Java并发模型以共享内存和显式同步为核心，依赖synchronized、volatile及JUC工具保障线程安全；并行能力由ForkJoinPool、parallelStream等提供，但需权衡任务性质与资源开销。
Java 的并发模型不是“并行优先”，而是以线程协作与状态管理为核心；真正决定是否并行的，是任务性质、硬件资源和执行器配置，而非语言模型本身。
Java 并发模型本质是共享内存 + 显式同步
Java 的 java.lang.Thread 和 synchronized、volatile、java.util.concurrent 工具集，全部建立在 JVM 级别的共享堆内存之上。这意味着：
- 所有线程默认可读写同一对象，但不保证可见性或原子性 —— 必须用
synchronized、Lock或AtomicInteger等显式控制 -
volatile只解决可见性，不解决复合操作（如i++）的原子性 - JVM 不自动做数据竞争检测，写错同步逻辑会导致极难复现的偶发错误，比如
ConcurrentModificationException或静默的数据错乱
并行处理靠的是 ForkJoinPool 和 parallelStream()，不是普通线程池
普通 ThreadPoolExecutor（包括 Executors.newFixedThreadPool()）只负责并发调度，不提供工作窃取或自动拆分能力。真正支持 CPU 密集型并行任务的，是：
-
ForkJoinPool.commonPool()：parallelStream()、CompletableFuture.supplyAsync()默认使用它 - 并行度默认 =
Runtime.getRuntime().availableProcessors() - 1（避免占用全部核心影响系统响应） - 若任务含阻塞 I/O（如数据库调用），
parallelStream()会拖慢整体吞吐——此时应显式创建专用线程池：new ForkJoinPool(4)
CompletableFuture 是组合异步逻辑的事实标准，但别滥用 join()
它比传统 Future 更适合构建非阻塞流水线，但常见误用是过早调用 join() 导致线程阻塞：
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thenApply()、thenCompose()是非阻塞的链式回调；join()是同步等待，会卡住当前线程 - 在 Servlet 容器（如 Tomcat）中，从
Servlet.service()内直接join()可能耗尽线程池 - 需要等多个结果时，优先用
CompletableFuture.allOf()或CompletableFuture.anyOf()，而非循环join()
并行 ≠ 自动加速。数组排序用 Arrays.parallelSort() 可能快几倍，但对小集合或含锁逻辑的任务，启动并行开销反而更高。关键不是“能不能并行”，而是“值不值得并行”——这得看数据规模、CPU 利用率、以及有没有隐藏的共享状态争用。
