1.InheritableThreadLocal源码剖析
2.死磕 java集合之ConcurrentLinkedQueue源码分析
3.七天杀上GitHub榜首！线程析ja线Java并发编程深度解析实战，池源程池JUC底层原理揭秘
4.Java线程池实现原理及其在美团业务中的码分实践
5.通过transmittable-thread-local源码理解线程池线程本地变量传递的原理
6.Java教程：dubbo源码解析-网络通信

InheritableThreadLocal源码剖析

       InheritableThreadLocal是Java中用于在多线程环境共享数据的工具，它允许子线程继承父线程的源码值，从而避免了线程间数据同步的分析复杂性。与ThreadLocal不同，线程析ja线android 源码设计模式InheritableThreadLocal实现了数据的池源程池继承机制，确保了数据在父线程到子线程间的码分顺利传递。这使得在使用线程池或其他线程管理技术时，源码应用程序能够保持数据的分析一致性和完整性。

       InheritableThreadLocal提供了一种从父线程到子线程的线程析ja线数据传递方式，它通过在Thread类中引入了inheritableThreadLocals字段来实现这一功能。池源程池这一字段是码分一个ThreadLocalMap类型的对象，专门用于存储InheritableThreadLocal实例。源码这意味着当创建子线程时，分析它会自动接收并继承父线程的值。

       实现这一特性，InheritableThreadLocal主要通过三个关键方法：set、get、remove。它们与ThreadLocal的同名方法相似，但操作的内部数据结构有所不同。InheritableThreadLocal的set、get、remove方法会通过获取inheritableThreadLocals字段中的ThreadLocalMap对象来进行操作，而ThreadLocal则通过操作threadLocals字段。

       为了验证InheritableThreadLocal的继承机制，可以通过在父线程中设置InheritableThreadLocal的值，然后在子线程中尝试获取该值来观察结果。实验证明，子线程能够成功获取到父线程设置的值，证明了InheritableThreadLocal的继承功能。

       在使用InheritableThreadLocal时，需要注意的是它的内存管理。一旦线程创建了InheritableThreadLocal实例，它会一直保留在所有后代线程中，直到显式调用remove方法或线程结束。因此，在资源管理和内存控制上，开发者需要特别注意，以防止潜在的内存泄漏问题。

       总之，yarn源码视频InheritableThreadLocal通过在Thread类中引入专门的数据结构和方法来实现其独特的继承机制，简化了多线程编程中数据共享和管理的复杂性。然而，其使用需要谨慎，以避免不必要的内存占用和潜在的内存泄漏风险。

死磕 java集合之ConcurrentLinkedQueue源码分析

       ConcurrentLinkedQueue

       （1）不是阻塞队列

       （2）通过CAS+自旋保证并发安全

       （3）可用于多线程环境，但不能用在线程池中

       简介

       主要属性

       两个属性：头节点与尾节点

       主要内部类

       典型单链表结构

       主要构造方法

       构造简单，实现无界单链表队列

       入队

       add(e)与offer(e)方法

       无异常抛出，流程清晰

       出队

       remove()与poll()方法

       逻辑清晰，不阻塞线程

       总结

       非阻塞队列，不适用于线程池

       彩蛋

       与LinkedBlockingQueue对比

       线程安全与返回null特性相似

       效率与锁机制差异显著

       无法实现等待元素与用在线程池中的限制

七天杀上GitHub榜首！Java并发编程深度解析实战，JUC底层原理揭秘

       在多核CPU和多线程技术普及的当今，我们面对的不再是多年前对于线程开启时机的问题。如今，无论是开发人员还是技术开发者，都需要深入了解多线程技术的方方面面。本文将从操作系统原理的角度，全面解析多线程技术，涵盖基础知识到高级进阶，分享作者多年的工作经验和踩坑后的教训。

       多线程编程技术已经成为现代软件开发不可或缺的部分。然而，对于很多开发者来说，尽管有各种库和运行环境对操作系统多线程接口的封装，他们仍然面对着复杂的多线程逻辑，甚至只是简单调用库的“业务”程序员。本文旨在从基础出发，深入浅出地讲解多线程技术的各个层面。

       本文分为章，从Java线程的实践及原理揭秘开始，逐步深入到synchronized实现原理、volatile解决可见性和有序性问题、J.U.C中的重入锁和读写锁、线程通信中的条件等待机制、J.U.C并发工具集实战、并发编程必备工具、阻塞队列设计原理及实现、并发安全集合原理及源码、线程池设计原理、以及Java并发编程中的源码接码异步编程特性。每一章节都基于作者的经验总结和踩坑后的教训，为读者提供全面而深入的指导。

       如果您对这份手册感兴趣并希望深入学习，欢迎您点赞并关注。获取完整内容的方式非常简单，只需点击下方链接即可。让我们一起探索多线程技术的奥秘，提升编程技能，迈向技术的高峰。

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。淘宝源码外包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，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，维护线程池内的分发PHP源码线程，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》

通过transmittable-thread-local源码理解线程池线程本地变量传递的原理

       最近几周，我投入了大量的时间和精力，完成了UCloud服务和中间件迁移至阿里云的工作，因此没有空闲时间撰写文章。不过，回忆起很早之前对ThreadLocal源码的分析，其中提到了ThreadLocal存在向预先创建的线程中传递变量的局限性。恰好，我的一位前同事，HSBC的技术大牛，提到了团队引入了transmittable-thread-local（TTL）来解决此问题。借此机会，我深入分析了TTL源码，本文将全面分析ThreadLocal和InheritableThreadLocal的局限性，并深入探讨TTL整套框架的实现。如有对线程池和ThreadLocal不熟悉的读者，建议先阅读相关前置文章，本篇文章行文较为干硬，字数接近5万字，希望读者耐心阅读。

       在Java中，没有直接的API允许子线程获取父线程的实例。获取父线程实例通常需要通过静态本地方法Thread#currentThread()。同样，为了在子线程中传递共享变量，也常采用类似的方法。然而，这种方式会导致硬编码问题，限制了方法的复用性和灵活性。为了解决这一问题，线程本地变量Thread Local应运而生，其基本原理是通过线程实例访问ThreadLocal.ThreadLocalMap来实现变量的存储与传递。

       ThreadLocal与InheritableThreadLocal之间的区别主要在于控制ThreadLocal.ThreadLocalMap的创建时机和线程实例中对应的属性获取方式。通过分析源码，可以清楚地看到它们之间的联系与区别。对于不熟悉概念的读者，可以尝试通过自定义实现来理解其中的原理与关系。

       ThreadLocal和InheritableThreadLocal的最大局限性在于无法为预先创建的线程实例传递变量。泛线程池Executor体系、TimerTask和ForkJoinPool等通常会预先创建线程，因此无法在这些场景中使用ThreadLocal和InheritableThreadLocal来传递变量。

       TTL提供了更灵活的解决方案，它通过委托机制（代理模式）实现了变量的传递。委托可以基于Micrometer统计任务执行时间并上报至Prometheus，然后通过Grafana进行监控展示。此外，TTL通过字节码增强技术（使用ASM或Javassist等工具）实现了类加载时期替换Runnable、Callable等接口的实现，从而实现了无感知的增强功能。TTL还使用了模板方法模式来实现核心逻辑。

       TTL框架的核心类TransmittableThreadLocal继承自InheritableThreadLocal，通过全局静态变量holder来管理所有TransmittableThreadLocal实例。holder实际上是一个InheritableThreadLocal，用于存储所有线程本地变量的映射，实现变量的全局共享。disableIgnoreNullValueSemantics属性的设置可以影响NULL值的处理方式，影响TTL实例的行为。

       发射器Transmitter是TransmittableThreadLocal的一个公有静态类，提供传输TransmittableThreadLocal实例和注册当前线程变量至其他线程的功能。通过Transmitter的静态方法，可以实现捕获、重放和复原线程本地变量的功能。

       TTL通过TtlRunnable类实现了任务的封装，确保在执行任务时能够捕获和传递线程本地变量。在任务执行前后，通过capture和restore方法捕获和重放变量，实现异步执行时上下文的传递。

       启用TTL的Agent模块需要通过Java启动参数添加javaagent来激活字节码增强功能。TTL通过Instrumentation回调激发ClassFileTransformer，实现目标类的字节码增强，从而在执行任务时自动完成上下文的捕捉和传递。

       TTL框架提供了一种高效、灵活的方式来解决线程池中线程复用时上下文传递的问题。通过委托机制和字节码增强技术，TTL实现了无入侵地提供线程本地变量传递功能。如果您在业务代码中遇到异步执行时上下文传递的问题，TTL库是一个值得考虑的解决方案。

Java教程：dubbo源码解析-网络通信

       在之前的内容中，我们探讨了消费者端服务发现与提供者端服务暴露的相关内容，同时了解到消费者端通过内置的负载均衡算法获取合适的调用invoker进行远程调用。接下来，我们聚焦于远程调用过程，即网络通信的细节。

       网络通信位于Remoting模块中，支持多种通信协议，包括但不限于：dubbo协议、rmi协议、hessian协议、ty进行网络通讯，NettyClient.doOpen()方法中可以看到Netty的相关类。序列化接口包括但不限于：Serialization接口、Hessian2Serialization接口、Kryo接口、FST接口等。

       序列化方式如Kryo和FST，性能往往优于hessian2，能够显著提高序列化性能。这些高效Java序列化方式的引入，可以优化Dubbo的序列化过程。

       在配置Dubbo RPC时，引入Kryo和FST非常简单，只需在RPC的XML配置中添加相应的属性即可。

       关于服务消费方发送请求，Dubbo框架定义了私有的RPC协议，消息头和消息体分别用于存储元信息和具体调用消息。消息头包括魔数、数据包类型、消息体长度等。消息体包含调用消息，如方法名称、参数列表等。请求编码和解码过程涉及编解码器的使用，编码过程包括消息头的写入、序列化数据的存储以及长度的写入。解码过程则涉及消息头的读取、序列化数据的解析以及调用方法名、参数等信息的提取。

       提供方接收请求后，服务调用过程包含请求解码、调用服务以及返回结果。解码过程在NettyHandler中完成，通过ChannelEventRunnable和DecodeHandler进一步处理请求。服务调用完成后，通过Invoker的invoke方法调用服务逻辑。响应数据的编码与请求数据编码过程类似，涉及数据包的构造与发送。

       服务消费方接收调用结果后，首先进行响应数据解码，获得Response对象，并传递给下一个处理器NettyHandler。处理后，响应数据被派发到线程池中，此过程与服务提供方接收请求的过程类似。

       在异步通信场景中，Dubbo在通信层面为异步操作，通信线程不会等待结果返回。默认情况下，RPC调用被视为同步操作。Dubbo通过CompletableFuture实现了异步转同步操作，通过设置异步返回结果并使用CompletableFuture的get()方法等待完成。

       对于异步多线程数据一致性问题，Dubbo使用编号将响应对象与Future对象关联，确保每个响应对象被正确传递到相应的Future对象。通过在创建Future时传入Request对象，可以获取调用编号并建立映射关系。线程池中的线程根据Response对象中的调用编号找到对应的Future对象，将响应结果设置到Future对象中，供用户线程获取。

       为了检测Client端与Server端的连通性，Dubbo采用双向心跳机制。HeaderExchangeClient初始化时，开启两个定时任务：发送心跳请求和处理重连与断连。心跳检测定时任务HeartbeatTimerTask确保连接空闲时向对端发送心跳包，而ReconnectTimerTask则负责检测连接状态，当判定为超时后，客户端选择重连，服务端采取断开连接的措施。