一、Java并发编程核心原理与实战

1.1 并发模型设计：从线程到协程的演进

Java并发编程的基础是线程模型，但传统线程存在资源消耗大、上下文切换开销高等问题。现代Java应用逐渐采用”线程池+协程”的混合模式：

线程池配置：通过ThreadPoolExecutor的核心参数（corePoolSize、maxPoolSize、keepAliveTime）动态调整线程数量，避免资源浪费。例如，IO密集型任务可设置较大线程数（如CPU核心数*2），而CPU密集型任务需限制线程数（接近CPU核心数）。

协程实践：结合Project Loom（Java 21+的虚拟线程），用ExecutorService.newVirtualThreadPerTask()实现轻量级并发，单台机器可支撑数万级并发连接。示例代码：

try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
    IntStream.range(0, 10_000).forEach(i -> {
        executor.submit(() -> {
            System.out.println("Task " + i + " running in virtual thread");
            Thread.sleep(100); // 模拟IO操作
        });
    });
}

1.2 线程安全与同步机制优化

锁的选择：

ReentrantLock：适用于需要公平锁、可中断锁或超时控制的场景，通过tryLock(timeout)避免死锁。

StampedLock：支持乐观读锁，在读多写少的场景下性能比ReadWriteLock提升30%以上。示例：

StampedLock lock = new StampedLock();
long stamp = lock.tryOptimisticRead(); // 乐观读
if (!lock.validate(stamp)) { // 检查写冲突
    stamp = lock.readLock(); // 升级为悲观读锁
    try { /* 读取数据 */ } finally { lock.unlockRead(stamp); }
}

无锁编程：使用Atomic类（如AtomicInteger、LongAdder）或ConcurrentHashMap避免锁竞争。LongAdder在高并发计数场景下比AtomicLong吞吐量高10倍。

1.3 并发工具类实战

CountDownLatch与CyclicBarrier：

CountDownLatch用于主线程等待子任务完成，如批量任务处理：

CountDownLatch latch = new CountDownLatch(10);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
    new Thread(() -> {
        // 模拟任务
        latch.countDown();
    }).start();
}
latch.await(); // 阻塞直到所有任务完成

CyclicBarrier适用于多阶段任务同步，如分阶段数据处理。

二、JVM性能调优全链路解析

2.1 内存模型与GC调优

堆内存分配策略：
- 年轻代（Eden+Survivor）与老年代比例默认1:2，可通过-XX:NewRatio=2调整。大对象直接进入老年代（-XX:PretenureSizeThreshold=1M）。
- 案例：某电商系统通过将年轻代从512M调整为1G，Young GC频率从每秒5次降至每秒1次，吞吐量提升40%。
GC算法选择：
- G1 GC：适用于大堆（>4G）和低延迟场景，通过-XX:MaxGCPauseMillis=200控制最大停顿时间。
- ZGC/Shenandoah：Java 11+的低延迟GC，停顿时间<10ms，适合实时系统。配置示例：
```
-XX:+UseZGC -Xmx16g -XX:ConcGCThreads=4
```

2.2 类加载与JIT优化

类加载优化：
- 避免重复类加载：通过-XX:+TraceClassLoading诊断类加载问题，减少ClassLoader层级。
- 预热策略：启动时通过-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintAssembly输出JIT编译代码，优化热点方法。
JIT编译阈值调整：
- 默认方法调用计数器阈值为10000（Client模式）或15000（Server模式），可通过-XX:CompileThreshold=5000降低阈值，加速方法内联。

2.3 监控与诊断工具链

命令行工具：
- jstat -gcutil <pid> 1s：实时监控GC情况。
- jstack <pid>：分析线程阻塞与死锁。
可视化工具：
- VisualVM：集成CPU、内存、线程监控，支持OQL查询堆对象。
- Arthas：在线诊断工具，支持trace命令跟踪方法调用链，示例：
```
trace com.example.Service methodName
```

三、高并发系统调优实战案例

3.1 案例1：秒杀系统优化

问题：高并发下订单超卖、数据库连接耗尽。
解决方案：
1. 分布式锁：用Redis实现SETNX锁，确保同一商品只能被一个线程处理。
2. 异步队列：将订单写入MQ（如RocketMQ），消费者批量处理，减少数据库压力。
3. JVM调优：设置-Xms4g -Xmx4g -XX:+UseG1GC，避免堆内存抖动。

3.2 案例2：微服务接口延迟优化

问题：接口平均响应时间>500ms，99分位>2s。
诊断过程：
1. 用jstack发现30%线程阻塞在synchronized方法。
2. 改用ConcurrentHashMap替换HashMap，响应时间降至200ms。
3. 通过jstat发现Full GC频繁，调整老年代大小至2G后，GC停顿时间<50ms。

四、最佳实践总结

并发编程：优先使用无锁数据结构，锁粒度细化到代码块而非方法。
JVM调优：根据业务类型（OLTP/OLAP）选择GC算法，大堆优先ZGC/G1。
监控闭环：建立”监控-诊断-优化-验证”闭环，持续迭代性能。

通过系统性掌握Java并发与JVM调优技术，开发者可显著提升系统吞吐量与稳定性，为高并发场景提供坚实保障。

Java并发与JVM调优实战：解锁高并发系统性能密码