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three-high-import 项目意义在于利用多线程进行千万级别导入,实现可扩展,高性能,高可用,高可靠三个高，本项目可以在千万级别数据实现无差别高性能数据上报
与导入,与普通导入相比性能提高10倍左右,而且规避风险在偶尔的机器宕机，网络波动等情况出现时，仍能够实现数据一致，数据可靠，数据重试，数据报警等功能,在一些重要数据
例如： 对账 ， 账户金额，账单等，需要每日定时任务而且有高风险的数据实现数据无错误！
多线程从基础到进阶，分析入坑出坑，以及工作实操,最后会分享一个项目，针对如何进行大数据量（经测试几亿数据完全搞的定）进行安全高可用的策略，
示例为高可用高可靠高性能 三高导入系统 DEMO分析 ,如何进行数据分片,数据导入,计算,多线程策略等等 本文属于进阶系列，有问题或者更好的想法可以一起探讨！
一点小建议：学习本系列知识之前，如果你完全没接触过 SpringBoot、CountDownLatch、线程池、工作队列、工作窃取等 等，那么我建议你可以先在网上搜一下每一块知识的快速入门， 也可以下载本项目边做边学习，
我的项目完全是实战加讲解不想写一堆的文章，浪费我们的生命，你还不懂内层含义，想要明白就边实际操作边学习 加油💪💪
- 三高导入项目
- 多线程基础
- 并发容器
- 搞定ThreadLocal
- 线程池
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线程池
- 多线程安全问题
- JMM多线程内存模型
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- 死锁专题分析
- AQS--一切的基础 Doug Lee 是个天才
- Future模式精度分析 Future 模式
- java并行程序基础
- java内存模型和线程安全
- valatile 专题解析
- 无锁类 CAS , ABA , Atomic ......
- 公平锁,非公平锁，可重入锁，递归锁，自旋锁
- 阻塞队列.
- synchronized和lock 的区别 .
- JDK并发包reentrantlock,condition , semaphone ，readwritelock
- countDownLatch
- reentrantlock 源码分析 ReentrantLockDetails
- JDK并发包 ConcurrentHashMap 精度分析
- JDK ForkJoin 模式精度分析
- JDK 单例模式 不变模式 Future模式 生产者 消费者
- NIO AIO 详解
- 并发断点调试 JDK新特性
- 锁优化
- 数据伪共享 false—shareing disruptor
- 原子性小讲
更新此问题的出发点是 disruptor框架和百度的分布式id生成策略 https://github.com/baidu/uid-generator/blob/master/README.zh_cn.md
- 多线程安全问题
https://github.com/qiurunze123/threadandjuc/blob/master/docs/threadinterview.md
千岩万壑不辞劳 远看方知出处高 溪涧岂能留得住 终归大海做波涛 2019/9/24