• Зачем нужна многопоточность: где однопоточность «держит» систему; эффект очередей и блокирующих операций
• Поток как единица исполнения в общей памяти процесса: общий heap, stack у каждого потока
• Program → Process → Thread: от запуска программы до выполнения кода в потоке
• Планировщик ОС: очереди Ready/Waiting/Blocked; RUNNABLE ≠ RUNNING; стоимость переключений контекста; недетерминизм порядка
• Базовый Thread API: Thread/Runnable; start vs run; join; sleep (TIMED_WAITING); interrupt и восстановление флага; наблюдение состояний (getState)
• Daemon vs User: определение, назначение, условия завершения JVM, риски использования демонов для бизнес‑логики
• Введение в синхронизацию: race condition; mutex/критическая секция; synchronized; volatile;

Результат

• Поймёшь, как устроены процессы и потоки в JVM и ОС, где у них общая и изолированная память
• Сможешь уверенно создавать и управлять потоками: запуск, ожидание, усыпление, корректная остановка.
• Научишься объяснять работу планировщика, очереди Ready/Waiting/Blocked и почему порядок выполнения непредсказуем
• Будешь различать user‑ и daemon‑потоки и поймёшь, когда и почему JVM завершает работу.
• Освоишь базу синхронизации: зачем нужен mutex, когда использовать synchronized, а когда volatile (видимость)

Домашнее задание

Interrupt Me If You Can

Вы — агент, охотящийся за потоками, которые разбегаются по ядрам операционной системы, как хитрые беглецы. Планировщик — хаотичный дирижёр, меняющий порядок исполнения каждую миллисекунду. Иногда вам удаётся поймать задачу и кинуть ей interrupt (), но чаще она ускользает в бесконечный контекст-свитч. В этой лаборатории вы сами проживёте жизнь потока — создадите, запустите, приостановите и остановите его. Познаете разницу между run () и start (), поймёте, зачем нужны daemon-потоки и как volatile и synchronized удерживают порядок в хаосе. В итоге вы обуздаете хаос исполнения — потоки слушаются interrupt (), volatile и synchronized.

• Java Memory Model (JMM): program order, happens‑before, основные HB‑рёбра (unlock→lock, volatile write→read, start/join).
• Reordering: где возможен (компилятор/JIT/CPU) и почему без HB порядок не гарантирован; volatile — видимость/порядок, но не атомарность
• Межпоточная сигнализация: монитор, очереди EntryList/WaitList, wait/notify/notifyAll, spurious wakeups и правило while; тайм‑ауты ожидания.
• ReentrantLock и Condition: re‑entry, lockInterruptibly (), tryLock (timeout), await/signal, несколько условий ожидания.
• Semaphore: permits, ограничение параллелизма, fair/non‑fair режимы.
• ReadWriteLock: совместимость читателей, эксклюзивный писатель, отсутствие безопасного апгрейда read→write, starvation и fair‑режим.
• CountDownLatch: одноразовый барьер N→0, await (timeout), сценарии start‑gate/completion‑gate.
• Атомики и CAS: Atomic*, CAS‑цикл, конфликты и спины, ABA и AtomicStampedReference.
• Deadlock: как обнаружить, условия Коффмана, «обедающие философы», порядок локов, tryLock (timeout) + откат.
• Livelock: «уступчивые» симметричные протоколы, разрыв симметрии (backoff/приоритет).
• ThreadLocal: внутренняя модель (ThreadLocalMap), кейсы применения, утечки в пулах и best‑practices
• Практика: собственная ArrayBlockingQueue на synchronized + wait/notify, продюсеры/консюмеры, проверка корректности.

Результат

• Узнаешь, как Java гарантирует видимость и порядок между потоками (Java Memory Model, happens‑before, reordering).
• Получишь набор практических приёмов межпоточной сигнализации (wait/notify/notifyAll) и научится избегать типовых багов (потерянные сигналы, ложные пробуждения).
• Сможешь осознанно выбирать примитив синхронизации (ReentrantLock/Condition, Semaphore, ReadWriteLock, CountDownLatch) под задачу и использовать тайм‑ауты/прерывание для выхода из вечного ожидания.
• Научишься применять атомики и CAS, объяснять ABA‑проблему и её фиксы.
• Сможешь воспроизводить и устранять deadlock и livelock (включая «уступчивый» сценарий), работать с ThreadLocal без утечек и реализовать безопасную блокирующую очередь

Домашнее задание

The Lord of the Locks

Вы несёте Единый Lock через земли гонок данных и ловушек дедлоков, чтобы уравновесить хаос в старом легаси-сервисе. На пути вам пригодятся артефакты силы: synchronized, ReentrantLock, AtomicLong, LongAdder — каждый со своими чертами и ценой. Вы соберёте потокобезопасные счётчики, измерите их скорость и устойчивость под нагрузкой, а затем встретитесь с главным врагом — дедлоком — и сломаете его двумя проверенными заклинаниями: тотальным порядком захвата и tryLock (timeout) с откатом. Это путешествие закалит вас: вы выйдете уже как мастер синхронизации, понимающий, где потоки должны ждать, а где им нужно идти.

• I/O-bound vs CPU-bound: задачи, ограниченные скоростью операций ввода-вывода, и задачи, ограниченные вычислительными ресурсами; определения, метрики и стратегия выбора пула потоков.
• ExecutorService и разновидности ThreadPoolExecutor: FixedThreadPool, CachedThreadPool, ScheduledThreadPool и SingleThreadExecutor; работа очереди задач, рабочих потоков и механизмы завершения пула.
• ForkJoinPool: модель work-stealing (распределения задач с кражей работы), использование классов RecursiveTask и RecursiveAction; общий ForkJoinPool для параллельных потоков (parallel streams) и пул по умолчанию для CompletableFuture.
• Parallel Streams: когда применение оправдано, влияние числа доступных процессорных ядер (Runtime.getRuntime ().availableProcessors ()), и почему такие потоки не подходят для сценариев с интенсивным вводом-выводом.
• Асинхронная модель: интерфейсы Runnable, Callable и Future; жизненный цикл Future; использование CompletableFuture, основные операторы, обработка ошибок и таймауты.
• Потокобезопасные коллекции: ConcurrentHashMap, CopyOnWriteArrayList, ArrayBlockingQueue и LinkedBlockingQueue (массив против связного ccc, примеры проблем при использовании обычных HashMap и ArrayList в многопоточности.
• Virtual Threads: создание через Thread.ofVirtual ().start () и Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor (); как JVM сопоставляет виртуальных и системных потоков (N к M), механизмы монтирования и размонтирования, сравнение с потоками операционной системы и ограничения в java-21

Результат

• Поймёшь разницу между IO‑bound и CPU‑bound задачами и научишься выбирать модель выполнения под профиль нагрузки (ThreadPoolExecutor vs ForkJoinPool vs Virtual Threads)
• Сможешь безопасно работать с пулами потоков: конфигурация, отправка задач, корректное завершение (shutdown/awaitTermination), анти‑паттерны ожидания на get/join без нужды
• Освоит Runnable/Callable/Future и построение неблокирующих цепочек на CompletableFuture (thenApply/thenCompose/thenCombine/allOf/anyOf, обработка ошибок exceptionally/handle)
• Разберёшь устройство и гарантии популярных конкурентных коллекций (ConcurrentHashMap, CopyOnWriteArrayList, ArrayBlockingQueue, LinkedBlockingQueue) и применишь их вместо небезопасных аналогов под конкуренцией.
• Поймёшь, как устроены Virtual Threads (Loom): mapping на carrier‑потоки, mount/unmount стека, где они выигрывают, а где нет; увидит практические ограничения (thread pinning, тяжёлые ThreadLocal).
• Сможешь сравнить выполнение на обычных пулах и на VT на типичных I/O‑сценариях (десятки тысяч задач) и сделать обоснованный выбор

Домашнее задание

Parallel Fiction

Город погряз в хаосе параллельных историй: одни потоки пишут черновики, другие правят текст, третьи ждут ответа от внешних API. Вы — редактор-оркестратор, которому нужно соединить все сюжеты в единую линию. Вы запускаете «фабрику историй», где задачи проходят этапы I/O, CPU и финализации, запустите обработку на ExecutorService + CompletableFuture, соединяя цепочки thenApply и thenCombine, храните результаты в ConcurrentHashMap. А после переведете обработку на Virtual Threads. В итоге — чистая, параллельная обработка, в которой хаос становится системой, а вы понимаете, как управлять асинхронным миром.

• Thread-per-Request в Tomcat — классическая модель, где каждому запросу выделяется поток. Покажем, где у неё пределы и как это влияет на масштабирование
• Event-loop и WebFlux / Netty — неблокирующая архитектура, где один поток обслуживает тысячи соединений.
• Virtual Threads (Java 21+) — новая эпоха Java-параллелизма. Подключим виртуальные потоки в Spring Boot и покажем, как убрать боль реактивщины без потери производительности
• I/O-bound и CPU-bound, закон Амдала — объясняем, почему многопоточность не всегда ускоряет, и как найти оптимальный баланс
• Rate-limiters и HikariCP — где рождаются «бутылочные горлышки» в реальных прод-сервисах и как их диагностировать и предотвратить
• План деградации и изоляция ресурсов — как защитить систему, если одно из API начинает тормозить
• Финальный прод-кейс — очередь задач, асинхронный раннер, три внешних API (Stock, Pricing, Shipping), статусы NEW → IN PROGRESS → DONE/FAILED. Реальный сценарий с архитектурой, близкой к продакшену.

Результат

• Поймёшь, как Spring Boot и Tomcat обрабатывают параллельные запросы (модель thread-per-request)
• Увидишь воочию контраст с event-loop/WebFlux
• Разберёшься в типовых узких местах (очереди, пулы, лимиты) и применишь эти знания в практике
• Реализуешь production-like асинхронный обработчик заказов с ретраями и агрегацией результатов
• На выходе будешь уметь диагностировать bottleneck, проектировать очередь задач и использовать виртуальные потоки там, где они дают выигрыш

Домашнее задание

Async Runner 2049

Мир будущего погрузился в тотальную асинхронность. Запросы рождаются и умирают в очередях, сервисы общаются через HTTP, а потоки — виртуальны. Вы — инженер-бегущий по очереди в неоне мегаполиса, где каждый заказ — цепочка событий: заказ сохраняется в БД, а далее система асинхронно вызывает внешние API — резервирует склад, считает цену, оформляет доставку. Вам предстоит построить реальный production-сервис для асинхронной обработки заказов, с ретраями и нагрузочным тестом в k6. Здесь важно всё — очереди, таймауты, порядок событий. Добейтесь, чтобы ваш Async Runner жил в мире, где всё происходит асинхронно — и ничего не зависает.