Лекции

Разбираем, почему классический ThreadLocal теряет актуальность в мире виртуальных потоков, и как ему на смену приходит ScopedValue: контекст, привязанный к области выполнения, а не к потоку. Пошаговые примеры передачи контекста (пользователь, REQUEST_ID), вложенные scopes и их перекрытие, интеграция с виртуальными потоками ( Executors. newVirtualThreadPerTaskExecutor()). Обсуждаем сравнение ThreadLocal vs ScopedValue, практические советы, ограничения и взгляд на Structured Concurrency (preview).

Structured Concurrency превращает хаотичный набор потоков в управляемую иерархию задач: вы запускаете подзадачи в виртуальных потоках внутри StructuredTaskScope, дожидаетесь их через join(), централизованно обрабатываете ошибки throwIfFailed() и получаете результаты resultNow()/ result(). Разберём политики завершения ShutdownOnFailure и ShutdownOnSuccess, сравним с CompletableFuture, посмотрим примеры агрегатора HTTP и типичные ошибки при использовании структурированной конкурентности.

Как корректно отменять долгие и блокирующие операции в Java: кооперативное прерывание через Thread.interrupt(), отмена задач через Future.cancel() и поведение CancellationException, тайм‑ауты и отмена в CompletableFuture ( orTimeout, completeOnTimeout), структурированная конкуррентность с StructuredTaskScope, общий дедлайн (time‑budget) и проброс тайм‑аутов вниз по стеку (включая Instant/ Duration и Scoped Values). Разбираем практику работы с блокирующим IO и типичные ошибки.

В лекции разбираем высокоуровневые синхронизаторы из java.util.concurrent: CountDownLatch, CyclicBarrier, Phaser и Exchanger. Учимся координировать запуск и завершение задач через await()/ countDown(), строить многоразовые фазы и барьерные действия с await(), управлять динамическими участниками «оркестра» с register()/ arriveAndAwaitAdvance()/ arriveAndDeregister() и обмениваться данными попарно через exchange(). На практике реализуем массовый старт воркеров и «игровой тик», а также разберём типичные ошибки: одноразовость CountDownLatch, обработку BrokenBarrierException и корректный deregister(). Везде обходимся без боли от wait()/ notify().

Когда ReentrantReadWriteLock и классический ReadWriteLock начинают буксовать под высокой нагрузкой, на помощь приходит StampedLock с оптимистичным чтением: связка tryOptimisticRead + validate даёт почти «бесплатные» чтения при редких записях. Разберём режимы блокировок, работу со штампами, ограничения по reentrancy, сравним с ReentrantReadWriteLock, а также посмотрим на низкоспорные счётчики — LongAdder и LongAccumulator — и почему они обгоняют AtomicLong под конкуренцией. Завершим практикой: кэш с преобладающим чтением и мини-бенчмарком.

Разбираем правила видимости и упорядочивания операций в Java Memory Model: что означает отношение happens-before, как и когда помогают volatile, synchronized, финальные поля ( final), и почему без них возникают «несвежие» данные. Покажем безопасную публикацию объектов, корректный double-checked locking, низкоуровневый доступ через VarHandle, влияние ложного разделения и аннотацию @Contended, а также практические замечания про Thread.start()/ Thread.join(), Future.get() и микробенчмарки JMH.

Практическое пособие по параллельной работе с файлами в Java: когда многопоточность действительно ускоряет IO и когда нет, выбор инструментов — Thread, пул потоков через ExecutorService, асинхронность с CompletableFuture и параллельные стримы — а также чтение больших файлов по кускам через FileChannel, безопасная запись в общий лог и ограничения ОС/ФС. Разбираем шаблоны запуска задач, настройки пулов, методы shutdown()/ awaitTermination() и типичные ошибки.

Практическое руководство по распараллеливанию файловых задач в Java: как включить параллельность в Stream API методом parallel()/ parallelStream(), как работает и настраивается ForkJoinPool и когда лучше использовать RecursiveTask. Обсудим, где параллельность действительно ускоряет I/O, как управлять общим пулом потоков, и как безопасно закрывать ресурсы ( try-with-resources). В финале — быстрый взгляд на позиционный доступ через FileChannel для чтения/записи частей больших файлов.

Как ускорить обход больших директорий и обработку тысяч файлов: используем Files.walk() и параллельные стримы через parallel(), понимаем роль ForkJoinPool.commonPool() и настраиваем степень параллелизма. Разбираем, когда лучше перейти на ExecutorService, чем отличаются CPU-bound и IO-bound задачи, пишем пример подсчёта строк во всех ".java"-файлах и фиксируем best practices.

Как ускорить обработку гигабайтных файлов: делим их на чанки (chunking), используем позиционный доступ через FileChannel и memory-mapped буферы MappedByteBuffer, параллелим вычисления с ExecutorService. Разберём ключевые методы позиционного ввода-вывода: position(...), read(...), write(...), критерии выбора размера чанка, пример параллельного подсчёта слов и типичные ошибки (границы чанков, ресурсы, количество потоков).

Разбираем, как организовать конвейер обработки файлов по паттерну Producer–Consumer с безопасным обменом через BlockingQueue (например, ArrayBlockingQueue), как работают блокирующие операции put() и take(), зачем нужен механизм backpressure и как корректно завершать потоки с помощью «poison pill» (например, "__END__", а не null). Запускаем потребителей через ExecutorService, добавляем визуализацию конвейера и разбираем типичные ошибки.

Разбираем, зачем Java 9 принесла модульную систему JPMS: чем плох « classpath-party», как модули вводят границы видимости на уровне контейнера, что такое module-info.java и как работать с директивами module, exports, requires, opens, uses/ provides. Обсудим преимущества (инкапсуляция, явные зависимости, безопасность, jlink), места применения (включая java.base, java.sql), полезные нюансы и типичные ошибки при миграции (забытый exports, пропущенный requires, дубли имен модулей).