显示锁ReentrantLock的内部同步依赖于AQS（AbstractQueuedSynchronizer），因此，分析ReentrantLock必然涉及AQS。

本文假设读者已熟练掌握AQS的基本原理（参考AQS的基本原理），通过分析ReentrantLock#lock()与ReentrantLock#unlock()的实现原理，用实例帮助读者理解AQS的等待队列模型。

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AQS（AbstractQueuedSynchronizer）是一个用于构建锁和同步器的框架，许多同步器都可以通过AQS很容易并且高效的构造出来。不仅Reentrant和Semaphore是基于AQS构建的，还包括CountDownLatch、ReentrantReadWriteLock、SynchronousQueue和FutureTask。

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介绍一个自己造的轮子，Python2异常链。

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前面介绍wait和notify的基本语义，参考条件队列大法好：wait和notify的基本语义。这篇讲讲使用wait、notify、notifyAll的正确姿势。

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本文从linux中的进程、线程实现原理开始，扩展到linux线程模型，最后简单解释线程切换的成本。

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AbstractExecutorService提供了一个创建任务的工厂方法——newTaskFor()。工厂方法大家很熟悉了，但newTaskFor()中用到的适配器模式却少有人提到。

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ExecutorService中定义了两个批量执行任务的方法，invokeAll()和invokeAny()，在批量执行或多选一的业务场景中非常方便。invokeAll()在所有任务都完成（包括成功/被中断/超时）后才会返回，invokeAny()在任意一个任务成功（或ExecutorService被中断/超时）后就会返回。

AbstractExecutorService实现了这两个方法，本文将先后分析invokeAll()和invokeAny()两个方法的源码实现。

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条件队列是我们常用的轻量级同步机制，也被称为“wait+notify”机制。但很多刚刚接触并发的朋友可能会对wait和notify的语义和配合过程感到迷惑。

今天从join()方法的实现切入，重点讲解wait()方法的语义，简略提及notify()与notifyAll()的语义，最后总结二者的配合过程。

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线程池的实现核心之一是FutureTask。在提交任务时，用户实现的Callable实例task会被包装为FutureTask实例ftask；提交后任务异步执行，无需用户关心；当用户需要时，再调用FutureTask#get()获取结果——或异常。

随之而来的问题是，如何优雅的获取ftask的结果并处理异常？本文讨论使用FutureTask的正确姿势。

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今天讲一个牛逼而实用的概念，串行线程封闭。对象池是串行线程封闭的典型应用场景；线程池糅合了对象池技术，但核心实现不依赖于对象池，很容易产生误会。本文从串行线程封闭和对象池入手，最后通过源码分析线程池的核心原理，厘清对象池与线程池之间的误会。

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