• Не стоит стремится прочитать все ссылки урока, их можно использовать как справочник. Гораздо важнее пройти основной материал урока и сделать Домашнее Задание
• Обязательно посмотри правила работы с патчами на проекте
• Делать Apply Patch лучше по одному, непосредственно перед видео на эту тему, а при просмотре видео сразу отслеживать все изменения кода проекта по изменению в патче (Version Control->Local Changes-> Ctrl+D)
• Код проекта обновляется и не всегда совпадает с видео (можно увидеть как развивался проект). Изменения в проекте указываю после соответствующего патча.

В видео в LazySingleton ошибка: должно быть как в коде проекта instance == null

• JVM изнутри - оптимизация и профилирование.
• Stack and Heap
• Дополнительно:
  • Из каких частей состоит память java процесса.
  • Permanent область памяти
  • Java thread stack
  • Размер Java объектов

• Реализация Singleton в JAVA
• Double checked locking
• Initialization-on-demand holder idiom
• Подводные камни Singleton

• Параллелизм в Java
• Монитор (синхронизация)
• Compare-and-swap
• Java Memory Model
• Синхронизация потоков
• Обзор java.util.concurrent.*
• Как работает ConcurrentHashMap
• Справочник по синхронизаторам java.util.concurrent.*
• Использование ThreadLocal переменных
• Николай Алименков — Прикладная многопоточность
• Can thread switching happen in the synchronized block?
• The Deadlock Empire

• 1. Параллельное выполнение кода с помощью потоков
• 2. Синхронизация доступа к изменяемым объектам
• 3. Атомарные переменные и конкурентные таблицы

правка к видео: 22: completionService.submit(..)

• Intuit, Потоки выполнения. Синхронизация
• Алексей Владыкин, Основы многопоточность в Java
• Виталий Чибриков, Java. Многопоточность
• Computer Science Center, курс Параллельное программирование
• Юрий Ткач, курс Advanced Java - Concurrency
• Головач, курс Java Multithreading
• Перевод «Java Memory Model»

Вычекать этот проект: git clone https://github.com/JavaOPs/masterjava.git

• Применить оптимизацию к MatrixUtil.singleThreadMultiply
• Реализовать метод MatrixUtil.concurrentMultiply, позволяющий многопоточно перемножать квадратные матрицы N*N.
• Количество дочерних потоков ограничено MainMatrix.THREAD_NUMBER.
• Добиться того, чтобы на матрице 1000*1000 многопоточная реализация была быстрее однопоточной

• не делайте 1000 000 тасок, лучше их сделать крупнее
• у меня разница между 4 и 1000 тасками по времени незаметна, поэтому делайте просто и не делайте сложно
• наконец: можно не считать значение элемента результирующей матрицы C за раз, а накапливать (concurrentMultiply3). Мои результаты:

Benchmark                             (matrixSize)  Mode  Cnt    Score    Error  Units
MatrixBenchmark.singleThreadMultiplyOpt       1000    ss  100  837,867 ± 25,530  ms/op
MatrixBenchmark.concurrentMultiply2           1000    ss  100  394,294 ± 21,657  ms/op
MatrixBenchmark.concurrentMultiply3           1000    ss  100  186,827 ± 11,882  ms/op