jstack -l 可一眼定位Java线程死锁，关键看“Found 1 deadlock.”或多个BLOCKED线程等待同一锁地址。
Java线程死锁怎么一眼定位？
用 jstack 是最直接的办法。当程序卡住、响应变慢，先别急着翻代码，立刻执行：jstack -l <pid></pid>。注意加 -l 参数——它能显示显式锁（ReentrantLock）的持有和等待关系，而默认输出只展示 synchronized 块。
关键看输出里有没有 “Found 1 deadlock.” 段落；如果没有，就扫一遍所有线程状态，重点找多个线程都处于 BLOCKED 状态，且都在等同一个 java.lang.Thread.State: BLOCKED (on object monitor) 地址的情况。
- 常见陷阱：JVM 进程可能被误杀或重启，
jstack必须在问题复现时立刻抓取，延迟几秒就可能错过现场 - 如果应用跑在容器里，得进容器执行，或者用
docker exec -it <container> jstack -l 1</container>（假设 Java 进程 PID 是 1） -
jstack输出中锁对象地址如0x0000000712345678，要和线程堆栈里的waiting to lock对应上才构成证据链
为什么 ConcurrentHashMap 还会出并发 bug？
很多人以为用了 ConcurrentHashMap 就万事大吉，结果发现 get 到 null、计数不准、甚至 NullPointerException。根本原因在于：它只保证单个操作（put、get、remove）线程安全，不保证复合操作原子性。
比如 if (!map.containsKey(key)) map.put(key, value); 这种“检查-执行”逻辑，中间完全可能被其他线程插入，导致重复写入或覆盖。
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你接手一个需求时，是不是经常这样："改一个小字段 → 结果把不相关的代码也改了"、"需求说得很模糊 → 做着做着发现跑偏了"、"数据库加个字段 → 上线才发现漏了数据兼容"、"做了个新功能 → 一个月后自己都忘了当时怎么设计的"、"写到一半被中断 → 再回来不知道从哪继续"；这个 Skill 就是专门解决这些问题的。 它会自动探测你的项目环境（JDK、Spring Boot、ORM、数据库、前端框架），记在
- 正确做法是用
map.putIfAbsent(key, value)替代 if-put 模式 - 需要条件更新时，优先考虑
computeIfAbsent或merge，它们内部已做 CAS 或锁分段保障 - 如果必须手动同步，别锁
map实例本身（易引发死锁），改用私有锁对象或synchronized(map.getClass())（仅限极简单场景）
ThreadLocal 内存泄漏的真实诱因是什么？
不是因为没调 remove() 就一定会泄漏，而是当 ThreadLocal 变量被设为 null 后，其对应的 Entry 在线程的 ThreadLocalMap 中仍存在，且 key 是弱引用、value 是强引用——只要线程长期存活（比如线程池里的线程），value 就一直被 hold 住，无法 GC。
典型场景：Web 应用中，在 Filter 或 Interceptor 里 set 了一个大对象到 ThreadLocal，但忘记 remove，请求结束后该线程归还线程池，下一次复用时旧 value 仍在。
- 必须在 finally 块里调
threadLocal.remove()，不能只靠 try-with-resources（ThreadLocal不实现AutoCloseable） - Tomcat 等容器会在请求结束时自动清理部分
ThreadLocal，但只针对它自己注册的，你自定义的仍需手动管理 - 排查时可 dump heap 后用 MAT 搜索
java.lang.ThreadLocal$ThreadLocalMap$Entry，看 value 是否持有不该存在的大对象
用 CompletableFuture 时异步链突然中断却不报错？
这是最隐蔽的排错点：supplyAsync 或 thenApply 抛异常后，若没显式处理，异常会被吞掉，后续 thenAccept 不执行，也没有日志，整个链静默失败。
根本原因是 CompletableFuture 的异常默认只保存在内部 state 中，不会自动传播或打印；只有调用 join()、get() 或注册 exceptionally/handle 才会暴露。
- 所有异步链末端务必加
whenComplete((r, e) -> { if (e != null) log.error("async failed", e); }) - 避免在
thenRun或thenAccept里写可能抛异常的逻辑，真要写，包一层 try-catch 并记录 - 测试时别只看最终结果是否正确，要用
CountDownLatch等方式强制等待 completion，再断言异常是否被正确捕获
并发问题往往不在代码写错，而在对工具类行为边界的误解。比如以为 CopyOnWriteArrayList 适合高频写，其实它每次写都复制数组，写多读少反而拖垮性能；又比如在 synchronized 方法里调远程服务，把锁范围无意扩大成服务响应时间。这些细节不通过真实压测和线程 dump 很难发现。
