一、线程简介
创建线程有两种方式：继承Thread或实现Runnable。Thread实现了Runnable接口，提供了一个空的run()方法，所以不论是继承Thread还是实现Runnable，都要有自己的run()方法。
一个线程创建后就存在，调用start()方法就开始运行（执行run()方法），调用wait进入等待或调用sleep进入休眠期，顺利运行完毕或休眠被中断或运行过程中出现异常而退出。详见：Java创建线程的两个方法
二、线程池介绍
顾名思义就是事先创建若干个可执行的线程放入一个池(容器)中， 需要的时候从池中获取线程不用自行创建，使用完毕不需要销毁线程而是放回池中， 从而减少创建和销毁线程对象的开销。
多线程技术主要解决处理器单元内多个线程执行的问题，它可以显著减少处理器单元的闲置时间，增加处理器单元的吞吐能力。
假设一个服务器完成一项任务所需时间为：T1 创建线程时间，T2 在线程中执行任务的时间，T3 销毁线程时间。
如果：T1 + T3 远大于 T2，则可以采用线程池，以提高服务器性能。 一个线程池包括以下四个基本组成部分： 1、线程池管理器（ThreadPool）：用于创建并管理线程池，包括 创建线程池，销毁线程池，添加新任务； 2、工作线程（PoolWorker）：线程池中线程，在没有任务时处于等待状态，可以循环的执行任务； 3、任务接口（Task）：每个任务必须实现的接口，以供工作线程调度任务的执行，它主要规定了任务的入口，任务执行完后的收尾工作，任务的执行状态等； 4、任务队列（taskQueue）：用于存放没有处理的任务。提供一种缓冲机制。 线程池技术正是关注如何缩短或调整T1,T3时间的技术，从而提高服务器程序性能的。它把T1，T3分别安排在服务器程序的启动和结束的时间段或者一些空闲的时间段，这样在服务器程序处理客户请求时，不会有T1，T3的开销了。 线程池不仅调整T1,T3产生的时间段，而且它还显著减少了创建线程的数目，看一个例子： 假设一个服务器一天要处理50000个请求，并且每个请求需要一个单独的线程完成。在线程池中，线程数一般是固定的，所以产生线程总数不会超过线程池中线程的数目，而如果服务器不利用线程池来处理这些请求则线程总数为50000。一般线程池大小是远小于50000。所以利用线程池的服务器程序不会为了创建50000而在处理请求时浪费时间，从而提高效率。 代码实现中并没有实现任务接口，而是把Runnable对象加入到线程池管理器（ThreadPool），然后剩下的事情就由线程池管理器（ThreadPool）来完成了三、java实现
实例1、
package TestThread1; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; public class TestThreadPool { public static void main(String[] args) { try{ BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); String s; ThreadPoolManager manager = new ThreadPoolManager(10); while((s = br.readLine()) != null){ manager.process(s); } }catch(IOException e){ } } }package TestThread1; import java.util.Vector; public class ThreadPoolManager { private int maxThread; public Vector vector; public void setMaxThread(int threadCount){ this.maxThread = threadCount; } public ThreadPoolManager(int threadCount){ this.setMaxThread(threadCount); System.out.println("Starting thread pool..."); vector = new Vector(); for(int i=1;i<=10;i++){ //定义线程 SimpleThread thread = new SimpleThread(i); vector.addElement(thread); thread.start(); } } public void process(String argument){ int i; for(i = 0;i<vector.size();i++){ SimpleThread currentThread = (SimpleThread)vector.elementAt(i); if(!currentThread.isRunning()){ System.out.println("Thread "+(i+1)+" is processing:"+argument); currentThread.setArgument(argument); currentThread.setRunning(true); return; } } if(i == vector.size()){ System.out.println("pool is full,try in another time."); } } }package TestThread1; public class SimpleThread extends Thread{ private boolean runningFlag; private String argument; public boolean isRunning(){ return runningFlag; } public synchronized void setRunning(boolean flag){ runningFlag = flag; if(flag) this.notify(); } public String getArgument(){ return this.argument; } public void setArgument(String argument){ this.argument = argument; } public SimpleThread(int threadNumber){ runningFlag = false; System.out.println("Thread "+threadNumber+" started."); } public synchronized void run(){ try{ while(true){ if(!runningFlag){ this.wait(); }else{ System.out.println("processing "+getArgument()+"...done"); Thread.sleep(5000); System.out.println("Thread is sleeping..."); setRunning(false); } } }catch(InterruptedException e){ System.out.println("Interrupt"); } } }结果：
Starting thread pool…
Thread 1 started.
Thread 2 started.
Thread 3 started.
Thread 4 started.
Thread 5 started.
Thread 6 started.
Thread 7 started.
Thread 8 started.
Thread 9 started.
Thread 10 started.
如输入：test1
Thread 1 is processing:test1
processing test1…done
Thread is sleeping…
如快速输入：test2 test3
test2
Thread 1 is processing:test2
processing test2…done
test3
Thread 2 is processing:test3
processing test3…done
Thread is sleeping…
Thread is sleeping…
实例2、
package TestThread2; //测试线程池 public class TestThreadPool { public static void main(String[] args) { // 创建3个线程的线程池 ThreadPool t = ThreadPool.getThreadPool(3); t.execute(new Runnable[] { new Task(), new Task(), new Task() }); t.execute(new Runnable[] { new Task(), new Task(), new Task() }); System.out.println(t); t.destroy();// 所有线程都执行完成才destory System.out.println(t); } // 任务类 static class Task implements Runnable { private static volatile int i = 1; @Override public void run() {// 执行任务 System.out.println("任务 " + (i++) + " 完成"); } } }package TestThread2; import java.util.LinkedList; import java.util.List; //线程池类，线程管理器：创建线程，执行任务，销毁线程，获取线程基本信息 public class ThreadPool { // 线程池中默认线程的个数为5 private static int worker_num = 5; // 工作线程 private WorkThread[] workThrads; // 未处理的任务 private static volatile int finished_task = 0; // 任务队列，作为一个缓冲,List线程不安全 private List<Runnable> taskQueue = new LinkedList<Runnable>(); private static ThreadPool threadPool; // 创建具有默认线程个数的线程池 private ThreadPool() { this(5); } // 创建线程池,worker_num为线程池中工作线程的个数 private ThreadPool(int worker_num) { ThreadPool.worker_num = worker_num; workThrads = new WorkThread[worker_num]; for (int i = 0; i < worker_num; i++) { workThrads[i] = new WorkThread(); workThrads[i].start();// 开启线程池中的线程 } } // 单态模式，获得一个默认线程个数的线程池 public static ThreadPool getThreadPool() { return getThreadPool(ThreadPool.worker_num); } // 单态模式，获得一个指定线程个数的线程池,worker_num(>0)为线程池中工作线程的个数 // worker_num<=0创建默认的工作线程个数 public static ThreadPool getThreadPool(int worker_num1) { if (worker_num1 <= 0) worker_num1 = ThreadPool.worker_num; if (threadPool == null) threadPool = new ThreadPool(worker_num1); return threadPool; } // 执行任务,其实只是把任务加入任务队列，什么时候执行有线程池管理器觉定 public void execute(Runnable task) { synchronized (taskQueue) { taskQueue.add(task); taskQueue.notify(); } } // 批量执行任务,其实只是把任务加入任务队列，什么时候执行有线程池管理器觉定 public void execute(Runnable[] task) { synchronized (taskQueue) { for (Runnable t : task) taskQueue.add(t); taskQueue.notify(); } } // 批量执行任务,其实只是把任务加入任务队列，什么时候执行有线程池管理器觉定 public void execute(List<Runnable> task) { synchronized (taskQueue) { for (Runnable t : task) taskQueue.add(t); taskQueue.notify(); } } // 销毁线程池,该方法保证在所有任务都完成的情况下才销毁所有线程，否则等待任务完成才销毁 public void destroy() { while (!taskQueue.isEmpty()) {// 如果还有任务没执行完成，就先睡会吧 try { Thread.sleep(10); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } // 工作线程停止工作，且置为null for (int i = 0; i < worker_num; i++) { workThrads[i].stopWorker(); workThrads[i] = null; } threadPool=null; taskQueue.clear();// 清空任务队列 } // 返回工作线程的个数 public int getWorkThreadNumber() { return worker_num; } // 返回已完成任务的个数,这里的已完成是只出了任务队列的任务个数，可能该任务并没有实际执行完成 public int getFinishedTasknumber() { return finished_task; } // 返回任务队列的长度，即还没处理的任务个数 public int getWaitTasknumber() { return taskQueue.size(); } // 覆盖toString方法，返回线程池信息：工作线程个数和已完成任务个数 @Override public String toString() { return "WorkThread number:" + worker_num + " finished task number:" + finished_task + " wait task number:" + getWaitTasknumber(); } /** * 内部类，工作线程 */ private class WorkThread extends Thread { // 该工作线程是否有效，用于结束该工作线程 private boolean isRunning = true; /* * 关键所在啊，如果任务队列不空，则取出任务执行，若任务队列空，则等待 */ @Override public void run() { Runnable r = null; while (isRunning) {// 注意，若线程无效则自然结束run方法，该线程就没用了 synchronized (taskQueue) { while (isRunning && taskQueue.isEmpty()) {// 队列为空 try { taskQueue.wait(20); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } if (!taskQueue.isEmpty()) r = taskQueue.remove(0);// 取出任务 } if (r != null) { r.run();// 执行任务 } finished_task++; r = null; } } // 停止工作，让该线程自然执行完run方法，自然结束 public void stopWorker() { isRunning = false; } } }运行结果：
WorkThread number:3 finished task number:0 wait task number:6
任务 1 完成
任务 2 完成
任务 3 完成
任务 4 完成
任务 5 完成
任务 6 完成
WorkThread number:3 finished task number:6 wait task number:0
分析：由于并没有任务接口，传入的可以是自定义的任何任务，所以线程池并不能准确的判断该任务是否真正的已经完成（真正完成该任务是这个任务的run方法执行完毕），只能知道该任务已经出了任务队列，正在执行或者已经完成。
四、线程池适合应用的场合
当一个Web服务器接受到大量短小线程的请求时，使用线程池技术是非常合适的，它可以大大减少线程的创建和销毁次数，提高服务器的工作效率。但如果线程要求的运行时间比较长，此时线程的运行时间比创建时间要长得多，单靠减少创建时间对系统效率的提高不明显，此时就不适合应用线程池技术，需要借助其它的技术来提高服务器的服务效率。
注：如何合理地估算线程池大小？
Java开发的就业市场正在经历结构性调整，竞争日益激烈
传统纯业务开发岗位（如仅完成增删改查业务的后端工程师）的需求，特别是入门级岗位，正显著萎缩。随着企业技术需求升级，市场对Java人才的要求已从通用技能转向了更深入的领域经验（如云原生、微服务）或前沿的AI集成能力。这也导致岗位竞争加剧，在一、二线城市，求职者不仅面临技术内卷，还需应对学历与项目经验的高门槛。
大模型为核心的AI领域正展现出前所未有的就业热度与人才红利
2025年，AI相关新发岗位数量同比激增543%，单月增幅最高超过11倍，大模型算法工程师位居热门岗位前列。行业顶尖人才的供需严重失衡，议价能力极强，跳槽薪资涨幅可达30%-50%。值得注意的是，市场并非单纯青睐算法研究员，而是急需能将大模型能力落地于复杂业务系统的工程人才。这使得具备企业级架构思维和复杂系统整合经验的Java工程师，在向“Java+大模型”复合人才转型时拥有独特优势，成为企业竞相争夺的对象，其薪资天花板也远高于传统Java岗位。
说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。
结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”
先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。
即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！
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一、2025最新大模型学习路线
一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。
L2级别：AI大模型RAG应用开发工程
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。
L4级别：大模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。
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