1.java线程池(一)：java线程池基本使用及Executors
2.线程池调优之动态参数配置
3.Java高并发编程实战5，线k线异步注解@Async自定义线程池
4.Java教程：dubbo源码解析-网络通信
5.太强了！程池程池阿里老哥分享的指标JDK源码学习指南，含8大核心内容讲解
6.知乎一天万赞！源码华为JDK负责人手码JDK源码剖析笔记火了

java线程池(一)：java线程池基本使用及Executors

       @[toc] 在前面学习线程组的线k线时候就提到过线程池。实际上线程组在我们的程池程池个人财务源码日常工作中已经不太会用到，但是指标线程池恰恰相反，是源码我们日常工作中必不可少的工具之一。现在开始对线程池的线k线使用，以及底层ThreadPoolExecutor的程池程池源码进行分析。

1.为什么需要线程池

       我们在前面对线程基础以及线程的指标生命周期有过详细介绍。一个基本的源码常识就是，线程是线k线一个特殊的对象，其底层是程池程池依赖于JVM的native方法，在jvm虚拟机内部实现的指标。线程与普通对象不一样的地方在于，除了需要在堆上分配对象之外，还需要给每个线程分配一个线程栈、以及本地方法栈、程序计数器等线程的私有空间。线程的初始化工作相对于线程执行的大多数任务而言，都是一个耗时比较长的工作。这与数据库使用一样。有时候我们连接数据库，仅仅只是为了执行一条很小的sql语句。但是在我们日常的开发工作中，我们的绝大部分工作内容，都会分解为一个个短小的执行任务来执行。这样才能更加合理的复用资源。这种思想就与我们之前提到的协程一样。任务要尽可能的小。但是在java中，任务不可能像协程那样拆分得那么细。那么试想，如果说，有一个已经初始化好的很多线程，在随时待命，那么当我们有任务提交的时候，这些线程就可以立即工作，无缝接管我们的任务请求。那么效率就会大大增加。lua源码怎么修复这些个线程可以处理任何任务。这样一来我们就把实际的任务与线程本身进行了解耦。从而将这些线程实现了复用。 这种复用的一次创建，可以重复使用的池化的线程对象就被成为线程池。 在线程池中，我们的线程是可以复用的，不用每次都创建一个新的线程。减少了创建和销毁线程的时间开销。 同时，线程池还具有队列缓冲策略，拒绝机制和动态线程管理。可以实现线程环境的隔离。当一个线程有问题的时候，也不会对其他的线程造成影响。 以上就是我们使用线程池的原因。一句话来概括就是资源复用，降低开销。

2.java中线程池的实现

       在java中，线程池的主要接口是Executor和ExecutorService在这两个接口中分别对线程池的行为进行了约束，最主要的是在ExecutorService。之后，线程池的实际实现类是AbstractExecutorService类。这个类有三个主要的实现类，ThreadpoolExecutorService、ForkJoinPool以及DelegatedExecutorService。

       后面我们将对这三种最主要的实现类的源码以及实现机制进行分析。

3.创建线程的工厂方法Executors

       在java中， 已经给我们提供了创建线程池的工厂方法类Executors。通过这个类以静态方法的模式可以为我们创建大多数线程池。Executors提供了5种创建线程池的方式，我们先来看看这个类提供的工厂方法。

3.1 newFixedThreadPool/** * Creates a thread pool that reuses a fixed number of threads * operating off a shared unbounded queue.At any point, at most * { @code nThreads} threads will be active processing tasks. * If additional tasks are submitted when all threads are active, * they will wait in the queue until a thread is available. * If any thread terminates due to a failure during execution * prior to shutdown, a new one will take its place if needed to * execute subsequent tasks.The threads in the pool will exist * until it is explicitly { @link ExecutorService#shutdown shutdown}. * * @param nThreads the number of threads in the pool * @return the newly created thread pool * @throws IllegalArgumentException if { @code nThreads <= 0} */public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>());}

       这个方法能够创建一个固定线程数量的无界队列的线程池。参数nthreads是最多可同时处理的活动的线程数。如果在所有线程都在处理任务的情况下，提交了其他的任务，那么这些任务将处于等待队列中。直到有一个线程可用为止。如果任何线程在关闭之前的执行过程中，由于失败而终止，识图选股源码则需要在执行后续任务的时候，创建一个新的线程来替换。线程池中的所有线程都将一直存在，直到显示的调用了shutdown方法。 上述方法能创建一个固定线程数量的线程池。内部默认的是使用LinkedBlockingQueue。但是需要注意的是，这个LinkedBlockingQueue底层是链表结构，其允许的最大队列长度为Integer.MAX_VALUE。

public LinkedBlockingQueue() { this(Integer.MAX_VALUE);}

       这样在使用的过程中如果我们没有很好的控制，那么就可能导致内存溢出，出现OOM异常。因此这种方式实际上已经不被提倡。我们在使用的过程中应该谨慎使用。 newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory)方法：

/** * Creates a thread pool that reuses a fixed number of threads * operating off a shared unbounded queue, using the provided * ThreadFactory to create new threads when needed.At any point, * at most { @code nThreads} threads will be active processing * tasks.If additional tasks are submitted when all threads are * active, they will wait in the queue until a thread is * available.If any thread terminates due to a failure during * execution prior to shutdown, a new one will take its place if * needed to execute subsequent tasks.The threads in the pool will * exist until it is explicitly { @link ExecutorService#shutdown * shutdown}. * * @param nThreads the number of threads in the pool * @param threadFactory the factory to use when creating new threads * @return the newly created thread pool * @throws NullPointerException if threadFactory is null * @throws IllegalArgumentException if { @code nThreads <= 0} */public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory) { return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),threadFactory);}

       这个方法与3.1中newFixedThreadPool(int nThreads)的方法的唯一区别就是，增加了threadFactory参数。在前面方法中，对于线程的创建是采用的默认实现Executors.defaultThreadFactory()。而在此方法中，可以根据需要自行定制。

3.2 newSingleThreadExecutor/** * Creates an Executor that uses a single worker thread operating * off an unbounded queue. (Note however that if this single * thread terminates due to a failure during execution prior to * shutdown, a new one will take its place if needed to execute * subsequent tasks.)Tasks are guaranteed to execute * sequentially, and no more than one task will be active at any * given time. Unlike the otherwise equivalent * { @code newFixedThreadPool(1)} the returned executor is * guaranteed not to be reconfigurable to use additional threads. * * @return the newly created single-threaded Executor */public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() { return new FinalizableDelegatedExecutorService(new ThreadPoolExecutor(1, 1,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));}

       此方法将会创建指有一个线程和一个无届队列的线程池。需要注意的是，如果这个执行线程在执行过程中由于失败而终止，那么需要在执行后续任务的时候，用一个新的线程来替换。 那么这样一来，上述线程池就能确保任务的顺序性，并且在任何时间都不会有多个线程处于活动状态。与newFixedThreadPool(1)不同的是，使用newSingleThreadExecutor返回的ExecutorService不能被重新分配线程数量。而使用newFixExecutor(1)返回的ExecutorService，其活动的线程的数量可以重新分配。后面专门对这个问题进行详细分析。 newSingleThreadExecutor(ThreadFactory threadFactory) 方法：

/** * Creates an Executor that uses a single worker thread operating * off an unbounded queue, and uses the provided ThreadFactory to * create a new thread when needed. Unlike the otherwise * equivalent { @code newFixedThreadPool(1, threadFactory)} the * returned executor is guaranteed not to be reconfigurable to use * additional threads. * * @param threadFactory the factory to use when creating new * threads * * @return the newly created single-threaded Executor * @throws NullPointerException if threadFactory is null */public static ExecutorService newSingleThreadExecutor(ThreadFactory threadFactory) { return new FinalizableDelegatedExecutorService(new ThreadPoolExecutor(1, 1,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),threadFactory));}

       这个方法与3.3中newSingleThreadExecutor的区别就在于增加了一个threadFactory。可以自定义创建线程的方法。

3.3 newCachedThreadPool/** * Creates a thread pool that creates new threads as needed, but * will reuse previously constructed threads when they are * available.These pools will typically improve the performance * of programs that execute many short-lived asynchronous tasks. * Calls to { @code execute} will reuse previously constructed * threads if available. If no existing thread is available, a new * thread will be created and added to the pool. Threads that have * not been used for sixty seconds are terminated and removed from * the cache. Thus, a pool that remains idle for long enough will * not consume any resources. Note that pools with similar * properties but different details (for example, timeout parameters) * may be created using { @link ThreadPoolExecutor} constructors. * * @return the newly created thread pool */public static ExecutorService newCachedThreadPool() { return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,L, TimeUnit.SECONDS,new SynchronousQueue<Runnable>());}

       这个方法用来创建一个线程池，该线程池可以根据需要自动增加线程。以前的线程也可以复用。这个线程池通常可以提高很多执行周期短的异步任务的性能。对于execute将重用以前的吉林溯源码燕窝构造线程。如果没有可用的线程，就创建一个 新的线程添加到pool中。秒内，如果该线程没有被使用，则该线程将会终止，并从缓存中删除。因此，在足够长的时间内，这个线程池不会消耗任何资源。可以使用ThreadPoolExecutor构造函数创建具有类似属性但是详细信息不同的线程池。 ?需要注意的是，这个方法创建的线程池，虽然队列的长度可控，但是线程的数量的范围是Integer.MAX_VALUE。这样的话，如果使用不当，同样存在OOM的风险。比如说，我们使用的每个任务的耗时比较长，任务的请求又非常快，那么这样势必会造成在单位时间内创建了大量的线程。从而造成内存溢出。 newCachedThreadPool(ThreadFactory threadFactory)方法：

/** * Creates a thread pool that creates new threads as needed, but * will reuse previously constructed threads when they are * available, and uses the provided * ThreadFactory to create new threads when needed. * @param threadFactory the factory to use when creating new threads * @return the newly created thread pool * @throws NullPointerException if threadFactory is null */public static ExecutorService newCachedThreadPool(ThreadFactory threadFactory) { return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,L, TimeUnit.SECONDS,new SynchronousQueue<Runnable>(),threadFactory);}

       这个方法区别同样也是在于，增加了threadFactory可以自行指定线程的创建方式。

2.4 newScheduledThreadPool/** * Creates a thread pool that can schedule commands to run after a * given delay, or to execute periodically. * @param corePoolSize the number of threads to keep in the pool, * even if they are idle * @return a newly created scheduled thread pool * @throws IllegalArgumentException if { @code corePoolSize < 0} */public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize) { return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);}

       创建一个线程池，该线程池可以将任务在指定的延迟时间之后运行。或者定期运行。这个方法返回的是ScheduledThreadPoolExecutor。这个类是ThreadPoolExecutor的子类。在原有线程池的的基础之上，增加了延迟和定时功能。我们在后面分析了ThreadPoolExecutor源码之后，再来分析这个类的源码。 与之类似的方法：

/** * Creates a thread pool that can schedule commands to run after a * given delay, or to execute periodically. * @param corePoolSize the number of threads to keep in the pool, * even if they are idle * @param threadFactory the factory to use when the executor * creates a new thread * @return a newly created scheduled thread pool * @throws IllegalArgumentException if { @code corePoolSize < 0} * @throws NullPointerException if threadFactory is null */public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(int corePoolSize, ThreadFactory threadFactory) { return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize, threadFactory);}

       通过这个方法，我们可以指定threadFactory。自定义线程创建的方式。 同样，我们还可以只指定一个线程：

public static ScheduledExecutorService newSingleThreadScheduledExecutor() { return new DelegatedScheduledExecutorService(new ScheduledThreadPoolExecutor(1));}public static ScheduledExecutorService newSingleThreadScheduledExecutor(ThreadFactory threadFactory) { return new DelegatedScheduledExecutorService(new ScheduledThreadPoolExecutor(1, threadFactory));}

       上述两个方法都可以实现这个功能，但是需要注意的是，这两个方法的图库开源源码返回在外层包裹了一个包装类。

3.5 newWorkStealingPool

       这种方式是在jdk1.8之后新增的。我们先来看看其源码：

public LinkedBlockingQueue() { this(Integer.MAX_VALUE);}0

       这个方法实际上返回的是ForkJoinPool。该方法创建了一

线程池调优之动态参数配置

       前言线程池的核心参数配置在网上有一大堆的文章介绍，这次结合个人理解写一篇文章记录一下，以便加深印象和后续查阅。线程池配置参数

       corePoolSize：线程池核心线程数

       maximumPoolSize：线程池最大线程数

       keepAliveTime：允许线程空闲时间（对非核心工作线程的回收）

       TimeUnit：线程空闲时间单位

       workQueue：线程队列（当核心线程数满了，新的任务就会放入这个队列中）

       threadFactory：线程工厂（用于创建工作线程，自定义线程工厂可以指定线程名称）

       handler：线程池拒绝策略（当线程队列满了且最大线程数也满了，就会执行任务拒绝策略，默认有4种）

       allowCoreThreadTimeOut：控制核心工作线程是否需要被回收

常规线程池参数配置

       -首先提问一个面试题：现有个任务，台服务器，每台机器都是4核，在任务不丢弃情况下，线程池参数该怎么配置最合理呢？

       -把这个问题拆分一下，个任务，台机器，那么每台机器就负责个任务（常规轮训负载均衡模式，不考虑其他额外情况），每台机器都是4核，那么就可以设置核心线程数和最大线程数为4，线程队列大小为即可。

       -当然也可以把核心和最大线程数设置为5（n+1）个，线程队列大小为，这样是为了防止线程偶尔由于页缺失故障或者其他原因暂停，出多来的一个线程也能确保CPU的调度时钟周期不会被浪费，相当于备用线程。

       如果任务是CPU密集型配置：工作线程=cpu核心数+1；

       如果任务是IO密集型场景：工作线程=cpu核心数*2；

       所以上面例子中就是基于CPU密集型任务配置线程池。而且网上大部分文章描述线程池配置也是基于这两点来分析的。

       可惜理想很丰满，现实很骨感。在实际工作场景中，其实没那么容易区分线程中执行的任务是CPU密集还是IO密集，而且服务器上还会有其他应用线程抢占CPU资源，就算还有一些其他的公式计算配置线程池参数，那也是基于理想场景情况下进行配置的，所以上述配置更多的还是应用于面试中。

动态配置线程池参数

       上述中既然不能一次定义适配所有场景的线程池参数，那么如果可以根据不同业务场景动态配置线程池参数，通过人工干预介入来适配大部分场景也行的

       正好在JDK的自定义线程池ThreadPoolExecutor里，提供了动态扩展线程池核心参数的方法

       可以在运行期间的线程池使用此方法可以覆盖原来配置的值：

ThreadPoolExecutor线程池提供了5种配置参数可供动态更新：核心线程池，最大线程数，线程工厂，线程空闲时间，拒绝策略。

       这里主要讨论的是核心线程池和最大线程池两种参数配置：

/****@Author:ZRH*@Date://:*/@Slf4jpublicclassExecutorTest{ publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{ finalThreadPoolExecutorthreadPoolExecutor=newThreadPoolExecutor(2,3,,TimeUnit.SECONDS,newLinkedBlockingQueue<>(7),newThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());for(inti=0;i<;i++){ threadPoolExecutor.execute(()->{ try{ logExecutorInfo(threadPoolExecutor);Thread.sleep();}catch(InterruptedExceptione){ }});}logExecutorInfo(threadPoolExecutor);threadPoolExecutor.setCorePoolSize(5);threadPoolExecutor.setMaximumPoolSize(5);logExecutorInfo(threadPoolExecutor);Thread.currentThread().join();}privatestaticvoidlogExecutorInfo(ThreadPoolExecutorexecutor){ log.info("线程池核心线程数="+executor.getCorePoolSize()+"，线程池最大线程数="+executor.getMaximumPoolSize()+"，线程池队列剩余任务="+executor.getQueue().size()+"，线程池活跃线程数="+executor.getActiveCount()+"，线程池任务完成数"+executor.getCompletedTaskCount());}}

       看执行结果：刚开始线程池里核心线程数2个、最大线程数3个、剩下7放队列。活跃的线程也只有3个。

       然后更改核心线程和最大线程数为5后，线程池里对应的核心线程数和最大线程数也增加至5个，活跃的工作线程也是5个。说明更改配置成功。

       注：更新线程池参数时，核心线程数不能超过最大线程数配置。否则配置最后不会生效。

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{ finalThreadPoolExecutorthreadPoolExecutor=newThreadPoolExecutor(2,3,,TimeUnit.SECONDS,newLinkedBlockingQueue<>(7),newThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());for(inti=0;i<;i++){ threadPoolExecutor.execute(()->{ try{ logExecutorInfo(threadPoolExecutor);Thread.sleep();}catch(InterruptedExceptione){ }});}logExecutorInfo(threadPoolExecutor);threadPoolExecutor.setCorePoolSize(5);//threadPoolExecutor.setMaximumPoolSize(5);logExecutorInfo(threadPoolExecutor);Thread.currentThread().join();}

       上图中把核心线程数更新为5，最大线程数不改动任为3。最后看执行结果，最终的活跃线程还是3个，说明配置没有生效，具体源码在ThreadPoolExecutor类的getTask()方法里，感兴趣的同学可以去看一下...

动态更新线程队列

       ThreadPoolExecutor线程池并没有动态配置线程池队列大小的方法

       想自己操作一下也是很简单的，只需要自定义实现一个队列，可以直接把LinkedBlockingQueue复制一份，并把capacity参数设定为可更改

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{ finalThreadPoolExecutorthreadPoolExecutor=newThreadPoolExecutor(2,3,,TimeUnit.SECONDS,newCustomLinkedBlockingQueue<>(7),newThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());for(inti=0;i<;i++){ threadPoolExecutor.execute(()->{ try{ logExecutorInfo(threadPoolExecutor);Thread.sleep();}catch(InterruptedExceptione){ }});}logExecutorInfo(threadPoolExecutor);threadPoolExecutor.setCorePoolSize(5);threadPoolExecutor.setMaximumPoolSize(5);CustomLinkedBlockingQueuequeue=(CustomLinkedBlockingQueue)threadPoolExecutor.getQueue();queue.setCapacity();for(inti=0;i<;i++){ threadPoolExecutor.execute(()->{ try{ logExecutorInfo(threadPoolExecutor);Thread.sleep();}catch(InterruptedExceptione){ }});}Thread.currentThread().join();}

       看结果，后续添加的任务会放入队列中，并且队列大小也超过第一次设置大小，说明配置成功

最后

       参考：Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践

       虚心学习，共同进步-_-

Java高并发编程实战5，异步注解@Async自定义线程池

       @Async注解的作用是异步处理任务。

       在使用@Async时，如果不指定线程池的名称，默认线程池是Spring默认的线程池SimpleAsyncTaskExecutor。

       默认线程池的配置如下：

       从最大线程数可以看出，在并发情况下，会无限制地创建线程。

       也可以通过yml重新配置：

       也可以自定义线程池，下面通过简单的代码来实现@Async自定义线程池。

       二、代码实例

       导入POM

       配置类AsyncTaskConfig

       UserController

       UserService

       UserServiceImpl

       三、为什么在文件内执行异步任务，还是一个线程，没有实现@Async效果？

       在众多尝试中，找到了@Async失效的几个原因：

       四、配置中使用了ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolExecutor，这两个有什么区别？

       ThreadPoolTaskExecutor是spring core包中的，而ThreadPoolExecutor是JDK中的JUC。

       1、initialize()

       查看ThreadPoolTaskExecutor的initialize()方法

       2、initializeExecutor抽象方法

       再查看initializeExecutor抽象方法的具体实现类，其中有一个就是ThreadPoolTaskExecutor类，查看它的initializeExecutor方法，使用的就是ThreadPoolExecutor。

       因此可以了解到ThreadPoolTaskExecutor是对ThreadPoolExecutor进行了封装。

       五、核心线程数

       配置文件中的线程池核心线程数为何配置为Runtime.getRuntime().availableProcessors()？

       获取的是CPU核心线程数，也就是计算资源。

       在实际中，需要对具体的线程池大小进行调整，可以通过压测及机器设备现状，进行调整大小。如果线程池太大，则会造成CPU不断的切换，对整个系统性能也不会有太大的提升，反而会导致系统缓慢。

       六、线程池执行流程

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。

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

       Java开发中，JDK源码的重要性不言而喻。作为Java运行环境的基石，JDK涵盖了Java的全部运行环境和开发工具，没有它，程序编译都无从谈起。为此，本文将分享一份来自阿里的资深程序员整理的JDK源码学习指南。

       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。

知乎一天万赞！华为JDK负责人手码JDK源码剖析笔记火了

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       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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