課程

在本講次中，我們會釐清多執行緒與平行運算的差異：哪些情況重視回應性，哪些情況在多核心上能帶來實際加速。會討論如何透過 Thread 建立執行緒、實作 Runnable，以及使用高階的執行緒池 ExecutorService；也會看一個陣列加總的簡單範例，分析平行運算何時有幫助、何時反而妨礙，以及常見問題：資料競爭、透過 synchronized 進行同步、相互鎖定與負載平衡。最後——提供比較表與情境視覺化。

用專業的方式實作多執行緒：把任務交給 ExecutorService，而不是手動建立 Thread；管理執行緒池、佇列與生命週期（ shutdown()、 shutdownNow()）。說明 Runnable 與 Callable<T> 的差異，透過 Future 及其方法（ get()、 isDone()、 cancel(...)、 isCancelled()）取得結果。示範啟動多個任務、 invokeAll/ invokeAny、處理 ExecutionException，以及常見錯誤。

我們來弄清楚如何用一行程式就把一般資料串流切換為平行處理——透過 parallelStream() 或 .parallel()；了解在 ForkJoinPool.commonPool() 底層發生了什麼；何時平行化能真正加速運算（大型集合、「重」操作），以及哪些情況下反而會變慢。會展示過濾、彙總、排序、效能量測的範例，並說明典型錯誤：在 forEach 中的副作用、順序保留、集合選擇，以及平行度的設定。

Java 平行運算實作指南：任務池 ForkJoinPool 與遞迴任務 RecursiveTask<T>/ RecursiveAction 如何運作，work-stealing（工作竊取）演算法有何助益，如何透過 fork() 拆分任務，並在 compute() 中用 join() 匯總結果。將說明如何用 pool.invoke() 啟動，提供陣列加總與尋找最大值的範例、 ForkJoinPool 在 parallelStream() 中的角色，以及常見錯誤與避免方式。

Java 並行程式設計的實用指南：何時該使用 ExecutorService，在哪些情況 parallelStream 有幫助，以及哪些任務需要 ForkJoinPool。我們將討論使用 ConcurrentHashMap/ CopyOnWriteArrayList 與原子類（ AtomicInteger）來實現執行緒安全，透過 System.nanoTime() 與 JMH 進行效能量測，如何處理 Future.get() 與 ForkJoinTask 的例外，正確回應 InterruptedException，以及日誌記錄（ Thread.currentThread().getName()）與測試（ Awaitility）的技巧。最後附上工具選擇表與常見錯誤。