：生产者消费者模型、阻塞队列与条件变量详解生产者消费者模式就是通过一个容器来解决生产者和消费者强耦合的问题。生产者和消费者彼此之间不直接通信，而是通过阻塞队列来进行通信，所以生产者生产完数据不同等待消费者处理，直接仍给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是从阻塞队列中取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平和消费者和生产者的处理能力，这个阻塞队列就是用来给生产者和消费者解耦的。

Java后端的Ai之路

【Java教程】- 并发编程核心知识解读并发编程就像烹饪：你得知道什么时候加料（线程），什么时候搅拌（同步），不然就会烧锅（死锁）！本文用大白话+生活案例，带你轻松掌握Java并发那些事儿！

没有bug.的程序员

HashMap 源码深度剖析：红黑树转换机制与高并发性能陷阱在 Java 程序员的职业生涯中，HashMap 像是一道永远绕不开的“必修课”。无论是初出茅庐的校招面试，还是架构级别的技术评审，它总是处于风暴的中心。有人说它是 Java 集合框架的皇冠，也有人说它是新手最容易掉进去的“性能陷阱”。

每日Java面试场景题知识点之-JUC锁的底层原理在Java并发编程中，锁机制是实现线程安全的核心。JUC（java.util.concurrent）包提供了丰富的锁工具类，理解这些锁的底层原理对于编写高性能的并发程序至关重要。本文将深入解析JUC中各种锁的底层实现原理。

没有bug.的程序员

Java IO 与 NIO：从 BIO 阻塞陷阱到 NIO 万级并发在当今这个数据爆炸的时代，高并发已不再是双十一等特殊场景的专利，而是每一位互联网后端开发者必须直面的常态。无论是支撑千万级活跃用户的微服务架构，还是处理海量数据流的实时计算引擎，其底层核心都绕不开一个词——I/O（Input/Output）。

没有bug.的程序员

Java内存模型（JMM）深度解析：从 volatile 到 happens-before 的底层机制📌 血泪教训：一个未加 volatile 的标志位，导致服务永久假死某金融交易平台在 2023 年遭遇“幽灵故障”：

每日Java面试场景题知识点之-线程池在现代企业级Java应用开发中，高并发处理能力是系统设计的重要指标。线程池作为Java并发编程的核心组件，在提升系统性能、控制资源消耗、优化用户体验等方面发挥着不可替代的作用。本文将通过实际企业级项目场景，深入探讨线程池的原理、应用及优化策略。

C语言并发编程：Windows线程本文献给：已掌握C语言基础，希望全面理解Windows环境下多线程编程的开发者。本文将深入讲解Windows线程的核心概念、高级特性、同步机制，并对相似概念进行辨析，帮助您构建一个稳健的并发程序。

就这个丶调调

Java ConcurrentHashMap源码深度解析：从底层原理到性能优化ConcurrentHashMap 是 Java 并发编程中非常核心的类，它在保证线程安全的同时，提供了极高的并发性能。与 Hashtable 相比，ConcurrentHashMap 通过分段锁（Segment）或更先进的 CAS + Synchronized 机制，避免了全局锁带来的性能瓶颈。本文将从源码级别深入剖析 ConcurrentHashMap 的设计思想、数据结构、核心方法实现以及性能优化策略。

02.02.02 CompletableFuture 组合与异常处理：构建复杂异步流在实际项目中，我们经常需要并行执行多个异步任务，然后合并它们的结果；或者需要处理复杂的异常场景，实现优雅降级。这正是 CompletableFuture 组合 API 大显身手的地方。

并发编程50道经典面试题（二）准备了另外50道深度和广度兼具的Java并发编程面试题。这些题目将引导你超越常见的API问答，深入到设计模式、性能陷阱、框架集成和新一代并发模型中。

详解java中的线程间协作工具：CountDownLatch,Semaphore,CyclicBarrier（二）在Java并发编程中，CountDownLatch、Semaphore和CyclicBarrier是三种常用的同步工具类，它们分别用于不同的线程协作场景。以下是它们的详细介绍：

为什么要做囚徒

并发系列（一）：深入理解信号量（含 Redis 分布式信号量）在并发编程中，信号量（Semaphore）是一种非常经典的同步原语，用于控制同时访问某个共享资源的线程数量。

Python面向对象、并发编程、网络编程类：是用于创建对象的模板，类是抽象出来的；抽象：提取事物的属性和方法，进行归类；对象：类的具体的实例；一切皆为对象；

深入解析 Disruptor：从RingBuffer到缓存行填充的底层魔法Disruptor，这一由英国金融巨头LMAX匠心打造的高性能并发框架，自诞生之初便肩负着在处理生产者-消费者问题时，追求极致吞吐量与超低延迟的使命。令人瞩目的是，LMAX公司凭借Disruptor框架，成功将订单处理速度飙升至每秒600万次交易（Transactions Per Second，TPS）的惊人水平，这一成就无疑彰显了Disruptor在并发处理领域的非凡实力。然而，Disruptor的价值远不止于一个框架那么简单。它更是一种颠覆性的并发设计思想，为涉及并发、缓冲区管理、生产者-消费者模型

CompletableFuture 实际场景使用案例CompletableFuture 是 Java 8 引入的异步编程工具，实现了 Future 和 CompletionStage 接口。它提供了强大的异步编程能力，支持函数式编程风格，可以方便地组合多个异步操作。

CompletableFuture 底层原理详解CompletableFuture 采用了无锁（Lock-Free）并发设计，主要依靠以下机制：CAS（Compare-And-Swap）：原子操作更新状态

并发编程的三大基石：从底层逻辑聊透“同步、互斥与分工”当单核性能的狂飙突进时代缓缓落幕，多核架构已成为算力增长的主旋律。然而，更多的核心并不天然等同于更强的性能。这就像将一条单行道拓宽为多车道高速公路，如果缺乏高效的交通调度系统，车辆（线程）间的抢道与拥堵（锁竞争）反而会造成更严重的瘫痪。 Java，作为企业级应用的中流砥柱，其并发设计的智慧恰在于此：它提供的不仅是一系列工具，更是一种从“暴力争抢”到“精巧协同”的思维跃迁。本文将穿越这场并发设计的演进之旅，从Disruptor的无锁队列，到Fork/Join的分治思想，再到LongAdder的分散竞争与C

BestOrNothing_2015

C++ 并发四件套：并发编程 / 原子性 / 数据竞争 / 内存模型 (全解析）目录一、并发编程：多个线程一起干活的世界1.1 并发编程的定义1.2 并发编程里我们要解决什么二、原子性：一个操作要么全做，要么不做

蜂蜜黄油呀土豆

ThreadLocal 深度解析：它解决了什么、原理是什么、如何正确使用（含代码与实战建议）ThreadLocal 是 Java 并发编程中一个非常实用但也容易被误用的工具。它看起来像“线程级别的全局变量”：你把一个对象放到 ThreadLocal 上，当前线程可以随时拿回自己的那份实例，不会与其他线程冲突。正因为方便，很多人用它来存放事务上下文、用户请求上下文、数据库连接或格式化器（SimpleDateFormat）等。但如果你不了解它的实现与陷阱（例如内存泄漏、与线程池配合问题），会埋下生产事故隐患。